เร็วๆ นี้

Aliyun

พร้อมใช้งาน

qwen-image-3.0

Qwen-Image-3.0 API

Name: Qwen-Image-3.0 API
Brand: CometAPI
SKU: qwen-image-3.0
Price: 75 USD
Availability: InStock

coming soon

ราคาเริ่มต้น

$60.00 / อินพุต 1 ล้านโทเคน

คิดค่าบริการตามการใช้งาน

สถานะ API

พร้อมใช้งาน

เอนด์พอยต์สำหรับโปรดักชัน

เวลาตอบสนอง

รองรับการทำงานแบบ async

เวลาตอบสนอง API ที่วัดได้จริง

วันที่เผยแพร่

Aug 11, 2026

Aliyun

ราคา

ใช้การประเมินค่าใช้จ่ายอย่างรวดเร็วด้านบนสำหรับการรันครั้งเดียว จากนั้นดูการเปรียบเทียบราคาฉบับเต็มระหว่าง CometAPI และราคาทางการ

คำขอแรก

—

ค่าใช้จ่ายโดยประมาณของ CometAPI

สิบคำขอ

—

ค่าใช้จ่ายโดยประมาณของ CometAPI

สิบห้าคำขอ

—

ค่าใช้จ่ายโดยประมาณของ CometAPI

ราคาสำหรับ Qwen-Image-3.0

สำรวจราคาที่แข่งขันได้สำหรับ Qwen-Image-3.0 ที่ออกแบบมาให้เหมาะสมกับงบประมาณและความต้องการการใช้งานที่หลากหลาย แผนการบริการที่ยืดหยุ่นของเรารับประกันว่าคุณจะจ่ายเฉพาะสิ่งที่คุณใช้เท่านั้น ทำให้สามารถขยายขนาดได้ง่ายเมื่อความต้องการของคุณเพิ่มขึ้น ค้นพบว่า Qwen-Image-3.0 สามารถยกระดับโปรเจกต์ของคุณได้อย่างไรในขณะที่ควบคุมต้นทุนให้อยู่ในระดับที่จัดการได้

Comet Price (USD / M Tokens)	Official Price (USD / M Tokens)	Discount
อินพุต:$60/M เอาต์พุต:$60/M	อินพุต:$75/M เอาต์พุต:$75/M	-20%

API

คัดลอกเอนด์พอยต์และตัวอย่างโค้ดที่ใช้งานได้จริง จากนั้นเปิดเอกสารอ้างอิง API ฉบับเต็มเมื่อต้องการพารามิเตอร์ทั้งหมด

API เดียว เข้าถึงโมเดลพร้อมใช้งานจริง

ยืนยันตัวตนเพียงครั้งเดียว เรียกใช้เอนด์พอยต์ของโมเดล และคงเวิร์กโฟลว์การเรียกเก็บเงินและการตรวจสอบแบบเดียวกันในทุกผู้ให้บริการ

POST/v1/images/editsPOST/v1/images/generations

โค้ดตัวอย่างและ API สำหรับ Qwen-Image-3.0

เข้าถึงโค้ดตัวอย่างที่ครอบคลุมและทรัพยากร API สำหรับ Qwen-Image-3.0 เพื่อปรับปรุงกระบวนการผสานรวมของคุณ เอกสารประกอบที่มีรายละเอียดของเราให้คำแนะนำทีละขั้นตอน ช่วยให้คุณใช้ประโยชน์จากศักยภาพเต็มรูปแบบของ Qwen-Image-3.0 ในโครงการของคุณ

POST

/v1/images/edits

POST

/v1/images/generations

#!/usr/bin/env bash
set -euo pipefail

: "${COMETAPI_KEY:?Set COMETAPI_KEY before running this example}"
: "${QWEN_IMAGE_INPUT_URL:?Set QWEN_IMAGE_INPUT_URL before running this example}"

generation_payload=$(jq -nc \
  --arg model "qwen-image-3.0" \
  '{
    model: $model,
    input: {
      messages: [{
        role: "user",
        content: [{
          text: "Create a cinematic watercolor of a moonlit harbor with glowing paper lanterns."
        }]
      }]
    },
    parameters: {
      negative_prompt: "blurry, low quality",
      prompt_extend: true,
      watermark: false,
      size: "1328*1328"
    }
  }')

echo "Generation response:"
curl --fail-with-body --silent --show-error --request POST \
  https://api.cometapi.com/v1/images/generations \
  --header "Authorization: Bearer ${COMETAPI_KEY}" \
  --header "Content-Type: application/json" \
  --data "${generation_payload}"
echo

edit_payload=$(jq -nc \
  --arg model "qwen-image-3.0" \
  --arg image "${QWEN_IMAGE_INPUT_URL}" \
  '{
    model: $model,
    input: {
      messages: [{
        role: "user",
        content: [
          {image: $image},
          {text: "Turn the scene into a moonlit watercolor while preserving the main composition."}
        ]
      }]
    },
    parameters: {
      n: 1,
      negative_prompt: "blurry, low quality",
      prompt_extend: true,
      watermark: false
    }
  }')

echo "Edit response:"
curl --fail-with-body --silent --show-error --request POST \
  https://api.cometapi.com/v1/images/edits \
  --header "Authorization: Bearer ${COMETAPI_KEY}" \
  --header "Content-Type: application/json" \
  --data "${edit_payload}"
echo

cURL Code Example

#!/usr/bin/env bash
set -euo pipefail

: "${COMETAPI_KEY:?Set COMETAPI_KEY before running this example}"
: "${QWEN_IMAGE_INPUT_URL:?Set QWEN_IMAGE_INPUT_URL before running this example}"

generation_payload=$(jq -nc \
  --arg model "qwen-image-3.0" \
  '{
    model: $model,
    input: {
      messages: [{
        role: "user",
        content: [{
          text: "Create a cinematic watercolor of a moonlit harbor with glowing paper lanterns."
        }]
      }]
    },
    parameters: {
      negative_prompt: "blurry, low quality",
      prompt_extend: true,
      watermark: false,
      size: "1328*1328"
    }
  }')

echo "Generation response:"
curl --fail-with-body --silent --show-error --request POST \
  https://api.cometapi.com/v1/images/generations \
  --header "Authorization: Bearer ${COMETAPI_KEY}" \
  --header "Content-Type: application/json" \
  --data "${generation_payload}"
echo

edit_payload=$(jq -nc \
  --arg model "qwen-image-3.0" \
  --arg image "${QWEN_IMAGE_INPUT_URL}" \
  '{
    model: $model,
    input: {
      messages: [{
        role: "user",
        content: [
          {image: $image},
          {text: "Turn the scene into a moonlit watercolor while preserving the main composition."}
        ]
      }]
    },
    parameters: {
      n: 1,
      negative_prompt: "blurry, low quality",
      prompt_extend: true,
      watermark: false
    }
  }')

echo "Edit response:"
curl --fail-with-body --silent --show-error --request POST \
  https://api.cometapi.com/v1/images/edits \
  --header "Authorization: Bearer ${COMETAPI_KEY}" \
  --header "Content-Type: application/json" \
  --data "${edit_payload}"
echo

Python Code Example

import json
import os

import requests


COMETAPI_KEY = os.environ["COMETAPI_KEY"]
QWEN_IMAGE_INPUT_URL = os.environ["QWEN_IMAGE_INPUT_URL"]

headers = {
    "Authorization": f"Bearer {COMETAPI_KEY}",
    "Content-Type": "application/json",
}

generation_response = requests.post(
    "https://api.cometapi.com/v1/images/generations",
    headers=headers,
    json={
        "model": "qwen-image-3.0",
        "input": {
            "messages": [
                {
                    "role": "user",
                    "content": [
                        {
                            "text": "Create a cinematic watercolor of a moonlit harbor with glowing paper lanterns."
                        }
                    ],
                }
            ]
        },
        "parameters": {
            "negative_prompt": "blurry, low quality",
            "prompt_extend": True,
            "watermark": False,
            "size": "1328*1328",
        },
    },
    timeout=120,
)
generation_response.raise_for_status()
print("Generation response:")
print(json.dumps(generation_response.json(), ensure_ascii=False, indent=2))

edit_response = requests.post(
    "https://api.cometapi.com/v1/images/edits",
    headers=headers,
    json={
        "model": "qwen-image-3.0",
        "input": {
            "messages": [
                {
                    "role": "user",
                    "content": [
                        {"image": QWEN_IMAGE_INPUT_URL},
                        {
                            "text": "Turn the scene into a moonlit watercolor while preserving the main composition."
                        },
                    ],
                }
            ]
        },
        "parameters": {
            "n": 1,
            "negative_prompt": "blurry, low quality",
            "prompt_extend": True,
            "watermark": False,
        },
    },
    timeout=120,
)
edit_response.raise_for_status()
print("Edit response:")
print(json.dumps(edit_response.json(), ensure_ascii=False, indent=2))

JavaScript Code Example

const apiKey = process.env.COMETAPI_KEY;
const inputImageUrl = process.env.QWEN_IMAGE_INPUT_URL;

if (!apiKey || !inputImageUrl) {
  throw new Error("Set COMETAPI_KEY and QWEN_IMAGE_INPUT_URL before running this example.");
}

const headers = {
  Authorization: `Bearer ${apiKey}`,
  "Content-Type": "application/json",
};

const generationResponse = await fetch(
  "https://api.cometapi.com/v1/images/generations",
  {
    method: "POST",
    headers,
    body: JSON.stringify({
      model: "qwen-image-3.0",
      input: {
        messages: [
          {
            role: "user",
            content: [
              {
                text: "Create a cinematic watercolor of a moonlit harbor with glowing paper lanterns.",
              },
            ],
          },
        ],
      },
      parameters: {
        negative_prompt: "blurry, low quality",
        prompt_extend: true,
        watermark: false,
        size: "1328*1328",
      },
    }),
  },
);

if (!generationResponse.ok) {
  throw new Error(`Generation failed (${generationResponse.status}): ${await generationResponse.text()}`);
}

console.log("Generation response:");
console.log(JSON.stringify(await generationResponse.json(), null, 2));

const editResponse = await fetch(
  "https://api.cometapi.com/v1/images/edits",
  {
    method: "POST",
    headers,
    body: JSON.stringify({
      model: "qwen-image-3.0",
      input: {
        messages: [
          {
            role: "user",
            content: [
              { image: inputImageUrl },
              {
                text: "Turn the scene into a moonlit watercolor while preserving the main composition.",
              },
            ],
          },
        ],
      },
      parameters: {
        n: 1,
        negative_prompt: "blurry, low quality",
        prompt_extend: true,
        watermark: false,
      },
    }),
  },
);

if (!editResponse.ok) {
  throw new Error(`Edit failed (${editResponse.status}): ${await editResponse.text()}`);
}

console.log("Edit response:");
console.log(JSON.stringify(await editResponse.json(), null, 2));

ความสามารถ

ตรวจสอบข้อมูลสำคัญของโมเดลก่อนเลือกสถาปัตยกรรมหรือประเมินภาระงานในโปรดักชัน

ความสามารถที่รองรับ

ฟีเจอร์ที่ส่งกลับโดย API ของโมเดลปัจจุบัน

text-to-image

image-editing

อินพุตและเอาต์พุต

อินพุต

text

เอาต์พุต

image

โปรไฟล์การใช้งานจริง

ผู้ให้บริการ: Aliyun
บริบท: ขึ้นอยู่กับโมเดล
การใช้งานเชิงพาณิชย์: รองรับ

กรณีการใช้งาน

ใช้ Qwen-Image-3.0 สำหรับเวิร์กโฟลว์ระดับโปรดักชันที่เหมาะกับความสามารถด้าน image จากนั้นเปรียบเทียบทางเลือกอื่นก่อนตัดสินใจเชื่อมต่อระยะยาว

ภาพสินค้าและครีเอทีฟสำหรับแคมเปญ

คอนเซปต์อาร์ตและการสำรวจภาพอย่างรวดเร็ว

การแก้ไขภาพ สร้างความหลากหลาย และผลิตอาร์ตเวิร์ก

โมเดลอื่น ๆ

เปรียบเทียบโมเดลอื่น ๆ ที่มีให้บริการผ่าน CometAPI ในด้านคุณภาพ ความหน่วง ความสามารถ และราคา

เปิดการเปรียบเทียบโมเดล →

OpenAI

GPT Image 2

โมเดลการสร้างภาพที่มีความสามารถสูงสุดของ OpenAI มาพร้อมการเรนเดอร์ข้อความที่แทบสมบูรณ์แบบในหลายภาษา รองรับความละเอียดสูงสุดถึง 4K และ Thinking Mode ที่ขับเคลื่อนด้วยการให้เหตุผล。ออกแบบมาสำหรับเวิร์กโฟลว์ระดับโปรดักชันที่ต้องการความแม่นยำ ความเร็ว และผลลัพธ์ภาพที่สอดคล้องกับแบรนด์

ดูโมเดล

Google

Nano Banana 2 lite

Gemini 3.1 Flash Lite Image model เป็นผู้เชี่ยวชาญด้านประสิทธิภาพในตระกูลการสร้างภาพ ออกแบบมาเพื่อความหน่วงต่ำเป็นพิเศษและต้นทุนคุ้มค่าในการสร้างและปรับแต่งภาพ.

ดูโมเดล

Google

Nano Banana 2

Core Capabilities Overview: Resolution: Up to 4K (4096×4096), on par with Pro. Reference Image Consistency: Up to 14 reference images (10 objects + 4 characters), maintaining style/character consistency. Extreme Aspect Ratios: New 1:4, 4:1, 1:8, 8:1 ratios added, suitable for long images, posters, and banners. Text Rendering: Advanced text generation, suitable for infographics and marketing poster layouts. Search Enhancement: Integrated Google Search + Image Search. Grounding: Built-in thinking process; complex prompts are reasoned before generation.

ดูโมเดล

Flux

FLUX 2 MAX

FLUX.2 [max] is a top-tier visual-intelligence model from Black Forest Labs (BFL) designed for production workflows: marketing, product photography, e-commerce, creative pipelines, and any application that requires consistent character/product identity, accurate text rendering, and photoreal detail at multi-megapixel resolutions. The architecture is engineered for strong prompt-following, multi-reference fusion (up to ten input images), and grounded generation (ability to incorporate up-to-date web context when producing images).

ดูโมเดล

Replicate

Black Forest Labs/FLUX 2 MAX

FLUX.2 [max] is the flagship, highest-quality variant of the FLUX.2 family from Black Forest Labs (BFL). It is positioned as a professional-grade text→image generation and image-editing model that focuses on maximal fidelity, prompt adherence, and editing consistency across characters, objects, lighting and color. BFL and partner registries describe FLUX.2 [max] as the top-tier FLUX.2 variant with features for multi-reference editing, grounded generation.

ดูโมเดล

Replicate

Black Forest Labs/FLUX 2 DEV

FLUX 2 DEV is the development-friendly version optimized for research, experimentation, and non-commercial applications. It provides developers with powerful image generation capabilities while maintaining a balance between quality and computational efficiency. Perfect for prototyping, academic research, and personal creative projects.

ดูโมเดล

Uptime

ตรวจสอบข้อมูล heartbeat แบบเรียลไทม์ ความพร้อมใช้งานของเอนด์พอยต์ และเวลาตอบสนองที่วัดได้จริงก่อนใช้งานจริง

สำรวจต่อ

เปรียบเทียบโมเดลและค้นคว้าต่อ

ราคา

ราคาสำหรับ Qwen-Image-3.0

Comet Price (USD / M Tokens)	Official Price (USD / M Tokens)	Discount
อินพุต:$60/M เอาต์พุต:$60/M	อินพุต:$75/M เอาต์พุต:$75/M	-20%

API

โค้ดตัวอย่างและ API สำหรับ Qwen-Image-3.0

#!/usr/bin/env bash
set -euo pipefail

: "${COMETAPI_KEY:?Set COMETAPI_KEY before running this example}"
: "${QWEN_IMAGE_INPUT_URL:?Set QWEN_IMAGE_INPUT_URL before running this example}"

generation_payload=$(jq -nc \
  --arg model "qwen-image-3.0" \
  '{
    model: $model,
    input: {
      messages: [{
        role: "user",
        content: [{
          text: "Create a cinematic watercolor of a moonlit harbor with glowing paper lanterns."
        }]
      }]
    },
    parameters: {
      negative_prompt: "blurry, low quality",
      prompt_extend: true,
      watermark: false,
      size: "1328*1328"
    }
  }')

echo "Generation response:"
curl --fail-with-body --silent --show-error --request POST \
  https://api.cometapi.com/v1/images/generations \
  --header "Authorization: Bearer ${COMETAPI_KEY}" \
  --header "Content-Type: application/json" \
  --data "${generation_payload}"
echo

edit_payload=$(jq -nc \
  --arg model "qwen-image-3.0" \
  --arg image "${QWEN_IMAGE_INPUT_URL}" \
  '{
    model: $model,
    input: {
      messages: [{
        role: "user",
        content: [
          {image: $image},
          {text: "Turn the scene into a moonlit watercolor while preserving the main composition."}
        ]
      }]
    },
    parameters: {
      n: 1,
      negative_prompt: "blurry, low quality",
      prompt_extend: true,
      watermark: false
    }
  }')

echo "Edit response:"
curl --fail-with-body --silent --show-error --request POST \
  https://api.cometapi.com/v1/images/edits \
  --header "Authorization: Bearer ${COMETAPI_KEY}" \
  --header "Content-Type: application/json" \
  --data "${edit_payload}"
echo

cURL Code Example

#!/usr/bin/env bash
set -euo pipefail

: "${COMETAPI_KEY:?Set COMETAPI_KEY before running this example}"
: "${QWEN_IMAGE_INPUT_URL:?Set QWEN_IMAGE_INPUT_URL before running this example}"

generation_payload=$(jq -nc \
  --arg model "qwen-image-3.0" \
  '{
    model: $model,
    input: {
      messages: [{
        role: "user",
        content: [{
          text: "Create a cinematic watercolor of a moonlit harbor with glowing paper lanterns."
        }]
      }]
    },
    parameters: {
      negative_prompt: "blurry, low quality",
      prompt_extend: true,
      watermark: false,
      size: "1328*1328"
    }
  }')

echo "Generation response:"
curl --fail-with-body --silent --show-error --request POST \
  https://api.cometapi.com/v1/images/generations \
  --header "Authorization: Bearer ${COMETAPI_KEY}" \
  --header "Content-Type: application/json" \
  --data "${generation_payload}"
echo

edit_payload=$(jq -nc \
  --arg model "qwen-image-3.0" \
  --arg image "${QWEN_IMAGE_INPUT_URL}" \
  '{
    model: $model,
    input: {
      messages: [{
        role: "user",
        content: [
          {image: $image},
          {text: "Turn the scene into a moonlit watercolor while preserving the main composition."}
        ]
      }]
    },
    parameters: {
      n: 1,
      negative_prompt: "blurry, low quality",
      prompt_extend: true,
      watermark: false
    }
  }')

echo "Edit response:"
curl --fail-with-body --silent --show-error --request POST \
  https://api.cometapi.com/v1/images/edits \
  --header "Authorization: Bearer ${COMETAPI_KEY}" \
  --header "Content-Type: application/json" \
  --data "${edit_payload}"
echo

Python Code Example

import json
import os

import requests


COMETAPI_KEY = os.environ["COMETAPI_KEY"]
QWEN_IMAGE_INPUT_URL = os.environ["QWEN_IMAGE_INPUT_URL"]

headers = {
    "Authorization": f"Bearer {COMETAPI_KEY}",
    "Content-Type": "application/json",
}

generation_response = requests.post(
    "https://api.cometapi.com/v1/images/generations",
    headers=headers,
    json={
        "model": "qwen-image-3.0",
        "input": {
            "messages": [
                {
                    "role": "user",
                    "content": [
                        {
                            "text": "Create a cinematic watercolor of a moonlit harbor with glowing paper lanterns."
                        }
                    ],
                }
            ]
        },
        "parameters": {
            "negative_prompt": "blurry, low quality",
            "prompt_extend": True,
            "watermark": False,
            "size": "1328*1328",
        },
    },
    timeout=120,
)
generation_response.raise_for_status()
print("Generation response:")
print(json.dumps(generation_response.json(), ensure_ascii=False, indent=2))

edit_response = requests.post(
    "https://api.cometapi.com/v1/images/edits",
    headers=headers,
    json={
        "model": "qwen-image-3.0",
        "input": {
            "messages": [
                {
                    "role": "user",
                    "content": [
                        {"image": QWEN_IMAGE_INPUT_URL},
                        {
                            "text": "Turn the scene into a moonlit watercolor while preserving the main composition."
                        },
                    ],
                }
            ]
        },
        "parameters": {
            "n": 1,
            "negative_prompt": "blurry, low quality",
            "prompt_extend": True,
            "watermark": False,
        },
    },
    timeout=120,
)
edit_response.raise_for_status()
print("Edit response:")
print(json.dumps(edit_response.json(), ensure_ascii=False, indent=2))

JavaScript Code Example

const apiKey = process.env.COMETAPI_KEY;
const inputImageUrl = process.env.QWEN_IMAGE_INPUT_URL;

if (!apiKey || !inputImageUrl) {
  throw new Error("Set COMETAPI_KEY and QWEN_IMAGE_INPUT_URL before running this example.");
}

const headers = {
  Authorization: `Bearer ${apiKey}`,
  "Content-Type": "application/json",
};

const generationResponse = await fetch(
  "https://api.cometapi.com/v1/images/generations",
  {
    method: "POST",
    headers,
    body: JSON.stringify({
      model: "qwen-image-3.0",
      input: {
        messages: [
          {
            role: "user",
            content: [
              {
                text: "Create a cinematic watercolor of a moonlit harbor with glowing paper lanterns.",
              },
            ],
          },
        ],
      },
      parameters: {
        negative_prompt: "blurry, low quality",
        prompt_extend: true,
        watermark: false,
        size: "1328*1328",
      },
    }),
  },
);

if (!generationResponse.ok) {
  throw new Error(`Generation failed (${generationResponse.status}): ${await generationResponse.text()}`);
}

console.log("Generation response:");
console.log(JSON.stringify(await generationResponse.json(), null, 2));

const editResponse = await fetch(
  "https://api.cometapi.com/v1/images/edits",
  {
    method: "POST",
    headers,
    body: JSON.stringify({
      model: "qwen-image-3.0",
      input: {
        messages: [
          {
            role: "user",
            content: [
              { image: inputImageUrl },
              {
                text: "Turn the scene into a moonlit watercolor while preserving the main composition.",
              },
            ],
          },
        ],
      },
      parameters: {
        n: 1,
        negative_prompt: "blurry, low quality",
        prompt_extend: true,
        watermark: false,
      },
    }),
  },
);

if (!editResponse.ok) {
  throw new Error(`Edit failed (${editResponse.status}): ${await editResponse.text()}`);
}

console.log("Edit response:");
console.log(JSON.stringify(await editResponse.json(), null, 2));

กรณีการใช้งาน