qwen-image-2.0-pro vs wan2.7-image-pro
언제 어떤 모델을 쓸까
둘 다 Alibaba 이미지 모델이고 호출당 같은 $0.075이므로 선택은 각자 무엇을 낼 수 있느냐입니다. wan2.7-image-pro는 텍스트에서 4K까지 가고 참조 이미지 0~9장, 세트 최대 12장을 받습니다. qwen-image-2.0-pro는 네이티브 2K이고 편집 입력은 1~3장, 요청당 최대 6장입니다. wan2.7-image-pro는 더 최신이기도 합니다(2026-04 대 2026-02). 2K 비율 프리셋이면 qwen-image-2.0-pro, 4K나 더 많은 참조, 더 큰 세트면 wan2.7-image-pro를 고르세요.
가격
| qwen-image-2.0-pro | wan2.7-image-pro | Δ | |
|---|---|---|---|
| 생성된 이미지당 | $0.075 | $0.075 | = |
빌드 시점에 실시간 카탈로그에서 가져온 요금입니다. 현재 요금은 각 모델 페이지에서 확인할 수 있습니다.
가격 위치: 이 과금 단위를 쓰는 이미지 생성 모델 8개 전체의 생성된 이미지당 가격(로그 스케일)
사양
| qwen-image-2.0-pro | wan2.7-image-pro | |
|---|---|---|
| 입력 모달리티 | 텍스트 이미지 | 텍스트 이미지 |
| 출력 모달리티 | 이미지 | 이미지 |
| 출시일 | 2026-02-11 | 2026-04-01 |
| 출력 크기 |
|
|
| 입력 방식 | 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 |
| 요청당 이미지 수 | 6 | 12 |
| 포맷 | png | png |
| 참고 | 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 |
사양은 각 공급자의 문서에서 그대로 옮겨 적었습니다. 공급자가 공개하지 않은 항목은 추정해 채우지 않고 뺐습니다. 전체 출처: qwen-image-2.0-pro · wan2.7-image-pro
같은 프롬프트, 두 모델: 게이트웨이를 거쳐 측정
프롬프트 하나에 모델당 요청 한 번, 재시도도 골라내기도 없이 각 모델이 처음 반환한 결과입니다. 크기와 길이는 고정하지 않고 모델마다 기본값을 그대로 썼습니다. 모든 모델에 맞춘 요청은 어느 모델의 장점도 살리지 못하기 때문입니다. 여기 있는 파일은 웹용으로 다시 인코딩한 것이므로, 압축 품질이 아니라 구도와 프롬프트 반영 정도를 보고 판단하세요.
코드 한 줄로 모델 전환
아래 탭마다 두 모델 id가 모두 들어 있습니다. 바꿀 곳은 강조된 두 줄뿐이고, 엔드포인트, 키, 요청 형식은 그대로입니다.
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", # 이 줄의 주석을 해제하고, 윗줄을 주석 처리하세요
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", // 이 줄의 주석을 해제하고, 윗줄을 주석 처리하세요
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", # 이 줄의 주석을 해제하고, 윗줄을 주석 처리하세요
"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", // 이 줄의 주석을 해제하고, 윗줄을 주석 처리하세요
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") // 이 줄의 주석을 해제하고, 윗줄을 주석 처리하세요
.prompt("a watercolor lighthouse at dawn")
.size("1024x1024")
.build());
System.out.println(resp.data().orElseThrow().get(0).b64Json().orElseThrow().substring(0, 80));자주 묻는 질문
qwen-image-2.0-pro vs wan2.7-image-pro, 어느 쪽이 더 저렴한가요?
두 모델의 생성된 이미지당 요금이 같습니다($0.075). 가격만으로는 가릴 수 없으니 아래 사양과 기능을 확인하세요.
연동을 두 번 하지 않고도 qwen-image-2.0-pro vs wan2.7-image-pro A/B 테스트를 할 수 있나요?
네. 두 모델 모두 API 키 하나로 같은 OpenAI 호환 엔드포인트에서 호출합니다. 모델 문자열 한 줄만 바꾸면 전환되므로, 트래픽 일부를 각 모델로 보내 청구 금액을 직접 비교할 수 있습니다.
이미지 크기에 따라 가격이 달라지나요?
모델의 과금 방식에 따라 다릅니다. 이미지당 과금 모델은 프롬프트나 출력 크기와 관계없이 요금이 같습니다. 토큰 과금 모델은 렌더링 해상도에 비례하므로, 4K 이미지는 작은 이미지보다 몇 배 비쌉니다. 모델별 과금 방식은 위 표에서 확인할 수 있습니다.