Wan 2.7 API
Alibaba WAN 2.7 — video sinematik koheren dengan detail tajam, gerakan stabil, dan kepatuhan instruksi yang kuat. Endpoint terpisah untuk teks-ke-video, gambar-ke-video, referensi-ke-video, video-edit, video-extend, plus varian image-edit dan teks-ke-gambar dalam keluarga yang sama.
Output video pada 720p (default) atau 1080p. Penyuntingan gambar lewat varian Edit dasar atau varian Pro (output hingga 2K). Teks-ke-gambar pada varian dasar atau varian Pro (hingga 4K dengan thinking mode). Gambar-ke-video mendukung kontrol bingkai pertama/terakhir; video-extend mendukung bingkai terakhir dan audio.
Ringkasan
Tentang Wan 2.7 API
Apa yang dilakukan Wan 2.7, posisinya dalam jajaran model Alibaba, dan mengapa banyak tim memilihnya.
Wan 2.7 adalah model pembuatan video dari Alibaba, tersedia melalui REST API WaveSpeedAI. Alibaba WAN 2.7 — video sinematik koheren dengan detail tajam, gerakan stabil, dan kepatuhan instruksi yang kuat. Endpoint terpisah untuk teks-ke-video, gambar-ke-video, referensi-ke-video, video-edit, video-extend, plus varian image-edit dan teks-ke-gambar dalam keluarga yang sama.
Output video pada 720p (default) atau 1080p. Penyuntingan gambar lewat varian Edit dasar atau varian Pro (output hingga 2K). Teks-ke-gambar pada varian dasar atau varian Pro (hingga 4K dengan thinking mode). Gambar-ke-video mendukung kontrol bingkai pertama/terakhir; video-extend mendukung bingkai terakhir dan audio.
Keluarga Wan 2.7 di WaveSpeedAI menyediakan 10 endpoint REST yang mencakup alur kerja Text-To-Image, Video-Extend, Reference-To-Video, Text-To-Video, Video-To-Video, Image-To-Image, Image-To-Video. Setiap varian memiliki harga, parameter, dan contoh output sendiri — pilih yang sesuai dengan modalitas input dan kebutuhan produksi Anda, atau panggil beberapa sekaligus dengan satu API key untuk menyusun pipeline multi-langkah.
Jalankan Wan 2.7 dengan API key, akun penagihan, dan batas laju yang sama dengan yang Anda pakai untuk 1.000+ model AI lainnya di WaveSpeedAI. Tanpa penyiapan vendor terpisah, tanpa SDK per penyedia, tanpa batas laju per vendor — satu integrasi mencakup semuanya, dari text-to-image dan text-to-video hingga sintesis audio, pembuatan 3D, upscaling, dan pengeditan.
Endpoint
Semua endpoint API Wan 2.7
10 endpoint Wan 2.7 tersedia sekarang di WaveSpeedAI — pilih varian yang sesuai dengan alur kerja Anda.
/filters:quality(82)/media/images/20260408104400_gquo9ixf.webp)
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.
/filters:quality(82)/media/images/20260408104356_turpamao.webp)
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.
/filters:quality(82)/media/images/20260408104334_n09m1gpi.webp)
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.
/filters:quality(82)/media/images/20260408104342_ej302cia.webp)
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.
/filters:quality(82)/media/images/20260408104404_mqejvdc5.webp)
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.
/filters:quality(82)/media/images/20260408104408_wr1r10h3.webp)
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.
/filters:quality(82)/media/images/20260408104411_n33dp5gc.webp)
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.
/filters:quality(82)/media/images/20260408104338_4kdl2itm.webp)
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.
/filters:quality(82)/media/images/1780805363960584973_J6AfozIS.webp)
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.
/filters:quality(82)/media/images/20260408104351_icjk73ba.webp)
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.
Contoh
Lihat Wan 2.7 beraksi
Output nyata yang dihasilkan oleh API Wan 2.7. Arahkan kursor ke video mana pun untuk pratinjau, klik untuk membuka penampil ukuran penuh.
Cara pakai
Cara menggunakan API Wan 2.7
Empat langkah dari pendaftaran hingga hasil jadi. Contoh lengkap Python, Node.js, dan cURL ada di bagian API di bawah.
- 01
Dapatkan API key
Daftar akun WaveSpeedAI dan salin API key Anda dari dasbor. Akun baru mendapat kredit awal gratis — cukup untuk menjalankan playground beberapa puluh kali sebelum penagihan dimulai.
- 02
Kirim prediksi
POST input Anda sebagai JSON ke https://api.wavespeed.ai/api/v3/alibaba/wan-2.7/text-to-video. Endpoint langsung mengembalikan id prediksi — proses generasi bersifat asinkron sehingga Anda tidak perlu menahan koneksi terbuka selama inferensi.
- 03
Polling hingga selesai
GET https://api.wavespeed.ai/api/v3/predictions/{request_id}/result. Ambil output saat completed; hentikan dengan error saat failed, cancelled, timeout, atau deleted; lanjutkan polling untuk status lainnya.
- 04
Baca URL output
Setelah status "completed", baca URL dari data.outputs[0]. URL tersebut mengarah ke media hasil generasi Anda di CDN WaveSpeedAI — file gambar, video, audio, atau 3D tergantung varian Wan 2.7 yang Anda panggil.
Kasus penggunaan
Apa yang bisa Anda bangun dengan Wan 2.7
Alur kerja umum yang dipakai pengembang dan kreator dengan API Wan 2.7.
Teks-ke-video dengan kepatuhan instruksi yang kuat
alibaba/wan-2.7/text-to-video mengubah prompt biasa menjadi klip sinematik yang koheren. Pembingkaian katalog: "bagus untuk iklan, video penjelasan, dan postingan sosial." Default 720p, 1080p tersedia.
Gambar-ke-video dengan kontrol bingkai
alibaba/wan-2.7/image-to-video mendukung kontrol bingkai pertama dan terakhir plus audio opsional — berguna untuk klip yang pembuatannya harus dimulai DAN berakhir pada still tertentu.
Referensi-ke-video untuk identitas
alibaba/wan-2.7/reference-to-video memakai referensi karakter, properti, atau adegan (dari gambar atau video) untuk membuat shot baru dengan identitas, gaya, dan tata letak yang terjaga. Gerakan koheren dan mulus sepanjang pembuatan.
Penyuntingan video dengan referensi multi-gambar
alibaba/wan-2.7/video-edit melakukan penyuntingan berbasis prompt pada video input dengan dukungan referensi multi-gambar, output 720p/1080p. Berguna untuk penyuntingan ulang bergaya dan modifikasi terarah pada footage yang ada.
Penyuntingan gambar dalam keluarga yang sama
alibaba/wan-2.7/image-edit dan image-edit-pro (output hingga 2K) menangani penyuntingan gambar berbasis prompt dengan referensi multi-gambar — satu keluarga dengan alat video, berguna untuk pipeline dari gambar diam ke video.
Teks-ke-gambar dengan thinking mode
alibaba/wan-2.7/text-to-image-pro menghasilkan gambar hingga 4K dengan "thinking mode" untuk kualitas yang ditingkatkan. Berguna untuk pekerjaan gambar diam dalam keluarga Wan 2.7 yang sama dengan pembuatan video Anda.
Tips
Tips menulis prompt untuk Wan 2.7
Saran praktis untuk mendapatkan output yang lebih baik dari Wan 2.7 — diambil dari pola yang berhasil pada model video di pipeline produksi.
- 01
Pilih varian sesuai tugas Anda
Wan 2.7 menyediakan endpoint terpisah untuk teks-ke-video, gambar-ke-video, referensi-ke-video, video-edit, video-extend, image-edit (dan image-edit-pro), teks-ke-gambar (dan text-to-image-pro). Pilih endpoint yang sesuai dengan input Anda — hasilnya jauh lebih baik daripada meminta satu varian melakukan semuanya.
- 02
Referensi-ke-video menjaga identitas
alibaba/wan-2.7/reference-to-video memakai referensi karakter, properti, atau adegan (dari gambar atau video) untuk membuat shot baru dengan identitas, gaya, dan tata letak yang terjaga. Pilihan tepat saat materi sumber memiliki subjek tertentu yang harus tetap dapat dikenali.
- 03
Gambar-ke-video mendukung kontrol bingkai pertama/terakhir
alibaba/wan-2.7/image-to-video memungkinkan Anda menetapkan bingkai pertama dan terakhir untuk klip yang dihasilkan, plus audio opsional. Berguna saat keadaan awal dan akhir sudah terkunci dan model perlu mengisi gerakan penghubung.
- 04
Video-extend dengan kontrol bingkai terakhir dan audio
alibaba/wan-2.7/video-extend memperpanjang video yang ada dengan kontrol bingkai terakhir opsional dan dukungan audio, output 720p/1080p. Berguna untuk menyambung urutan yang diperpanjang saat Anda ingin kontrol eksplisit atas tempat perpanjangan berakhir.
- 05
Gunakan "thinking mode" pada text-to-image-pro
alibaba/wan-2.7/text-to-image-pro menghasilkan hingga 4K dengan "thinking mode" untuk kualitas gambar yang ditingkatkan. Berguna saat pekerjaan gambar diam berada dalam keluarga Wan 2.7 yang sama dengan pembuatan video Anda dan Anda ingin gaya konsisten antara gambar diam + gerakan.
- 06
Pilih 720p atau 1080p secara sengaja
Wan 2.7 mendukung output 720p dan 1080p di sebagian besar varian. 720p adalah default dan opsi yang lebih murah; pilih 1080p saat resolusi hasil akhir penting dan detail tambahan sepadan dengan biayanya.
Harga
Harga API Wan 2.7
Harga dihitung per output. Biaya akhir menyesuaikan parameter yang Anda atur di playground setiap varian (resolusi, durasi, jumlah output, referensi).
| Endpoint | Jenis | Harga mulai dari |
|---|---|---|
| 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 | $0.075 |
API
Panggil API Wan 2.7
Daftar untuk mendapatkan API key di wavespeed.ai/accesskey, lalu kirim prediksi melalui REST. Playground menghasilkan contoh siap tempel untuk kombinasi input apa pun.
POSThttps://api.wavespeed.ai/api/v3/alibaba/wan-2.7/text-to-video
# 1. Submit the prediction.
SUBMIT_RESPONSE=$(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)Perbandingan
Wan 2.7 vs alternatif
Kapan memilih Wan 2.7 dibanding model serupa di WaveSpeedAI.
Wan 2.7 vs Seedance 2.0
Seedance 2.0 menyediakan audio native di setiap varian (Wan 2.7 hanya punya audio opsional pada gambar-ke-video dan video-extend) dan tingkat Turbo yang cepat. Wan 2.7 unggul dalam cakupan lintas modalitas — varian image-edit dan teks-ke-gambar dalam keluarga yang sama.
Wan 2.7 vs Kling 3.0
Kling 3.0 memiliki tingkat Pro dan 4K plus endpoint motion-control. Wan 2.7 menambahkan varian referensi-ke-video, image-edit, image-edit-pro, dan teks-ke-gambar yang tidak dimiliki Kling.
Wan 2.7 vs Wan 2.2
Wan 2.7 adalah arsitektur yang lebih baru. Wan 2.2 (varian WaveSpeedAI) menyediakan endpoint khusus — Animate (animasi karakter 120 dtk), Speech-to-Video (10 menit berbasis audio), Fun-Control (Apache 2.0), trainer LoRA — yang tidak disediakan 2.7.
FAQ
Wan 2.7 API — Pertanyaan yang sering diajukan
Harga, lisensi, integrasi — pertanyaan umum tentang menjalankan Wan 2.7 di WaveSpeedAI.
Apa itu API Wan 2.7?
Wan 2.7 adalah model pembuatan video dari Alibaba yang tersedia sebagai REST API di WaveSpeedAI. Alibaba WAN 2.7 — video sinematik koheren dengan detail tajam, gerakan stabil, dan kepatuhan instruksi yang kuat. Endpoint terpisah untuk teks-ke-video, gambar-ke-video, referensi-ke-video, video-edit, video-extend, plus varian image-edit dan teks-ke-gambar dalam keluarga yang sama. Anda dapat memanggilnya secara terprogram atau mencobanya dari playground yang ditautkan di atas.
Bagaimana cara memanggil API Wan 2.7?
Daftar akun WaveSpeedAI, salin API key Anda dari /accesskey, lalu POST ke https://api.wavespeed.ai/api/v3/alibaba/wan-2.7/text-to-video dengan input Anda sebagai JSON. Endpoint mengembalikan id prediksi. Lakukan polling pada endpoint hasil dengan interval sekitar 2 detik, perpanjang interval untuk tugas yang berjalan lama, dan berhenti pada status akhir apa pun. Contoh Python / Node.js / cURL untuk produksi ada di atas.
Berapa biaya API Wan 2.7?
Wan 2.7 mulai dari $0.03 per run. Biaya pastinya menyesuaikan parameter yang Anda atur (resolusi, durasi, jumlah output, referensi). Pratinjau biaya langsung di samping tombol Generate di playground menampilkan harga pasti untuk input Anda saat ini.
Varian Wan 2.7 apa saja yang tersedia?
WaveSpeedAI menyediakan 10 endpoint Wan 2.7 aktif: 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, dan lainnya. Setiap varian memiliki halaman playground dan harga sendiri.
Bisakah output Wan 2.7 dipakai secara komersial?
Hak penggunaan komersial mengikuti lisensi model Alibaba. Sebagian besar model Alibaba mengizinkan penggunaan output secara komersial; lihat halaman playground tiap model untuk ringkasan lisensinya, dan Ketentuan Layanan WaveSpeedAI untuk ketentuan tingkat platform.
Mengapa memakai Wan 2.7 di WaveSpeedAI dan bukan langsung?
Satu API key + satu akun penagihan untuk Wan 2.7 DAN 1.000+ model AI lain dari penyedia lain. Tanpa penyiapan SDK per vendor, tanpa batas laju terpisah, tanpa menulis ulang kode integrasi untuk tiap vendor. Harganya umumnya setara atau di bawah API langsung dari Alibaba.
Penyedia
Tentang Alibaba
Tim di balik Wan 2.7 dan jajaran model Alibaba lainnya di WaveSpeedAI.
Tongyi Lab milik Alibaba menghasilkan keluarga model video Wan dan keluarga LLM Qwen. Wan menonjol karena dirilis dengan open weights, cakupan varian yang luas (teks-ke-video, gambar-ke-video, referensi-ke-video, video-edit, video-extend, image-edit, teks-ke-gambar), dan kekuatan yang konsisten pada stabilitas gerakan dan kepatuhan prompt di berbagai prompt multibahasa.
Mulai membangun dengan Wan 2.7 di WaveSpeedAI
Kredit awal gratis saat mendaftar. Satu API key untuk 1.000+ model AI dari Alibaba dan semua penyedia lainnya.