API Qwen Image 2.0 e 2.0 Pro: preços, resultados reais e exemplos de código

Resumo

• Qwen Image 2.0 é o modelo de texto para imagem da Alibaba, especializado em gerar texto em chinês e inglês dentro das imagens. No HiAPI há duas versões: qwen-image-2.0 a $0.0422 por imagem e qwen-image-2.0-pro a $0.107 por imagem.
• Ambos aceitam a mesma requisição: prompt mais um dos cinco valores fixos de size. Não há campo aspect_ratio e não aceita entrada de imagem.
• Se você vai iniciar um novo projeto, prefira versões mais recentes: Qwen Image 3.0 custa $0.0358 por imagem e 2.1 Turbo $0.02 por imagem, ambas mais baratas que a 2.0 e ambas com suporte a imagens de referência. Veja a comparação no final do artigo. Abra a página do modelo Qwen Image 2.0 Pro para experimentar; novas contas recebem 200 pontos de crédito gratuito.

2.0 ou 2.0 Pro

	qwen-image-2.0	qwen-image-2.0-pro
Preço por imagem	$0.0422	$0.107
Entrada	prompt + size	Igual
Tamanhos	5 valores fixos, máximo de 2688×1536	Igual
Imagem de referência	Não suportado	Não suportado
Cenários de uso	Rascunhos, pôsteres bilíngues, sinalizações	Imagens finais de produto e banners

Preços em tempo real do HiAPI, consultados em 20 de outubro de 2026. Tarefas com falha não são cobradas.

A requisição é idêntica, então alternar entre as versões exige apenas mudar uma palavra no model. Escreva e teste o prompt na 2.0, depois renderize a versão final na Pro com o mesmo seed.

Resultados reais

Letreiro bilíngue (2.0)

Uma pequena loja de ramen ao estilo de Tóquio à noite, fotorrealista, garoa suave no pavimento, luz quente do interior se derramando para fora, clientes visíveis através de uma janela fosca. Acima da porta, uma placa de madeira pintada à mão com duas linhas limpas de texto: a linha de cima, em grandes caracteres chineses, diz "幸福拉面"; a linha de baixo, em inglês menor, diz "Lucky Noodles · Since 2019". Uma pequena lanterna de papel vermelha pende à esquerda. Fotografia de rua 35mm, profundidade de campo rasa, color grading cinematográfico.

Gerar com este prompt →

qwen-image-2.0, size 1728*2368, $0.0422 pelo preço de hoje.

As duas linhas de texto da placa correspondem ao prompt, incluindo o ponto do meio. A lanterna não tinha nenhum texto especificado no prompt, mas apareceram alguns caracteres avulsos. Antes de publicar imagens com texto, verifique cada pequena superfície.

Pôster com três blocos de texto (2.0)

Um pôster promocional moderno e minimalista para uma cafeteria especializada, fundo creme com uma textura sutil de papel. Composição centralizada: Metade superior: uma grande xícara de café espresso em ilustração plana com vapor, paleta em terracota e creme. Meio: um grande título bilíngue. A linha em chinês no topo diz "夏日新品"; a linha em inglês logo abaixo diz "SUMMER MENU 2026". Ambas as linhas estão perfeitamente centralizadas. Terço inferior: uma breve linha de texto em chinês menor diz "全场买二赠一", e uma linha em inglês abaixo diz "Buy two, get one free". Rodapé inferior: uma única linha pequena em inglês diz "Through August 31". Tipografia geométrica sem serifa limpa, espaçamento generoso, layout com qualidade de revista.

Gerar com este prompt →

qwen-image-2.0, size 1728*2368, $0.0422 pelo preço de hoje.

As cinco strings aparecem e estão escritas corretamente. O título "SUMMER MENU 2026" foi dividido em duas linhas, embora o prompt não pedisse isso.

Imagem principal de produto (2.0 Pro)

Fotografia de produto em estúdio de um único frasco de sérum de vidro âmbar com conta-gotas e rótulo branco fosco em branco, centralizado sobre um pedestal redondo de pedra travertino, fundo de estúdio contínuo em branco quente, luz principal suave e difusa vinda do canto superior esquerdo, uma sombra suave e sutil caindo para a direita, textura macro hiperdetalhada no vidro e na tampa do conta-gotas em metal escovado, fotorrealista, imagem hero de e-commerce pronta para catálogo, sem texto, sem logotipos, sem adereços

Gerar com este prompt →

qwen-image-2.0-pro, size 2048*2048, $0.107.

Deixe o rótulo do produto em branco e adicione o texto do rótulo depois. Textos pequenos em superfícies curvas são o ponto mais difícil para qualquer modelo acertar as letras, e rótulos em branco são mais fáceis de atualizar quando o texto muda.

Banner promocional (2.0 Pro)

Fotografia de banner promocional de e-commerce em flat-lay: três frascos de sérum de vidro âmbar com conta-gotas dispostos na diagonal sobre um fundo quente em terracota com ramos secos de eucalipto, iluminação de estúdio suave vinda de cima com sombras delicadas, no canto superior direito texto branco em negrito, limpo e sem serifa escrito SUMMER GLOW SALE, logo abaixo um texto branco menor escrito SAVE 20% TODAY, nenhum outro texto em lugar algum, fotografia comercial fotorrealista, foco nítido

Gerar com este prompt →

qwen-image-2.0-pro, size 2688*1536, $0.107.

O texto e sua posição correspondem ao prompt. Neste resultado apareceu uma fina borda preta na borda inferior, então planeje o recorte antes de publicar o banner.

curl

curl -s -X POST https://api.hiapi.ai/v1/tasks \
  -H "Authorization: Bearer $HIAPI_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "qwen-image-2.0-pro",
    "input": {
      "prompt": "Uma placa de vitrine de loja que diz \"GRAND OPENING\" em letras vermelhas em negrito, fotorrealista, luz de hora dourada",
      "size": "2688*1536",
      "seed": 42
    }
  }'

Você receberá um taskId. Faça polling em GET https://api.hiapi.ai/v1/tasks/{taskId} até que data.status seja success e então baixe data.output[0].url. O link expira cerca de 7 dias após a conclusão da tarefa, então salve o arquivo.

Python: um prompt, duas versões

# pip install requests; export HIAPI_KEY=your-key first
import os, time, requests

API = "https://api.hiapi.ai/v1/tasks"
H = {"Authorization": f"Bearer {os.environ['HIAPI_KEY']}"}

def generate(model, timeout_s=300, **inp):
    r = requests.post(API, json={"model": model, "input": inp}, headers=H, timeout=30).json()
    if r.get("code") != 200:
        raise RuntimeError(r)  # a 400 names every invalid field
    task_id = r["data"]["taskId"]
    deadline = time.time() + timeout_s
    while time.time() < deadline:
        d = requests.get(f"{API}/{task_id}", headers=H, timeout=30).json()["data"]
        if d["status"] == "success":
            return d["output"][0]["url"]
        if d["status"] == "fail":
            raise RuntimeError(d.get("error"))
        time.sleep(4)
    raise TimeoutError(task_id)

prompt = 'Um quadro-negro de padaria que diz "FRESH BREAD" em giz branco, luz da manhã'
draft = generate("qwen-image-2.0", prompt=prompt, size="2048*2048", seed=7)
final = generate("qwen-image-2.0-pro", prompt=prompt, size="2048*2048", seed=7)

for name, url in [("draft.png", draft), ("final.png", final)]:
    with open(name, "wb") as f:
        f.write(requests.get(url, timeout=120).content)

Parâmetros

Campo	Obrigatório	Valores	Descrição
prompt	Sim	Texto	Coloque entre aspas o texto exato que você deseja
size	Não	2688*1536, 2368*1728, 2048*2048 (padrão), 1728*2368, 1536*2688	Use *, não x
negative_prompt	Não	Texto	O que deve ser evitado
seed	Não	0–2147483647	O mesmo seed e prompt oferecem um ponto de partida estável entre as versões
prompt_extend	Não	true (padrão) / false	Desative quando o texto precisar permanecer exatamente igual
watermark	Não	false (padrão) / true

Os cinco tamanhos correspondem aproximadamente a 16:9, 4:3, 1:1, 3:4 e 9:16. Para 21:9 ou 4:5, renderize o tamanho mais próximo e recorte.

Erros que você vai encontrar

Todos os casos abaixo retornam HTTP 400 no momento do envio, portanto nenhuma tarefa é criada e não há cobrança:

• size: value must be one of '2688*1536', ...: você enviou 2048x2048 ou um tamanho personalizado. Use um dos cinco valores, separados por *.
• additional properties 'aspect_ratio' not allowed: a 2.0 usa size. Qwen Image 3.0 e 2.1 usam aspect_ratio.
• additional properties 'image_urls' not allowed: a 2.0 não aceita imagens de referência. Para edição, use 2.1 ou 3.0.
• additional properties 'n' not allowed: uma tarefa gera uma imagem. Envie várias tarefas em paralelo.

Qwen Image 2.0, 2.1 ou 3.0

Modelo	Preço por imagem	Imagem de referência	Controle de tamanho
qwen-image-2.1-turbo	$0.02	1–10, opcional	aspect_ratio (5 valores)
qwen-image-3.0/text-to-image	$0.0358	Endpoint image-to-image separado, 1–3	aspect_ratio (8 valores) + resolution 1K/2K
qwen-image-2.0	$0.0422	Não suportado	size (5 valores)
qwen-image-2.1-pro	$0.05	1–10, opcional	aspect_ratio (5 valores)
qwen-image-3.0-pro/text-to-image	$0.0497 (1K) / $0.0993 (2K)	Endpoint image-to-image separado, 1–3	aspect_ratio (8 valores) + resolution
qwen-image-2.0-pro	$0.107	Não suportado	size (5 valores)

• Produção já usando a 2.0: não haverá problema; ela continua disponível. Mudar para a 3.0 custa menos, mas você precisa substituir size por aspect_ratio e resolution.
• Novos projetos: comece com Qwen Image 3.0 ou 2.1 Turbo. São mais baratas e permitem editar imagens existentes.
• Saída Qwen de maior qualidade: a versão 1K da 3.0 Pro custa menos da metade do preço da 2.0 Pro.

Para instruções de uso da 3.0, consulte o Guia da API Qwen Image 3.0.

Perguntas frequentes

O Qwen Image 2.0 consegue editar imagens existentes?

Não. Nenhuma das duas versões da 2.0 aceita imagens. O Qwen Image 3.0 tem um endpoint image-to-image, e 2.1 Pro e Turbo aceitam até 10 imagens de referência na mesma requisição.

Ele consegue renderizar texto em chinês?

Sim, esse é o seu ponto forte. Nos exemplos acima, todas as strings em chinês e inglês que solicitamos apareceram escritas corretamente. Textos não solicitados, como a lanterna da loja de ramen, ainda podem aparecer como caracteres avulsos.

Como obter a mesma imagem novamente?

Passe o mesmo seed, prompt e tamanho. Isso também permite migrar o prompt da 2.0 para a Pro mantendo um layout semelhante.

Por que a 2.0 é mais caro que a 3.0?

Cada modelo tem seu próprio preço. Pelos preços de hoje, a 3.0 custa $0.0358 por imagem e a 2.0 custa $0.0422. Se o preço for importante, compare os dois com seus próprios prompts antes de decidir.

Para experimentar prompts sem código, abra a página do modelo Qwen Image 2.0.