이미지 API는 서로 다른 세 작업을 다룹니다. 저렴한 초안으로 폴더를 채우기, 긴 제작 지시에서 완성 이미지를 만들기, 기존 이미지를 수정하기입니다. Z-Image, Seedream 5.0 Pro, Wan 2.7 Pro는 이를 서로 다르게 나눕니다. 차이는 요청 자체에 있습니다. 작업, 출력 크기, 시드, 참조 수, 기본 가격입니다. 입력이 프롬프트인지 이미지인지 둘 다인지에 따라 적합한 모델이 달라집니다.
한 줄 답변(2026년 9월과 10월 테스트 기준): 텍스트로 새 이미지를 만들면서 저렴하게 여러 번 시도하려면 Z-Image를 고르세요(장당 $0.01). 길고 텍스트가 많은 지시에서 1k나 2k 완성 이미지를 만들거나 최대 열 개 참조를 합쳐 편집하려면 Seedream 5.0 Pro를 고르세요(1k에서 $0.036, 2k에서 $0.072). 가장 큰 캔버스(기본 2k, 텍스트→이미지에서 4k, 정액 $0.075)나 영역·색상 팔레트로 유도하는 편집이 필요하면 Wan 2.7 Pro를 고르세요. 성인용 지시에서는 Wan 2.7 Pro의 텍스트→이미지 작업에 표현 완화 라벨이 붙습니다. 레벨 3과 4 요청 모두를 완화했습니다. 편집 작업, Z-Image, Seedream 5.0 Pro에는 그 라벨이 없지만 Wan 편집도 레벨 4에서는 완화되었습니다.
나란히 비교하기
| Z-Image | Seedream 5.0 Pro | Wan 2.7 Pro | |
|---|---|---|---|
| 작업 | 텍스트→이미지만 지원 | 텍스트→이미지, 이미지 편집, 레이어 분해 | 텍스트→이미지, 이미지 편집 |
| 출력 크기 | 비율별 약 1메가픽셀의 고정 크기, 해상도 필드 없음 | 1k 또는 2k(기본 2k) | 텍스트→이미지 2k(기본, 약 4메가픽셀) 또는 4k(약 16), 편집은 2k |
| 화면 비율 | 5개: 1:1, 4:3, 3:4, 16:9, 9:16 | 1:3부터 3:1까지 15개, 4:5와 21:9 포함. 편집 기본값 auto(첫 참조를 따름) | 7개: 앞의 다섯 개에 3:2와 2:3 추가, 편집 기본값 없음 |
| 편집 참조 | 없음 | 1~10개 | 1~9개, 선택적 bounding_boxes 추가(참조당 최대 두 개) |
| 시드 | 있음 | 없음 | 있음 |
| 기타 설정 | enable_prompt_expansion(기본 끄기), PNG만 지원 | enable_thinking(기본 켜기, 가격 영향 없음), JPEG 또는 PNG, 편집에서 background: transparent | color_palette(3~10색) |
| 프롬프트 제한 | 1,000자 | 5,000 | 5,000 |
| 이미지당 가격 | $0.01, 프롬프트 확장 시 $0.016 | 1k에서 $0.036, 2k에서 $0.072. 편집은 두 번째 참조부터 각각 $0.003 추가 | 생성 또는 편집, 2k 또는 4k에서 $0.075 |
| 카탈로그 콘텐츠 라벨 | 무검열 | 모든 작업 무검열 | 편집 무검열, 텍스트→이미지 표현 완화 |
Z-Image: 새 이미지 초안을 저렴하게 여러 번 만들기
Z-Image에는 텍스트→이미지 작업 하나만 있습니다. 요청당 $0.01이므로 계획한 초안 열 장은 $0.10입니다. 문장의 절 하나를 바꾸는 비교를 저렴하게 할 수 있습니다. 시작 조건을 고정하려면 시드를 유지하되 실제 출력을 비교하세요. 같은 구도를 보장하거나 수정한 절의 효과만 분리해 주지는 않습니다.
제한은 분명합니다. 해상도 필드가 없고 각 비율은 약 1메가픽셀의 고정 크기이며, 프롬프트는 1,000자까지이고 참조 이미지가 없습니다. 이미지 속 글자는 큰 단어 몇 개로 제한하세요. 중간 크기의 기울임꼴 줄은 모든 테스트에서 철자가 틀렸습니다(아래 라벨 테스트 참고). 구도를 찾는 데 사용하고 납품할 버전은 그 문구를 더 큰 모델에 가져가서 만드세요.
반복할 때 enable_prompt_expansion은 꺼 두세요. 프롬프트를 다시 쓰고 가격을 $0.016으로 올립니다. 비율보다 정확한 픽셀 크기가 필요하면 다른 Z-Image 계열을 봐야 합니다. Z-Image Spicy 워크플로 가이드를 참고하세요.
Seedream 5.0 Pro: 완성 이미지 또는 최대 열 개 소스를 활용한 편집
Seedream 5.0 Pro는 5,000자 프롬프트, 열다섯 비율, 두 크기를 제공하며 세 모델 중 편집에서 투명 배경을 지원하는 유일한 모델입니다. ByteDance의 출시 안내는 인포그래픽, 포스터, 복잡한 레이아웃 작업에 적합하다고 설명합니다. 동시에 작은 글자 표현과 픽셀 단위 편집 일관성에는 개선 여지가 있다고 하므로 편집마다 유지되어야 할 영역을 확인하세요.
네 가지 세부 사항이 비용이나 결과를 바꿉니다.
- 기본값은 2k입니다.
resolution을 생략하면 대표 가격 $0.036이 아니라 $0.072를 냅니다. 1k로 구도를 확인한 뒤 납품 이미지를 2k로 생성하세요. - 시드가 없습니다. 재실행하면 다른 이미지가 나오며, 연속 편집은 매번 전체 화면을 다시 렌더하므로 점점 달라집니다. 작은 지시를 쌓지 말고 원래 참조에서 더 완전한 지시 하나로 다시 편집하세요. Wan도 같습니다. 시드는 실행 간 변화를 줄이지만 편집을 국소적으로 만들지는 않습니다.
- 참조에는 추가 비용이 듭니다. 첫 번째 이후 참조마다 $0.003이 추가됩니다(1k에서 참조 열 개는 약 $0.063). 각각 역할을 지정하세요("image 1 is the subject, image 2 only the room"). 표시하지 않은 소스는 섞입니다.
- 투명 출력 조건은 제한적입니다.
background: transparent는 PNG 출력과, 그 자체가 알파 채널이 있는 PNG인 입력 이미지 정확히 한 장에서만 작동합니다. 완성 이미지를 레이어로 나누려면 레이어 분리 가이드의 별도 레이어 분해 작업을 쓰세요. 더 저렴한 계열 모델은 Seedream 5.0 비교에서 다룹니다.
테스트에서 두 이미지로 배치했을 때 옷과 방은 유지했지만 원본 인물의 닮은 모습은 잃었습니다. Seedream과 Wan 모두 매번 얼굴을 원본과 비교하세요.
Wan 2.7 Pro: 큰 캔버스와 영역 기반 편집
Wan 2.7 Pro의 텍스트→이미지는 기본 2k에서 실행되며 같은 정액 $0.075로 픽셀 수가 약 네 배인 4k까지 지원합니다. 크롭하거나 확대하거나 인쇄할 메인 이미지, 또는 글자에 공간이 필요한 레이아웃에 고르세요.
편집은 참조 하나부터 아홉 개까지 받고 2k로 실행됩니다(4k는 텍스트→이미지만 지원). 기본 화면 비율이 없어 aspect_ratio를 생략하면 마지막 참조가 비율을 정하며, bounding_boxes로 수정할 위치를 표시합니다. 박스는 요청일 뿐 바깥이 전부 유지된다는 보장이 아니므로 원본과 비교하세요. color_palette는 세 가지부터 열 가지 색(권장 여덟 가지)을 받아 세트, 의상, 조명을 포함한 전체 화면의 색을 유도합니다. 실용적인 프롬프트와 실제 편집 예시는 Wan 2.7 워크플로 가이드를 참고하세요.
이미지 속 글자: 세 모델에 같은 라벨 지시
같은 상품 라벨 지시를 각 모델에 4:3으로 세 번 보냈습니다. 호박색 꿀병에 큰 제목 "WILDFLOWER HONEY", 작은 기울임꼴 줄 "Raw & unfiltered", 아주 작은 무게·제조 로트 표기를 넣는 지시입니다. 세 모델 모두 제목과 아주 작은 줄은 매번 정확했습니다. 차이는 가운데 기울임꼴 줄에서 났습니다. Seedream 5.0 Pro는 1k에서 3회 중 3회(2k에서도 한 번), Wan 2.7 Pro는 기본 2k에서 3회 중 3회 철자를 맞췄지만 Z-Image는 세 번 모두 틀렸습니다. Wan의 단 한 번의 4k 실행도 틀렸으므로 큰 캔버스가 작은 글자의 정확성을 보장하지는 않습니다.
이미지에 손으로 고칠 수 없는 글자가 있다면 Seedream 5.0 Pro나 Wan 2.7 Pro를 쓰고 모든 글자 크기를 확인하세요. 큰 단어 몇 개뿐이면 Z-Image의 $0.01 이미지면 충분합니다.
성인용 작업에서는 콘텐츠 라벨이 중요합니다
카탈로그는 테스트 프롬프트에서 보인 행동에 따라 각 엔드포인트에 라벨을 붙입니다. 표현 완화는 호출이 성공해 과금되지만 모델 자체 한계를 넘는 요청은 수위가 낮아져 돌아올 수 있다는 뜻입니다. 계열 이름 대신 호출할 엔드포인트의 라벨을 확인하세요.
이 테스트(평가 방법)에서 L1은 암시적인 이미지, L2는 중간 수준 NSFW, L3는 고급 NSFW, L4는 성인 사이의 더 강한 성인용 장면입니다. 각 셀은 실행한 횟수 중 요청대로 전달된 횟수를 보여 줍니다. 나머지는 모두 완화되었습니다(옷 추가, 중요한 부분 가림, 무관한 이미지 반환). 거부된 실행은 없습니다.
| 레벨 | Z-Image Turbo 텍스트→이미지 | Seedream 5.0 Pro 텍스트→이미지 | Seedream 5.0 Pro 편집 | Wan 2.7 Pro 텍스트→이미지 | Wan 2.7 Pro 편집 |
|---|---|---|---|---|---|
| L1 암시적 | 3회 중 3회 | 3회 중 3회 | 3회 중 3회 | 3회 중 3회 | 3회 중 3회 |
| L2 중간 수준 | 3회 중 3회 | 3회 중 3회 | 3회 중 3회 | 3회 중 3회 | 3회 중 3회 |
| L3 고급 | 3회 중 3회 | 2회 중 2회 | 2회 중 2회 | 2회 중 0회 | 해당 없음 |
| L4 더 높은 강도 | 3회 중 3회 | 3회 중 3회 | 3회 중 2회 | 3회 중 0회 | 3회 중 0회 |
Wan 2.7 Pro 텍스트→이미지는 L3와 L4 실행 모두를 완화했고, 무검열 라벨의 편집도 L4에서는 완화했습니다. 따라서 가장 높은 강도에서는 Seedream 5.0 Pro 편집보다 신뢰도가 낮을 것으로 예상하세요. 자세한 내용은 Wan 테스트, Seedream 5.0 Pro 테스트 글, Z-Image 테스트 글에 있습니다.
채택할 이미지의 비용
이는 성공한 단일 이미지 가격입니다. 실패한 작업은 결제 보류액을 해제하며, 출력 수로 가격이 정해지는 작업은 실제 전달한 이미지 수로 정산합니다. 성공했어도 쓸 수 없는 이미지는 채택 이미지의 비용에 더해집니다.
| 설정 | 이미지당 | 100장 | 같은 비용으로 만드는 Z-Image 초안 |
|---|---|---|---|
| Z-Image, 확장 끄기 | $0.01 | $1.00 | 1 |
| Z-Image, 확장 켜기 | $0.016 | $1.60 | 1.6 |
| Seedream 5.0 Pro, 1k | $0.036 | $3.60 | 3.6 |
| Seedream 5.0 Pro, 2k(기본) | $0.072 | $7.20 | 7.2 |
| Wan 2.7 Pro, 2k 또는 4k | $0.075 | $7.50 | 7.5 |
마지막 열은 손익분기점입니다. Seedream 1k 이미지를 첫 시도에 채택한다면 Z-Image가 채택 이미지당 더 저렴한 경우는 약 3.6회 미만으로 쓸 만한 이미지를 얻을 때뿐입니다. 한 번에 성공한 Wan 이미지와 비교하면 약 7.5회가 기준입니다. 결과물도 다릅니다(Z-Image는 약 1메가픽셀, Wan 4k는 최대 16). 실제 제작 지시에서 버린 성공 이미지까지 포함해 과금된 출력을 세세요. 월간 합계는 API 비용 계산기를 사용합니다.
같은 지시를 모델 사이에 옮기기
먼저 Playground에서 시험하세요. Z-Image, Seedream 5.0 Pro, Wan 2.7 Pro 페이지를 차례로 엽니다. 각각 Playground 탭을 열고 같은 프롬프트를 붙여 넣고 4:3(모두 지원하는 다섯 비율 중 하나)을 골라 예상 가격을 확인한 뒤 실행하세요. 코드 작성 전에 세 결과를 비교합니다.
그다음 API를 사용하세요. 모델을 정한 뒤 진행합니다. input 필드는 서로 바꿔 쓸 수 없으므로 완전한 Z-Image 요청을 제시합니다.
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)" \
-d '{"model": "alibaba/z-image-turbo/text-to-image",
"input": {"prompt": "A ceramic teapot on a linen cloth, soft window light, muted palette", "aspect_ratio": "4:3", "seed": 42}}'Seedream 5.0 Pro는 model을 bytedance/seedream-5.0-pro/text-to-image로 바꾸고 seed를 빼며 "resolution": "1k"를 추가하세요. Wan 2.7 Pro는 alibaba/wan-2.7-pro/text-to-image를 쓰고 "resolution": "2k"를 추가합니다. 필드, 결과, 오류는 API 참고 문서에 있으며 시작 가이드는 첫 요청을 안내합니다.
Agent에게 맡길 수도 있습니다. 에이전트는 CLI, MCP server, Agent Skill로 같은 호출을 할 수 있습니다. 셋 모두 현재 모델 스키마를 읽으며 CLI와 MCP는 작업 생성 전에 가격을 보여 주고 확인을 요청합니다. SPICY_API_KEY를 설정한 상태에서 실행하세요.
# CLI
npx @spicyapi/cli tasks create --model alibaba/z-image-turbo/text-to-image \
--input-json '{"prompt": "A ceramic teapot on a linen cloth, soft window light, muted palette", "aspect_ratio": "4:3", "seed": 42}' --wait
# MCP server: the command your assistant's MCP config runs
npx --yes --package=@spicyapi/mcp spicyapi-mcp
# Agent Skill
npx skills add spicyapi-ai/spicy-skill자주 묻는 질문
Z-Image Turbo가 Seedream 5.0 Pro보다 좋은가요? 일괄적으로 말할 수 없습니다. Z-Image는 훨씬 저렴하고 새 이미지 초안을 반복하기에 적합합니다. Seedream 5.0 Pro는 최대 열 개 참조, 긴 프롬프트, 2k 납품 크기를 지원합니다. 사양 비교는 Seedream 5.0 Pro와 Z-Image 비교 페이지를 보세요.
Wan 2.7 Pro의 4k면 더 좋은 이미지인가요? 그것만으로는 아닙니다. 같은 가격에 2k의 약 네 배 픽셀이지만 Wan의 4k 라벨 이미지에서는 2k가 정확히 쓴 글자를 틀렸습니다. 편집은 2k로 유지됩니다.
기존 요청에서 모델 이름만 바꿀 수 있나요? 새 엔드포인트가 제공하지 않는 필드를 제거하고 허용 값을 다시 확인한 뒤에만 가능합니다. 각 비교 페이지는 작업 하나를 다룹니다. Wan 2.7 Pro와 Z-Image는 텍스트→이미지, Seedream 5.0 Pro와 Wan 2.7 Pro는 이미지 편집만 보여 줍니다.
선택하는 방법
텍스트로 새 이미지를 탐색하려면 Z-Image입니다. 길거나 글자가 많은 지시, 여러 참조를 합치는 편집에는 먼저 1k로 초안을 만드는 Seedream 5.0 Pro입니다. 4k 이미지나 영역·색상 팔레트로 유도하는 편집에는 Wan 2.7 Pro입니다. 그다음 후보 모델에 실제 제작 지시를 넣고 필요한 시도 수를 세세요. 비용은 요청 단가가 아니라 채택할 이미지까지의 총비용으로 판단해야 합니다.
