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wan2.7-image

Date de sortie : 2026-04-01

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Wan2.7-Image est le modèle d'image de la série Wan (Wanxiang) d'Alibaba, bâti sur une architecture unifiée couvrant la génération text-to-image, l'édition d'images par instruction, la génération de séries d'images avec des personnages cohérents d'une sortie à l'autre, et la référence multi-images utilisant jusqu'à neuf images d'entrée.

Entrée
texte image
Sortie
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Prix
$0.03/image

Le prix en perspective

Position du prix parmi 8 modèles comparables

Par image$0.03
$0.03 · qwen-image-3.0 qwen-image-2.0-pro · $0.075

La barre situe le prix de ce modèle parmi tous les modèles du même type sur Synthorai. Le moins cher et le plus cher sont nommés à chaque extrémité. Ce sont des tarifs de base ; les remises liées au batch, à la région et aux écritures de cache figurent sur la page des tarifs.

Spécifications et limites

Image

Tailles
  • 1K (1024x1024)
  • 2K (2048x2048, par défaut)
  • WxH personnalisé (pixels totaux 768x768-2048x2048, rapport 1:8-8:1)
Modes d'entrée text-to-image, édition d'image (y compris l'édition interactive par boîte englobante), 0 à 9 images de référence, text/image-to-image-set
Format png
Images par requête 12
Capacités image
  • Sortie jusqu'à 2K, formats d'image de 1:8 à 8:1
  • text-to-image, édition, séries d'images (1 à 12), jusqu'à 9 images de référence
  • rendu de texte multilingue (12 langues)

Modèle

Modalités texte + image → image
  • Même ensemble de fonctionnalités que wan2.7-image-pro, avec une génération plus rapide et une résolution maximale inférieure
  • pas de publication officielle de poids ouverts pour Wan2.7

selon docs officielles Alibaba ↗

Un prompt, mesuré via la passerelle

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.

wan2.7-image

wan2.7-image: 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.

Renvoyé par le modèle 1024×1024 latence 18 s

Un prompt, une requête par modèle, sans nouvel essai ni tri des résultats : c'est le premier résultat renvoyé par chaque modèle. Ni la taille ni la durée n'ont été imposées. Chaque modèle a utilisé sa valeur par défaut, car une requête calibrée pour convenir à tous n'en mettrait aucun en valeur. Les fichiers sont réencodés pour le web : jugez la composition et le respect du prompt, pas la compression.

Utilisez wan2.7-image en 30 secondes

Compatible OpenAI : changez la base_url, gardez votre SDK. POST /v1/images/generations

from openai import OpenAI

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

resp = client.images.generate(
    model="wan2.7-image",
    prompt="a watercolor lighthouse at dawn",
    size="1024x1024",
)
print(resp.data[0].b64_json[:80])

À propos de wan2.7-image

  • La documentation officielle note la prise en charge d'une résolution allant jusqu'à 2K dans les scénarios d'édition et de séries d'images, et positionne cette variante de base comme l'option à génération plus rapide de la gamme 2.7.
  • Là où Pro atteint la 4K, ce modèle est plafonné à 2048x2048 dans tous les scénarios, et c'est là toute la différence documentée entre eux.
  • L'ensemble de fonctionnalités partagé est ce qui rend la lignée distinctive face aux autres modèles d'image d'Alibaba : des prompts jusqu'à 5 000 caractères en chinois ou en anglais, des formats d'image allant de 1:8 à 8:1, une édition interactive par région qui prend des boîtes englobantes au lieu des seules instructions en texte libre, des séries de jusqu'à douze images à personnages cohérents à partir d'un seul appel, et un paramètre de palette de couleurs de marque acceptant plusieurs valeurs hexadécimales avec leurs proportions.
  • Les prompts négatifs ne sont pas pris en charge ici, contrairement à la lignée Qwen-Image.
  • Les images de référence sont acceptées dans une large plage de dimensions et jusqu'à 20 Mo chacune.
  • L'appel synchrone comme l'appel asynchrone par tâche sont documentés (créez une tâche, puis interrogez-la jusqu'à son achèvement).
  • La sortie arrive en PNG avec des URL générées qui expirent au bout de vingt-quatre heures, et seules les images générées avec succès sont facturées.
  • Synthorai met Wan2.7-Image à la disposition des développeurs via son endpoint compatible OpenAI.

FAQ

Peut-on essayer l'API wan2.7-image gratuitement ?

Oui : les nouveaux comptes reçoivent 10 appels d'essai et jusqu'à $1 de crédit gratuit, sans carte bancaire. De quoi essayer wan2.7-image sur votre charge de travail réelle avant d'ajouter un moyen de paiement.

Quels sont les points forts de wan2.7-image ?

Architecture unifiée pour génération et édition ; ensembles d'images avec personnages cohérents ; référence multi-images jusqu'à neuf entrées. La section À propos en donne un aperçu complet, tiré des notes de version du fournisseur.

Combien coûte wan2.7-image ?

Sur Synthorai, wan2.7-image coûte $0.03 par image générée : paiement à l'usage, sans majoration de plateforme, sans abonnement.

Comment générer des images avec l'API wan2.7-image ?

Envoyez une requête POST à /v1/images/generations sur Synthorai avec model="wan2.7-image". Le format est celui de l'API Images d'OpenAI : pas besoin du SDK du fournisseur. Tailles prises en charge : 1K (1024x1024), 2K (2048x2048, par défaut), WxH personnalisé (pixels totaux 768x768-2048x2048, rapport 1:8-8:1).

Comment obtenir l'accès à wan2.7-image ?

Dans votre SDK OpenAI actuel, indiquez base_url="https://synthorai.io/v1" et model="wan2.7-image", et c'est tout. Une seule clé API donne accès à tous les modèles de la passerelle.

Modèles associés

Comparer

Chaque valeur de cette page est reprise de la documentation du fournisseur (lien ci-dessus) et porte la date de sa vérification. Les prix sont comparés à l'échelle du catalogue. Quand les fournisseurs ne définissent pas une spécification de la même façon, la différence est signalée et la valeur n'est pas mise en graphique. Nous ne mesurons rien ici et nous n'attribuons aucune note.

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