qwen-image-2.0-pro vs wan2.7-image-pro
Quale scegliere e quando
Entrambi sono modelli di immagine Alibaba allo stesso $0.075 per chiamata, quindi la scelta sta in cosa sa produrre ciascuno: wan2.7-image-pro arriva a 4K in testo-a-immagine e prende 0-9 immagini di riferimento con serie fino a 12, mentre qwen-image-2.0-pro è 2K nativo con 1-3 immagini in ingresso per l'editing e fino a 6 immagini per richiesta. wan2.7-image-pro è anche il più recente, 2026-04 contro 2026-02. Scegli qwen-image-2.0-pro per i suoi preset di rapporto in 2K, wan2.7-image-pro per il 4K, più riferimenti o serie più grandi.
Prezzi
| qwen-image-2.0-pro | wan2.7-image-pro | Δ | |
|---|---|---|---|
| Per immagine generata | $0.075 | $0.075 | = |
Tariffe lette dal catalogo live al momento della build; il listino aggiornato è sulla pagina di ciascun modello.
Dove si collocano: prezzo per immagine generata tra tutti i modelli di generazione di immagini con questa unità di fatturazione (8, scala logaritmica)
Specifiche
| qwen-image-2.0-pro | wan2.7-image-pro | |
|---|---|---|
| Modalità di input | testo immagine | testo immagine |
| Modalità di output | immagine | immagine |
| Rilascio | 2026-02-11 | 2026-04-01 |
| Dimensioni di output |
|
|
| Modalità di input | 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 |
| Immagini per richiesta | 6 | 12 |
| Formati | png | png |
| Note | 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 |
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: qwen-image-2.0-pro · 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="qwen-image-2.0-pro",
# 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: "qwen-image-2.0-pro",
// 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": "qwen-image-2.0-pro",
# "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: "qwen-image-2.0-pro",
// 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("qwen-image-2.0-pro")
// .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, qwen-image-2.0-pro o wan2.7-image-pro?
Alla voce Per immagine generata hanno lo stesso prezzo ($0.075), quindi qui non è il prezzo a decidere: guarda le specifiche e le funzionalità qui sotto.
Posso fare un A/B test di qwen-image-2.0-pro 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.