GPT Image 2 vs wan2.7-image-pro
Lequel, quand — verdict de synthèse, pas un tableau de benchmarks
gpt-image-2 et wan2.7-image-pro acceptent tous deux du texte plus une image en entrée et renvoient des images, la vraie différence réside donc dans leur mode de facturation : gpt-image-2 compte les tokens à $5 par million en entrée et $30 par million en sortie, tandis que wan2.7-image-pro est à un tarif fixe de $0.075 par appel. Ceux-ci facturent dans des unités différentes, aucune conversion unique n'est donc honnête — choisissez gpt-image-2 si vos prompts et sorties sont suffisamment petits pour que la facturation par token reste bon marché, et wan2.7-image-pro si vous voulez un prix prévisible par génération indépendamment de la taille du prompt. Aucun des deux ne publie de fenêtre de contexte, budgétez donc selon le modèle de facturation plutôt que selon la marge de tokens.
Tarification
| GPT Image 2 | wan2.7-image-pro | Δ | |
|---|---|---|---|
| Par image générée | — | $0.075 | — |
| Entrée / 1M tokens | $5 | — | — |
| Sortie / 1M tokens | $30 | — | — |
Ces deux modèles facturent dans des unités différentes, donc aucun Δ n'est affiché — leur conversion nécessiterait une hypothèse que nous n'avons pas mesurée. Chaque fiche est répertoriée dans sa propre unité ci-dessus.
Spécifications
| GPT Image 2 | wan2.7-image-pro | |
|---|---|---|
| Modalités d'entrée | texte image | texte image |
| Modalités de sortie | image | image |
| Sortie | 2026-04-21 | 2026-04-01 |
| Tailles de sortie |
|
|
| Modes d'entrée | 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 |
| Images par requête | 10 | 12 |
| Formats | png, jpeg, webp | png |
| Notes | 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 |
Les spécifications sont transcrites à partir de la documentation de chaque fournisseur ; une ligne qu'un fournisseur ne publie pas est omise plutôt que déduite. Sources complètes : GPT Image 2 · wan2.7-image-pro
Un prompt, deux modèles — mesurés via la passerelle
Un prompt, une requête par modèle, aucun nouvel essai et aucune sélection sur le volet — le premier résultat renvoyé par chaque modèle. Ni la taille ni la durée n'ont été fixées : chaque modèle a utilisé sa propre valeur par défaut, car une requête conçue pour s'adapter à tous n'en mettrait aucun en valeur. Les fichiers ici sont réencodés pour le web, jugez donc la composition et le respect du prompt, pas la compression.
Basculez de l'un à l'autre avec une seule ligne
Les deux ids sont dans chaque onglet ci-dessous — la paire de lignes en surbrillance est la seule modification. Même endpoint, même clé, même structure de requête.
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", # décommentez cette ligne, commentez celle du dessus
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: "gpt-image-2",
// model: "wan2.7-image-pro", // décommentez cette ligne, commentez celle du dessus
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": "gpt-image-2",
# "model": "wan2.7-image-pro", # décommentez cette ligne, commentez celle du dessus
"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: "gpt-image-2",
// Model: "wan2.7-image-pro", // décommentez cette ligne, commentez celle du dessus
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("gpt-image-2")
// .model("wan2.7-image-pro") // décommentez cette ligne, commentez celle du dessus
.prompt("a watercolor lighthouse at dawn")
.size("1024x1024")
.build());
System.out.println(resp.data().orElseThrow().get(0).b64Json().orElseThrow().substring(0, 80));FAQ
Lequel est le moins cher, GPT Image 2 ou wan2.7-image-pro ?
Ils facturent dans des unités différentes, il n'y a donc pas de chiffre unique honnête : GPT Image 2 et wan2.7-image-pro apparaissent chacun dans leur propre unité dans le tableau ci-dessus. Comparez-les sur votre propre charge de travail — le compromis pratique est décrit dans le verdict en haut de cette page.
Puis-je faire un test A/B de GPT Image 2 par rapport à wan2.7-image-pro sans deux intégrations ?
Oui. Les deux sont servis via le même endpoint compatible OpenAI avec une seule clé API — le basculement est un changement de chaîne de modèle en une ligne, vous pouvez donc diriger une fraction du trafic vers chacun et comparer les factures directement.
Le prix change-t-il avec la taille de l'image ?
Cela dépend de la façon dont le modèle est facturé. Les modèles facturés par image coûtent la même chose indépendamment de la taille du prompt ou de la sortie ; les modèles facturés par jeton évoluent avec la résolution que vous générez, une image 4K coûte donc un multiple d'une petite image. Le tableau ci-dessus montre ce qui s'applique à chacun.