Бесплатный API Qwen-Image-2.1 в ModelScope: доступ, лимит и код

Бесплатный API у Qwen-Image-2.1 есть, и он официальный: это ModelScope API-Inference, сервис платформы ModelScope от Alibaba. Модель вызывается по идентификатору Qwen/Qwen-Image-2.1, запрос асинхронный — отправили задачу, получили task_id, опрашиваете статус, скачиваете картинку.

Главное условие — не оплата, а доступ. Аккаунт ModelScope должен быть привязан к аккаунту Alibaba Cloud, прошедшему проверку личности (real-name verification); без этого API не работает. По состоянию на 25 сентября 2026 года один вызов 2.1 списывает 1 кредит ModelScope, а привязанный аккаунт получает за ежедневный вход 250 краткосрочных кредитов. Отсюда потолок — около 250 вызовов в день плюс долгосрочный остаток на балансе, но это верхняя граница, а не гарантированная квота. И ещё одно ограничение: бесплатный API по правилам ModelScope некоммерческий.

Если проверку личности пройти не получается или нужна коммерция, бесплатный API вам не подходит — варианты для этих случаев собраны в конце.

Какие API есть у Qwen-Image-2.1 и какой из них бесплатный

Qwen-Image-2.1 вышла 20 сентября 2026 года с открытыми весами, и с тех пор «API для 2.1» означает несколько разных вещей. Утверждение «у 2.1 нет API» и раньше было верно только для платного облака Alibaba, а теперь устарело и там. Когда статья писалась, в официальном списке моделей Alibaba Cloud Model Studio (страница обновлена 22 сентября 2026 года) были qwen-image-3.0-pro, 3.0, 2.0-pro, 2.0 и более ранние, а 2.1 не было. С 9 октября 2026 года Model Studio продаёт два варианта 2.1 — qwen-image-2.1-turbo и qwen-image-2.1-pro — как платные API с оплатой за каждое изображение. Базовую модель Qwen/Qwen-Image-2.1, о которой эта статья, бесплатно можно вызвать только в ModelScope: бесплатный официальный вызов существует, просто на другой площадке.

Данные в таблице — по состоянию на 25 сентября 2026 года, строка Model Studio — на 26 октября 2026 года. Отдельно про Qwen Chat: в официальном README модели чат не упоминается, и в любом случае чат — это интерфейс, а не API для вашего кода.

Дальше речь о первом пути: он единственный одновременно бесплатный, официальный и программный.

Кто может пользоваться: привязка Alibaba Cloud и проверка личности

Документация ModelScope формулирует условие прямо: бесплатный API работает на вычислительных ресурсах Alibaba Cloud, поэтому аккаунт ModelScope сначала нужно привязать к аккаунту Alibaba Cloud, а тот, «чтобы предотвратить злоупотребления», должен пройти проверку личности. Отдельно для расходования кредитов нужен заполненный профиль с подтверждённым email.

Чего в документации нет — это списка стран, типов аккаунтов Alibaba Cloud (китайский сайт или международный) и документов, с которыми проверка проходит. Поэтому честный ответ на вопрос «работает ли это из России» — неизвестно заранее: запрета в правилах нет, но и обещания тоже. Практический порядок такой: сначала зарегистрируйтесь в ModelScope, привяжите Alibaba Cloud и попробуйте пройти проверку личности, и только потом пишите код. Если проверка не проходит, дальнейшие шаги с токеном бессмысленны — переходите к альтернативам в конце.

Здесь же ответ на частый вопрос «как получить API-ключ Qwen». Для Qwen-Image-2.1 нужен токен доступа ModelScope (Access Token), а не API-ключ Alibaba Cloud Model Studio (DashScope). Это разные системы: ключ Model Studio открывает платные модели Qwen в облаке Alibaba — с 9 октября 2026 года среди них есть платные qwen-image-2.1-turbo и qwen-image-2.1-pro, — а токен ModelScope открывает бесплатный API-Inference с базовой 2.1. Друг друга они не заменяют.

Сколько генераций в день: кредиты ModelScope и потолок

Бесплатный API расплачивается кредитами ModelScope — в китайском интерфейсе они называются 魔粒, в английской документации Magicube, а в окне с кодом на международном сайте — grain. Дальше просто «кредиты».

Правила начисления, по состоянию на 25 сентября 2026 года:

• ежедневный вход после регистрации — 200 краткосрочных кредитов;
• привязка аккаунта Alibaba Cloud — ещё 50 краткосрочных кредитов при каждом ежедневном входе;
• краткосрочные кредиты живут 24 часа, долгосрочные — 90 дней, отсчёт идёт с момента начисления, и первыми списываются те, что сгорят раньше;
• есть разовые долгосрочные бонусы, например 50 кредитов за подтверждённый email.

Списание за вызов API зависит от класса модели: 0,5 кредита для лёгких, 1 для основных и 2 для флагманских. Для Qwen-Image-2.1 панель на странице модели показывает «1 кредит за вызов» — и на modelscope.cn, и на modelscope.ai.

Отсюда расчёт потолка. Привязка Alibaba Cloud для API обязательна, значит, рабочий аккаунт получает в день 200 + 50 = 250 краткосрочных кредитов. При цене 1 кредит за вызов это 250 ÷ 1 = до 250 вызовов Qwen-Image-2.1 в сутки, плюс то, что лежит на долгосрочном балансе.

На схеме написано, что точное число изображений заранее определить нельзя. Это было верно, пока списание для 2.1 не показывалось в панели модели; теперь цена вызова известна, и потолок считается. Но именно потолок, а не обещание, по четырём причинам:

1. Баланс общий. Из тех же кредитов оплачиваются кнопка «Generate Now» (веб-генерация) на странице модели, вызовы других моделей и обучение. Каждая картинка, сделанная в браузере, уменьшает дневной запас для API.
2. Параллельность ограничивается динамически. По правилам ModelScope допустимая частота вызовов меняется в зависимости от нагрузки на платформу; заявленная цель — чтобы нормально работал хотя бы один поток.
3. Краткосрочные кредиты не копятся. Не использовали 250 кредитов сегодня — завтра их не будет.
4. Правила могут меняться. ModelScope прямо оставляет за собой право обновлять правила, а старые модели со временем убирает из API-Inference. Перед большими прогонами загляните в панель API-Inference на странице модели: там указано текущее списание.

За задачи, которые завершились ошибкой по вине системы, кредиты по правилам ModelScope возвращаются полностью; за отменённую вами задачу генерации — тоже. Это не значит, что любые неудачи бесплатны: о задачах, отклонённых, например, из-за содержания промпта, правило ничего не говорит. Фиксированного дневного числа вызовов на модель в текущих правилах нет — лимит задаёт только баланс кредитов и динамическое ограничение частоты.

Токен и адрес: modelscope.ai или modelscope.cn

У ModelScope два сайта с одинаковой панелью API-Inference для этой модели, и у каждого свой адрес API:

Для читателя за пределами Китая естественная точка входа — modelscope.ai. Правило одно: токен и base_url берите с одного и того же сайта. Работает ли токен с .cn на адресе .ai и наоборот, в документации не сказано, и лишняя переменная при отладке вам не нужна.

Токен храните в переменной окружения, а не в коде:

export MODELSCOPE_TOKEN="ваш_токен_modelscope"
# для сайта modelscope.cn раскомментируйте:
# export MODELSCOPE_BASE_URL="https://api-inference.modelscope.cn/"

Первый вызов: отправка, опрос, скачивание

Запрос асинхронный: сервер сразу возвращает task_id, а картинка появляется позже. Принятая задача ещё не означает готового изображения — его нужно дождаться.

Код ниже построен на официальном примере со страницы модели (по состоянию на 25 сентября 2026 года): тот же адрес, те же заголовки X-ModelScope-Async-Mode: true при отправке и X-ModelScope-Task-Type: image_generation при опросе, тот же интервал в 5 секунд. Четыре изменения добавлены для надёжности, в официальном примере их нет: токен читается из переменной окружения, у каждого HTTP-запроса есть таймаут, у опроса есть общий дедлайн, а результат сохраняется в PNG вместо JPEG. Ответы сервера описаны по документации и официальному примеру, а не по журналу реального запуска.

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"]

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


def read_json(resp: requests.Response) -> dict:
    """Возвращает JSON или останавливается с кодом и телом ответа."""
    if not resp.ok:
        raise SystemExit(f"HTTP {resp.status_code}: {resp.text[:500]}")
    return resp.json()


# 1. Отправка задачи: только модель и промпт
submit = requests.post(
    f"{BASE_URL}v1/images/generations",
    headers={**HEADERS, "X-ModelScope-Async-Mode": "true"},
    json={
        "model": "Qwen/Qwen-Image-2.1",
        "prompt": "A red fox reading a newspaper on a snowy park bench, watercolor",
    },
    timeout=30,
)
task_id = read_json(submit)["task_id"]
print("task_id:", task_id)

# 2. Опрос каждые 5 секунд, не дольше 5 минут
deadline = time.time() + 300
while True:
    poll = requests.get(
        f"{BASE_URL}v1/tasks/{task_id}",
        headers={**HEADERS, "X-ModelScope-Task-Type": "image_generation"},
        timeout=30,
    )
    data = read_json(poll)
    status = data.get("task_status")
    if status == "SUCCEED":
        break
    if status == "FAILED":
        raise SystemExit(f"Задача завершилась со статусом FAILED: {data}")
    if time.time() > deadline:
        raise SystemExit(f"Нет результата за 5 минут, последний статус: {status}")
    time.sleep(5)

# 3. Скачивание первой картинки
image_resp = requests.get(data["output_images"][0], timeout=60)
image_resp.raise_for_status()
Image.open(BytesIO(image_resp.content)).save("result.png")
print("Сохранено: result.png")

Зависимости ставятся одной командой: pip install requests pillow. Обратите внимание на косую черту в конце base_url — пути v1/... приклеиваются к нему напрямую.

Несколько вещей, которые стоит знать до экспериментов:

• Первый запрос — только model и prompt. Общая документация AIGC в ModelScope перечисляет необязательные поля negative_prompt, size, seed, steps, guidance, image_url и loras, но это описание для всех моделей генерации. Диапазон размеров там указан для прежней Qwen-Image (от 64×64 до 1664×1664), а не для 2.1, и учитывает ли 2.1 эти параметры через API, не описано. Добавляйте их по одному после первого успешного вызова — так сразу видно, какой из них сломал запрос.
• LoRA. Официальный пример допускает до шести LoRA с весами, дающими в сумме 1,0. Но LoRA, обученные для прежней Qwen-Image на 20 млрд параметров, к 2.1 не подходят, а совместимые с 2.1 LoRA в API-Inference пока не описаны.
• Язык промпта. В документации ModelScope сказано, что большинство моделей лучше понимают промпты на английском.
• PNG вместо JPEG. Локально Qwen-Image-2.1 умеет генерировать изображения с прозрачным фоном (RGBA). Вернёт ли альфа-канал API-Inference, в документации не сказано; сохранение в PNG просто не выбрасывает прозрачность, если она пришла. Если прозрачный фон нужен гарантированно, надёжнее отдельный шаг — например, убрать фон с готового изображения другой моделью.

Где сломалось: разбор по симптомам

Цикл из трёх шагов удобен тем, что по месту остановки видно, где искать причину.

Точные формулировки ошибок ModelScope в документации не приведены, поэтому функция read_json в коде выше печатает код ответа и начало тела — по этому тексту и определяйте строку таблицы.

Про FAILED отдельно. Облачные API Alibaba для изображений (например, Model Studio) проверяют промпты и результаты на допустимость, но какие фильтры стоят у Qwen-Image-2.1 в API-Inference, не опубликовано. Если задача падает только на определённых темах, вероятнее всего, дело в модерации, а не в коде. Чем фильтры хостинга отличаются от локального запуска и какие правовые рамки остаются в силе, разобрано в статье «Qwen-Image-2.1 без цензуры: где фильтр, лицензия и закон».

Если проверка личности не проходит или нужна коммерция

Выбор здесь определяют два вопроса: можете ли вы пройти проверку личности Alibaba Cloud и нужен ли вам результат для коммерции.

Проверка проходит, проект некоммерческий — бесплатный API ModelScope, описанный выше. Это единственный вариант, где есть и официальная инфраструктура, и программный доступ без оплаты.

Проверка не проходит, нужно просто попробовать модель из кода — официальное демо Qwen на Hugging Face. У Space Qwen/Qwen-Image-2.1 открыт Gradio API, и для анонимного вызова аккаунт не нужен (свои ограничения для анонимных пользователей Hugging Face может вводить):

# pip install gradio_client
from gradio_client import Client

client = Client("Qwen/Qwen-Image-2.1")
result = client.predict(
    input_images=[],
    original_prompt="A red fox reading a newspaper on a snowy park bench, watercolor",
    api_name="/generate_with_enhance",
)
image, seed, rewritten_prompt = result
print(image, seed, rewritten_prompt)

Эндпоинт /generate_with_enhance по умолчанию расширяет промпт (enable_extend=True) и возвращает изображение, seed и переписанный промпт. Это демо: квоты и SLA у него не опубликованы, оно может стоять в очереди, временно отключаться или менять интерфейс. Для прототипа подходит, для сервиса — нет.

Проверка не проходит, нужна стабильная бесплатная генерация — запуск на своём железе. Веса скачиваются бесплатно, аккаунт Alibaba не нужен; ограничение — видеопамять. Какие файлы брать под 8–24 ГБ и под Mac, разобрано в статье «Qwen-Image-2.1 локально: какие файлы качать под 8–24 ГБ и Mac».

Нужен платный API без привязки Alibaba — сторонние сервисы. Kie продаёт Qwen-Image-2.1 по цене ≈ $0,02 за изображение 1K и ≈ $0,04 за 2K (по данным самого Kie на 25 сентября 2026 года); у сервиса тоже асинхронная схема с taskId, а в параметрах есть прозрачный фон. Доступ к 2.1 предлагают и другие площадки — например, Muapi с оплатой за генерацию и RunComfy. Сверяйте версию модели: сервисы с доступом «из России без VPN и оплатой российскими картами», например gen-api.ru, продают API Qwen Image 2 — предыдущего поколения, а не 2.1.

Нужна коммерция — ни один из бесплатных путей не подходит, и тут легко перепутать три разные вещи:

1. Бесплатный вызов. API-Inference по правилам ModelScope — некоммерческий продукт, не предназначенный для нагрузки с требованиями к SLA; для коммерции ModelScope сам советует API коммерческих платформ.
2. Право использовать модель. Веса 2.1 распространяются под Qwen Research License: без отдельного соглашения — только исследования и оценка. Коммерческую лицензию Qwen предлагает запрашивать по адресу model-business@notice.qwencloud.com. Метка «Commercial use» на странице стороннего сервиса не показывает, есть ли у него такое соглашение.
3. Права на картинку. В тексте лицензии нет отдельного пункта о сгенерированных изображениях. Это вопрос к юристу, а не к выбору API.

Если сама Qwen не принципиальна, а нужен платный API изображений для коммерческого продукта, смотрите на другие модели. Например, в каталоге laozhang.ai Qwen-моделей для изображений нет, зато есть gpt-image-2 и flux-2-pro по $0,03 за вызов (по состоянию на 25 сентября 2026 года). Шире картина бесплатных и пробных вариантов — в обзорах «Бесплатный API для генерации изображений ИИ в 2026: что действительно бесплатно» и «Бесплатный AI API: какой выбрать и что доступно из России».

Примечание: laozhang.ai — наш собственный сервис; его цены — наши тарифы, а не независимое сравнение.

Частые вопросы

Работает ли бесплатный API Qwen-Image-2.1 из России?

Официального списка стран у ModelScope нет. Барьер не в оплате, а в проверке личности аккаунта Alibaba Cloud: если она проходит, других ограничений по стране в правилах API-Inference не указано; если нет — используйте демо на Hugging Face, локальный запуск или платный сторонний сервис.

Где взять API-ключ для Qwen-Image-2.1?

На странице токена того сайта ModelScope, где вы зарегистрированы: modelscope.ai/my/myaccesstoken или modelscope.cn/my/myaccesstoken. API-ключ Alibaba Cloud Model Studio (DashScope) для бесплатной базовой модели не подходит: он нужен для платных qwen-image-2.1-turbo и qwen-image-2.1-pro, которые Model Studio продаёт с 9 октября 2026 года.

Сколько картинок в день можно сгенерировать бесплатно?

До 250 вызовов в сутки из ежедневных кредитов привязанного аккаунта плюс долгосрочный остаток, если вызов по-прежнему стоит 1 кредит. Веб-генерация на сайте и другие модели тратят тот же баланс, а частота вызовов ограничивается динамически.

Есть ли Qwen-Image-2.1 в Qwen Chat?

В официальном README модели Qwen Chat не упоминается. Для вызова из кода чат в любом случае не подходит: программный бесплатный доступ к 2.1 дают ModelScope API-Inference и демо на Hugging Face.