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qwen-image-2.0-pro 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

兩者都是阿里的圖像模型,每次呼叫同為 $0.075,所以選擇取決於各自能產出什麼:wan2.7-image-pro 文生圖可達 4K,接受 0–9 張參考圖、成組最多 12 張;qwen-image-2.0-pro 原生 2K,編輯時輸入 1–3 張圖,每次請求最多 6 張。wan2.7-image-pro 也是較新的一個,2026-04 對 2026-02。要 2K 的比例預設選 qwen-image-2.0-pro;要 4K、更多參考圖或更大成組選 wan2.7-image-pro。

定價

qwen-image-2.0-pro wan2.7-image-pro Δ
每張生成圖片 $0.075 $0.075 =

費率取自建置時的即時目錄;各模型頁面皆附有目前的費率卡。

它們的相對位置 — 在此計費單位下,所有 8 個 圖像生成 模型的 每張生成圖片的價格(對數尺度)

qwen-image-2.0-pro · $0.075 wan2.7-image-pro · $0.075
$0.03 · qwen-image-3.0 $0.075 · qwen-image-2.0-pro

規格

qwen-image-2.0-pro 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 2026-02-11 2026-04-01
輸出尺寸
  • 2048x2048 (default, 1:1)
  • 2688x1536 (16:9)
  • 1536x2688 (9:16)
  • 2368x1728 (4:3)
  • 1728x2368 (3:4)
  • custom WxH (total pixels 512x512 – 2048x2048)
  • 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 editing (1–3 input images) 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 6 12
格式 png png
備註

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

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: qwen-image-2.0-pro · 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.

qwen-image-2.0-pro

qwen-image-2.0-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 11 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="qwen-image-2.0-pro",
    # 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

qwen-image-2.0-pro 和 wan2.7-image-pro 哪個比較便宜?

兩者列出的 每張生成圖片 相同($0.075),因此價格無法決定勝負 — 請參閱下方的規格與功能。

我可以在不進行兩次整合的情況下,對 qwen-image-2.0-pro 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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