Qwen Image 2.1 무료 API: ModelScope에서 쓰는 법

Qwen-Image-2.1을 자기 코드에서 돈 들이지 않고 호출하는 공식 경로는 있습니다. 모델을 올려 둔 ModelScope가 Qwen/Qwen-Image-2.1 모델에 무료 API-Inference를 붙여 두었고, 액세스 토큰 하나로 REST 요청을 보내 비동기로 이미지를 받을 수 있습니다. 조건은 두 가지입니다. ModelScope 계정에 실명 인증을 마친 Alibaba Cloud 계정을 연결해야 하고, 호출할 때마다 ModelScope 무료 크레딧(魔粒, 영문 문서 표기 Magicube)이 차감됩니다.

2026년 9월 25일 기준 모델 페이지에 표시된 차감량은 호출 1회당 1크레딧입니다. 매일 로그인하면 받는 무료 크레딧이 연결 계정 기준 200 + 50 = 250이므로, 다른 곳에 크레딧을 쓰지 않았다면 하루 최대 약 250회가 계산상 상한입니다. 보장된 할당량은 아니며, 이 무료 API는 ModelScope 규정상 비상업·비영리 용도로만 쓸 수 있습니다. 실명 인증이 막히거나 상업적으로 써야 한다면 공식 데모, 로컬 실행, 유료 서드파티 API 중에서 골라야 합니다.

"무료 API"라는 말이 가리키는 경로들

Qwen-Image-2.1은 2026년 9월 20일 가중치가 공개된 오픈 가중치 모델입니다. 그래서 "무료"라는 말이 가중치 다운로드를 뜻할 때도 있고, 호스팅된 API를 뜻할 때도 있습니다. 코드에서 HTTP로 부르고 싶다면 아래 표에서 어느 칸에 해당하는지부터 구분하는 편이 빠릅니다.

마지막 줄이 "Qwen-Image-2.1에는 API가 없다"는 말이 나왔던 이유입니다. 이 글을 처음 쓸 때 Alibaba Cloud Model Studio의 Qwen-Image API 문서(2026년 9월 22일 갱신)에는 qwen-image-3.0-pro, qwen-image-3.0, qwen-image-2.0-pro, qwen-image-2.0, qwen-image-max, qwen-image-plus, qwen-image만 있고 2.1은 없었습니다. 2026년 10월 9일부터는 Model Studio가 2.1의 두 변형 qwen-image-2.1-turbo와 qwen-image-2.1-pro를 장당 과금 API로 판매합니다. 다만 이 글이 다루는 기본 모델 Qwen/Qwen-Image-2.1을 무료로 호출할 수 있는 곳은 여전히 ModelScope뿐입니다. Hugging Face의 모델 페이지에는 연결된 Inference Provider가 없습니다. 공식 README가 가중치 배포처로 안내하는 ModelScope가 같은 모델 ID로 무료 API를 제공하고, 유료 서드파티 엔드포인트도 이미 여럿 있습니다.

Model Studio의 2.0·3.0 모델 ID나 요금, 무료 체험 한도를 2.1에 그대로 가져다 쓸 수도 없습니다. 2.1 Turbo·Pro에는 따로 정해진 장당 가격과 무료 한도(국제 사이트의 싱가포르 신규 계정 기준 모델별 10장)가 있습니다. Qwen Chat에서 2.1을 무료로 쓸 수 있다는 소개도 보이지만, 공식 README에는 그런 언급이 없고 채팅 화면은 애초에 API가 아닙니다.

먼저 확인할 관문: Alibaba Cloud 실명 인증

ModelScope 문서는 무료 추론 API의 연산 자원을 Alibaba Cloud가 제공한다고 설명하고, 그 조건으로 두 가지를 겁니다. ModelScope 계정이 Alibaba Cloud 계정에 연결되어 있어야 하고, 남용을 막기 위해 그 Alibaba Cloud 계정이 실명 인증을 통과해야 API-Inference가 정상 작동합니다. 크레딧을 쓰려면 인증된 이메일을 포함한 개인정보도 채워야 합니다.

한국 사용자에게 가장 불확실한 부분이 여기입니다. 어느 나라 사용자가, 어떤 신분 서류로, 중국 사이트와 국제 사이트 중 어느 Alibaba Cloud 계정으로 인증을 통과할 수 있는지는 공개 문서에 나와 있지 않습니다. 코드를 짜기 전에 Alibaba Cloud 계정의 실명 인증 화면까지 가 보고, 통과가 되는지부터 확인하는 순서가 시간을 아낍니다. 여기서 막힌다면 아래 코드는 동작하지 않으므로 인증이 안 되거나 상업적으로 써야 할 때로 바로 넘어가면 됩니다.

인증을 통과했다면 사이트를 하나 정해 토큰을 만듭니다. ModelScope는 중국 사이트와 영문 UI의 국제 사이트가 따로 있고, API 호스트도 다릅니다.

한 사이트에서 만든 토큰이 다른 사이트의 호스트에서도 통하는지는 문서에 없습니다. 토큰을 만든 사이트의 base_url을 그대로 쓰는 것이 안전합니다. 또 하나 헷갈리기 쉬운 점은, Alibaba Cloud Model Studio(DashScope)의 API 키가 ModelScope 액세스 토큰과 다른 물건이라는 것입니다. Model Studio 키는 2026년 10월 9일부터 판매되는 유료 qwen-image-2.1-turbo·qwen-image-2.1-pro를 부를 때 쓰는 것이라, Qwen API 키를 이미 갖고 있어도 이 무료 경로에는 쓸 수 없습니다.

하루에 몇 번까지 부를 수 있나

ModelScope 문서에는 "하루 몇 회" 같은 고정 호출 횟수가 없습니다. 대신 크레딧 잔액이 충분하면 횟수 제한 없이 호출할 수 있고, 모델 규모에 따라 1회 차감량이 경량 0.5, 주류 1, 플래그십 2로 나뉩니다. Qwen-Image-2.1의 모델 페이지에서 코드 예제 창을 열면 국제판은 "Estimated grain deduction 1 grain/time", 중국판은 "预计魔粒扣减 1魔粒/次"라고 표시합니다. 2026년 9월 25일 기준 1회 1크레딧, 즉 주류 등급입니다.

크레딧이 들어오는 방식은 다음과 같습니다(2026년 9월 25일 기준 ModelScope 크레딧 규정).

• 가입 후 매일 로그인: 단기 크레딧 200, 하루 1회
• Alibaba Cloud 계정 연결 후 매일 로그인: 단기 크레딧 50 추가, 하루 1회
• 단기 크레딧은 지급 시점부터 24시간, 장기 크레딧은 90일 유효하고, 만료가 가까운 것부터 먼저 차감
• 이메일 인증 50, 자기소개 작성 50 같은 일회성 장기 크레딧도 있음

API를 쓰려면 어차피 Alibaba Cloud 연결이 필요하므로, API 사용자의 하루 계산은 이렇게 됩니다.

하루 최대 호출 수 ≈ (200 + 50) ÷ 1크레딧 = 250회 + 보유한 장기 크레딧

이 숫자는 상한이지 약속이 아닙니다. 줄어드는 이유는 분명합니다.

• 잔액이 하나입니다. 모델 페이지의 "Generate Now(一键生成)" 웹 생성, 다른 모델의 API 호출, 모델 훈련이 모두 같은 크레딧을 씁니다. 웹에서 몇 장 만들어 봤다면 그만큼 API 호출 여유가 줄어듭니다.
• 남겨 둘 수 없습니다. 오늘 받은 단기 크레딧은 24시간 뒤 사라지므로, 몰아서 쓰는 계산은 성립하지 않습니다.
• 동시 처리가 제한됩니다. 모델별 허용 동시 요청 수는 플랫폼 부하에 따라 동적으로 조정되며, 문서가 목표로 밝힌 것은 "단일 동시 요청이 정상 동작하는 수준"뿐입니다. 250회를 병렬로 빠르게 소진하는 용도로 설계된 서비스가 아닙니다.
• 규칙이 바뀔 수 있습니다. 크레딧 규정은 운영 상황에 따라 갱신될 수 있다고 적혀 있고, 오래된 모델은 API-Inference 대상에서 순차적으로 빠질 수 있습니다. 차감량은 호출 전에 모델 페이지에서 다시 확인하는 편이 정확합니다.

실패했을 때의 규정도 있습니다. 시스템 원인으로 실패한 추론 작업은 크레딧이 전액 돌아오고, 사용자가 직접 취소한 추론 작업도 반환됩니다. 다만 모든 FAILED가 시스템 원인이라는 보장은 없으니 "실패하면 공짜"로 계산하지는 않는 것이 좋습니다.

첫 호출: 요청, 상태 조회, 저장까지

ModelScope의 이미지 생성 API는 비동기입니다. 요청을 보내면 이미지 대신 task_id가 먼저 돌아오고, 그 ID로 상태를 조회해 SUCCEED가 되면 결과 이미지 URL을 받아 내려받습니다. 요청이 접수되었다고 이미지가 생긴 것은 아니므로, 제출과 조회를 한 스크립트 안에서 끝까지 이어 가야 합니다.

먼저 패키지를 설치하고 토큰을 환경 변수에 넣습니다. 토큰을 코드에 직접 적어 두면 저장소에 올리는 순간 노출됩니다.

pip install requests pillow
export MODELSCOPE_TOKEN="발급받은_토큰"
# 중국판(modelscope.cn)에서 토큰을 만들었다면 호스트도 바꿉니다
# export MODELSCOPE_BASE_URL="https://api-inference.modelscope.cn/"

아래 스크립트는 두 모델 페이지에 실린 공식 예제와 같은 엔드포인트, 헤더, 필드를 씁니다. 공식 예제에 없는 부분은 환경 변수로 토큰과 호스트 읽기, 요청별 타임아웃, 5분 전체 대기 한도, PNG 저장 네 가지이며 모두 필요에 따라 바꿔도 됩니다.

import os
import time
from io import BytesIO

import requests
from PIL import Image

BASE_URL = os.environ.get("MODELSCOPE_BASE_URL", "https://api-inference.modelscope.ai/")
TOKEN = os.environ["MODELSCOPE_TOKEN"]

common_headers = {
    "Authorization": f"Bearer {TOKEN}",
    "Content-Type": "application/json",
}

# 1) 생성 요청: 공식 예제처럼 비동기 모드 헤더를 붙입니다
resp = requests.post(
    f"{BASE_URL}v1/images/generations",
    headers={**common_headers, "X-ModelScope-Async-Mode": "true"},
    json={
        "model": "Qwen/Qwen-Image-2.1",
        "prompt": "A golden cat sitting by a sunny window, soft light",
    },
    timeout=30,
)
resp.raise_for_status()
task_id = resp.json()["task_id"]
print("task_id:", task_id)

# 2) 상태 조회: 5초 간격, 최대 5분
deadline = time.time() + 300
while True:
    r = requests.get(
        f"{BASE_URL}v1/tasks/{task_id}",
        headers={**common_headers, "X-ModelScope-Task-Type": "image_generation"},
        timeout=30,
    )
    r.raise_for_status()
    data = r.json()
    status = data.get("task_status")

    if status == "SUCCEED":
        image_url = data["output_images"][0]
        break
    if status == "FAILED":
        raise SystemExit(f"생성 실패: {data}")
    if time.time() > deadline:
        raise SystemExit(f"5분 안에 끝나지 않았습니다. task_id={task_id}, 마지막 상태={status}")
    time.sleep(5)

# 3) 결과 저장: PNG는 투명 채널이 있어도 그대로 보존합니다
img = requests.get(image_url, timeout=60)
img.raise_for_status()
Image.open(BytesIO(img.content)).save("qwen_image_2_1.png")
print("저장 완료: qwen_image_2_1.png")

실행 전에 짚어 둘 점이 몇 가지 있습니다.

• BASE_URL은 끝의 /까지 포함해야 합니다. 코드가 그 뒤에 v1/...을 바로 붙이기 때문입니다.
• 공식 예제가 명시한 상태 값은 SUCCEED와 FAILED 두 가지뿐입니다. 그 밖의 값은 아직 진행 중인 것으로 보고 계속 기다리면 됩니다. 대기 중 상태 이름이나 평균 처리 시간은 문서에 없으므로 첫 실행 로그에서 직접 확인해야 합니다.
• 공식 예제는 결과를 JPEG로 저장합니다. JPEG는 알파 채널을 담지 못하므로, 결과에 투명 배경이 섞일 가능성까지 고려해 이 스크립트는 PNG로 저장합니다.
• ModelScope 문서는 대부분의 모델이 영어 프롬프트에서 더 잘 동작한다고 안내합니다. 첫 시험은 짧은 영어 프롬프트로 하고, 한국어 프롬프트는 흐름이 확인된 뒤 비교해 보는 것이 원인 구분에 유리합니다.

첫 요청은 model과 prompt만 보내는 것을 권합니다. ModelScope의 공통 문서에는 negative_prompt, size, seed, steps, guidance, image_url(편집 모델용) 같은 선택 파라미터가 있지만, 이 설명은 여러 이미지 모델에 공통으로 적힌 것이고 크기 범위도 이전 모델인 Qwen-Image 기준입니다. 2.1이 API-Inference에서 이 값들을 어떻게 받는지는 문서에 없으므로, 기본 요청이 성공한 다음 하나씩 추가하며 결과를 비교해야 합니다. loras 필드도 있지만, 이전 Qwen-Image용으로 학습된 LoRA는 2.1에 맞지 않습니다.

막혔을 때 어느 단계인지 구분하기

비동기 API는 실패 지점이 세 군데(제출, 조회, 다운로드)로 나뉩니다. 어느 단계에서 멈췄는지만 알아도 원인 후보가 크게 줄어듭니다.

FAILED는 이유를 알려 주지 않는다는 점이 가장 까다롭습니다. Alibaba Cloud의 호스팅 이미지 API들은 프롬프트와 결과물을 검토하는데, ModelScope API-Inference가 2.1에 어떤 기준을 적용하는지는 공개되어 있지 않습니다. 같은 프롬프트로 반복 실패한다면 표현을 바꿔 보는 것이 첫 단계이고, 검열이 어디서 걸리는지에 대해서는 Qwen-Image-2.1 NSFW: 필터 위치와 넘으면 안 되는 선에서 호스팅과 로컬의 차이를 따로 다룹니다.

인증이 안 되거나 상업적으로 써야 할 때

ModelScope 무료 API를 쓸 수 없는 상황은 대체로 셋입니다. 실명 인증을 통과하지 못했을 때, 상업적으로 써야 할 때, 동시 처리나 SLA가 필요할 때입니다. 상황마다 맞는 대안이 다릅니다.

계정 없이 몇 장만 시험해 보고 싶다면: 공식 데모

Qwen 팀이 운영하는 Hugging Face Space Qwen/Qwen-Image-2.1은 Gradio API를 열어 두고 있어서, 파이썬에서 바로 부를 수 있습니다. ModelScope나 Alibaba Cloud 계정은 필요 없습니다.

# pip install gradio_client
from gradio_client import Client

client = Client("Qwen/Qwen-Image-2.1")
result = client.predict(
    input_images=[],
    original_prompt="A golden cat sitting by a sunny window, soft light",
    api_name="/generate_with_enhance",
)
image, seed, rewritten_prompt = result
print(image, seed, rewritten_prompt)

2026년 9월 25일 기준 이 엔드포인트의 기본값은 2688×1536 크기에 프롬프트 자동 확장이 켜진 상태이며, 결과로 이미지, 사용된 시드, 다시 쓴 프롬프트를 돌려줍니다. 다만 이것은 데모입니다. 공개된 할당량이나 SLA가 없고, 대기열이 길어지거나 일시 중지되거나 인터페이스가 바뀔 수 있으며, Hugging Face가 익명 사용자에게 따로 적용하는 제한도 있을 수 있습니다. 동작 확인이나 프롬프트 비교까지는 괜찮지만, 봇이나 서비스의 백엔드로 삼을 경로는 아닙니다.

계정 없이 계속 쓰고 싶다면: 로컬 실행

GPU가 있다면 가중치를 받아 직접 돌리는 것이 계정도, 크레딧도 필요 없는 방법입니다. ComfyUI 공식 int8 조합이 약 17.3GB이고 16~24GB NVIDIA 카드에서 돌아가며, 8~12GB 카드용 GGUF와 Mac용 경로도 있습니다. VRAM별 파일 조합은 Qwen-Image-2.1 로컬 실행: VRAM별 파일 조합과 경로에 정리되어 있습니다. 로컬에서 서버를 띄우면 API 형태로 부르는 것도 가능하지만, 사용 조건은 여전히 아래의 연구용 라이선스를 따릅니다.

상업적으로 써야 한다면: 세 가지를 따로 확인

"무료로 호출할 수 있다", "상업적으로 써도 된다", "생성한 이미지의 권리가 누구에게 있다"는 서로 다른 질문입니다.

• 무료 호출: ModelScope API-Inference는 자체 규정상 비상업·비영리 체험용이며, 상업적 수요에는 상업 플랫폼의 API를 쓰라고 안내합니다. 무료라는 사실이 상업적 이용 허락은 아닙니다.
• 모델 사용 허가: 가중치는 Qwen Research License Agreement를 따르며, 비상업 용도는 연구와 평가로 한정됩니다. 상업적 이용에는 Qwen 측과 별도 라이선스 계약(model-business@notice.qwencloud.com)이 필요합니다. 로컬에서 돌려도 이 조건은 그대로입니다.
• 생성물 권리: 라이선스 본문에는 생성된 이미지의 권리를 직접 다루는 조항이 없습니다. 판매나 광고에 쓸 계획이라면 법률 검토를 거치는 것이 맞습니다.

유료 서드파티 API는 Qwen-Image-2.1을 생성당 결제로 제공합니다. 예를 들어 Kie는 2026년 9월 25일 기준 1K 이미지 1장에 4크레딧(약 $0.02), 2K에 8크레딧(약 $0.04)을 받고, API 옵션에 투명 배경과 PNG 출력도 있습니다. Muapi와 RunComfy도 2.1 엔드포인트를 팝니다. 다만 업체 페이지에 붙은 "Commercial use" 같은 표시는 그 업체가 Qwen과 상업 라이선스를 맺었다는 증명이 아닙니다. 상업 서비스에 넣기 전에 업체 약관과 모델 라이선스를 함께 확인해야 합니다.

Qwen 모델이 꼭 필요한 것이 아니라 알리바바 인증 없이 결제만으로 쓸 수 있는 이미지 API가 필요하다면, 다른 모델로 눈을 돌리는 편이 빠를 수 있습니다. laozhang.ai는 Qwen 이미지 모델은 제공하지 않지만, 2026년 9월 25일 기준 gpt-image-2와 flux-2-pro를 호출당 $0.03, gemini-2.5-flash-image를 호출당 $0.02에 제공합니다. 지금 무료나 체험으로 쓸 수 있는 다른 이미지 API는 2026 무료 AI 이미지 생성 API: 지금 실제로 무료인 것은 무엇인가에서, 무료 티어를 계약 유형별로 나눈 비교는 무료 AI API 추천: 조건별 첫 선택과 무료 한도 비교에서 볼 수 있습니다.

안내: laozhang.ai는 이 블로그 운영팀의 자사 서비스입니다. 그 가격은 독립적인 비교가 아니라 자사 제시 가격입니다.

자주 묻는 질문

한국 계정으로 Alibaba Cloud 실명 인증을 통과할 수 있나요?

공개된 답이 없습니다. ModelScope 문서는 "실명 인증을 마친 Alibaba Cloud 계정 연결"을 요구할 뿐, 대상 국가, 신분 서류, 중국 사이트와 국제 사이트 계정 중 무엇이 인정되는지는 밝히지 않습니다. Alibaba Cloud 계정의 인증 화면에서 직접 진행해 보는 것이 유일한 확인 방법이고, 통과하지 못하면 데모, 로컬 실행, 유료 서드파티 중에서 골라야 합니다.

누끼처럼 투명 배경 PNG도 무료 API로 받을 수 있나요?

Qwen-Image-2.1 모델 자체는 알파 채널이 있는 투명 이미지를 만들 수 있고, 모델 카드에도 투명 배경용 프롬프트 형식이 실려 있습니다. 하지만 ModelScope API-Inference에서 투명 PNG가 그대로 돌아오는지는 문서에 없습니다. 위 스크립트처럼 PNG로 저장하면 알파가 있을 경우 그대로 남으니 결과 파일로 확인할 수 있습니다. 투명 배경이 반드시 필요하다면 로컬 실행이나 투명 배경 옵션을 명시한 유료 API를 쓰는 편이 안전합니다. 다른 모델로 사진 배경을 지우는 방법은 이미지 배경 투명하게 만들기: 방법 고르기와 투명 PNG 확인을 참고하세요.

하루 250회보다 더 많이, 혹은 더 빠르게 호출하려면요?

무료 API-Inference의 범위를 벗어나는 요구입니다. ModelScope는 높은 동시 처리와 큰 호출량이 필요하면 API-Provider 기능으로 외부 API 제공자를 연결해 쓰라고 안내하고, 상업적 수요에는 상업 플랫폼 API를 권합니다. 크레딧 규정은 남용이 확인되면 계정을 동결할 수 있다고 밝히고 있으므로, 편법으로 크레딧을 늘리는 방식은 피하는 것이 좋습니다.