Qwen Image 2.1 Turbo: el modelo de 8 pasos, precio de la API y comparación con la 2.1

El 9 de octubre de 2026, el equipo Qwen de Alibaba publicó Qwen-Image-2.1-Turbo con pesos abiertos. Si antes de esa fecha buscabas «Qwen Image 2.1 Turbo», lo más probable es que encontraras aceleraciones de la comunidad; esta viene de Qwen.

Respuesta corta: Qwen Image 2.1 Turbo es el mismo modelo Qwen Image 2.1 de 7B, acelerado para funcionar en 8 pasos de eliminación de ruido en lugar de los 40 de los ejemplos oficiales del modelo base. Hace texto a imagen y edición de imágenes en lenguaje natural a 2K, y Alibaba asegura que menos pasos no significa menos calidad. En SpicyAPI está disponible desde el 13 de octubre de 2026 para texto a imagen y edición: de una a seis imágenes por petición, con un precio único por imagen más bajo que el de Qwen Image 2.1. La API alojada de Alibaba lo ofrece a 0,10 CNY por imagen, frente a 0,25 CNY de Qwen Image 2.1 Pro.

La versión de 30 segundos

• Qué es: un checkpoint acelerado de Qwen Image 2.1, con la misma arquitectura de 7B, publicado por Qwen en Hugging Face y ModelScope. No es un LoRA ni un modelo distinto.
• Qué cambia: 8 pasos en lugar de 40, guía (CFG) en 1 por defecto y una caché que reutiliza el prompt y las imágenes de referencia entre pasos. Ambas cosas tienen que ver con la velocidad; las tareas y la salida 2K siguen igual.
• Cuánto cuesta: en SpicyAPI, un precio único por imagen a 1K, 1,5K y 2K, más bajo que el de Qwen Image 2.1 (la cifra está en la sección de la API, más abajo). En la API alojada de Alibaba Cloud, 0,10 CNY por imagen (0,113362 CNY en Singapur). Los pesos se descargan gratis bajo la Qwen Research License, que no es una licencia comercial general.
• ¿Es sin censura? En SpicyAPI, sí, con la expansión del prompt desactivada. Ninguna de nuestras 23 peticiones de prueba fue rechazada; con la expansión activada, el reescritor de prompts de Alibaba suavizó los prompts adultos. Los resultados completos están en nuestra prueba NSFW de Turbo.
• No lo confundas con el turbo de Viggle: es un LoRA de la comunidad sobre el modelo base, que funciona en 6 pasos (o en 9 en su modo más reciente).

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Todas las imágenes de este artículo son resultados reales de Qwen Image 2.1 Turbo en SpicyAPI, generados en el nivel 2K con la expansión del prompt desactivada.

Qué es realmente Qwen Image 2.1 Turbo

Turbo se construye sobre Qwen Image 2.1, que Alibaba publicó en septiembre de 2026 como un único modelo de 7B para generar y editar imágenes. Turbo conserva esa arquitectura y la salida 2K, y reduce el número de pasadas de eliminación de ruido. En el anuncio de lanzamiento, Qwen lo describe como capaz de «crear y editar imágenes en solo 8 pasos de eliminación de ruido», de generar «imágenes 2K sólidas a partir de texto» y de seguir editando con instrucciones en lenguaje natural, «desde añadir accesorios hasta cambiar una escena».

El showcase oficial abarca retratos, poses y movimiento, imágenes transparentes (RGBA), tipografía y carteles, maquetaciones de interfaz e infografía, ediciones de una sola imagen, composición con varias referencias y una composición de interior con cuatro imágenes. Son ejemplos propios de Qwen, no un benchmark: Alibaba no ha publicado tiempos de velocidad, puntuaciones de calidad ni una comparación directa con el modelo de 40 pasos.

Qué significan en la práctica 8 pasos en lugar de 40

Un modelo de difusión construye una imagen quitando ruido en pasadas, y cada paso es una pasada por el modelo de 7B. Turbo da 8 pasadas donde los ejemplos oficiales del modelo base dan 40, así que el modelo de imagen hace un 80 % menos de pasadas por imagen.

Eso no equivale a «cinco veces más rápido». Una petición completa también codifica tu prompt y las imágenes de referencia, decodifica el resultado en píxeles y, en una API alojada, espera en una cola. Esas partes no se reducen con el número de pasos, y Qwen no ha publicado tiempos. En SpicyAPI, nuestras peticiones a Turbo tardaron de 13 a 39 segundos en texto a imagen y de 26 a 59 segundos en edición, de principio a fin. La expansión del prompt añade tiempo, porque la reescritura se ejecuta antes del primer paso: a 1K, nuestras generaciones de texto a imagen sin expansión terminaron en 13 a 21 segundos.

Dónde notarás la diferencia:

• Iteración. Cambia una frase del prompt y vuelve a mirar, muchas veces en una misma sesión, en lugar de comprometerte con un render largo por cada idea.
• Lotes. Genera varias tomas de un mismo encargo y quédate con la mejor. En SpicyAPI una petición devuelve hasta seis imágenes, y se cobra cada una. Elegir entre un lote de borradores es el flujo para el que está pensado un modelo de pocos pasos.
• Del borrador al acabado. Fija la composición, el vestuario y la luz en Turbo y decide después si la elegida necesita siquiera el modelo de 40 pasos.
• Tu factura de GPU. Si ejecutas tú los pesos, menos pasadas significan menos tiempo de GPU por imagen. En una API alojada pagas por imagen, no por paso, así que el ahorro aparece en la lista de precios: 0,10 CNY por Turbo frente a 0,25 CNY por Pro en la API de Alibaba, y en SpicyAPI Turbo cuesta menos por imagen que Qwen Image 2.1.

Turbo, 2.1 o 2.1 Pro: cuál usar

Las tres vienen de la misma generación Qwen Image 2.1, así que la elección depende de cuántas imágenes haces, de lo exigente que sea cada una y de dónde las ejecutas.

• Elige Turbo para volumen e iteración: esbozar composiciones, probar redacciones de prompt, generar muchas variantes y quedarte con una buena. Una quinta parte de las pasadas por imagen es justo el objetivo.
• Elige la 2.1 base cuando una sola imagen tenga que salir bien o necesite algo que Turbo no tiene: una máscara para cambiar solo una zona, la opción de fondo transparente o salida en JPEG y WebP. Las ediciones difíciles con varias referencias y el texto pequeño y denso son los otros casos delicados: ahí han tenido problemas las versiones de pocos pasos de este modelo, y la ficha del turbo de Viggle, por ejemplo, advierte de figuras duplicadas, deriva de identidad y texto pequeño deformado. Qwen no ha publicado una comparación de calidad para el Turbo oficial. En nuestras pruebas, Turbo mantuvo reconocibles las dos caras en una composición a partir de dos retratos y escribió sin errores dos líneas cortas de un cartel, así que empieza con Turbo y pasa una imagen a la 2.1 solo cuando se quede corta.
• Plantéate Pro cuando importen el texto y los retratos. Qwen Image 2.1 Pro es el nivel alojado superior de Alibaba, a 0,25 CNY por imagen frente a los 0,10 CNY de Turbo en la API de Alibaba, y Alibaba le atribuye una tipografía, una iluminación de retratos y un detalle fino mejorados. Desde el 14 de octubre también está activo en SpicyAPI con la misma solicitud que Turbo, para texto a imagen y edición. Alibaba no ha publicado una comparación directa entre Pro, Turbo y el modelo base, así que prueba los mismos prompts propios en ambos antes de comprometer un presupuesto.
• No esperes que una seed se conserve. Una seed fija el ruido inicial para un checkpoint y un calendario concretos. La misma seed en Turbo y en la 2.1 da dos imágenes distintas, así que guarda el archivo que te guste, no la seed.

El flujo práctico: esboza en Turbo, conserva el prompt que funcionó y renderiza el encuadre final en la 2.1 si la versión de Turbo no es lo bastante buena. Nuestra guía de Qwen Image 2.1 trae prompts que funcionan en el modelo base, con ejemplos.

Cómo escribir prompts para Qwen Image 2.1 Turbo

Casi todas son reglas generales para modelos de imagen de pocos pasos y para Qwen Image 2.1; la última sale de nuestras pruebas con Turbo. Un modelo que trabaja en 8 pasadas tiene menos margen para deducir qué querías decir, así que dilo.

1. Nombra seis cosas, en este orden: quién, qué lleva puesto, una pose, la luz, el objetivo y la paleta. Lo que omitas recibe un valor por defecto neutro.
2. Una escena por prompt. Dos ambientes o dos lugares en una misma frase suelen salir como un término medio entre ambos.
3. Describe la luz como fuentes. «Una lámpara cálida de mesilla a la derecha, el resto de la habitación en sombra» funciona mejor que «iluminación atmosférica».
4. Para texto en la imagen, pon las palabras exactas entre comillas e indica dónde van («un titular de cartel que dice 'LATE SHOW' en la parte superior»).
5. En ediciones, escribe primero el cambio y después lo que se conserva. «Cambia su vestido por uno de satén esmeralda. Conserva su cara, su pelo, su pose, la cama y la luz de la lámpara tal como están.»
6. Con varias imágenes de referencia, indica qué aporta cada una: la persona de la primera imagen, la chaqueta de la segunda, la estancia de la tercera.
7. En SpicyAPI, decide sobre la expansión del prompt. En Turbo viene desactivada por defecto, así que tus palabras se dibujan tal cual; en Qwen Image 2.1 viene activada. Actívala para un prompt corto del día a día que quieras ampliar. Déjala desactivada cuando tu prompt ya fija la luz, el objetivo y la paleta, y con prompts adultos: la reescritura de Alibaba los suaviza y, en las ediciones, puede eliminar la instrucción por completo (más detalles en la sección sobre contenido, más abajo).

Flojo: «una mujer con un vestido en un dormitorio».

Sólido:

Fotografía de una mujer de poco más de treinta años con un vestido lencero de seda negra y espalda baja, un tirante caído del hombro, sentada en el borde de una cama sin hacer y mirando hacia atrás por encima del hombro. Una lámpara cálida de mesilla a la derecha, el resto de la habitación en sombra. Objetivo de 85 mm, poca profundidad de campo, grano de película ligero, paleta de rojo sangre de toro, negro y miel.

La versión floja deja al modelo el vestuario, la pose, la luz y el objetivo. La sólida decide cada uno de ellos, que es lo que quieres cuando iteras rápido y comparas borradores.

Qué puede hacer Turbo: tamaños 2K, PNG transparentes, edición y carteles

El showcase de Qwen para Turbo cubre el mismo terreno que el modelo base. Esto es lo que significa cada parte en SpicyAPI, con lo que vimos en nuestras propias pruebas.

Tamaños 2K. Estos son los tamaños 2K que devolvió Turbo en SpicyAPI. Difieren un poco de los presets de los ejemplos del modelo base de Qwen:

Turbo acepta una relación de aspecto, quince en total, más un nivel 1k, 1.5k o 2k, y todos los niveles cuestan lo mismo, así que 2K es el valor por defecto. Si en una edición no indicas la relación de aspecto, el resultado sigue la forma de la imagen original a unos 2K: nuestras imágenes de 1024 × 1536 volvieron a 1680 × 2512 o 1664 × 2496.

Imágenes transparentes. Los ejemplos de Qwen incluyen resultados transparentes (RGBA): un producto o personaje sin fondo, listo para colocar sobre una maquetación. En SpicyAPI, Turbo no tiene opción de fondo y siempre devuelve archivos PNG. Alibaba dice que un prompt que pida fondo transparente o una pegatina devuelve un PNG con canal alfa; no lo hemos comprobado. Cuando el recorte tenga que salir sí o sí, usa Qwen Image 2.1, donde background en transparent con salida PNG o WebP lo genera.

Edición y varias referencias. Turbo edita a partir de instrucciones sencillas, desde añadir un accesorio hasta cambiar toda la escena. En SpicyAPI admite de una a diez imágenes de referencia por edición; en el prompt, llámalas Image 1, Image 2 y así sucesivamente. La imagen del principio de este artículo salió de dos retratos separados, un hombre en una azotea y una cantante con vestido de terciopelo, y las dos caras siguieron siendo reconocibles. No hay máscara: describe con palabras la zona que quieres cambiar y di qué debe quedarse igual.

Carteles, tipografía y maquetaciones. El showcase incluye tipografía, carteles, pantallas de interfaz y maquetaciones de infografía. Qwen no da cifras de precisión. En nuestra prueba de cartel, las dos líneas entre comillas salieron letra por letra, pero las notas de Viggle sobre su propia versión de pocos pasos dicen que el texto pequeño se rompe más a menudo que en el modelo base, así que revisa las letras a tamaño completo antes de imprimir o publicar.

API de Qwen Image 2.1 Turbo: dónde llamarla y cuánto cuesta

La API alojada de Alibaba Cloud. Qwen anunció las API de Turbo y Pro el día del lanzamiento. La página oficial de precios lista el precio original, antes de promociones, por imagen:

Alibaba los lista solo en yuanes. Turbo cuesta el 40 % del precio de Pro.

SpicyAPI. Turbo está disponible aquí desde el 13 de octubre de 2026 con dos endpoints, texto a imagen y edición. Cuesta $0.0144 por imagen, lo mismo a 1k, 1.5k y 2k, y lo mismo para una edición con una imagen de referencia o con diez. Pagas por cada imagen devuelta, así que una petición de seis imágenes cuesta seis veces eso. Una petición admite un prompt de hasta 5.000 caracteres, de una a seis imágenes de salida, quince relaciones de aspecto, un nivel 1k, 1.5k o 2k, la expansión del prompt (desactivada por defecto; al activarla, un modo de razonamiento opcional y, en texto a imagen, una reescritura direct o agent) y una seed; las ediciones añaden de una a diez imágenes de referencia. La salida es siempre PNG. No hay máscara, ni prompt negativo, ni elección del formato de salida.

Como referencia, Qwen Image 2.1 cuesta $0.024 por imagen a 1k y $0.048 a 2k en texto a imagen, y sus ediciones empiezan en $0.036. Pasar una integración de 2.1 a Turbo es sobre todo cambiar el nombre del modelo. Turbo añade num_outputs, enable_thinking y, en texto a imagen, prompt_optimization_mode; no tiene background ni output_format, y su endpoint de edición no tiene mask_url. Los dos modelos rechazan los campos que no conocen, así que quítalos al cambiar.

Una petición mínima de texto a imagen:

curl -X POST https://api.spicyapi.ai/api/v1/jobs/createTask \
  -H "Authorization: Bearer $SPICY_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Idempotency-Key: $(uuidgen)" \
  --data '{
    "model": "alibaba/qwen-image-2.1-turbo/text-to-image",
    "input": {
      "prompt": "Golden-hour photograph of an adult man in his thirties on a whitewashed balcony on a Greek island, white linen shirt open, leaning on a blue railing with a glass of white wine, 85mm, medium-format film look.",
      "aspect_ratio": "4:5",
      "resolution": "2k",
      "num_outputs": 2
    }
  }'

Ejecutar los pesos abiertos: Hugging Face, Diffusers y GGUF

Los pesos oficiales son Qwen/Qwen-Image-2.1-Turbo en Hugging Face y ModelScope, publicados el 9 de octubre de 2026 en BF16. El checkpoint se carga con QwenImage21Pipeline. Necesitas Diffusers instalado desde el código fuente (depende de sigmas de muestreo configurados en el pipeline, añadidos en el PR #14950), transformers>=5.17.0, accelerate, pillow y una compilación de PyTorch con CUDA.

import torch
from diffusers import QwenImage21Pipeline

pipe = QwenImage21Pipeline.from_pretrained(
    "Qwen/Qwen-Image-2.1-Turbo", dtype=torch.bfloat16
).to("cuda")

image = pipe(
    prompt="Studio portrait of an adult woman in a charcoal wool coat, one warm key light from the left, 85mm, shallow depth of field",
    width=2048,
    height=2048,
    use_kv_cache=True,
    generator=torch.Generator("cpu").manual_seed(42),
).images[0]
image.save("turbo.png")

Tres cosas en las que la ficha del modelo es explícita:

• Tú no fijas los pasos. El calendario recomendado de 8 pasos viene con el checkpoint y se carga automáticamente. Fijar num_inference_steps por sí solo no lo sustituye. Pasar sigmas explícitos sí, pero Qwen indica que no se han evaluado otros calendarios.
• El CFG es 1 por defecto, así que en los ejemplos oficiales no hay escala de guía que ajustar.
• La edición usa el mismo pipeline: pasa la imagen de origen como image= con una instrucción de edición y el tamaño de salida. El ejemplo oficial abre la imagen de entrada con .convert("RGBA").

Para width y height, los ejemplos de Qwen usan 2048 × 2048 para un cuadrado y 1696 × 2528 para un retrato. La ficha no indica un requisito de VRAM; los pesos son 7B parámetros en BF16.

GGUF para ComfyUI y stable-diffusion.cpp

Qwen solo publica el checkpoint en BF16. Los archivos GGUF son compilaciones de la comunidad, y en menos de un día aparecieron varios, como unsloth/Qwen-Image-2.1-Turbo-GGUF y AtomicChat/Qwen-Image-2.1-Turbo-GGUF en Hugging Face. Unsloth recomienda su archivo de 4 bits Q4_K_M (4,2 GB) para la mayoría de GPU y Q8_0 (7,6 GB) para un resultado lo más parecido posible al BF16. Tres cosas que conviene saber antes de descargar uno:

• Un GGUF solo contiene el modelo de imagen. Sigues necesitando el codificador de texto Qwen3-VL-8B y el VAE de Qwen Image 2.1, los mismos que usa el modelo base.
• Respeta la programación de Turbo: 8 pasos, CFG 1 y la lista de sigmas que trae el checkpoint. ComfyUI carga los archivos con los nodos de ComfyUI-GGUF; stable-diffusion.cpp recibe los sigmas por línea de comandos.
• La licencia viaja con el archivo. Aunque esté cuantizado, sigue siendo Qwen-Image-2.1-Turbo bajo la Qwen Research License.

La descarga más conocida con «Uncensored» en el nombre es otra cosa. Qwen-Image-2.1-Turbo-Uncensored-GGUF de AtomicChat es el codificador de texto al que se le ha quitado el comportamiento de rechazo, combinado con el modelo de imagen Turbo sin cambios. Su ficha indica que el pipeline estándar de pesos abiertos no tiene filtro de contenido y que, en 45 prompts sensibles de prueba, el codificador modificado no cambió ningún resultado.

¿Autoalojar los pesos abiertos o llamar a una API?

Ejecuta tú los pesos para investigación, para experimentar con LoRA y calendarios de muestreo, o cuando las imágenes no pueden salir de tu máquina. Usa una API cuando lances un producto, no quieras mantener GPU o necesites imágenes hoy sin configuración.

El Turbo oficial frente al turbo de Viggle

Antes del 9 de octubre, «Qwen Image 2.1 turbo» significaba aceleraciones de la comunidad. La más conocida es la de Viggle, y otras circulan con nombres parecidos. Son un tipo de archivo distinto:

Viggle indica que su modo de 6 pasos es unas cinco veces más rápido que el modelo base de 40 pasos de extremo a extremo, y que el modo de 9 pasos tarda entre 1,4 y 1,5 veces lo que el de 6. Su ficha también lista las contrapartidas: figuras duplicadas o con efecto fantasma y deriva de identidad en ediciones complicadas, texto pequeño que se deforma más a menudo que en el modelo base y colores unos puntos porcentuales menos saturados. Esas notas describen el LoRA de Viggle, no el Turbo oficial, que aún no tiene una comparación publicada. Si ejecutas la versión de la comunidad en ComfyUI, comprueba qué número de pasos usa tu workflow: los ajustes recomendados cambian entre versiones y builds cuantizadas.

¿Es Qwen Image 2.1 Turbo un modelo sin censura?

En SpicyAPI, sí, mientras la expansión del prompt siga desactivada. El 13 de octubre de 2026 enviamos a Turbo 23 peticiones por toda nuestra escala, desde lencería hasta una escena de inmovilización consensuada entre adultos y violencia de estilo cinematográfico, y no se rechazó ninguna. Con la expansión desactivada, todo volvió como se pidió salvo una de dos escenas íntimas entre dos adultos; con la expansión activada, el reescritor de prompts de Alibaba suavizó tres peticiones y devolvió dos ediciones sin cambios.

Los resultados nivel por nivel, la configuración que conviene usar y lo que de verdad cambian las descargas «GGUF sin censura» están en Qwen Image 2.1 Turbo NSFW: ¿es sin censura?. SpicyAPI no añade ningún filtro de contenido propio.

¿Se puede usar Turbo comercialmente?

Los pesos abiertos se publican bajo la Qwen Research License Agreement, la misma licencia que el Qwen Image 2.1 base. La ficha de Viggle, que usa la misma licencia, la describe como de uso no comercial para investigación o evaluación, y el uso comercial requiere una licencia aparte del licenciante. Si piensas ejecutar los pesos en tu propia GPU dentro de un producto comercial, lee antes la licencia. Una API alojada es un acuerdo distinto, regido por las condiciones de su propio proveedor.

Preguntas frecuentes sobre Qwen Image 2.1 Turbo

¿Cuándo se lanzó Qwen Image 2.1 Turbo?

El 9 de octubre de 2026, con pesos abiertos en Hugging Face y ModelScope y las API alojadas de Turbo y Pro en Alibaba Cloud el mismo día.

¿Es gratis Qwen Image 2.1 Turbo?

Los pesos se descargan gratis, bajo una licencia de investigación. Ejecutarlos sigue requiriendo una GPU potente. La API alojada de Alibaba cobra 0,10 CNY por imagen, y SpicyAPI cobra un precio único por imagen en cualquier tamaño.

¿Es Qwen Image 2.1 Turbo de código abierto?

Sus pesos son abiertos: puedes descargarlos y ejecutarlos. La licencia es la Qwen Research License, no una licencia de código abierto como Apache 2.0, así que «pesos abiertos» es el término exacto.

¿Puedo usar Qwen Image 2.1 Turbo para trabajo comercial?

Para los pesos autoalojados, lee primero la Qwen Research License: es una licencia de investigación, y Viggle describe esa misma licencia como no comercial. A través de una API alojada se aplican en su lugar las condiciones de ese proveedor.

¿Cuántos pasos usa Qwen Image 2.1 Turbo y puedo cambiarlos?

Ocho. El calendario se carga con el checkpoint; solo unos sigmas explícitos lo sustituyen, y Qwen no ha evaluado otros calendarios.

¿Hay una versión GGUF de Qwen Image 2.1 Turbo?

No de Qwen, que publica pesos en BF16. En menos de un día aparecieron en Hugging Face compilaciones GGUF de la comunidad, por ejemplo de Unsloth y AtomicChat. Se usan junto con el codificador de texto Qwen3-VL y el VAE, y con la programación de 8 pasos y CFG 1.

¿Puede Qwen Image 2.1 Turbo editar imágenes?

Sí. Edita a partir de instrucciones en lenguaje natural, desde añadir un accesorio hasta cambiar toda la escena. En SpicyAPI una edición admite de una a diez imágenes de referencia, y el resultado mantiene la forma de la original si no indicas la relación de aspecto.

¿Admite Qwen Image 2.1 Turbo fondos transparentes?

El showcase de Qwen incluye imágenes transparentes (RGBA), y Alibaba dice que pedir un fondo transparente en el prompt devuelve un PNG con canal alfa. No lo hemos comprobado en Turbo, que en SpicyAPI no tiene opción de fondo. Para un recorte garantizado, usa Qwen Image 2.1 con background en transparent.

¿Qué resolución genera Qwen Image 2.1 Turbo?

2K: 2048 × 2048 para un cuadrado y 2688 × 1536 en 16:9 en el nivel 2K de SpicyAPI, con quince relaciones de aspecto y los niveles 1k y 1.5k al mismo precio.

Qwen Image 2.1 Turbo frente a Pro: ¿cuál debería usar?

En la API de Alibaba, Turbo cuesta 0,10 CNY por imagen y Pro 0,25 CNY. Alibaba no ha publicado una comparación, así que prueba ambos con tus propios prompts. Los pesos de Turbo además son abiertos, así que puedes ejecutarlo tú mismo.

¿Es Qwen Image 2.1 Turbo lo mismo que el turbo de Viggle?

No. El Turbo oficial es un checkpoint completo de Qwen con un calendario de 8 pasos. El de Viggle es un LoRA de la comunidad sobre el modelo base que funciona en 6 o 9 pasos.

¿Es Qwen Image 2.1 Turbo un modelo sin censura?

En SpicyAPI, sí, con la expansión del prompt desactivada: ninguna de nuestras 23 peticiones de prueba fue rechazada. Con la expansión activada, el reescritor de Alibaba suavizó los prompts adultos. El enlace a los resultados completos está en la sección sobre contenido, más arriba.

¿Se puede usar Qwen Image 2.1 Turbo por API?

Sí. Lo ofrece Alibaba Cloud y, en SpicyAPI, está disponible desde el 13 de octubre de 2026 con endpoints de texto a imagen y de edición; el precio en directo aparece antes de enviar.

En resumen

Qwen Image 2.1 Turbo es la versión rápida oficial de un modelo que quizá ya usas: la misma arquitectura de 7B, la misma edición, salida 2K, en 8 pasos. En SpicyAPI ya está disponible, cuesta menos por imagen que Qwen Image 2.1, devuelve hasta seis imágenes por petición y deja la expansión del prompt desactivada por defecto. Úsalo para borradores, volumen y composiciones, pasa una imagen al modelo base de 40 pasos cuando necesites una máscara, un recorte transparente garantizado o archivos JPEG y WebP, y revisa la licencia de investigación antes de montar un producto sobre los pesos abiertos. Empieza en la página de texto a imagen de Turbo.