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GPT Image 2 vs wan2.7-image-pro

vs

Cuál usar y cuándo

Tanto gpt-image-2 como wan2.7-image-pro aceptan entrada de texto más imagen y devuelven imágenes, por lo que la verdadera división es cómo cobran: gpt-image-2 mide los tokens a $5 por millón de entrada y $30 por millón de salida, mientras que wan2.7-image-pro tiene una tarifa plana de $0.075 por llamada. Estos facturan en unidades diferentes, por lo que ninguna conversión única es honesta - elija gpt-image-2 si sus prompts y salidas son lo suficientemente pequeños como para que la facturación por token se mantenga barata, y wan2.7-image-pro si desea un precio predecible por generación independientemente del tamaño del prompt. Ninguno publica una ventana de contexto, así que presupueste según el modelo de facturación en lugar del margen de tokens.

Precios

GPT Image 2 wan2.7-image-pro Δ
Por imagen generada - $0.075 -
Entrada / 1M tokens $5 - -
Salida / 1M tokens $30 - -

Estos dos modelos se facturan en unidades distintas, así que no se muestra ningún Δ: para convertir una en otra habría que asumir algo que no hemos medido. Arriba, cada tarifa aparece en su propia unidad.

Especificaciones

GPT Image 2 wan2.7-image-pro
Modalidades de entrada texto imagen texto imagen
Modalidades de salida imagen imagen
Lanzamiento 2026-04-21 2026-04-01
Tamaños de salida
  • 1024x1024
  • 1536x1024
  • 1024x1536
  • 2048x2048
  • 2048x1152
  • 3840x2160
  • 2160x3840
  • auto
  • arbitrary WxH (both divisible by 16, aspect ratio 1:3-3:1)
  • 1K (1024x1024)
  • 2K (2048x2048, default)
  • 4K (4096x4096, text-to-image only)
  • custom WxH (t2i 768x768 - 4096x4096; editing/sets 768x768 - 2048x2048, ratio 1:8-8:1)
Modos de entrada text-to-image, image edit with mask inpainting text-to-image, image editing (incl. bounding-box interactive edit), 0-9 reference images, text/image-to-image-set
Imágenes por solicitud 10 12
Formatos png, jpeg, webp png
Notas

Flexible resolutions: edges up to 3840px in multiples of 16, ratio <=3:1, ~0.65-8.3MP total (incl. 4K 3840x2160)

editing with mask inpainting

all image inputs processed at high fidelity

significantly improved text rendering (precise placement can still struggle)

4K text-to-image (max 4096x4096; editing max 2K), aspect ratios 1:8-8:1

instruction + click-to-edit editing

character-consistent sets up to 12 images

print-quality text rendering incl. formulas/tables

Las especificaciones se transcriben de la documentación de cada proveedor; si un proveedor no publica un dato, la fila se omite en vez de deducirlo. Fuentes completas: GPT Image 2 · wan2.7-image-pro

Un mismo prompt en los dos modelos, medido a través de la pasarela

PROMPT A weathered enamel diner mug on a steel counter, the words "OPEN 24H" stencilled on the mug in worn paint, low winter sun raking in from the left, shallow depth of field.

GPT Image 2

GPT Image 2: A weathered enamel diner mug on a steel counter, the words "OPEN 24H" stencilled on the mug in worn paint, low winter sun raking in from the left, shallow depth of field.

Devuelto por el modelo 1402×1122 latencia 18 s

wan2.7-image-pro

wan2.7-image-pro: A weathered enamel diner mug on a steel counter, the words "OPEN 24H" stencilled on the mug in worn paint, low winter sun raking in from the left, shallow depth of field.

Devuelto por el modelo 1024×1024 latencia 25 s

Un prompt y una solicitud por modelo, sin reintentos y sin escoger el mejor resultado: lo que ves es lo primero que devolvió cada modelo. No fijamos ni el tamaño ni la duración; cada modelo usó sus valores por defecto, porque una solicitud hecha a la medida de todos no dejaría en buen lugar a ninguno. Los archivos se han recodificado para la web, así que fíjate en la composición y en la fidelidad al prompt, no en la compresión.

Cambia de uno a otro con una sola línea

Los dos ids aparecen en todas las pestañas de abajo; lo único que cambia es el par de líneas resaltadas. El endpoint, la clave y la estructura de la solicitud son los mismos.

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    base_url="https://synthorai.io/v1",
    api_key="sk-syn-...",
)

resp = client.images.generate(
    model="gpt-image-2",
    # model="wan2.7-image-pro",  # descomenta esta línea, comenta la de arriba
    prompt="a watercolor lighthouse at dawn",
    size="1024x1024",
)
print(resp.data[0].b64_json[:80])

Obtén tu clave API →

Preguntas frecuentes

¿Cuál es más barato, GPT Image 2 o wan2.7-image-pro?

Se facturan en unidades distintas, así que no hay una cifra única que sea honesta: en la tabla de arriba, GPT Image 2 y wan2.7-image-pro aparecen cada uno en su propia unidad. Compáralos con tu propia carga de trabajo; el veredicto, al principio de esta página, explica qué ganas y qué pierdes con cada uno.

¿Puedo hacer pruebas A/B de GPT Image 2 frente a wan2.7-image-pro sin dos integraciones?

Sí. Los dos se sirven desde el mismo endpoint compatible con OpenAI y con una sola clave API. Para cambiar de uno a otro basta con tocar una línea, el nombre del modelo, así que puedes mandar una parte del tráfico a cada uno y comparar directamente las facturas.

¿Cambia el precio con el tamaño de la imagen?

Depende de cómo se facture el modelo. Los que cobran por imagen cuestan lo mismo sea cual sea el prompt o el tamaño de salida; en los que se facturan por tokens, el precio sube con la resolución que generes, así que una imagen 4K cuesta varias veces lo que una pequeña. La tabla de arriba indica qué caso es el de cada modelo.

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