wan2.7-image vs wan2.7-image-pro
どんなときに、どちらを選ぶか
同じ発売日、編集キットも同じ — テキストから画像、バウンディングボックスによる対話編集、参照画像 0〜9 枚、最大 12 枚のセット — なので分かれ目はサイズと価格です。wan2.7-image-pro は 1 コール $0.075 で $0.03 の 2.5 倍、wan2.7-image の 2K 上限に対して 4K のテキストから画像(最大 4096x4096)を加えます。編集とセットはどちらも 2K が上限です。テキストから 4K が必要なときだけ pro 段を選んでください。編集作業と 2K 納品なら、安い方が同じモデルです。
料金
| wan2.7-image | wan2.7-image-pro | Δ | |
|---|---|---|---|
| 生成画像 1 枚あたり | $0.03 | $0.075 | 0.4× |
ビルド時点の現行カタログの料金です。最新の料金表は各モデルのページに掲載しています。
両モデルの位置:生成画像 1 枚あたりの料金(この課金単位の画像生成モデル全 8 件、対数スケール)
仕様
| wan2.7-image | 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 | 2026-04-01 | 2026-04-01 |
| 出力サイズ |
|
|
| 入力モード | text-to-image, image editing (incl. bounding-box interactive edit), 0-9 reference images, text/image-to-image-set | 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 | 12 | 12 |
| フォーマット | png | png |
| 備考 | Up to 2K output, aspect ratios 1:8-8:1 text-to-image, editing, image sets (1-12), up to 9 reference images multilingual text rendering (12 languages) | 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しています。ベンダーが公表していない項目は、推測で埋めずに省いています。 出典の一覧: wan2.7-image · wan2.7-image-pro
1 つのプロンプトを両モデルで実行(ゲートウェイ経由で測定)
1 つのプロンプトを各モデルに 1 回ずつ送り、最初に返ってきた結果をそのまま掲載しています。再試行も、出来のよいものだけを選ぶこともしていません。サイズと長さは指定せず、各モデルのデフォルトに任せました。すべてのモデルに合わせた条件にすると、どのモデルの持ち味も出なくなるためです。ここに掲載しているファイルは Web 用に再エンコードしているので、圧縮品質ではなく、構図とプロンプトへの忠実さを見てください。
1 行の変更で切り替え
以下のどのタブにも両方のモデル ID が入っています。書き換えるのはハイライトされた 2 行だけで、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="wan2.7-image",
# model="wan2.7-image-pro", # この行のコメントを外し、上の行をコメントアウト
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: "wan2.7-image",
// model: "wan2.7-image-pro", // この行のコメントを外し、上の行をコメントアウト
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": "wan2.7-image",
# "model": "wan2.7-image-pro", # この行のコメントを外し、上の行をコメントアウト
"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: "wan2.7-image",
// Model: "wan2.7-image-pro", // この行のコメントを外し、上の行をコメントアウト
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("wan2.7-image")
// .model("wan2.7-image-pro") // この行のコメントを外し、上の行をコメントアウト
.prompt("a watercolor lighthouse at dawn")
.size("1024x1024")
.build());
System.out.println(resp.data().orElseThrow().get(0).b64Json().orElseThrow().substring(0, 80));よくある質問
wan2.7-image と wan2.7-image-pro ではどちらが安いですか?
生成画像 1 枚あたりは wan2.7-image のほうが安くなります($0.03 対 $0.075、2.5 倍の差)。ほかの行では逆になることもあります。料金の全体は上の表に掲載しており、実際のコストは利用の内訳によって変わります。
wan2.7-image と wan2.7-image-pro の A/B テストは、実装を 2 つ用意せずにできますか?
はい。どちらも同じ OpenAI 互換エンドポイントから 1 つの API キーで利用できます。切り替えはモデル名の文字列を 1 行変えるだけなので、トラフィックの一部をそれぞれに振り分けて、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?
モデルの課金方式によります。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かかわらず同じ料金です。トークン単位で課金されるモデルは、生成する解像度に応じて料金が変わるため、4K 画像は小さな画像の数倍のコストになります。各モデルがどちらに当たるかは、上の表で確認できます。