# API gratis de Qwen-Image-2.1 en ModelScope: requisitos y límites > Sí: ModelScope da API gratis para Qwen-Image-2.1, a 1 crédito por llamada y con techo de unas 250 al día, si vinculas una cuenta de Alibaba Cloud verificada. - URL: https://blog.laozhang.ai/es/posts/qwen-image-2-1-free-api - Published: 2026-09-23 - Updated: 2026-10-26 - Author: LaoZhang AI Team (https://blog.laozhang.ai/es/about) - Topic: Generación de imágenes con IA - Tags: Qwen-Image-2.1, ModelScope, API gratis, Alibaba Cloud, Python --- **Sí: a 25 de septiembre de 2026, Qwen-Image-2.1 tiene una API gratuita oficial, la API-Inference de ModelScope, la plataforma de modelos abiertos de Alibaba.** Cada llamada descuenta 1 crédito del saldo gratuito de ModelScope, y una cuenta completa recibe 250 créditos de corta duración cada día al iniciar sesión, así que el techo teórico ronda las 250 llamadas diarias, no un cupo garantizado. La condición que lo decide todo está antes del código: tu cuenta de ModelScope tiene que estar vinculada a una cuenta de Alibaba Cloud que haya superado la verificación de identidad (real-name verification). Sin ese paso la API no responde, y ninguna página oficial publica desde qué países ni con qué documentos se supera. Hay otros dos límites que conviene tener claros desde el principio. La API gratuita es, según las propias reglas de ModelScope, un servicio de prueba no comercial y sin garantías de disponibilidad. Y los pesos del modelo están bajo la Qwen Research License, que solo cubre investigación y evaluación. Si no puedes verificar la cuenta, te quedan la demo oficial en Hugging Face y la ejecución en tu propio equipo; si necesitas uso comercial, ninguna vía gratuita te sirve. ## Qué es gratis y qué no con Qwen-Image-2.1 "Gratis" se usa para cosas muy distintas alrededor de este modelo. La tabla separa las vías que existen a 25 de septiembre de 2026: | Vía | ¿Gratis? | Qué necesitas | Límite que importa | |---|---|---|---| | API-Inference de ModelScope | Sí, 1 crédito por llamada | Cuenta de ModelScope vinculada a Alibaba Cloud con verificación de identidad, y un token de acceso | Uso no comercial; concurrencia limitada según la carga; sin SLA | | Demo oficial en Hugging Face (Space `Qwen/Qwen-Image-2.1`) | Sí | Nada para probar; se puede llamar con el cliente de Gradio | Sin cuota publicada ni SLA; puede hacer cola, pausarse o cambiar | | Pesos descargables | Sí; pones tú el hardware | GPU o Mac con memoria suficiente | Qwen Research License: investigación y evaluación | | Alibaba Cloud Model Studio | No; de pago por imagen desde el 9 de octubre de 2026 | Cuenta de Alibaba Cloud con método de pago | Vende las variantes `qwen-image-2.1-turbo` (USD 0,016 por imagen en Singapur) y `qwen-image-2.1-pro` (USD 0,04), no el modelo base; las cuentas nuevas del sitio internacional en Singapur reciben 10 imágenes gratis por modelo (datos a 26 de octubre de 2026) | | Inference Providers de Hugging Face | No aplica | — | Ningún proveedor tiene asignado el modelo | | Terceros como Kie, Muapi o RunComfy | No, son de pago | Cuenta y saldo en ese servicio | Kie anuncia unos USD 0,02 por imagen 1K y USD 0,04 por imagen 2K | De ahí sale la confusión habitual. Cuando se escribió esta guía, Model Studio no tenía ningún modelo Qwen-Image-2.1 de pago: su lista oficial (actualizada el 22 de septiembre de 2026) iba de `qwen-image` a `qwen-image-3.0-pro`. Desde el 9 de octubre de 2026 vende dos variantes de la 2.1, `qwen-image-2.1-turbo` y `qwen-image-2.1-pro`, con precio por imagen; el modelo base `Qwen/Qwen-Image-2.1` del que trata esta guía sigue siendo gratis solo en ModelScope. Los precios o cupos gratuitos de `qwen-image-2.0` o `qwen-image-3.0` no se trasladan a la 2.1. Y la falta de una versión de pago nunca significó que la 2.1 no tuviera API: la plataforma oficial donde Qwen publicó los pesos la sirve gratis, y varios servicios de terceros venden su propio endpoint. Tampoco hay que contar con Qwen Chat. El repositorio oficial del modelo menciona Hugging Face, ModelScope y la generación web de ModelScope, pero no Qwen Chat, y aunque estuviera allí, un chat no es una API que puedas llamar desde un script. ## La barrera real: una cuenta de Alibaba Cloud verificada La documentación de ModelScope lo dice sin rodeos: la inferencia gratuita corre en servidores de Alibaba Cloud, así que tu cuenta de ModelScope debe estar vinculada a una cuenta de Alibaba Cloud, y esa cuenta de Alibaba Cloud debe haber completado la verificación de identidad para evitar abusos. El requisito aparece tanto en ModelScope China (modelscope.cn) como en el sitio internacional (modelscope.ai), que tiene la interfaz en inglés. Lo que no está publicado es precisamente lo que más le importa a quien vive en España o en Latinoamérica: - no hay una lista de países admitidos; - no se indica qué tipo de cuenta de Alibaba Cloud vale (la del sitio chino o la internacional); - no se detallan los documentos que acepta la verificación. Por eso la pregunta "¿funciona desde mi país?" no tiene una respuesta general. La forma práctica de averiguarlo es intentar la vinculación y la verificación antes de escribir una línea de código. Si ese paso se bloquea, salta directamente a [las alternativas sin verificación](#si-no-puedes-verificarte-o-necesitas-uso-comercial). Para gastar los créditos hace falta, además, completar el perfil de ModelScope con un correo electrónico verificado. Un malentendido frecuente: el token de ModelScope **no** es la "API Key de Qwen". La clave de Alibaba Cloud Model Studio (el servicio DashScope) da acceso a los modelos de pago de esa plataforma, entre ellos `qwen-image-2.1-turbo` y `qwen-image-2.1-pro` desde el 9 de octubre de 2026, pero no al modelo base gratuito de ModelScope. Para esta API necesitas el token de acceso que genera ModelScope en su página de tokens: - sitio internacional: `https://modelscope.ai/my/myaccesstoken` - sitio chino: `https://modelscope.cn/my/myaccesstoken` ## Cuántas imágenes al día: el cálculo del techo ModelScope paga la API gratuita con créditos gratuitos propios, llamados Magicubes en la documentación en inglés (el panel del sitio internacional los llama "grain" y el sitio chino, 魔粒). En adelante, simplemente «créditos». Las reglas que fijan el techo, a 25 de septiembre de 2026: - **Consumo:** el panel de API de `Qwen/Qwen-Image-2.1` muestra un descuento estimado de 1 crédito por llamada, tanto en modelscope.cn como en modelscope.ai. Es la tarifa de "modelo estándar"; los modelos ligeros cuestan 0,5 y los insignia, 2. - **Ingresos diarios:** iniciar sesión da 200 créditos de corta duración al día, y tener la cuenta de Alibaba Cloud vinculada añade 50 más, cada uno como máximo una vez al día. - **Caducidad:** los créditos de corta duración valen 24 horas desde que se conceden; los de larga duración, 90 días. Siempre se gastan primero los que caducan antes. - **Saldo único:** el mismo saldo paga la API, la generación web de imágenes y vídeo, el entrenamiento y cualquier otro modelo que llames. Con eso, el cálculo es sencillo: > (200 + 50) créditos diarios ÷ 1 crédito por llamada = **250 llamadas al día como máximo**, más lo que tengas de saldo de larga duración. Como la API ya exige la vinculación con Alibaba Cloud, el caso de "solo 200 créditos" no existe para quien la usa: o tienes los 250, o la API no te funciona. El saldo de larga duración sale de recompensas puntuales, como los 50 créditos por verificar el correo o los 50 por completar la presentación del perfil. ![Esquema del saldo de ModelScope: los 200 créditos por iniciar sesión y los 50 por vincular Alibaba Cloud entran en un único monedero que se reparte entre la API, la generación de imágenes y el entrenamiento](https://blog.laozhang.ai/posts/es/qwen-image-2-1-free-api/img/balance.webp) Ese 250 es un techo, no una promesa. Baja en cuanto usas la generación web con la misma cuenta: si un día gastas 60 créditos en generar imágenes desde el navegador, te quedan 190 llamadas a la API. Tampoco se acumula: lo que no gastes en 24 horas desaparece. Y la concurrencia se limita en función de la carga de la plataforma; el objetivo declarado es que una petición cada vez funcione con normalidad, no que puedas lanzar cien en paralelo. ModelScope avisa además de que estas reglas pueden cambiar y de que los modelos antiguos van saliendo de la API gratuita con el tiempo, así que antes de planificar un proceso diario vuelve a mirar el descuento en el panel del modelo. Hay un detalle a tu favor: las tareas de inferencia que fallan por un error del sistema devuelven los créditos íntegros, igual que las que cancelas tú. Eso no convierte cualquier fallo en gratuito; una tarea rechazada por otro motivo no tiene por qué entrar en esa regla. ## Tu primera imagen: token, envío y consulta La API funciona de forma asíncrona. No devuelve la imagen en la respuesta: devuelve un `task_id`, y tú consultas esa tarea hasta que termina. 1. **Elige un sitio y no lo mezcles.** Si creas el token en modelscope.ai, usa `https://api-inference.modelscope.ai/`; si lo creas en modelscope.cn, usa `https://api-inference.modelscope.cn/`. Que un token de un sitio funcione en el otro no está documentado, así que empareja siempre token y dirección base. Para quien está fuera de China, el sitio internacional es la entrada natural. 2. **Envía la tarea** con `POST {base_url}v1/images/generations`, la cabecera `X-ModelScope-Async-Mode: true` y un cuerpo con `model` y `prompt`. 3. **Consulta el estado** con `GET {base_url}v1/tasks/{task_id}` y la cabecera `X-ModelScope-Task-Type: image_generation` hasta que `task_status` sea `SUCCEED` o `FAILED`. 4. **Descarga** la URL que aparece en `output_images[0]`. ![Flujo asíncrono en cuatro pasos: enviar la solicitud, guardar el identificador de tarea, consultar el estado hasta que termine o falle y descargar la imagen resultante](https://blog.laozhang.ai/posts/es/qwen-image-2-1-free-api/img/async-flow.webp) Las rutas que tienes que copiar son las del código de abajo: el host es `api-inference.modelscope.ai` (o `.cn`) y los caminos son `/v1/images/generations` y `/v1/tasks/{task_id}`, y el identificador del modelo lleva el prefijo del autor, `Qwen/Qwen-Image-2.1`. El script sigue el ejemplo oficial que muestra la página del modelo en ModelScope a 25 de septiembre de 2026. Ese ejemplo consulta cada 5 segundos, no pone límites de tiempo y guarda un JPEG. Los añadidos van marcados en los comentarios: token y dirección en variables de entorno, tiempos de espera en cada petición, un plazo máximo para la consulta, mensajes que dicen en qué paso se paró y guardado en PNG. Este script no se ha lanzado contra una cuenta real, así que los mensajes de error concretos de la API no aparecen aquí. ```python import os import time from io import BytesIO import requests from PIL import Image # pip install requests pillow # Añadido: token y dirección base fuera del código. # Usa la dirección del mismo sitio donde creaste el token (termina en "/"). BASE_URL = os.environ.get("MODELSCOPE_BASE_URL", "https://api-inference.modelscope.ai/") TOKEN = os.environ["MODELSCOPE_TOKEN"] headers = { "Authorization": f"Bearer {TOKEN}", "Content-Type": "application/json", } # Paso 1: enviar la tarea en modo asíncrono resp = requests.post( f"{BASE_URL}v1/images/generations", headers={**headers, "X-ModelScope-Async-Mode": "true"}, json={ "model": "Qwen/Qwen-Image-2.1", "prompt": "A golden cat sitting on a sunny windowsill, watercolor style", }, timeout=30, # añadido ) if not resp.ok: raise SystemExit(f"Paso 1 (envío): HTTP {resp.status_code} {resp.text[:500]}") task_id = resp.json()["task_id"] print("task_id:", task_id) # Paso 2: consultar hasta SUCCEED o FAILED deadline = time.time() + 300 # añadido: 5 minutos como máximo while True: r = requests.get( f"{BASE_URL}v1/tasks/{task_id}", headers={**headers, "X-ModelScope-Task-Type": "image_generation"}, timeout=30, # añadido ) if not r.ok: raise SystemExit(f"Paso 2 (consulta): HTTP {r.status_code} {r.text[:500]}") data = r.json() status = data.get("task_status") if status == "SUCCEED": break if status == "FAILED": raise SystemExit(f"Paso 2: la tarea {task_id} terminó en FAILED: {data}") if time.time() > deadline: raise SystemExit(f"Paso 2: sin resultado en 5 minutos (último estado: {status})") time.sleep(5) # igual que el ejemplo oficial # Paso 3: descargar y guardar img = requests.get(data["output_images"][0], timeout=60) # añadido: timeout if not img.ok: raise SystemExit(f"Paso 3 (descarga): HTTP {img.status_code}") Image.open(BytesIO(img.content)).save("resultado.png") # añadido: PNG en vez de JPEG print("Imagen guardada en resultado.png") ``` Para ejecutarlo, exporta el token en tu terminal con `export MODELSCOPE_TOKEN="..."` (y `MODELSCOPE_BASE_URL` si usas el sitio chino) y lanza el script. El cambio a PNG tiene un motivo práctico. Si la imagen que llega tuviera canal alfa, Pillow no puede guardarla como JPEG y el script fallaría en el último paso, justo después de gastar el crédito. Que esta API devuelva imágenes con transparencia no está documentado; PNG simplemente evita el problema. **Empieza solo con `model` y `prompt`.** La documentación general de la API cita otros parámetros para generación de imágenes: `negative_prompt`, `size`, `seed`, `steps`, `guidance`, `image_url` (para modelos de edición) y `loras` (hasta 6, con pesos que sumen 1,0). Pero los rangos que publica son para modelos anteriores, incluido el Qwen-Image original, y ninguna página dice si la 2.1 los respeta en esta API. Cuando la petición mínima funcione, añádelos de uno en uno. Los LoRA entrenados para el Qwen-Image anterior, de 20.000 millones de parámetros, no encajan en la 2.1, cuyo modelo de difusión tiene 7.000 millones. La misma documentación señala que la mayoría de los modelos responden mejor a instrucciones en inglés. ## Dónde se ha parado tu llamada Cada fallo del script dice en qué paso ocurrió. Con eso, la causa probable se estrecha mucho: | Dónde se para | Qué significa | Qué revisar | |---|---|---| | Paso 1, sin `task_id` | La API rechazó la petición antes de crear la tarea | Token mal copiado o caducado; token de un sitio usado con la dirección del otro; cuenta sin vincular a Alibaba Cloud o sin verificación de identidad; correo sin verificar | | Paso 1, tras varios días funcionando | La cuenta es válida pero algo cambió | Saldo gastado en la generación web; modelo retirado de la API gratuita (mira si el panel del modelo sigue mostrando API-Inference) | | Paso 2, se agota el plazo | La tarea existe pero no termina | Cola o límite de concurrencia; no lances más peticiones en paralelo, espera y vuelve a consultar el mismo `task_id` | | Paso 2, `FAILED` | La tarea terminó sin imagen | Las causas no están documentadas: puede ser un parámetro opcional no admitido, un error del sistema (se devuelven los créditos) o un bloqueo de moderación | | Paso 3 | La imagen existe pero no se descarga | Que usas `output_images[0]` tal cual y que la descarga se hace en cuanto la tarea termina | Si un `FAILED` se repite con un prompt concreto y desaparece al cambiarlo, lo más probable es la moderación. Cómo filtran contenido los servicios alojados frente a la ejecución en tu equipo está explicado en [Qwen-Image-2.1 y NSFW: dónde está el filtro y qué sigue prohibido](https://blog.laozhang.ai/es/posts/qwen-image-2-1-nsfw). ## Si no puedes verificarte o necesitas uso comercial La elección depende de dos preguntas: si puedes pasar la verificación de Alibaba Cloud y si el uso es comercial. | Tu situación | Vía que encaja | |---|---| | Puedes verificarte y el uso es personal, de investigación o de prueba | API-Inference de ModelScope, con el techo calculado arriba | | No puedes verificarte y solo quieres probar desde código | Demo oficial en Hugging Face con el cliente de Gradio | | Quieres gratis y sin cuentas, y tienes GPU o Mac potentes | Ejecución en tu propio equipo | | Necesitas uso comercial, concurrencia o SLA | Ninguna vía gratuita; licencia comercial de Qwen o un servicio de pago | ### La demo oficial en Hugging Face El Space `Qwen/Qwen-Image-2.1` de Hugging Face expone una API de Gradio. La función de generación es `/generate_with_enhance`, y el único dato obligatorio es el prompt: ```python from gradio_client import Client # pip install gradio_client client = Client("Qwen/Qwen-Image-2.1") image, seed, rewritten_prompt = client.predict( input_images=[], original_prompt="A golden cat sitting on a sunny windowsill, watercolor style", api_name="/generate_with_enhance", ) print(image, seed, rewritten_prompt) ``` Devuelve la imagen, la semilla usada y el prompt reescrito, porque por defecto la demo amplía tu instrucción (`enable_extend=True`). El tamaño por defecto es 2688×1536. Es una demo: no publica cuota ni SLA, puede hacer cola o dejar de estar disponible, y no sirve como base de un servicio. Para un script personal o una prueba rápida sin cuenta de Alibaba Cloud, es la vía más directa. ### En tu propio equipo Los pesos se descargan gratis y no necesitas ninguna cuenta para usarlos; el coste es la máquina. Qué conjunto de pesos cabe en cada GPU o Mac lo tienes en [Qwen-Image-2.1 en local: qué pesos caben en tu GPU o Mac](https://blog.laozhang.ai/es/posts/qwen-image-2-1-local). La licencia sigue siendo la misma: investigación y evaluación. ### Uso comercial Aquí conviene separar tres cosas que se mezclan a menudo: 1. **Que la llamada sea gratis** no te da permiso comercial. La API-Inference de ModelScope se declara producto no comercial y sin ánimo de lucro, y remite a las API de plataformas comerciales para ese caso. 2. **La licencia del modelo** es la Qwen Research License: el uso no comercial se limita a investigación o evaluación, y el comercial requiere una licencia aparte que se solicita a Qwen en `model-business@notice.qwencloud.com`. 3. **La titularidad de las imágenes generadas** es otra cuestión: el texto de la licencia no incluye una cláusula explícita sobre ellas. Si tu proyecto depende de esto, consúltalo con un profesional. Los servicios de terceros que venden la 2.1 son de pago. Kie cobra, según su página a 25 de septiembre de 2026, 4 créditos por imagen 1K (unos USD 0,02) y 8 por imagen 2K (unos USD 0,04), con opción de fondo transparente. Su etiqueta de "Commercial use" es una afirmación comercial suya: la página no explica si tiene una licencia comercial de Qwen. Muapi y RunComfy también ofrecen la 2.1 de pago. Si lo que necesitas es una API de imágenes de pago, con uso comercial y sin la verificación de Alibaba Cloud, y el modelo concreto no es un requisito, laozhang.ai ofrece otros modelos de imagen, como `gpt-image-2` o `flux-2-pro` a USD 0,03 por llamada a 25 de septiembre de 2026. No incluye Qwen-Image-2.1. Para comparar otras opciones gratuitas o de prueba, tienes [API gratis de IA para generar imágenes en 2026: qué es realmente gratis](https://blog.laozhang.ai/es/posts/free-ai-image-generation-api). *Aviso: [laozhang.ai es un servicio propio](https://blog.laozhang.ai/es/about#laozhang). Sus precios son nuestra tarifa, no una comparación independiente.* ## Preguntas frecuentes ### ¿Puedo usar la API gratuita de Qwen-Image-2.1 desde España o Latinoamérica? Depende de si consigues vincular una cuenta de Alibaba Cloud con la verificación de identidad completada. ModelScope no publica una lista de países ni de documentos admitidos, y el sitio internacional (modelscope.ai) tiene los mismos requisitos. Haz la verificación antes de programar nada; si no la superas, usa la demo de Hugging Face o la ejecución local. ### ¿Me sirve la API Key de Qwen de Alibaba Cloud? No. La clave de Model Studio (DashScope) es para los modelos de pago de esa plataforma, como `qwen-image-2.1-turbo` y `qwen-image-2.1-pro` desde el 9 de octubre de 2026, no para el modelo base gratuito de ModelScope. Para la API gratuita necesitas el token de acceso de ModelScope, generado en el mismo sitio (.ai o .cn) cuya dirección base vas a usar. ### ¿Son 250 imágenes gratis al día garantizadas? No. Son 250 llamadas como máximo teórico: 200 créditos diarios por iniciar sesión más 50 por tener Alibaba Cloud vinculado, a 1 crédito por llamada. Bajan si usas la generación web con la misma cuenta, caducan a las 24 horas y dependen de reglas y límites de concurrencia que ModelScope puede cambiar. ### ¿La API devuelve imágenes con fondo transparente? No está documentado para la API gratuita. El modelo sí admite imágenes con canal alfa cuando lo ejecutas en local con la instrucción adecuada, y Kie ofrece fondo transparente como opción de pago. Si solo necesitas recortar el fondo de una imagen ya generada, [Cómo hacer un PNG con fondo transparente y comprobar que lo es](https://blog.laozhang.ai/es/posts/transparent-image-maker) cubre esa tarea con otro modelo.