GPT Image 2 vs wan2.7-image-pro
Quale scegliere e quando
Sia gpt-image-2 che wan2.7-image-pro accettano in input testo più immagini e restituiscono immagini, quindi la vera differenza è come addebitano: gpt-image-2 misura i token a $5 per milione in input e $30 per milione in output, mentre wan2.7-image-pro ha una tariffa fissa di $0.075 per chiamata. Questi fatturano in unità diverse, quindi nessuna conversione singola è onesta - scegli gpt-image-2 se i tuoi prompt e output sono abbastanza piccoli da mantenere economico l'addebito per token, e wan2.7-image-pro se vuoi un prezzo prevedibile per generazione indipendentemente dalle dimensioni del prompt. Nessuno dei due pubblica una finestra di contesto, quindi fai il budget in base al modello di fatturazione piuttosto che al margine per i token.
Prezzi
| GPT Image 2 | wan2.7-image-pro | Δ | |
|---|---|---|---|
| Per immagine generata | - | $0.075 | - |
| Input / 1M token | $5 | - | - |
| 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
| GPT Image 2 | wan2.7-image-pro | |
|---|---|---|
| Modalità di input | testo immagine | testo immagine |
| Modalità di output | immagine | immagine |
| Rilascio | 2026-04-21 | 2026-04-01 |
| Dimensioni di output |
|
|
| Modalità di input | 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 |
| Immagini per richiesta | 10 | 12 |
| Formati | png, jpeg, webp | png |
| Note | 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 |
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: GPT Image 2 · 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="gpt-image-2",
# 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: "gpt-image-2",
// 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": "gpt-image-2",
# "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: "gpt-image-2",
// 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("gpt-image-2")
// .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, GPT Image 2 o wan2.7-image-pro?
Si pagano in unità diverse, quindi non esiste un numero unico che sia corretto. Nella tabella qui sopra GPT Image 2 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 GPT Image 2 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.