Seedream 5.0 Lite vs wan2.7-image-pro
Quale scegliere e quando — verdetto curato, non una tabella di benchmark
Entrambi sono generatori text-and-image-in, image-out fatturati con un addebito fisso per chiamata, quindi sono quasi intercambiabili nei fatti: seedream-5-0-260128 di ByteDance costa $0.035 per chiamata, mentre wan2.7-image-pro di Alibaba costa $0.075, circa 2.1 volte di più. Scegli seedream-5-0-260128 quando generi in grandi volumi e il costo per immagine è dominante; scegli wan2.7-image-pro se desideri la versione più recente (2026-04-01 rispetto a 2026-01) o se preferisci rimanere su Alibaba. Nessuno dei due pubblica una finestra di contesto, quindi valida le dimensioni dei tuoi prompt con ciascuno dei modelli.
Prezzi
| Seedream 5.0 Lite | wan2.7-image-pro | Δ | |
|---|---|---|---|
| Per immagine generata | $0.035 | $0.075 | 0.47× |
Le tariffe provengono dal catalogo live al momento della build; la pagina di ciascun modello riporta la scheda attuale.
Dove si posizionano — prezzo per immagine generata rispetto a tutti gli 8 modelli generazione di immagini con questa unità di fatturazione (scala logaritmica)
Specifiche
| Seedream 5.0 Lite | wan2.7-image-pro | |
|---|---|---|
| Modalità di input | testo immagine | testo immagine |
| Modalità di output | immagine | immagine |
| Rilascio | 2026-01 | 2026-04-01 |
| Dimensioni di output |
|
|
| Modalità di input | text-to-image, single-image image-to-image, multi-reference image-to-image (2–14 refs), batch/sequential image sets | text-to-image, image editing (incl. bounding-box interactive edit), 0–9 reference images, text/image-to-image-set |
| Immagini per richiesta | 15 | 12 |
| Formati | png, jpeg | png |
| Note | 2K/3K/4K output, png/jpeg text-to-image + single/multi-reference image editing batch generation with reference + generated images <=15 500 max IPM | 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 trascritte dalla documentazione di ciascun fornitore; una riga che un fornitore non pubblica viene omessa anziché essere dedotta. Fonti complete: Seedream 5.0 Lite · wan2.7-image-pro
Un solo prompt, entrambi i modelli — misurati attraverso il gateway
Un prompt, una richiesta per modello, nessun nuovo tentativo e nessun cherry-picking — il primo risultato restituito da ciascun modello. Né le dimensioni né la durata sono state fissate: ogni modello ha utilizzato il proprio default, perché una richiesta modellata per adattarsi a tutti non renderebbe giustizia a nessuno. I file qui sono stati ricodificati per il web, quindi valutate la composizione e l'aderenza al prompt, non la compressione.
Passa dall'uno all'altro con una sola riga
Entrambi gli id sono presenti in ogni scheda qui sotto — la coppia di righe evidenziata è 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="seedream-5-0-260128",
# 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: "seedream-5-0-260128",
// 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": "seedream-5-0-260128",
# "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: "seedream-5-0-260128",
// 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("seedream-5-0-260128")
// .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 più economico, Seedream 5.0 Lite o wan2.7-image-pro?
Seedream 5.0 Lite è più economico per per immagine generata ($0.035 contro $0.075, 2.1× di differenza). Altre righe potrebbero indicare il contrario — la tabella sopra riporta la scheda completa, e il costo reale dipende dal tuo mix.
Posso fare un A/B test di Seedream 5.0 Lite contro wan2.7-image-pro senza due integrazioni?
Sì. Entrambi sono serviti tramite lo stesso endpoint compatibile con OpenAI con una singola chiave API — il passaggio richiede la modifica della stringa del modello in una sola riga, quindi puoi instradare una frazione del traffico verso ciascuno e confrontare direttamente le fatture.
Il prezzo cambia in base alla dimensione dell'immagine?
Dipende da come il modello fattura. I modelli con fatturazione per immagine addebitano lo stesso importo indipendentemente dalla dimensione del prompt o dell'output; i modelli fatturati a token scalano con la risoluzione renderizzata, quindi un'immagine 4K costa un multiplo di una piccola. La tabella sopra mostra quale si applica a ciascuno.