GPT Image 2 vs wan2.7-image-pro
何时使用哪一个 — 经过整理的结论,而非基准测试表格
gpt-image-2 和 wan2.7-image-pro 都接受文本加图像输入并返回图像,因此真正的区别在于它们的收费方式:gpt-image-2 按 token 计量,输入 $5 每百万,输出 $30 每百万,而 wan2.7-image-pro 则固定收费每次调用 $0.075。它们的计费单位不同,因此任何单一的换算方式都是不准确的——如果你的提示词和输出足够小,使得按 token 计费依然便宜,请选择 gpt-image-2;如果你希望无论提示词大小如何,每次生成都有一个可预测的价格,请选择 wan2.7-image-pro。两者都未公布上下文窗口,因此请根据计费模式而不是 token 余量来做预算。
定价
| GPT Image 2 | wan2.7-image-pro | Δ | |
|---|---|---|---|
| 每张生成图像 | — | $0.075 | — |
| 输入 / 1M tokens | $5 | — | — |
| 输出 / 1M tokens | $30 | — | — |
这两个模型的计费单位不同,因此不显示 Δ — 它们之间的转换需要基于我们尚未实测的假设。上面列出的每张费率卡均采用其自身对应的单位。
规格
| GPT Image 2 | wan2.7-image-pro | |
|---|---|---|
| 输入模态 | 文本 图像 | 文本 图像 |
| 输出模态 | 图像 | 图像 |
| 发布日期 | 2026-04-21 | 2026-04-01 |
| 输出尺寸 |
|
|
| 输入模式 | 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 |
| 每次请求图像数 | 10 | 12 |
| 格式 | png, jpeg, webp | png |
| 备注 | 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 |
规格转录自各供应商的文档;若供应商未发布某项数据,则直接省略该行,而非进行推断。 完整来源: GPT Image 2 · wan2.7-image-pro
单个 Prompt,两个模型 —— 通过网关实测
统一提示词,每个模型单次请求,无重试且无择优挑选 —— 均为各模型返回的首个结果。尺寸与时长均未固定:各模型使用自身的默认值,因为试图适配所有模型的请求参数无法展现任何模型的优势。此处文件已为 Web 重新编码,因此请评判构图与提示词遵循度,而非压缩质量。
只需一行代码即可在它们之间切换
两个 ID 都包含在下方的每个选项卡中 — 高亮显示的两行是唯一的修改。相同的端点,相同的密钥,相同的请求结构。
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", # 取消注释此行,注释上一行
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: "gpt-image-2",
// model: "wan2.7-image-pro", // 取消注释此行,注释上一行
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": "gpt-image-2",
# "model": "wan2.7-image-pro", # 取消注释此行,注释上一行
"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: "gpt-image-2",
// Model: "wan2.7-image-pro", // 取消注释此行,注释上一行
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("gpt-image-2")
// .model("wan2.7-image-pro") // 取消注释此行,注释上一行
.prompt("a watercolor lighthouse at dawn")
.size("1024x1024")
.build());
System.out.println(resp.data().orElseThrow().get(0).b64Json().orElseThrow().substring(0, 80));常见问题
GPT Image 2 和 wan2.7-image-pro 哪个更便宜?
它们的计费单位不同,因此不存在单一的绝对数字:在上方表格中,GPT Image 2 和 wan2.7-image-pro 分别以各自的单位显示。请根据你自己的工作负载进行比较——本页顶部的结论中描述了实际的权衡。
我可以在不进行两次集成的情况下,对 GPT Image 2 和 wan2.7-image-pro 进行 A/B 测试吗?
可以。两者均通过同一个兼容 OpenAI 的端点提供服务,并使用同一把 API 密钥——切换只需更改一行模型字符串,因此你可以将一部分流量路由到各个模型并直接比较账单。
价格会随图像尺寸变化吗?
这取决于模型的计费方式。按图像计费的模型,无论提示词或输出尺寸如何,收费均相同;按 token 计费的模型则会随着你渲染的分辨率而增加费用,因此 4K 图像的成本是小尺寸图像的数倍。上方表格标明了各个模型适用的计费方式。