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slug: fashn
primaryCtaHref: 'https://platform.genlook.app'
secondaryCtaHref: /docs/tryon-api/introduction
competitorName: FASHN
title: 'Genlook vs. FASHN: Virtual Try-On APIs im Vergleich'
description: >-
  FASHN ist eine Bild-Suite mit Credits. Genlook ist eine reine Try-On-API: ein
  Fixpreis, jeder Produkttyp. Geschwindigkeit und Umfang im Vergleich.
keywords:
  - Genlook vs FASHN
  - FASHN Alternative
  - Virtual Try On API
  - Virtual Try On API Vergleich
  - Fashion AI API
eyebrow: FASHN Alternative
h1: Genlook vs. FASHN
tldr: >-
  FASHN ist eine Fashion-Bild-Suite mit Try-On, Model-Swaps, Videobearbeitung
  und variablen Kosten. Genlook ist eine Try-On-API mit Fixpreis, berechenbarer
  Dauer und jedem Produkttyp für alle Anwendungen. Hier sind die Details.
primaryCtaText: API-Keys sichern
secondaryCtaText: Docs lesen →
noindex: false
canonicalPath: /de/developers/vs/fashn
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<Verdict label="01 — Das kurze Urteil" title="Eine Studio-Suite oder eine Try-On-Engine." description="Beide sind kommerzielle Self-Service-APIs mit echten Modellen dahinter. FASHN deckt viele Fashion-Bilder ab, Genlook fokussiert sich komplett auf Try-On.">
  <VerdictColumn name="FASHN" bestFor="Für Fashion-Bilder gebaut">
    <Point type="pro">Neun Endpunkte: Try-On, Model Create und Swap, Editing, Video</Point>
    <Point type="pro">Bis zu 4K-Output bei Try-On Max, offene v1.5 Weights</Point>
    <Point type="con">Credit-Matrix: Kosten variieren nach Modus und Auflösung, 1 bis 5 Credits pro Bild</Point>
    <Point type="con">Latenz schwankt zwischen 5s und 120s je nach Modell und Modus</Point>
    <Point type="con">Keine kostenlosen API-Credits; mindestens 7,50 $ Kauf</Point>
  </VerdictColumn>
  <VerdictColumn name="Genlook" bestFor="Für Try-On, jede Nutzung">
    <Point type="pro">Ein Preis: 0,08 $ pro Try-On, 0,065 $ ab 3.000+ Credits</Point>
    <Point type="pro">9,3s mediane Generierungszeit, Webhooks oder Polling</Point>
    <Point type="pro">Jeder Produkttyp über einen Endpunkt: Kleidung, Schuhe, Brillen, Schmuck, Perücken</Point>
    <Point type="pro">5 kostenlose Credits bei Anmeldung, Self-Service-Keys</Point>
  </VerdictColumn>
</Verdict>

<ComparisonTable label="02 — Feature für Feature" title="Wo jede API steht." subtitle="Geprüft anhand der öffentlichen Dokumentationen und Preisseiten beider Plattformen.">
  <Row feature="Try-On Preis" desc="Kosten pro generiertem Bild" genlook="0,08 $ fix, 0,065 $ ab 3.000+ Credits" competitor="0,075 $ Basis; 1 bis 5 Credits nach Modus und Auflösung bei Try-On Max" equal />
  <Row feature="Geschwindigkeit" desc="Zeit bis zum Ergebnis" genlook="9,3s Median, konsistent" competitor="5-17s bei v1.6, 20-120s bei Try-On Max" highlightGenlook />
  <Row feature="Kostenloser Start" desc="Probieren vor dem Bezahlen" genlook="5 kostenlose Credits, Self-Service" competitor="Keine freien API-Credits, 7,50 $ Minimum" highlightGenlook />
  <Row feature="Umfang" desc="Was die Plattform leistet" genlook="Virtual Try-On, von Anfang bis Ende" competitor="Try-On plus Model Swap, Editing, Video" />
  <Row feature="Produkttypen" desc="Was anprobiert werden kann" genlook="Jeder Produkttyp, ein Endpunkt" competitor="Kleidung; Schuhe, Hüte, Schmuck über Try-On Max" highlightGenlook />
  <Row feature="Endnutzerdaten" desc="Lebenszyklus nach der Generierung" genlook="Nutzerakten, Lösch-API, Auto-Verfall von Bildern" competitor="Nur Generierung, Inputs werden nach 72h gelöscht" highlightGenlook />
  <Row feature="Produktanalysen" desc="Wissen, was funktioniert" genlook="Try-On Statistiken-Endpunkt pro Produkt" competitor="Nicht angeboten" highlightGenlook />
  <Row feature="Integration" desc="Wie du dich verbindest" genlook="Zwei-Call-REST-Flow, SDK, MCP-Konnektor" competitor="REST plus TypeScript und Python SDKs" equal />
</ComparisonTable>

<ExamplesGallery title="Der Teil, den man auf dem Papier nicht vergleichen kann." note="Vier Generierungen der Genlook-Engine auf echten Produktfotos.">
  <ExampleItem example="dresses-cocktail-mini-dress--freya" title="Cocktail Minikleid" href="/de/for/dresses" />
  <ExampleItem example="streetwear-oversized-hoodie--leo" title="Oversized Hoodie" href="/de/for/streetwear" />
  <ExampleItem example="denim-high-rise-straight-jeans--nadia" title="High-Waist Jeans" href="/de/for/denim" />
  <ExampleItem example="outerwear-trench-coat--freya" title="Klassischer Trenchcoat" href="/de/for/outerwear" />
</ExamplesGallery>

<ProseSection label="03 — Der wahre Unterschied" title="Wofür jede API optimiert ist">
FASHN hat sich seinen Platz im Fashion-AI-Stack verdient. Es trainiert eigene Modelle, veröffentlicht die Weights von v1.5 offen, spiegelt seine Endpunkte auf fal.ai und mehrere AI-Produkte (einschließlich Try-On-Apps) laufen darauf. Wenn du ein kreatives Tool entwickelst, das Fashion-Bilder, On-Model-Fotos, Bearbeitungen oder Videos generiert, ist die Suite mit neun Endpunkten das komplettere Kit und Try-On Max pusht den Output auf bis zu 4K.

Der Preis dieser Flexibilität ist, dass jeder Regler von dir gesteuert werden muss. Das Pricing ist eine Matrix: 1 bis 5 Credits pro Bild, je nach Modus und Auflösung, wobei die Latenz von 5 Sekunden bei schnellen Einstellungen bis zu zwei Minuten bei 4K-Qualität reicht. Es gibt keine kostenlosen API-Credits und Inputs verschwinden nach 72 Stunden, weil die Aufgabe des Produkts mit dem Bild endet.

### Wie Genlook das handhabt

Genlook ist eine reine Try-On-API und Try-On ist die einzige Aufgabe. Jede Generierung kostet dieselben 0,08 $ (sinkt auf 0,065 $ ab 3.000 Credits), dauert im Median 9,3 Sekunden und verarbeitet jeden Produkttyp über einen einzigen Endpunkt – Kleidung, Schuhe, Brillen, Schmuck, Perücken, ohne Entscheidungen zu Modus oder Auflösung. Drumherum gibt es das, was Produktionsintegrationen ohnehin brauchen, egal was du baust: Endnutzerakten mit einem Lösch-Endpunkt für Datenschutzanfragen, automatisch verfallende Bilder, Try-On-Statistiken pro Produkt, Webhooks und ein MCP-Konnektor, damit Try-On auch über AI-Assistenten funktioniert. Du startest mit 5 kostenlosen Credits und zwei REST-Calls.

Wenn du ein Fashion-Content-Studio aufbaust, passt die Suite von FASHN. Wenn du nur Try-On an sich brauchst, in einem Storefront, einer Consumer-App, einem Kiosk oder einem Agenten, dann macht Genlook genau das.
</ProseSection>

<FeatureGrid label="04 — In der Praxis" title="Wofür die Genlook-API abgestimmt ist.">
  <Feature title="Ein Preis, keine Matrix" description="0,08 $ pro Try-On, 0,065 $ ab 3.000+ Credits. Keine Modus- oder Auflösungs-Tiers und Credits verfallen nie." />
  <Feature title="Berechenbare Geschwindigkeit" description="9,3s Median pro Generierung, asynchron mit Webhooks oder Polling. Kein Qualitätsregler, der Geschwindigkeit gegen Output tauscht." />
  <Feature title="Jeder Produkttyp" description="Kleidung, Schuhe, Brillen, Schmuck, Hüte, Perücken: Ein Endpunkt deckt alles ab, ohne dass ein Kategorie-Parameter falsch gesetzt werden kann." />
  <Feature title="Datenlebenszyklus inklusive" description="Endnutzerakten, Try-On-Statistiken pro Produkt, ein Lösch-Endpunkt für Datenschutzanfragen, automatisch verfallende Bilder." />
</FeatureGrid>

<Steps label="05 — Erste Schritte" title="Zwei Aufrufe bis zum ersten Try-On.">
  <Step number="1" title="Erstelle einen Key" description="Self-Service unter platform.genlook.app. Neue Konten starten mit 5 kostenlosen Credits." />
  <Step number="2" title="Hochladen und generieren" description="POST für das Personenfoto, POST für das Try-On. Polling für das Ergebnis oder Empfang per Webhook." />
  <Step number="3" title="Live gehen" description="Credits ab 0,08 $, 0,065 $ bei Volumen. Baust du etwas Neues? Das Startup-Programm fügt kostenlose Credits hinzu." />
</Steps>

<Faq label="06 — FAQ" title="Fragen, beantwortet.">
  <FaqItem question="Wie lassen sich die Preise tatsächlich vergleichen?">
Auf dem Listenpreis sind sie nah beieinander: FASHNs Standard-Try-On liegt bei 0,075 $ und Genlooks bei 0,08 $, was über 3.000 Credits auf 0,065 $ fällt. Der Unterschied ist die Struktur. FASHNs neueres Try-On Max berechnet 1 bis 5 Credits pro Bild je nach Modus und Auflösung, die Kosten pro Bild variieren also; Genlook berechnet für jede Generierung dasselbe und Credits verfallen nie.
  </FaqItem>
  <FaqItem question="Bietet Genlook Model-Swaps, Editing oder Video wie FASHN?">
Nein. FASHN ist eine Fashion-Bild-Suite und diese Endpunkte sind für Content-Pipelines sehr nützlich. Genlook macht genau eine Sache: Virtual Try-On, und baut alles darum herum, dies gut zu machen – jeder Produkttyp, stabile Latenz, Nutzerakten und Datenschutz-Tools.
  </FaqItem>
  <FaqItem question="Können beide APIs kommerziell genutzt werden?">
Ja. FASHN gibt an, dass die API-Outputs kommerziell nutzbar sind, und Genlook ist von Anfang bis Ende ein kommerzieller Service. Dies sollte bei der Evaluierung von Try-On-APIs immer geprüft werden; einige beliebte Open-Source-Try-On-Modelle sind nur für Forschungszwecke lizenziert.
  </FaqItem>
  <FaqItem question="Kann ich Genlook testen, ohne zu bezahlen?">
Ja. Self-Service-Konten starten mit 5 kostenlosen Credits, genug, um den Zwei-Call-Quickstart mit eigenen Produktfotos durchzuführen. Kein Sales-Call, kein Mindestkauf.
  </FaqItem>
  <FaqItem question="Welches liefert bessere Ergebnisse?">
Führe beide mit deinem eigenen Katalog aus; das ist der einzige Vergleich, der zählt. Die Genlook-Galerie oben zeigt unbearbeitete Generierungen von echten Produktfotos, und die kostenlosen Credits decken einen direkten Test ab.
  </FaqItem>
</Faq>

<CtaBlock
  title="Baue Try-On in dein Produkt ein."
  description="Self-Service-Keys, fünf kostenlose Credits und zwei API-Aufrufe bis zu deiner ersten Generierung."
  primaryText="API-Keys sichern"
  primaryHref="https://platform.genlook.app"
  secondaryText="Docs lesen"
  secondaryHref="/docs/tryon-api/introduction"
/>