qwen-image-2.0-pro vs wan2.7-image-pro
Cuál usar y cuándo — veredicto seleccionado, no una tabla de benchmarks
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 del catálogo en vivo en el momento de la compilación; la página de cada modelo incluye la ficha actualizada.
Dónde se sitúan — precio por imagen generada en todos los 8 modelos de generación de imágenes en esta unidad de facturación (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 una fila, se omite en lugar de inferirse. Fuentes completas: qwen-image-2.0-pro · wan2.7-image-pro
Un prompt, ambos modelos — medido a través del gateway
Un prompt, una solicitud por modelo, sin reintentos y sin selección a dedo — el primer resultado que cada modelo devolvió. Ni el tamaño ni la duración se fijaron: cada modelo utilizó su propio valor por defecto, porque una solicitud diseñada para adaptarse a todos no favorecería a ninguno. Los archivos aquí están recodificados para la web, así que juzgue la composición y la adherencia al prompt, no la compresión.
Cambia entre ellos con una línea
Ambos IDs están en cada pestaña a continuación — el par de líneas resaltadas es la única edición. Mismo endpoint, misma clave, misma estructura de solicitud.
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?
Muestran el mismo por imagen generada ($0.075), por lo que el precio no es el factor decisivo en este caso — vea las especificaciones y capacidades a continuación.
¿Puedo hacer pruebas A/B de qwen-image-2.0-pro frente a wan2.7-image-pro sin dos integraciones?
Sí. Ambos se sirven a través del mismo endpoint compatible con OpenAI con una clave API — el cambio es una modificación de una línea en la cadena del modelo, por lo que puede enrutar una fracción del tráfico a cada uno y comparar las facturas directamente.
¿Cambia el precio con el tamaño de la imagen?
Depende de cómo facture el modelo. Los modelos por imagen cobran lo mismo independientemente del prompt o del tamaño de salida; los modelos facturados por tokens escalan con la resolución que renderice, por lo que una imagen 4K cuesta un múltiplo de una pequeña. La tabla anterior muestra cuál aplica a cada uno.