Wan2.2 Image vs Wan2.1 Image

Wan2.2 Image vs Wan2.1 Image en un coup d'œil

Wan2.2 Image et Wan2.1 Image sont deux modèles Alibaba Cloud de la catégorie Génération d’images, disponibles via l'API EmpirioLabs.

Différences clés

• Wan2.2 Image est la version la plus récente (28 juil. 2025) ; Wan2.1 Image est sorti le 25 févr. 2025.
• Les deux modèles affichent le même tarif pour En plus (par image).

Wan2.2 Image vs Wan2.1 Image : caractéristiques

Wan2.2 Image vs Wan2.1 Image : tarifs de l'API

Tarifs en direct du catalogue EmpirioLabs pour les deux modèles. Chaque grille tarifaire correspond toujours à ce que l'API facture.

Wan2.2 Image vs Wan2.1 Image : paramètres de l'API

Paramètres de requête indiqués pour chaque modèle sur EmpirioLabs, avec les valeurs autorisées ou la plage le cas échéant. Un tiret signale un paramètre que le modèle n'indique pas.

Wan2.2 Image vs Wan2.1 Image : limites et notes

Wan2.2 Image

Texte en image uniquement. Plus est le niveau de fidélité supérieur; le flash est plus rapide et moins cher. Chaque format d’image a une seule taille de sortie, jusqu’à 1280 pixels sur le côté long (1024x1024 à 1:1), avec des invites allant jusqu’à 500 caractères.

Sécurité du contenu

• Les images générées passent un contrôle automatisé de sécurité du contenu. Une image signalée comme explicite n’est pas retournée. Comme l’image est générée avant l’exécution du contrôle, une génération signalée est toujours facturée.

Wan2.1 Image

Texte en image uniquement. Turbo est plus rapide et moins cher; plus est le palier de plus haute fidélité. Chaque format d’image a une seule taille de sortie, jusqu’à 1280 pixels du côté long (1024x1024 à 1:1), avec des invites allant jusqu’à 500 caractères.

Sécurité du contenu

• Les images générées passent un contrôle automatisé de sécurité du contenu. Une image signalée comme explicite n’est pas retournée. Comme l’image est générée avant l’exécution du contrôle, une génération signalée est toujours facturée.

Comment appeler Wan2.2 Image et Wan2.1 Image

Wan2.2 Image fonctionne via POST /v1/images/generations. La requête renvoie immédiatement un job_id ; interrogez GET /v1/jobs/{job_id} jusqu'à la fin du job et lisez les URLs de sortie dans le résultat. Ou ajoutez "sync": true pour éviter le polling : la requête reste ouverte et renvoie directement la réponse image au format OpenAI, donc les SDKs OpenAI fonctionnent tels quels. Les deux modèles s'appellent via le même endpoint. Définissez model sur wan2-2-image ou wan2-1-image. Obtenez une clé API depuis le tableau de bord EmpirioLabs.

curl https://api.empiriolabs.ai/v1/images/generations \
  -H "Authorization: Bearer $EMPIRIOLABS_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "wan2-2-image",
    "prompt": "Describe what you want Wan2.2 Image to generate."
  }'

Wan2.2 Image vs Wan2.1 Image : questions fréquentes

Quelle est la différence entre Wan2.2 Image et Wan2.1 Image ?

Wan2.2 Image est la version la plus récente (28 juil. 2025) ; Wan2.1 Image est sorti le 25 févr. 2025. Les deux modèles affichent le même tarif pour En plus (par image). Les caractéristiques, les grilles tarifaires et les paramètres de cette page proviennent du catalogue EmpirioLabs en direct.

Lequel est le plus récent, Wan2.2 Image ou Wan2.1 Image ?

Wan2.2 Image est la version la plus récente (28 juil. 2025) ; Wan2.1 Image est sorti le 25 févr. 2025.

Lequel a le tarif le plus bas, Wan2.2 Image ou Wan2.1 Image ?

Les deux modèles affichent le même tarif pour En plus (par image). Les deux grilles tarifaires en direct sont sur cette page et correspondent toujours à ce que l'API facture.

Puis-je passer de Wan2.2 Image à Wan2.1 Image sans reconstruire mon intégration ?

Oui. Les deux modèles utilisent POST /v1/images/generations avec la même clé API EmpirioLabs : la plupart des intégrations basculent en changeant la valeur model. Vérifiez d'abord le tableau des paramètres de cette page si vous dépendez d'un paramètre propre à un modèle.

Puis-je essayer Wan2.2 Image et Wan2.1 Image dans le navigateur avant d'intégrer ?

Oui. Ouvrez chaque modèle dans le playground EmpirioLabs et lancez le même prompt sur les deux, avec les paramètres exposés par l'API.