gemini-3.1-flash-lite-image vs wan2.7-image-pro
Quale scegliere e quando
Questi due modelli fatturano in unità diverse - gemini-3.1-flash-lite-image addebita per token ($0.25 per milione in input, $30 per milione in output) mentre wan2.7-image-pro addebita $0.075 per chiamata - quindi nessuna conversione singola è onesta e dovresti confrontarli sulla base della tua media del formato di richiesta. Scegli gemini-3.1-flash-lite-image quando desideri ricevere testo insieme alle immagini da input di testo o immagini, con un limite di output di 4096 token e un knowledge cutoff del 2025-01. Scegli wan2.7-image-pro per generazioni puramente image-out in cui il prezzo fisso per chiamata rende i costi prevedibili indipendentemente dalla lunghezza del prompt.
Prezzi
| gemini-3.1-flash-lite-image | wan2.7-image-pro | Δ | |
|---|---|---|---|
| Per immagine generata | - | $0.075 | - |
| Input / 1M token | $0.25 | - | - |
| Output / 1M token | $30 | - | - |
Questi due modelli si pagano in unità diverse, quindi non mostriamo alcun Δ: per convertirle servirebbe un'ipotesi che non abbiamo misurato. Qui sopra ogni listino è riportato nella propria unità.
Specifiche
| gemini-3.1-flash-lite-image | wan2.7-image-pro | |
|---|---|---|
| Modalità di input | testo immagine | testo immagine |
| Modalità di output | testo immagine | immagine |
| Rilascio | 2026-06-30 | 2026-04-01 |
| Knowledge cutoff | 2025-01 | - |
| Dimensioni di output | 1K only (1:1 = 1024x1024) |
|
| Modalità di input | text-to-image, interleaved generation + editing, up to 14 reference images | text-to-image, image editing (incl. bounding-box interactive edit), 0-9 reference images, text/image-to-image-set |
| Immagini per richiesta | - | 12 |
| Formati | - | png |
| Note | 1K (1024px) output only 10 aspect ratios (1:1, 3:2, 2:3, 3:4, 4:3, 4:5, 5:4, 9:16, 16:9, 21:9) and up to 14 reference images interleaved generation and editing with fast multi-turn local edits sub-2s end-to-end latency SynthID + C2PA watermarking always on | 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 |
Le specifiche sono riprese dalla documentazione di ciascun provider; se un provider non pubblica un dato, la riga viene omessa e non dedotta. Fonti complete: gemini-3.1-flash-lite-image · wan2.7-image-pro
Un solo prompt, entrambi i modelli, misurati attraverso il gateway
Un prompt, una richiesta per modello, nessun nuovo tentativo e nessuna selezione: è il primo risultato restituito da ciascun modello. Non abbiamo fissato né le dimensioni né la durata: ogni modello ha usato il proprio default, perché una richiesta costruita per andare bene a tutti non avrebbe valorizzato nessuno. I file sono stati ricodificati per il web, quindi valuta la composizione e l'aderenza al prompt, non la compressione.
Passa dall'uno all'altro cambiando una sola riga
In ogni scheda qui sotto ci sono entrambi gli id: le due righe evidenziate sono l'unica modifica. Stesso endpoint, stessa chiave, stessa struttura della richiesta.
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://synthorai.io/v1",
api_key="sk-syn-...",
)
resp = client.images.generate(
model="gemini-3.1-flash-lite-image",
# model="wan2.7-image-pro", # decommenta questa riga, commenta quella sopra
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: "gemini-3.1-flash-lite-image",
// model: "wan2.7-image-pro", // decommenta questa riga, commenta quella sopra
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": "gemini-3.1-flash-lite-image",
# "model": "wan2.7-image-pro", # decommenta questa riga, commenta quella sopra
"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: "gemini-3.1-flash-lite-image",
// Model: "wan2.7-image-pro", // decommenta questa riga, commenta quella sopra
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("gemini-3.1-flash-lite-image")
// .model("wan2.7-image-pro") // decommenta questa riga, commenta quella sopra
.prompt("a watercolor lighthouse at dawn")
.size("1024x1024")
.build());
System.out.println(resp.data().orElseThrow().get(0).b64Json().orElseThrow().substring(0, 80));FAQ
Qual è il più economico, gemini-3.1-flash-lite-image o wan2.7-image-pro?
Si pagano in unità diverse, quindi non esiste un numero unico che sia corretto. Nella tabella qui sopra gemini-3.1-flash-lite-image e wan2.7-image-pro compaiono ciascuno nella propria unità. Confrontali sul tuo carico di lavoro: il compromesso pratico è descritto nel verdetto in cima alla pagina.
Posso fare un A/B test di gemini-3.1-flash-lite-image contro wan2.7-image-pro senza due integrazioni?
Sì. Si chiamano entrambi dallo stesso endpoint compatibile con OpenAI, con una sola chiave API. Per passare dall'uno all'altro basta cambiare la stringa del modello in una riga, quindi puoi mandare una parte del traffico a ciascuno e confrontare direttamente i costi.
Il prezzo cambia in base alla dimensione dell'immagine?
Dipende da come viene fatturato il modello. Quelli fatturati per immagine costano lo stesso a prescindere dalla dimensione del prompt o dell'output; in quelli fatturati a token il costo cresce con la risoluzione generata, quindi un'immagine 4K costa un multiplo di una piccola. La tabella qui sopra indica quale criterio vale per ciascun modello.