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GPT Image 2 vs wan2.7-image-pro

vs

何時該用哪一個 — 綜合評斷,而非基準測試數據表

gpt-image-2 與 wan2.7-image-pro 皆接受文字加影像輸入並回傳影像,因此真正的差異在於計費方式:gpt-image-2 依 token 計量,輸入每百萬 $5,輸出每百萬 $30,而 wan2.7-image-pro 為每次呼叫固定 $0.075。這兩者的計費單位不同,因此沒有單一的轉換方式是客觀的 — 如果您的提示詞與輸出夠小,依 token 計費能保持便宜,請選擇 gpt-image-2;如果您希望每次生成都有單一且可預測的價格,不受提示詞大小影響,請選擇 wan2.7-image-pro。兩者皆未公開脈絡視窗,因此請依計費模型而非 token 餘裕來編列預算。

定價

GPT Image 2 wan2.7-image-pro Δ
每張生成圖片 $0.075
輸入 / 1M tokens $5
輸出 / 1M tokens $30

這兩個模型以不同的單位計費,因此未顯示 Δ — 在兩者之間進行換算需要基於我們未曾實測的假設。上方各費率卡均以其專屬的單位列出。

規格

GPT Image 2 wan2.7-image-pro
輸入模態 文字 影像 文字 影像
輸出模態 影像 影像
發布日期 2026-04-21 2026-04-01
輸出尺寸
  • 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)
輸入模式 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
每次請求圖片數 10 12
格式 png, jpeg, webp png
備註

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

規格摘錄自各供應商的文件;供應商未發布的資料列會直接省略,而非自行推測。 完整來源: GPT Image 2 · wan2.7-image-pro

單一提示詞,兩款模型 — 經由閘道測量

提示詞 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.

模型回傳 1402×1122 延遲 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.

模型回傳 1024×1024 延遲 25 s

單一提示詞,每個模型一次請求,不重試且不擇優挑選——皆為各模型回傳的第一個結果。尺寸與長度皆未強制指定:每個模型均使用其預設值,因為若將請求調整為迎合所有模型,反而無法展現任何一方的優勢。此處的檔案皆已針對網頁重新編碼,因此請評斷其構圖與提示詞遵循度,而非壓縮品質。

只需一行程式碼即可在兩者間切換

以下每個頁籤中都有這兩個 ID — 醒目提示的這兩行是唯一的修改處。相同的端點,相同的金鑰,相同的請求結構。

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",  # 取消註解此行,並註解上一行
    prompt="a watercolor lighthouse at dawn",
    size="1024x1024",
)
print(resp.data[0].b64_json[:80])

取得 API 金鑰 →

常見問題

GPT Image 2 和 wan2.7-image-pro 哪個比較便宜?

兩者的計費單位不同,因此沒有單一絕對的數字:GPT Image 2 和 wan2.7-image-pro 在上表中均以各自的單位呈現。請根據您自身的工作負載進行比較 — 本頁頂部的結論說明了實務上的取捨。

我可以在不進行兩次整合的情況下,對 GPT Image 2 和 wan2.7-image-pro 進行 A/B 測試嗎?

可以。兩者皆透過同一個相容 OpenAI 的端點提供服務,並使用同一把 API 金鑰 — 切換只需更改一行的模型字串,因此您可以將部分流量分別導向兩者並直接比較帳單。

價格會隨圖片大小改變嗎?

這取決於模型的計費方式。按圖片計費的模型無論提示或輸出大小為何,收費皆相同;按 token 計費的模型則會根據您生成的解析度等比例縮放,因此 4K 圖片的成本會是小圖片的數倍。上表顯示了各模型適用的計費方式。

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