Wan 2.7 API
Alibaba WAN 2.7 — साफ़ डिटेल, स्थिर मोशन और मज़बूत निर्देश-पालन के साथ सुसंगत सिनेमैटिक वीडियो। text-to-video, image-to-video, reference-to-video, video-edit, video-extend के अलग एंडपॉइंट, साथ में उसी फ़ैमिली में image-edit और text-to-image वेरिएंट।
वीडियो आउटपुट 720p (डिफ़ॉल्ट) या 1080p पर। इमेज एडिट बेस Edit वेरिएंट या Pro वेरिएंट (2K आउटपुट तक) से। Text-to-image बेस वेरिएंट या Pro वेरिएंट (थिंकिंग मोड के साथ 4K तक) पर। Image-to-video पहले/आख़िरी फ़्रेम कंट्रोल सपोर्ट करता है; video-extend आख़िरी-फ़्रेम और ऑडियो सपोर्ट करता है।
अवलोकन
Wan 2.7 API के बारे में
Wan 2.7 क्या करता है, Alibaba की मॉडल श्रृंखला में इसकी जगह क्या है, और टीमें इसे क्यों चुनती हैं।
Wan 2.7, Alibaba का वीडियो जनरेशन मॉडल है, जो WaveSpeedAI REST API के ज़रिए उपलब्ध है। Alibaba WAN 2.7 — साफ़ डिटेल, स्थिर मोशन और मज़बूत निर्देश-पालन के साथ सुसंगत सिनेमैटिक वीडियो। text-to-video, image-to-video, reference-to-video, video-edit, video-extend के अलग एंडपॉइंट, साथ में उसी फ़ैमिली में image-edit और text-to-image वेरिएंट।
वीडियो आउटपुट 720p (डिफ़ॉल्ट) या 1080p पर। इमेज एडिट बेस Edit वेरिएंट या Pro वेरिएंट (2K आउटपुट तक) से। Text-to-image बेस वेरिएंट या Pro वेरिएंट (थिंकिंग मोड के साथ 4K तक) पर। Image-to-video पहले/आख़िरी फ़्रेम कंट्रोल सपोर्ट करता है; video-extend आख़िरी-फ़्रेम और ऑडियो सपोर्ट करता है।
WaveSpeedAI पर Wan 2.7 परिवार में Text-To-Image, Video-Extend, Reference-To-Video, Text-To-Video, Video-To-Video, Image-To-Image, Image-To-Video वर्कफ़्लो को कवर करने वाले 10 REST एंडपॉइंट हैं। हर वेरिएंट की अपनी प्राइसिंग, पैरामीटर और उदाहरण आउटपुट हैं — अपने इनपुट मोडैलिटी और प्रोडक्शन ज़रूरतों के अनुसार चुनें, या एक ही API कुंजी से कई वेरिएंट कॉल करके मल्टी-स्टेप पाइपलाइन बनाएं।
Wan 2.7 को उसी API कुंजी, बिलिंग अकाउंट और रेट-लिमिट के साथ चलाएं जिसका उपयोग आप WaveSpeedAI के अन्य 1,000+ AI मॉडल के लिए करते हैं। अलग वेंडर सेटअप नहीं, प्रति-प्रदाता SDK नहीं, प्रति-वेंडर रेट-लिमिट नहीं — एक ही इंटीग्रेशन टेक्स्ट-टू-इमेज और टेक्स्ट-टू-वीडियो से लेकर ऑडियो सिंथेसिस, 3D जनरेशन, अपस्केलिंग और एडिटिंग तक सब कुछ कवर करता है।
एंडपॉइंट
सभी Wan 2.7 API एंडपॉइंट
WaveSpeedAI पर अभी 10 Wan 2.7 एंडपॉइंट उपलब्ध हैं — अपने वर्कफ़्लो के अनुकूल वेरिएंट चुनें।
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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.
उदाहरण
Wan 2.7 को काम करते देखें
Wan 2.7 API से बनाए गए असली आउटपुट। किसी भी वीडियो पर होवर करके प्रीव्यू देखें, पूर्ण आकार का व्यूअर खोलने के लिए क्लिक करें।
कैसे करें
Wan 2.7 API का उपयोग कैसे करें
साइनअप से तैयार जनरेशन तक चार चरण। पूरे Python, Node.js और cURL उदाहरण नीचे API सेक्शन में हैं।
- 01
API कुंजी प्राप्त करें
WaveSpeedAI अकाउंट बनाएं और डैशबोर्ड से अपनी API कुंजी कॉपी करें। नए अकाउंट के साथ मुफ़्त शुरुआती क्रेडिट मिलते हैं — बिलिंग शुरू होने से पहले प्लेग्राउंड को कई दर्जन बार चलाने के लिए पर्याप्त।
- 02
prediction सबमिट करें
अपना इनपुट JSON के रूप में https://api.wavespeed.ai/api/v3/alibaba/wan-2.7/text-to-video पर POST करें। एंडपॉइंट तुरंत एक prediction id लौटाता है — जनरेशन असिंक्रोनस होते हैं, इसलिए इनफ़रेंस के दौरान आपको कनेक्शन खुला नहीं रखना पड़ता।
- 03
पूर्ण होने तक पोल करें
https://api.wavespeed.ai/api/v3/predictions/{request_id}/result पर GET करें। completed पर आउटपुट लौटाएं; failed, cancelled, timeout या deleted पर त्रुटि के साथ रुकें; बाकी हर status पर पोलिंग जारी रखें।
- 04
आउटपुट URL पढ़ें
status "completed" होने पर data.outputs[0] से URL पढ़ें। यह URL WaveSpeedAI CDN पर आपके बनाए मीडिया की ओर इशारा करता है — आपके कॉल किए गए Wan 2.7 वेरिएंट के अनुसार इमेज, वीडियो, ऑडियो या 3D फ़ाइल।
उपयोग के मामले
Wan 2.7 से आप क्या बना सकते हैं
आम वर्कफ़्लो जिनके लिए डेवलपर और क्रिएटर Wan 2.7 API का उपयोग करते हैं।
मज़बूत निर्देश-पालन के साथ Text-to-video
alibaba/wan-2.7/text-to-video सादे प्रॉम्प्ट को सुसंगत सिनेमैटिक क्लिप में बदलता है। कैटलॉग फ़्रेमिंग: "विज्ञापन, एक्सप्लेनर और सोशल पोस्ट के लिए बेहतरीन।" 720p डिफ़ॉल्ट, 1080p उपलब्ध।
फ़्रेम कंट्रोल के साथ Image-to-video
alibaba/wan-2.7/image-to-video पहले और आख़िरी फ़्रेम कंट्रोल के साथ वैकल्पिक ऑडियो सपोर्ट करता है — उन क्लिप के लिए उपयोगी जहाँ जनरेशन को खास स्टिल पर शुरू और खत्म करना ज़रूरी हो।
पहचान के लिए Reference-to-video
alibaba/wan-2.7/reference-to-video कैरेक्टर, प्रॉप या सीन रेफ़रेंस (इमेज या वीडियो से) का उपयोग करके पहचान, स्टाइल और लेआउट सुरक्षित रखते हुए नए शॉट बनाता है। पूरे जनरेशन में सहज, सुसंगत मोशन।
मल्टी-इमेज रेफ़रेंस के साथ वीडियो एडिटिंग
alibaba/wan-2.7/video-edit मल्टी-इमेज रेफ़रेंस सपोर्ट और 720p/1080p आउटपुट के साथ इनपुट वीडियो पर प्रॉम्प्ट-निर्देशित एडिटिंग करता है। मौजूदा फ़ुटेज पर स्टाइल संबंधी री-एडिट और लक्षित बदलावों के लिए उपयोगी।
उसी फ़ैमिली में इमेज एडिटिंग
alibaba/wan-2.7/image-edit और image-edit-pro (2K आउटपुट तक) मल्टी-इमेज रेफ़रेंस के साथ प्रॉम्प्ट-निर्देशित इमेज एडिटिंग संभालते हैं — वीडियो टूल वाली ही फ़ैमिली, स्टिल-से-वीडियो पाइपलाइन के लिए उपयोगी।
थिंकिंग मोड के साथ Text-to-image
alibaba/wan-2.7/text-to-image-pro बेहतर क्वालिटी के लिए "थिंकिंग मोड" के साथ 4K तक इमेज बनाता है। अपने वीडियो जनरेशन वाली ही Wan 2.7 फ़ैमिली में स्टिल कार्य के लिए उपयोगी।
सुझाव
Wan 2.7 के लिए प्रॉम्प्ट लिखने के सुझाव
Wan 2.7 से बेहतर आउटपुट पाने के व्यावहारिक सुझाव — प्रोडक्शन पाइपलाइन में वीडियो मॉडल पर काम करने वाले पैटर्न से लिए गए।
- 01
अपने काम के लिए वेरिएंट चुनें
Wan 2.7 text-to-video, image-to-video, reference-to-video, video-edit, video-extend, image-edit (और image-edit-pro), text-to-image (और text-to-image-pro) के अलग एंडपॉइंट देता है। अपने इनपुट से मेल खाता एंडपॉइंट चुनें — एक ही वेरिएंट से सब कुछ करवाने की तुलना में आउटपुट काफ़ी बेहतर मिलता है।
- 02
Reference-to-video पहचान सुरक्षित रखता है
alibaba/wan-2.7/reference-to-video कैरेक्टर, प्रॉप या सीन रेफ़रेंस (इमेज या वीडियो से) का उपयोग करके पहचान, स्टाइल और लेआउट सुरक्षित रखते हुए नए शॉट बनाता है। तब सही चुनाव जब सोर्स मटेरियल में ऐसे खास विषय हों जो पहचानने योग्य रहने चाहिए।
- 03
Image-to-video पहले/आख़िरी फ़्रेम कंट्रोल सपोर्ट करता है
alibaba/wan-2.7/image-to-video आपको जनरेट की गई क्लिप के लिए पहला और आख़िरी फ़्रेम तय करने देता है, साथ में वैकल्पिक ऑडियो। तब उपयोगी जब शुरुआती और अंतिम स्थितियां तय हों और मॉडल को जोड़ने वाला मोशन भरना हो।
- 04
आख़िरी-फ़्रेम और ऑडियो कंट्रोल के साथ Video-extend
alibaba/wan-2.7/video-extend वैकल्पिक आख़िरी-फ़्रेम कंट्रोल और ऑडियो सपोर्ट के साथ, 720p/1080p आउटपुट में मौजूदा वीडियो को आगे बढ़ाता है। विस्तृत सीक्वेंस जोड़ने के लिए उपयोगी, जहाँ आप चाहते हैं कि एक्सटेंशन कहाँ खत्म हो उस पर स्पष्ट नियंत्रण रहे।
- 05
text-to-image-pro पर "थिंकिंग मोड" इस्तेमाल करें
alibaba/wan-2.7/text-to-image-pro बेहतर इमेज क्वालिटी के लिए "थिंकिंग मोड" के साथ 4K तक जनरेट करता है। तब उपयोगी जब स्टिल कार्य आपके वीडियो जनरेशन वाली ही Wan 2.7 फ़ैमिली में हो और आप स्टिल + मोशन में एकसमान स्टाइल चाहते हों।
- 06
720p या 1080p सोच-समझकर चुनें
Wan 2.7 ज़्यादातर वेरिएंट में 720p और 1080p दोनों आउटपुट सपोर्ट करता है। 720p डिफ़ॉल्ट और सस्ता विकल्प है; जब डिलीवरी रिज़ॉल्यूशन मायने रखे और अतिरिक्त डिटेल लागत को सही ठहराए, तब 1080p चुनें।
प्राइसिंग
Wan 2.7 API प्राइसिंग
प्राइसिंग प्रति आउटपुट है। अंतिम शुल्क उन पैरामीटर के अनुसार बदलता है जो आप हर वेरिएंट के प्लेग्राउंड में सेट करते हैं (रिज़ॉल्यूशन, अवधि, आउटपुट संख्या, रेफरेंस)।
| एंडपॉइंट | प्रकार | शुरुआती कीमत |
|---|---|---|
| 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 | $0.075 |
API
Wan 2.7 API कॉल करें
wavespeed.ai/accesskey पर API कुंजी बनाएं, फिर REST के ज़रिए prediction सबमिट करें। प्लेग्राउंड इनपुट के किसी भी संयोजन के लिए सीधे पेस्ट करने योग्य नमूने तैयार करता है।
POSThttps://api.wavespeed.ai/api/v3/alibaba/wan-2.7/text-to-video
# 1. Submit the prediction.
SUBMIT_RESPONSE=$(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)तुलना
Wan 2.7 बनाम विकल्प
WaveSpeedAI पर समान मॉडल की तुलना में Wan 2.7 कब चुनें।
Wan 2.7 बनाम Seedance 2.0
Seedance 2.0 हर वेरिएंट में नेटिव ऑडियो (Wan 2.7 में ऑडियो केवल image-to-video और video-extend पर वैकल्पिक है) और तेज़ Turbo टियर देता है। Wan 2.7 क्रॉस-मोडल विस्तार में जीतता है — उसी फ़ैमिली में image-edit और text-to-image वेरिएंट।
Wan 2.7 बनाम Kling 3.0
Kling 3.0 में Pro और 4K टियर के साथ मोशन-कंट्रोल एंडपॉइंट है। Wan 2.7 reference-to-video, image-edit, image-edit-pro और text-to-image वेरिएंट जोड़ता है, जो Kling नहीं देता।
Wan 2.7 बनाम Wan 2.2
Wan 2.7 नया आर्किटेक्चर है। Wan 2.2 (WaveSpeedAI वेरिएंट) विशेष एंडपॉइंट देता है — Animate (120s कैरेक्टर एनिमेशन), Speech-to-Video (10 मिनट का ऑडियो-संचालित), Fun-Control (Apache 2.0), LoRA ट्रेनर — जो 2.7 में नहीं हैं।
FAQ
Wan 2.7 API — अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न
प्राइसिंग, लाइसेंस, इंटीग्रेशन — WaveSpeedAI पर Wan 2.7 चलाने के बारे में आम सवाल।
Wan 2.7 API क्या है?
Wan 2.7, Alibaba का वीडियो जनरेशन मॉडल है, जो WaveSpeedAI पर REST API के रूप में उपलब्ध है। Alibaba WAN 2.7 — साफ़ डिटेल, स्थिर मोशन और मज़बूत निर्देश-पालन के साथ सुसंगत सिनेमैटिक वीडियो। text-to-video, image-to-video, reference-to-video, video-edit, video-extend के अलग एंडपॉइंट, साथ में उसी फ़ैमिली में image-edit और text-to-image वेरिएंट। आप इसे प्रोग्रामेटिक रूप से कॉल कर सकते हैं या ऊपर दिए प्लेग्राउंड से आज़मा सकते हैं।
Wan 2.7 API को कैसे कॉल करें?
WaveSpeedAI अकाउंट बनाएं, /accesskey से अपनी API कुंजी कॉपी करें, फिर अपना इनपुट JSON के रूप में https://api.wavespeed.ai/api/v3/alibaba/wan-2.7/text-to-video पर POST करें। एंडपॉइंट एक prediction id लौटाता है। रिज़ल्ट एंडपॉइंट को लगभग हर 2 सेकंड पर पोल करना शुरू करें, लंबे टास्क के लिए अंतराल बढ़ाएं, और किसी भी अंतिम status पर रुक जाएं। प्रोडक्शन-उन्मुख Python / Node.js / cURL उदाहरण ऊपर हैं।
Wan 2.7 API की कीमत कितनी है?
Wan 2.7 $0.03 प्रति रन से शुरू होता है। सटीक लागत आपके सेट किए पैरामीटर (रिज़ॉल्यूशन, अवधि, आउटपुट संख्या, रेफरेंस) के अनुसार बदलती है। प्लेग्राउंड में Generate बटन के पास लाइव कॉस्ट प्रीव्यू आपके वर्तमान इनपुट की सटीक कीमत दिखाता है।
Wan 2.7 के कौन-से वेरिएंट उपलब्ध हैं?
WaveSpeedAI पर 10 लाइव Wan 2.7 एंडपॉइंट हैं: 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, और अन्य। हर वेरिएंट का अपना प्लेग्राउंड पेज और प्राइसिंग है।
क्या मैं Wan 2.7 के आउटपुट का व्यावसायिक उपयोग कर सकता हूँ?
व्यावसायिक उपयोग के अधिकार Alibaba मॉडल लाइसेंस के अनुसार होते हैं। अधिकांश Alibaba मॉडल आउटपुट के व्यावसायिक उपयोग की अनुमति देते हैं; विशिष्ट लाइसेंस सारांश के लिए हर मॉडल का प्लेग्राउंड पेज और प्लेटफ़ॉर्म-स्तर की शर्तों के लिए WaveSpeedAI की सेवा की शर्तें देखें।
सीधे जाने के बजाय WaveSpeedAI पर Wan 2.7 क्यों इस्तेमाल करें?
एक API कुंजी + एक बिलिंग अकाउंट, Wan 2.7 और अन्य प्रदाताओं के 1,000+ दूसरे AI मॉडल के लिए। प्रति-वेंडर SDK सेटअप नहीं, अलग रेट-लिमिट नहीं, हर वेंडर के लिए इंटीग्रेशन कोड दोबारा लिखना नहीं। प्राइसिंग आमतौर पर Alibaba के सीधे API के बराबर या उससे कम होती है।
प्रदाता
Alibaba के बारे में
WaveSpeedAI पर Wan 2.7 और Alibaba की व्यापक मॉडल श्रृंखला के पीछे की टीम।
Alibaba की Tongyi Lab वीडियो मॉडल की Wan फ़ैमिली और LLM की Qwen फ़ैमिली बनाती है। Wan ओपन वेट्स के साथ जारी होने, व्यापक वेरिएंट कवरेज (text-to-video, image-to-video, reference-to-video, video-edit, video-extend, image-edit, text-to-image), और बहुभाषी प्रॉम्प्ट में मोशन स्थिरता व प्रॉम्प्ट पालन की लगातार मज़बूती के लिए उल्लेखनीय है।
WaveSpeedAI पर Wan 2.7 के साथ बनाना शुरू करें
साइनअप पर मुफ़्त शुरुआती क्रेडिट। Alibaba और हर अन्य प्रदाता के 1,000+ AI मॉडल के लिए एक API कुंजी।