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qwen-image-2.0-pro vs wan2.7-image-pro

vs

いつ、どちらを使うべきか — ベンチマーク表ではなく、厳選された評価

どちらも Alibaba の画像モデルで 1 コールあたり同じ $0.075 なので、選択は何を出せるかで決まります。wan2.7-image-pro はテキストから 4K に届き、参照画像を 0〜9 枚、セットは最大 12 枚まで取ります。qwen-image-2.0-pro はネイティブ 2K で、編集の入力画像は 1〜3 枚、1 リクエストあたり最大 6 枚です。wan2.7-image-pro は新しい方でもあります(2026-04 対 2026-02)。2K のアスペクト比プリセットなら qwen-image-2.0-pro、4K や参照枚数、より大きなセットなら wan2.7-image-pro を選んでください。

料金

qwen-image-2.0-pro wan2.7-image-pro Δ
生成画像あたり $0.075 $0.075 =

ビルド時のライブカタログの料金です。各モデルのページには現在の料金カードが記載されています。

位置付け — この課金単位におけるすべての8個の画像生成モデル全体の生成画像1枚あたりの料金 (対数スケール)

qwen-image-2.0-pro · $0.075 wan2.7-image-pro · $0.075
$0.03 · qwen-image-3.0 $0.075 · qwen-image-2.0-pro

仕様

qwen-image-2.0-pro wan2.7-image-pro
入力モダリティ テキスト 画像 テキスト 画像
出力モダリティ 画像 画像
リリース 2026-02-11 2026-04-01
出力サイズ
  • 2048x2048 (default, 1:1)
  • 2688x1536 (16:9)
  • 1536x2688 (9:16)
  • 2368x1728 (4:3)
  • 1728x2368 (3:4)
  • custom WxH (total pixels 512x512 – 2048x2048)
  • 1K (1024x1024)
  • 2K (2048x2048, default)
  • 4K (4096x4096, text-to-image only)
  • custom WxH (t2i 768x768 – 4096x4096; editing/sets 768x768 – 2048x2048, ratio 1:8–8:1)
入力モード 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
リクエストあたりの画像数 6 12
フォーマット png png
備考

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

仕様は各ベンダーのドキュメントから転記されています。ベンダーが公開していない行は推測せず、省略しています。 すべての出典: qwen-image-2.0-pro · wan2.7-image-pro

1つのプロンプト、両方のモデル — ゲートウェイ経由で測定

プロンプト 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.

qwen-image-2.0-pro

qwen-image-2.0-pro: 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.

モデルの出力 1024×1024 レイテンシ 11 s

wan2.7-image-pro

wan2.7-image-pro: 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.

モデルの出力 1024×1024 レイテンシ 25 s

1つのプロンプト、モデルごとに1回のリクエスト、再試行やチェリーピッキングはなし — 各モデルが最初に返した結果です。サイズも長さも固定しておらず、すべてのモデルに適合するよう調整されたリクエストはどのモデルの利点も活かせないため、各モデルは独自のデフォルトを使用しています。ここにあるファイルはWeb用に再エンコードされているため、圧縮ではなく、構図とプロンプトへの忠実度を評価してください。

1行で切り替え

以下のすべてのタブには両方のIDが含まれています — 変更箇所はハイライトされた2行のみです。エンドポイント、キー、リクエスト形式はすべて同じです。

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",  # この行をアンコメントし、上の行をコメントアウトします
    prompt="a watercolor lighthouse at dawn",
    size="1024x1024",
)
print(resp.data[0].b64_json[:80])

APIキーを取得する →

FAQ

qwen-image-2.0-pro と wan2.7-image-pro ではどちらが安いですか?

同じ 生成画像あたり($0.075)が設定されているため、ここでは価格が決定打にはなりません — 下記の仕様と機能を確認してください。

2つの統合を行わずに qwen-image-2.0-pro と wan2.7-image-pro のA/Bテストを実施できますか?

はい。両方とも1つのAPIキーで同じOpenAI互換エンドポイントを通じて提供されます — モデル文字列を1行変更するだけで切り替えられるため、トラフィックの一部をそれぞれにルーティングし、請求額を直接比較できます。

画像サイズによって価格は変わりますか?

モデルの課金方法に依存します。画像単位で課金されるモデルはプロンプトや出力サイズに関わらず同一料金ですが、トークン単位で課金されるモデルはレンダリングする解像度に応じて比例するため、4K画像のコストは小さな画像の数倍になります。上の表はそれぞれにどちらが適用されるかを示しています。

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当社の測定調査より