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GPT Image 2 vs wan2.7-image-pro

vs

Qual usar e quando

Tanto gpt-image-2 quanto wan2.7-image-pro aceitam entrada de texto mais imagem e retornam imagens, então a verdadeira diferença é como eles cobram: gpt-image-2 contabiliza tokens a $5 por milhão na entrada e $30 por milhão na saída, enquanto wan2.7-image-pro tem um preço fixo de $0.075 por chamada. Estes cobram em unidades diferentes, então nenhuma conversão única é honesta - escolha gpt-image-2 se seus prompts e saídas forem pequenos o suficiente para que a cobrança por token permaneça barata, e wan2.7-image-pro se você quiser um preço previsível por geração independentemente do tamanho do prompt. Nenhum deles publica uma janela de contexto, então faça o orçamento pelo modelo de cobrança em vez do espaço disponível para tokens.

Preços

GPT Image 2 wan2.7-image-pro Δ
Por imagem gerada - $0.075 -
Entrada / 1M tokens $5 - -
Saída / 1M tokens $30 - -

Estes dois modelos cobram em unidades diferentes, então nenhum Δ é mostrado: converter uma na outra exigiria uma suposição que não medimos. Acima, os preços de cada um aparecem na sua própria unidade.

Especificações

GPT Image 2 wan2.7-image-pro
Modalidades de entrada texto imagem texto imagem
Modalidades de saída imagem imagem
Lançamento 2026-04-21 2026-04-01
Tamanhos de saída
  • 1024x1024
  • 1536x1024
  • 1024x1536
  • 2048x2048
  • 2048x1152
  • 3840x2160
  • 2160x3840
  • auto
  • arbitrary WxH (both divisible by 16, aspect ratio 1:3-3:1)
  • 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)
Modos de entrada text-to-image, image edit with mask inpainting text-to-image, image editing (incl. bounding-box interactive edit), 0-9 reference images, text/image-to-image-set
Imagens por requisição 10 12
Formatos png, jpeg, webp png
Notas

Flexible resolutions: edges up to 3840px in multiples of 16, ratio <=3:1, ~0.65-8.3MP total (incl. 4K 3840x2160)

editing with mask inpainting

all image inputs processed at high fidelity

significantly improved text rendering (precise placement can still struggle)

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

As especificações são transcritas da documentação de cada provedor; quando um provedor não publica um dado, a linha é omitida, e não inferida. Fontes completas: GPT Image 2 · wan2.7-image-pro

Um prompt, os dois modelos, medidos pelo 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.

GPT Image 2

GPT Image 2: 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.

Retornado pelo modelo 1402×1122 latência 18 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.

Retornado pelo modelo 1024×1024 latência 25 s

Um prompt, uma requisição por modelo, sem novas tentativas e sem escolher o melhor resultado: é o primeiro que cada modelo retornou. Nem o tamanho nem a duração foram fixados; cada modelo usou seu próprio padrão, porque uma requisição ajustada para servir a todos não mostraria o melhor de nenhum. Os arquivos foram recodificados para a web, então avalie a composição e a aderência ao prompt, e não a compressão.

Troque de um para o outro mudando uma linha

Os dois ids estão em todas as abas abaixo; o par de linhas destacado é a única alteração. O endpoint, a chave e o formato da requisição são os mesmos.

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    base_url="https://synthorai.io/v1",
    api_key="sk-syn-...",
)

resp = client.images.generate(
    model="gpt-image-2",
    # model="wan2.7-image-pro",  # descomente esta linha, comente a linha acima
    prompt="a watercolor lighthouse at dawn",
    size="1024x1024",
)
print(resp.data[0].b64_json[:80])

Obtenha sua chave de API →

Perguntas frequentes

Qual é mais barato, GPT Image 2 ou wan2.7-image-pro?

Eles cobram em unidades diferentes, então não existe um número único que seja honesto: na tabela acima, GPT Image 2 e wan2.7-image-pro aparecem cada um na sua unidade. Compare os dois na sua própria carga de trabalho; o trade-off na prática está descrito no veredito, no topo desta página.

Posso fazer um teste A/B de GPT Image 2 contra wan2.7-image-pro sem duas integrações?

Sim. Os dois são servidos pelo mesmo endpoint compatível com OpenAI, com uma única chave de API. Para trocar, basta mudar uma linha, a string do modelo; assim você pode direcionar uma parte do tráfego para cada um e comparar as contas diretamente.

O preço muda com o tamanho da imagem?

Depende de como o modelo cobra. Os modelos com preço por imagem cobram o mesmo valor, seja qual for o prompt ou o tamanho da saída; nos modelos cobrados por token, o custo cresce com a resolução gerada, então uma imagem 4K custa várias vezes o preço de uma pequena. A tabela acima mostra qual é o caso de cada um.

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