wan2.7-image vs wan2.7-image-pro
什么时候选哪个
同一天发布，编辑能力也相同——文生图、框选交互式编辑、0–9 张参考图、成组最多 12 张——所以差别在画幅和价格：wan2.7-image-pro 每次调用 $0.075，对比 $0.03，贵 2.5 倍，并在 wan2.7-image 的 2K 上限之上增加了 4K 文生图（最高 4096x4096）。两者的编辑和成组都封顶在 2K。只有需要从文本出 4K 时才选 pro 档；做编辑、交付 2K，便宜的那个就是同一个模型。
价格
| wan2.7-image | wan2.7-image-pro | Δ | |
|---|---|---|---|
| 每张生成图像 | $0.03 | $0.075 | 0.4× |
价格取自构建时的实时目录，最新价格见各模型页面。
两个模型所处的位置：全部 8 个按同一单位计费的图像生成模型的单张生成图像价格分布（对数刻度）
规格
| wan2.7-image | 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 | 2026-04-01 | 2026-04-01 |
| 输出尺寸 |
|
|
| 输入方式 | text-to-image, image editing (incl. bounding-box interactive edit), 0-9 reference images, text/image-to-image-set | text-to-image, image editing (incl. bounding-box interactive edit), 0-9 reference images, text/image-to-image-set |
| 单次请求图片数 | 12 | 12 |
| 格式 | png | png |
| 备注 | Up to 2K output, aspect ratios 1:8-8:1 text-to-image, editing, image sets (1-12), up to 9 reference images multilingual text rendering (12 languages) | 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 |
规格照录自各供应商的文档；供应商没有公布的项目，对应的行直接省略，不做推断。 完整来源： wan2.7-image · wan2.7-image-pro
同一条提示词，两个模型，经网关实测
同一条提示词，每个模型只请求一次，不重试，也不挑结果，展示的都是各模型返回的第一个结果。尺寸和时长都没有指定，各模型用的是自己的默认值，因为硬凑一组所有模型都接受的参数，哪个模型都发挥不好。这里的文件为了网页展示重新编码过，所以请看构图和对提示词的还原程度，不要看压缩画质。
改一行代码就能在两个模型之间切换
下方每个标签页里都有两个模型 ID，高亮的那两行是唯一要改的地方。端点不变，API key 不变，请求结构也不变。
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://synthorai.io/v1",
api_key="sk-syn-...",
)
resp = client.images.generate(
model="wan2.7-image",
# 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: "wan2.7-image",
// 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": "wan2.7-image",
# "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: "wan2.7-image",
// 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("wan2.7-image")
// .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
wan2.7-image 和 wan2.7-image-pro 哪个更便宜？
按「每张生成图像」算，wan2.7-image 更便宜（$0.03 对 $0.075，相差 2.5×）。其他计费项的结论可能相反，完整价格见上方表格，实际成本取决于你的用量构成。
不用分别集成两次，就能对 wan2.7-image 和 wan2.7-image-pro 做 A/B 测试吗？
可以。两个模型走同一个 OpenAI 兼容端点，用同一个 API key，切换时只要改一行里的模型名，所以可以给两个模型各分一部分流量，直接对比账单。
价格会随图像尺寸变化吗？
要看模型怎么计费。按张计费的模型，不管提示词多长、输出尺寸多大，每张价格都一样；按 token 计费的模型，分辨率越高费用越高，一张 4K 图的成本是小图的好几倍。两个模型各属哪一种，上方表格里有标明。