qwen-image-2.0-pro vs wan2.7-image-pro
Cuál usar y cuándo
Ambos son modelos de imagen de Alibaba al mismo $0.075 por llamada, así que la elección está en qué puede producir cada uno: wan2.7-image-pro llega a 4K en texto-a-imagen y acepta 0-9 imágenes de referencia con series de hasta 12, mientras que qwen-image-2.0-pro es 2K nativo con 1-3 imágenes de entrada para edición y hasta 6 imágenes por petición. wan2.7-image-pro es además el más reciente, 2026-04 frente a 2026-02. Elige qwen-image-2.0-pro por sus preajustes de proporción en 2K, wan2.7-image-pro por el 4K, más referencias o series mayores.
Precios
| qwen-image-2.0-pro | wan2.7-image-pro | Δ | |
|---|---|---|---|
| Por imagen generada | $0.075 | $0.075 | = |
Tarifas tomadas del catálogo en vivo al generar el sitio; la página de cada modelo tiene la ficha de precios actualizada.
Dónde queda cada uno: precio por imagen generada entre los 8 modelos de generación de imágenes que se facturan en esta unidad (escala logarítmica)
Especificaciones
| qwen-image-2.0-pro | wan2.7-image-pro | |
|---|---|---|
| Modalidades de entrada | texto imagen | texto imagen |
| Modalidades de salida | imagen | imagen |
| Lanzamiento | 2026-02-11 | 2026-04-01 |
| Tamaños de salida |
|
|
| Modos de entrada | text-to-image, image editing (1-3 input images) | text-to-image, image editing (incl. bounding-box interactive edit), 0-9 reference images, text/image-to-image-set |
| Imágenes por solicitud | 6 | 12 |
| Formatos | png | png |
| Notas | Native 2K, custom WxH and standard aspect presets flagship fused generation+editing with enhanced text rendering, realistic textures and semantic adherence 1-6 images per request negative prompts | 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: qwen-image-2.0-pro · wan2.7-image-pro
Un mismo prompt en los dos modelos, medido a través de la pasarela
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="qwen-image-2.0-pro",
# 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])import OpenAI from "openai";
const client = new OpenAI({
baseURL: "https://synthorai.io/v1",
apiKey: "sk-syn-...",
});
const resp = await client.images.generate({
model: "qwen-image-2.0-pro",
// model: "wan2.7-image-pro", // descomenta esta línea, comenta la de arriba
prompt: "a watercolor lighthouse at dawn",
size: "1024x1024",
});
console.log(resp.data?.[0]?.b64_json?.slice(0, 80));curl https://synthorai.io/v1/images/generations \
-H "Authorization: Bearer sk-syn-..." \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "qwen-image-2.0-pro",
# "model": "wan2.7-image-pro", # descomenta esta línea, comenta la de arriba
"prompt": "a watercolor lighthouse at dawn",
"size": "1024x1024"
}'package main
import (
"context"
"fmt"
"github.com/openai/openai-go/v3"
"github.com/openai/openai-go/v3/option"
)
func main() {
client := openai.NewClient(
option.WithBaseURL("https://synthorai.io/v1"),
option.WithAPIKey("sk-syn-..."),
)
resp, _ := client.Images.Generate(context.TODO(), openai.ImageGenerateParams{
Model: "qwen-image-2.0-pro",
// Model: "wan2.7-image-pro", // descomenta esta línea, comenta la de arriba
Prompt: "a watercolor lighthouse at dawn",
Size: "1024x1024",
})
fmt.Println(resp.Data[0].B64JSON[:80])
}import com.openai.client.OpenAIClient;
import com.openai.client.okhttp.OpenAIOkHttpClient;
import com.openai.models.images.*;
OpenAIClient client = OpenAIOkHttpClient.builder()
.baseUrl("https://synthorai.io/v1")
.apiKey("sk-syn-...")
.build();
ImagesResponse resp = client.images().generate(
ImageGenerateParams.builder()
.model("qwen-image-2.0-pro")
// .model("wan2.7-image-pro") // descomenta esta línea, comenta la de arriba
.prompt("a watercolor lighthouse at dawn")
.size("1024x1024")
.build());
System.out.println(resp.data().orElseThrow().get(0).b64Json().orElseThrow().substring(0, 80));Preguntas frecuentes
¿Cuál es más barato, qwen-image-2.0-pro o wan2.7-image-pro?
Los dos tienen el mismo precio en Por imagen generada ($0.075), así que aquí el precio no decide: mira las especificaciones y las capacidades más abajo.
¿Puedo hacer pruebas A/B de qwen-image-2.0-pro 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.