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wan2.7-image

Rilascio: 2026-04-01

image

Wan2.7-Image è il modello di immagini della serie Wan (Wanxiang) di Alibaba, costruito su un'architettura unificata che copre la generazione text-to-image, l'editing di immagini basato su istruzioni, la generazione di set di immagini con personaggi coerenti tra gli output e il riferimento multi-immagine usando fino a nove immagini di input.

Input
testo immagine
Output
immagine
Prezzo
$0.03/image

Il prezzo a confronto

Dove si colloca il prezzo tra 8 modelli confrontabili

Per immagine$0.03
$0.03 · qwen-image-3.0 qwen-image-2.0-pro · $0.075

La barra mostra dove si colloca il prezzo di questo modello tra tutti i modelli dello stesso tipo su Synthorai. Alle due estremità sono indicati il più economico e il più caro. Sono tariffe base; gli sconti per batch, regione e scrittura in cache sono nella pagina dei prezzi.

Specifiche e limiti

Immagine

Dimensioni
  • 1K (1024x1024)
  • 2K (2048x2048, predefinito)
  • WxH personalizzato (pixel totali 768x768-2048x2048, rapporto 1:8-8:1)
Modalità di input text-to-image, editing di immagini (incl. modifica interattiva con bounding box), 0-9 immagini di riferimento, text/image-to-image-set
Formato png
Immagini per richiesta 12
Funzionalità per le immagini
  • Output fino a 2K, proporzioni da 1:8 a 8:1
  • text-to-image, editing, set di immagini (1-12), fino a 9 immagini di riferimento
  • rendering del testo multilingue (12 lingue)

Modello

Modalità testo + immagine → immagine
  • Stesso insieme di funzionalità di wan2.7-image-pro con generazione più veloce e risoluzione massima inferiore
  • nessun rilascio open-weights ufficiale per Wan2.7

fonte: documentazione ufficiale di Alibaba ↗

Un solo prompt, misurato attraverso il gateway

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.

Restituito dal modello 1024×1024 latenza 18 s

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.

Usa wan2.7-image in 30 secondi

Compatibile con OpenAI: cambi base_url e tieni il tuo 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])

Informazioni su wan2.7-image

  • La documentazione ufficiale nota il supporto per la risoluzione fino a 2K negli scenari di editing e di set di immagini, e posiziona questa variante base come l'opzione a generazione più rapida della lineup 2.7.
  • Là dove Pro arriva a 4K, questo modello è limitato a 2048x2048 in ogni scenario, ed è tutta qui la differenza documentata tra i due.
  • L'insieme di funzionalità condivise è ciò che rende la linea distintiva rispetto agli altri modelli di immagini di Alibaba: prompt fino a 5.000 caratteri in cinese o inglese, formati che vanno da 1:8 a 8:1, editing interattivo per regioni che accetta bounding box invece delle sole istruzioni in testo libero, set di fino a dodici immagini coerenti per personaggio da una singola chiamata e un parametro di palette di colori di marca che accetta diversi valori esadecimali con relative proporzioni.
  • I prompt negativi non sono supportati qui, a differenza della linea Qwen-Image.
  • Le immagini di riferimento sono accettate in un ampio intervallo di dimensioni fino a 20 MB ciascuna.
  • Sono documentate sia la chiamata sincrona sia quella asincrona basata su task (si crea un task e poi lo si interroga fino al completamento).
  • L'output arriva in PNG con URL generati che scadono dopo ventiquattro ore, e vengono fatturate solo le immagini generate con successo.
  • Synthorai rende Wan2.7-Image disponibile agli sviluppatori tramite il suo endpoint compatibile OpenAI.

FAQ

L'API di wan2.7-image si può provare gratis?

Sì: i nuovi account ricevono 10 chiamate di prova e fino a $1 di credito gratuito, senza bisogno di carta. Abbastanza per provare wan2.7-image sul tuo carico di lavoro reale prima di aggiungere un metodo di pagamento.

In cosa eccelle wan2.7-image?

Architettura unificata per generazione ed editing; set di immagini con personaggi coerenti; riferimento multi-immagine fino a nove input. Il quadro completo è nella sezione «Informazioni», ripreso dalle note di rilascio ufficiali del provider.

Quanto costa wan2.7-image?

Su Synthorai wan2.7-image costa $0.03 per immagine generata: paghi a consumo, senza sovrapprezzo di piattaforma e senza abbonamento.

Come genero immagini con l'API di wan2.7-image?

Invia una POST a /v1/images/generations su Synthorai con model="wan2.7-image": il formato è quello dell'API images di OpenAI, quindi non serve alcun SDK del provider. Dimensioni supportate: 1K (1024x1024), 2K (2048x2048, predefinito), WxH personalizzato (pixel totali 768x768-2048x2048, rapporto 1:8-8:1).

Come ottengo l'accesso a wan2.7-image?

Fai puntare l'SDK OpenAI che usi già a base_url="https://synthorai.io/v1", imposta model="wan2.7-image" e hai finito: una sola chiave API vale per tutti i modelli del gateway.

Modelli correlati

Confronta

Ogni valore di questa pagina è ripreso dalla documentazione del provider (il link è qui sopra) e riporta la data dell'ultima verifica. I prezzi sono confrontati sull'intero catalogo; per le specifiche che ogni provider definisce a modo suo indichiamo la differenza invece di metterle in un grafico. Qui non c'è nulla di misurato da noi e non assegniamo punteggi.

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