qwen-image-2.0-pro vs wan2.7-image-pro
언제 어떤 모델을 사용할까 — 벤치마크 표가 아닌 선별된 평가
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 시점의 라이브 카탈로그 요금입니다. 각 모델 페이지에 현재 요금표가 표시됩니다.
현재 위치 — 이 청구 단위를 사용하는 모든 8개의 이미지 생성 모델 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 모드 | 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 공급업체의 문서를 그대로 기록한 것입니다. 공급업체가 공개하지 않은 항목은 추론하지 않고 제외했습니다. 전체 출처: qwen-image-2.0-pro · wan2.7-image-pro
하나의 프롬프트, 두 모델 — 게이트웨이를 통해 측정됨
단일 프롬프트, 모델당 단일 요청, 재시도 및 체리피킹 없음 — 각 모델이 반환한 첫 번째 결과입니다. 크기나 길이는 고정되지 않았습니다: 모든 모델에 맞춘 요청은 어떤 모델의 장점도 살리지 못하므로, 각 모델은 자체 기본값을 사용했습니다. 여기에 있는 파일은 웹용으로 재인코딩되었으므로 압축이 아닌 구도와 프롬프트 준수 여부를 기준으로 판단하십시오.
코드 한 줄로 모델 전환
두 id는 아래의 모든 탭에 있습니다 — 강조 표시된 두 줄이 유일한 수정 사항입니다. 동일한 엔드포인트, 동일한 키, 동일한 요청 형태입니다.
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));FAQ
qwen-image-2.0-pro와(과) wan2.7-image-pro 중 어느 것이 더 저렴한가요?
동일한 생성된 이미지당($0.075)을(를) 나열하므로 가격만으로는 결정할 수 없습니다 — 아래의 사양과 기능을 확인하세요.
두 번의 연동 과정 없이 qwen-image-2.0-pro와(과) wan2.7-image-pro를 A/B 테스트할 수 있나요?
네. 둘 다 하나의 API 키를 사용하여 동일한 OpenAI 호환 엔드포인트를 통해 제공됩니다 — 모델 문자열을 한 줄만 변경하면 전환되므로, 트래픽의 일부를 각각 라우팅하여 요금을 직접 비교할 수 있습니다.
이미지 크기에 따라 가격이 달라지나요?
모델의 과금 방식에 따라 다릅니다. 이미지당 과금 모델은 프롬프트나 출력 크기에 관계없이 동일한 요금을 청구하며, 토큰 과금 모델은 렌더링하는 해상도에 비례하므로 4K 이미지의 비용은 작은 이미지의 배수가 됩니다. 위의 표는 각 모델에 어떤 방식이 적용되는지 보여줍니다.