Wan 2.7 API
Alibaba WAN 2.7 – kohärentes filmisches Video mit scharfen Details, stabiler Bewegung und starker Befolgung von Anweisungen. Eigene Endpunkte für Text-to-Video, Image-to-Video, Reference-to-Video, Video-Edit und Video-Extend sowie Varianten für Bildbearbeitung und Text-to-Image in derselben Familie.
Videoausgabe in 720p (Standard) oder 1080p. Bildbearbeitung über die Basisvariante Edit oder die Pro-Variante (Ausgabe bis 2K). Text-to-Image als Basisvariante oder als Pro-Variante (bis 4K mit Thinking-Modus). Image-to-Video unterstützt die Steuerung von erstem und letztem Bild; Video-Extend unterstützt letztes Bild und Audio.
Überblick
Über Wan 2.7 API
Was Wan 2.7 leistet, wie es in die Modellpalette von Alibaba passt und warum Teams darauf zurückgreifen.
Wan 2.7 ist ein Modell von Alibaba für Videogenerierung, verfügbar über die WaveSpeedAI-REST-API. Alibaba WAN 2.7 – kohärentes filmisches Video mit scharfen Details, stabiler Bewegung und starker Befolgung von Anweisungen. Eigene Endpunkte für Text-to-Video, Image-to-Video, Reference-to-Video, Video-Edit und Video-Extend sowie Varianten für Bildbearbeitung und Text-to-Image in derselben Familie.
Videoausgabe in 720p (Standard) oder 1080p. Bildbearbeitung über die Basisvariante Edit oder die Pro-Variante (Ausgabe bis 2K). Text-to-Image als Basisvariante oder als Pro-Variante (bis 4K mit Thinking-Modus). Image-to-Video unterstützt die Steuerung von erstem und letztem Bild; Video-Extend unterstützt letztes Bild und Audio.
Die Familie Wan 2.7 auf WaveSpeedAI umfasst 10 REST-Endpunkte für die Workflows Text-To-Image, Video-Extend, Reference-To-Video, Text-To-Video, Video-To-Video, Image-To-Image, Image-To-Video. Jede Variante hat eigene Preise, Parameter und Beispielausgaben – wählen Sie die, die zu Ihrer Eingabemodalität und Ihren Produktionsanforderungen passt, oder rufen Sie mit demselben API-Schlüssel mehrere auf, um mehrstufige Pipelines zu bauen.
Nutzen Sie Wan 2.7 mit demselben API-Schlüssel, demselben Abrechnungskonto und denselben Rate Limits wie die über 1.000 weiteren KI-Modelle auf WaveSpeedAI. Keine separate Einrichtung bei Anbietern, keine SDKs pro Anbieter, keine Rate Limits pro Anbieter – eine Integration deckt alles ab, von Text-zu-Bild und Text-zu-Video über Audiosynthese, 3D-Generierung und Hochskalierung bis zur Bearbeitung.
Endpunkte
Alle Wan 2.7-API-Endpunkte
10 Wan 2.7-Endpunkte jetzt auf WaveSpeedAI verfügbar – wählen Sie die Variante, die zu Ihrem Workflow passt.
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Wan 2.7 Text To Image
WAN 2.7 Text-to-Image generates high-quality images from text prompts with thinking mode for enhanced image quality. Ready-to-use REST inference API, best performance, no coldstarts, affordable pricing.
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Wan 2.7 Text To Image Pro
WAN 2.7 Text-to-Image Pro generates high-quality images up to 4K from text prompts with thinking mode for enhanced image quality. Ready-to-use REST inference API, best performance, no coldstarts, affordable pricing.
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Wan 2.7 Video Extend
WAN 2.7 Video Extend extends existing videos with optional last frame control and audio support, supporting 720p/1080p output. Ready-to-use REST inference API, best performance, no cold starts, affordable pricing.
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Wan 2.7 Reference To Video
WAN 2.7 Reference-to-Video turns character, prop, or scene references from images or videos into new video shots with preserved identity, style, and layout plus smooth, coherent motion. Ready-to-use REST inference API, best performance, no cold starts, affordable pricing.
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Wan 2.7 Text To Video
WAN 2.7 Text-to-Video turns plain prompts into coherent, cinematic clips with crisp detail, stable motion, and strong instruction-following—great for ads, explainers, and social posts. Ready-to-use REST inference API, best performance, no cold starts, affordable pricing.
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Wan 2.7 Video Edit
WAN 2.7 Video Edit performs prompt-driven video editing with multi-image reference support, supporting 720p/1080p output. Ready-to-use REST inference API, best performance, no coldstarts, affordable pricing.
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Wan 2.7 Image Edit
WAN 2.7 Image Edit performs prompt-driven image editing with support for multiple-image references. Ready-to-use REST inference API, best performance, no coldstarts, affordable pricing.
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Wan 2.7 Image To Video
WAN 2.7 converts images into videos (720p/1080p) with optional audio, supporting first and last frame control. Ready-to-use REST inference API, best performance, no cold starts, affordable pricing.
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Wan 2.7 Image To Video Pro
Wan 2.7 Image to Video Pro is a fast AI image-to-video generation model that converts images into premium-quality videos with superior motion dynamics, enhanced visual fidelity, and professional cinematic output. Ready-to-use REST inference API for product videos, advertising creatives, cinematic clips, social media content, character animation, visual storytelling, and professional image-to-video workflows with simple integration, no coldstarts, and affordable pricing.
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Wan 2.7 Image Edit Pro
WAN 2.7 Image Edit Pro performs prompt-driven image editing with multi-image reference support and up to 2K output. Ready-to-use REST inference API, best performance, no coldstarts, affordable pricing.
Beispiele
Wan 2.7 in Aktion
Echte Ausgaben der Wan 2.7-API. Fahren Sie über ein Video für eine Vorschau und klicken Sie, um den Viewer in voller Größe zu öffnen.
Anleitung
So verwenden Sie die Wan 2.7-API
Vier Schritte von der Registrierung bis zur fertigen Generierung. Vollständige Beispiele in Python, Node.js und cURL finden Sie unten im Abschnitt „API“.
- 01
API-Schlüssel holen
Registrieren Sie ein WaveSpeedAI-Konto und kopieren Sie Ihren API-Schlüssel aus dem Dashboard. Neue Konten erhalten kostenlose Start-Credits – genug, um den Playground einige Dutzend Mal zu nutzen, bevor die Abrechnung beginnt.
- 02
Prediction senden
Senden Sie Ihre Eingabe als JSON per POST an https://api.wavespeed.ai/api/v3/alibaba/wan-2.7/text-to-video. Der Endpunkt gibt sofort eine Prediction-ID zurück – Generierungen laufen asynchron, sodass Sie während der Inferenz keine Verbindung offen halten.
- 03
Auf Abschluss prüfen
GET https://api.wavespeed.ai/api/v3/predictions/{request_id}/result. Geben Sie bei „completed“ die Ausgaben zurück; brechen Sie bei „failed“, „cancelled“, „timeout“ oder „deleted“ mit einem Fehler ab; fragen Sie bei allen anderen Status weiter ab.
- 04
Ausgabe-URL lesen
Sobald der Status „completed“ ist, lesen Sie die URL aus data.outputs[0]. Die URL verweist auf Ihre generierten Medien im WaveSpeedAI-CDN – Bild, Video, Audio oder 3D-Datei, je nach aufgerufener Variante von Wan 2.7.
Anwendungsfälle
Was Sie mit Wan 2.7 bauen können
Gängige Workflows, für die Entwickler und Kreative die Wan 2.7-API nutzen.
Text-to-Video mit starker Befolgung von Anweisungen
alibaba/wan-2.7/text-to-video macht aus einfachen Prompts kohärente filmische Clips. Katalogbeschreibung: „ideal für Werbung, Erklärvideos und Social Posts“. 720p als Standard, 1080p verfügbar.
Image-to-Video mit Bildsteuerung
alibaba/wan-2.7/image-to-video unterstützt die Steuerung von erstem und letztem Bild sowie optionales Audio – nützlich für Clips, bei denen die Generierung an bestimmten Standbildern beginnen UND enden soll.
Reference-to-Video für Identität
alibaba/wan-2.7/reference-to-video nutzt Referenzen für Figuren, Requisiten oder Szenen (aus Bildern oder Videos), um neue Einstellungen mit erhaltener Identität, Stil und Anordnung zu erzeugen. Flüssige, kohärente Bewegung über die gesamte Generierung.
Videobearbeitung mit mehreren Bildreferenzen
alibaba/wan-2.7/video-edit führt promptgesteuerte Bearbeitung an Eingabevideos mit Unterstützung mehrerer Bildreferenzen durch, Ausgabe in 720p/1080p. Nützlich für stilistische Neubearbeitungen und gezielte Änderungen an vorhandenem Material.
Bildbearbeitung in derselben Familie
alibaba/wan-2.7/image-edit und image-edit-pro (Ausgabe bis 2K) übernehmen promptgesteuerte Bildbearbeitung mit mehreren Bildreferenzen – dieselbe Familie wie die Video-Tools, nützlich für Pipelines von Standbild zu Video.
Text-to-Image mit Thinking-Modus
alibaba/wan-2.7/text-to-image-pro erzeugt Bilder bis 4K mit „Thinking-Modus“ für höhere Qualität. Nützlich für Standbildarbeit in derselben Wan 2.7-Familie wie Ihre Videogenerierungen.
Tipps
Tipps zum Prompting von Wan 2.7
Praktische Ratschläge für bessere Ausgaben von Wan 2.7 – abgeleitet aus Mustern, die bei Video-Modellen in Produktions-Pipelines funktionieren.
- 01
Die passende Variante für Ihre Aufgabe wählen
Wan 2.7 bietet getrennte Endpunkte für Text-to-Video, Image-to-Video, Reference-to-Video, Video-Edit, Video-Extend, Bildbearbeitung (und image-edit-pro) sowie Text-to-Image (und text-to-image-pro). Wählen Sie den Endpunkt, der zu Ihrer Eingabe passt – deutlich bessere Ausgabe, als wenn eine Variante alles können soll.
- 02
Reference-to-Video bewahrt die Identität
alibaba/wan-2.7/reference-to-video nutzt Referenzen für Figuren, Requisiten oder Szenen (aus Bildern oder Videos), um neue Einstellungen mit erhaltener Identität, Stil und Anordnung zu erzeugen. Die richtige Wahl, wenn das Ausgangsmaterial bestimmte Motive enthält, die wiedererkennbar bleiben müssen.
- 03
Image-to-Video unterstützt die Steuerung von erstem und letztem Bild
alibaba/wan-2.7/image-to-video lässt Sie erstes und letztes Bild des generierten Clips festlegen, dazu optional Audio. Nützlich, wenn Start- und Endzustand feststehen und das Modell die verbindende Bewegung füllen soll.
- 04
Video-Extend mit Steuerung von letztem Bild und Audio
alibaba/wan-2.7/video-extend verlängert ein vorhandenes Video mit optionaler Steuerung des letzten Bilds und Audio-Unterstützung, Ausgabe in 720p/1080p. Nützlich, um verlängerte Sequenzen zu verbinden, wenn Sie explizit steuern wollen, wo die Verlängerung endet.
- 05
Den „Thinking-Modus“ bei text-to-image-pro nutzen
alibaba/wan-2.7/text-to-image-pro erzeugt Bilder bis 4K mit „Thinking-Modus“ für höhere Bildqualität. Nützlich, wenn Standbildarbeit und Ihre Videogenerierungen zur Wan 2.7-Familie gehören und Sie einen einheitlichen Stil über Standbild und Bewegung wollen.
- 06
720p oder 1080p bewusst wählen
Wan 2.7 unterstützt bei den meisten Varianten sowohl 720p als auch 1080p. 720p ist der Standard und die günstigere Option; wählen Sie 1080p, wenn die Auslieferungsauflösung zählt und die zusätzlichen Details die Kosten rechtfertigen.
Preise
Wan 2.7-API-Preise
Die Abrechnung erfolgt pro Ausgabe. Der Endpreis richtet sich nach den Parametern, die Sie im Playground jeder Variante setzen (Auflösung, Dauer, Anzahl der Ausgaben, Referenzen).
| Endpunkt | Typ | Startpreis |
|---|---|---|
| alibaba/ | text-to-image | $0.03 |
| alibaba/ | text-to-image | $0.075 |
| alibaba/ | video-extend | $0.50 |
| alibaba/ | reference-to-video | $0.50 |
| alibaba/ | text-to-video | $0.50 |
| alibaba/ | video-to-video | $0.50 |
| alibaba/ | image-to-image | $0.03 |
| alibaba/ | image-to-video | $0.50 |
| alibaba/ | image-to-video | $0.60 |
| alibaba/ | image-to-image | $0.075 |
API
Die Wan 2.7-API aufrufen
Holen Sie sich unter wavespeed.ai/accesskey einen API-Schlüssel und senden Sie dann eine Prediction per REST. Der Playground erzeugt einfügefertige Beispiele für jede Kombination von Eingaben.
POSThttps://api.wavespeed.ai/api/v3/alibaba/wan-2.7/text-to-video
# 1. Submit the prediction.
SUBMIT_RESPONSE=$(curl --silent --show-error --fail-with-body \
-X POST "https://api.wavespeed.ai/api/v3/alibaba/wan-2.7/text-to-video" \
-H "Content-Type: application/json" \
-H "Authorization: Bearer $WAVESPEED_API_KEY" \
-d '{
"prompt": "A cinematic shot of a city at sunset, soft golden light",
"resolution": "720p",
"aspect_ratio": "16:9",
"duration": 5,
"enable_prompt_expansion": false
}')
TASK=$(printf '%s' "$SUBMIT_RESPONSE" | jq 'if has("data") then .data else . end')
PREDICTION_ID=$(printf '%s' "$TASK" | jq -r '.id')
if [ -z "$PREDICTION_ID" ] || [ "$PREDICTION_ID" = "null" ]; then
printf 'Submission response did not contain a prediction id
' >&2
exit 1
fi
RESULT_URL="https://api.wavespeed.ai/api/v3/predictions/$PREDICTION_ID/result"
# 2. Poll until the prediction finishes.
while true; do
RESPONSE=$(curl --silent --show-error --fail-with-body "$RESULT_URL" \
-H "Authorization: Bearer $WAVESPEED_API_KEY")
RESULT=$(printf '%s' "$RESPONSE" | jq 'if has("data") then .data else . end')
STATUS=$(printf '%s' "$RESULT" | jq -r '.status')
case "$STATUS" in
completed) printf '%s\n' "$RESULT" | jq '.outputs'; break ;;
failed|cancelled|timeout|deleted) printf '%s\n' "$RESULT" | jq . >&2; exit 1 ;;
*) sleep 2 ;;
esac
doneconst submitUrl = "https://api.wavespeed.ai/api/v3/alibaba/wan-2.7/text-to-video";
const apiKey = process.env.WAVESPEED_API_KEY;
if (!apiKey) throw new Error('Set WAVESPEED_API_KEY');
async function requestJson(url, options = {}) {
const response = await fetch(url, options);
if (!response.ok) throw new Error(await response.text());
return response.json();
}
// 1. Submit the prediction.
const body = await requestJson(submitUrl, {
method: "POST",
headers: {
"Authorization": `Bearer ${apiKey}`,
"Content-Type": "application/json",
},
body: JSON.stringify({
"prompt": "A cinematic shot of a city at sunset, soft golden light",
"resolution": "720p",
"aspect_ratio": "16:9",
"duration": 5,
"enable_prompt_expansion": false
}),
});
const task = body.data ?? body;
const resultUrl = `https://api.wavespeed.ai/api/v3/predictions/${task.id}/result`;
// 2. Poll until the prediction finishes.
while (true) {
const resultBody = await requestJson(resultUrl, {
headers: { "Authorization": `Bearer ${apiKey}` },
});
const result = resultBody.data ?? resultBody;
if (result.status === "completed") {
console.log(result.outputs);
break;
}
if (["failed", "cancelled", "timeout", "deleted"].includes(result.status)) throw new Error(JSON.stringify(result));
await new Promise(resolve => setTimeout(resolve, 2000));
}import json
import os
import time
from urllib.request import Request, urlopen
api_key = os.environ["WAVESPEED_API_KEY"]
headers = {"Authorization": f"Bearer {api_key}", "Content-Type": "application/json"}
payload = {
"prompt": "A cinematic shot of a city at sunset, soft golden light",
"resolution": "720p",
"aspect_ratio": "16:9",
"duration": 5,
"enable_prompt_expansion": False
}
def request_json(url, data=None):
request = Request(url, data=data, headers=headers, method="POST" if data else "GET")
with urlopen(request) as response:
return json.load(response)
# 1. Submit the prediction.
body = request_json("https://api.wavespeed.ai/api/v3/alibaba/wan-2.7/text-to-video", json.dumps(payload).encode())
task = body.get("data", body)
result_url = f"https://api.wavespeed.ai/api/v3/predictions/{task['id']}/result"
# 2. Poll until the prediction finishes.
while True:
result_body = request_json(result_url)
result = result_body.get("data", result_body)
status = result.get("status")
if status == "completed":
print(result.get("outputs", []))
break
if status in {"failed", "cancelled", "timeout", "deleted"}:
raise RuntimeError(result)
time.sleep(2)Vergleich
Wan 2.7 im Vergleich zu Alternativen
Wann Sie Wan 2.7 ähnlichen Modellen auf WaveSpeedAI vorziehen sollten.
Wan 2.7 vs. Seedance 2.0
Seedance 2.0 bietet natives Audio in jeder Variante (Wan 2.7 hat optionales Audio nur bei Image-to-Video und Video-Extend) und eine schnelle Turbo-Stufe. Wan 2.7 punktet mit modalitätsübergreifender Breite – Bildbearbeitung und Text-to-Image in derselben Familie.
Wan 2.7 vs. Kling 3.0
Kling 3.0 hat Pro- und 4K-Stufen plus einen Motion-Control-Endpunkt. Wan 2.7 ergänzt Varianten für Reference-to-Video, image-edit, image-edit-pro und Text-to-Image, die Kling nicht bietet.
Wan 2.7 vs. Wan 2.2
Wan 2.7 ist die neuere Architektur. Wan 2.2 (WaveSpeedAI-Varianten) bietet spezialisierte Endpunkte – Animate (120 s Charakteranimation), Speech-to-Video (10 Minuten, audiogesteuert), Fun-Control (Apache 2.0), LoRA-Trainer –, die 2.7 nicht bereitstellt.
FAQ
Wan 2.7 API — Häufig gestellte Fragen
Preise, Lizenz, Integration – häufige Fragen zur Nutzung von Wan 2.7 auf WaveSpeedAI.
Was ist die Wan 2.7-API?
Wan 2.7 ist ein Alibaba-Modell für Videogenerierung, das auf WaveSpeedAI als REST-API bereitgestellt wird. Alibaba WAN 2.7 – kohärentes filmisches Video mit scharfen Details, stabiler Bewegung und starker Befolgung von Anweisungen. Eigene Endpunkte für Text-to-Video, Image-to-Video, Reference-to-Video, Video-Edit und Video-Extend sowie Varianten für Bildbearbeitung und Text-to-Image in derselben Familie. Sie können es programmatisch aufrufen oder im oben verlinkten Playground ausprobieren.
Wie rufe ich die Wan 2.7-API auf?
Registrieren Sie ein WaveSpeedAI-Konto, kopieren Sie Ihren API-Schlüssel von /accesskey und senden Sie dann per POST an https://api.wavespeed.ai/api/v3/alibaba/wan-2.7/text-to-video Ihre Eingabe als JSON. Der Endpunkt gibt eine Prediction-ID zurück. Fragen Sie den Ergebnis-Endpunkt etwa alle 2 Sekunden ab, verlängern Sie das Intervall bei lang laufenden Aufgaben und hören Sie bei jedem Endstatus auf. Produktionsnahe Beispiele in Python / Node.js / cURL finden Sie oben.
Was kostet die Wan 2.7-API?
Wan 2.7 beginnt bei $0.03 pro Aufruf. Die genauen Kosten richten sich nach den Parametern, die Sie setzen (Auflösung, Dauer, Anzahl der Ausgaben, Referenzen). Die Live-Kostenvorschau neben der Schaltfläche „Generieren“ im Playground zeigt den genauen Preis für Ihre aktuelle Eingabe.
Welche Varianten von Wan 2.7 sind verfügbar?
WaveSpeedAI stellt 10 aktive Wan 2.7-Endpunkte bereit: alibaba/wan-2.7/text-to-image, alibaba/wan-2.7/text-to-image-pro, alibaba/wan-2.7/video-extend, alibaba/wan-2.7/reference-to-video, alibaba/wan-2.7/text-to-video, alibaba/wan-2.7/video-edit, alibaba/wan-2.7/image-edit, alibaba/wan-2.7/image-to-video und weitere. Jede Variante hat eine eigene Playground-Seite und eigene Preise.
Kann ich die Ausgaben von Wan 2.7 kommerziell nutzen?
Die kommerziellen Nutzungsrechte richten sich nach der Modelllizenz von Alibaba. Die meisten Modelle von Alibaba erlauben die kommerzielle Nutzung der Ausgaben; die konkrete Lizenzzusammenfassung finden Sie auf der Playground-Seite des jeweiligen Modells, die Bedingungen auf Plattformebene in den Nutzungsbedingungen von WaveSpeedAI.
Warum Wan 2.7 auf WaveSpeedAI nutzen statt direkt?
Ein API-Schlüssel und ein Abrechnungskonto für Wan 2.7 UND über 1.000 weitere KI-Modelle anderer Anbieter. Keine SDK-Einrichtung pro Anbieter, keine separaten Rate Limits, kein Neuschreiben von Integrationscode pro Anbieter. Die Preise liegen in der Regel auf dem Niveau der direkten API von Alibaba oder darunter.
Anbieter
Über Alibaba
Das Team hinter Wan 2.7 und der übrigen Modellpalette von Alibaba auf WaveSpeedAI.
Alibabas Tongyi Lab entwickelt die Wan-Familie von Videomodellen und die Qwen-Familie von LLMs. Wan zeichnet sich dadurch aus, dass es mit offenen Gewichten veröffentlicht wird, ein breites Variantenangebot bietet (Text-to-Video, Image-to-Video, Reference-to-Video, Video-Edit, Video-Extend, Bildbearbeitung, Text-to-Image) und bei mehrsprachigen Prompts durchgehend stark in Bewegungsstabilität und Prompt-Treue ist.
Starten Sie mit Wan 2.7 auf WaveSpeedAI
Kostenlose Start-Credits bei der Registrierung. Ein API-Schlüssel für über 1.000 KI-Modelle von Alibaba und allen anderen Anbietern.