Wan 2.7 API
Alibaba WAN 2.7 — video cinematografico coerente con dettagli nitidi, movimento stabile e forte aderenza alle istruzioni. Endpoint separati per text-to-video, image-to-video, reference-to-video, video-edit, video-extend, più varianti image-edit e text-to-image nella stessa famiglia.
Output video a 720p (predefinito) o 1080p. Modifiche di immagini tramite la variante Edit di base o la variante Pro (output fino a 2K). Text-to-image con la variante di base o la variante Pro (fino a 4K con modalità thinking). Image-to-video supporta il controllo del primo e dell'ultimo frame; video-extend supporta ultimo frame e audio.
Panoramica
Informazioni su Wan 2.7 API
Cosa fa Wan 2.7, come si inserisce nella gamma di modelli di Alibaba e perché i team lo scelgono.
Wan 2.7 è un modello di generazione video di Alibaba, disponibile tramite l'API REST di WaveSpeedAI. Alibaba WAN 2.7 — video cinematografico coerente con dettagli nitidi, movimento stabile e forte aderenza alle istruzioni. Endpoint separati per text-to-video, image-to-video, reference-to-video, video-edit, video-extend, più varianti image-edit e text-to-image nella stessa famiglia.
Output video a 720p (predefinito) o 1080p. Modifiche di immagini tramite la variante Edit di base o la variante Pro (output fino a 2K). Text-to-image con la variante di base o la variante Pro (fino a 4K con modalità thinking). Image-to-video supporta il controllo del primo e dell'ultimo frame; video-extend supporta ultimo frame e audio.
La famiglia Wan 2.7 su WaveSpeedAI offre 10 endpoint REST che coprono i flussi di lavoro Text-To-Image, Video-Extend, Reference-To-Video, Text-To-Video, Video-To-Video, Image-To-Image, Image-To-Video. Ogni variante ha il suo prezzo, i suoi parametri e i suoi esempi di output: scegli quella più adatta alla tua modalità di input e ai tuoi vincoli di produzione, oppure richiamane diverse con la stessa chiave API per comporre pipeline in più passaggi.
Usa Wan 2.7 con la stessa chiave API, lo stesso account di fatturazione e gli stessi limiti di frequenza che usi per gli altri oltre 1.000 modelli AI di WaveSpeedAI. Nessuna configurazione separata per fornitore, nessun SDK per provider, nessun limite di frequenza per fornitore: un'unica integrazione copre tutto, dal text-to-image e text-to-video alla sintesi audio, alla generazione 3D, all'upscaling e all'editing.
Endpoint
Tutti gli endpoint API Wan 2.7
10 endpoint Wan 2.7 disponibili ora su WaveSpeedAI: scegli la variante più adatta al tuo flusso di lavoro.
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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.
Esempi
Wan 2.7 in azione
Output reali generati dall'API Wan 2.7. Passa il mouse su un video per l'anteprima, clicca per aprire il visualizzatore a schermo intero.
Guida
Come usare l'API Wan 2.7
Quattro passaggi dalla registrazione alla generazione completata. Esempi completi in Python, Node.js e cURL sono nella sezione API qui sotto.
- 01
Ottieni una chiave API
Registrati su WaveSpeedAI e copia la tua chiave API dalla dashboard. I nuovi account includono crediti gratuiti di benvenuto: bastano per usare il playground qualche decina di volte prima che inizi la fatturazione.
- 02
Invia una predizione
Invia con POST il tuo input in formato JSON a https://api.wavespeed.ai/api/v3/alibaba/wan-2.7/text-to-video. L'endpoint restituisce subito un id di predizione: le generazioni sono asincrone, quindi non devi tenere una connessione aperta durante l'inferenza.
- 03
Controlla il completamento
Fai GET su https://api.wavespeed.ai/api/v3/predictions/{request_id}/result. Restituisci gli output con completed; interrompi con un errore con failed, cancelled, timeout o deleted; continua il polling per ogni altro stato.
- 04
Leggi l'URL dell'output
Quando lo stato è "completed", leggi l'URL da data.outputs[0]. L'URL punta al tuo contenuto generato sulla CDN di WaveSpeedAI: immagine, video, audio o file 3D a seconda della variante di Wan 2.7 che hai richiamato.
Casi d'uso
Cosa puoi creare con Wan 2.7
I flussi di lavoro più comuni per cui sviluppatori e creator usano l'API Wan 2.7.
Text-to-video con forte aderenza alle istruzioni
alibaba/wan-2.7/text-to-video trasforma prompt semplici in clip cinematografiche coerenti. Posizionamento a catalogo: «ottimo per annunci, video esplicativi e post social». 720p predefinito, 1080p disponibile.
Image-to-video con controllo dei frame
alibaba/wan-2.7/image-to-video supporta il controllo del primo e dell'ultimo frame più l'audio opzionale — utile per clip in cui la generazione deve iniziare E finire su still specifici.
Reference-to-video per l'identità
alibaba/wan-2.7/reference-to-video usa riferimenti di personaggi, oggetti di scena o scene (da immagini o video) per generare nuove inquadrature preservando identità, stile e layout. Movimento fluido e coerente lungo tutta la generazione.
Editing video con riferimenti multi-immagine
alibaba/wan-2.7/video-edit esegue l'editing guidato da prompt su video in ingresso con supporto a riferimenti multi-immagine, output 720p/1080p. Utile per rimontaggi stilistici e modifiche mirate su filmati esistenti.
Image editing nella stessa famiglia
alibaba/wan-2.7/image-edit e image-edit-pro (output fino a 2K) gestiscono l'image editing guidato da prompt con riferimenti multi-immagine — stessa famiglia degli strumenti video, utile per pipeline da still a video.
Text-to-image con modalità thinking
alibaba/wan-2.7/text-to-image-pro genera immagini fino a 4K con la «modalità thinking» per una qualità superiore. Utile per il lavoro sugli still nella stessa famiglia Wan 2.7 delle tue generazioni video.
Consigli
Consigli per scrivere i prompt per Wan 2.7
Consigli pratici per ottenere output migliori da Wan 2.7, ricavati dagli schemi che funzionano con i modelli video nelle pipeline di produzione.
- 01
Scegli la variante adatta al tuo compito
Wan 2.7 offre endpoint separati per text-to-video, image-to-video, reference-to-video, video-edit, video-extend, image-edit (e image-edit-pro), text-to-image (e text-to-image-pro). Scegli l'endpoint che corrisponde al tuo input — output nettamente migliore rispetto a chiedere a una sola variante di fare tutto.
- 02
Reference-to-video preserva l'identità
alibaba/wan-2.7/reference-to-video usa riferimenti di personaggi, oggetti di scena o scene (da immagini o video) per generare nuove inquadrature preservando identità, stile e layout. La scelta giusta quando il materiale di partenza ha soggetti specifici che devono restare riconoscibili.
- 03
Image-to-video supporta il controllo di primo/ultimo frame
alibaba/wan-2.7/image-to-video permette di specificare primo e ultimo frame della clip generata, più l'audio opzionale. Utile quando gli stati iniziale e finale sono fissati e il modello deve riempire il movimento di raccordo.
- 04
Video-extend con controllo dell'ultimo frame e dell'audio
alibaba/wan-2.7/video-extend estende un video esistente con controllo opzionale dell'ultimo frame e supporto audio, output 720p/1080p. Utile per assemblare sequenze estese in cui vuoi un controllo esplicito su dove atterra l'estensione.
- 05
Usa la «modalità thinking» su text-to-image-pro
alibaba/wan-2.7/text-to-image-pro genera fino a 4K con la «modalità thinking» per una qualità d'immagine superiore. Utile quando il lavoro sugli still condivide la famiglia Wan 2.7 con le tue generazioni video e vuoi uno stile coerente tra still e movimento.
- 06
Scegli 720p o 1080p con consapevolezza
Wan 2.7 supporta sia 720p sia 1080p nella maggior parte delle varianti. 720p è il valore predefinito e l'opzione più economica; scegli 1080p quando conta la risoluzione di consegna e il dettaglio extra giustifica il costo.
Prezzi
Prezzi dell'API Wan 2.7
Il prezzo è per output. L'addebito finale dipende dai parametri impostati nel playground di ciascuna variante (risoluzione, durata, numero di output, riferimenti).
| Endpoint | Tipo | Prezzo di partenza |
|---|---|---|
| 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 | $0.075 |
API
Richiama l'API Wan 2.7
Ottieni una chiave API su wavespeed.ai/accesskey, poi invia una predizione tramite REST. Il playground genera esempi pronti da incollare per qualsiasi combinazione di input.
POSThttps://api.wavespeed.ai/api/v3/alibaba/wan-2.7/text-to-video
# 1. Submit the prediction.
SUBMIT_RESPONSE=$(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)Confronto
Wan 2.7 a confronto con le alternative
Quando scegliere Wan 2.7 rispetto a modelli simili su WaveSpeedAI.
Wan 2.7 vs Seedance 2.0
Seedance 2.0 offre audio nativo in ogni variante (Wan 2.7 ha l'audio opzionale solo su image-to-video e video-extend) e un veloce livello Turbo. Wan 2.7 vince per ampiezza cross-modale — varianti image-edit e text-to-image nella stessa famiglia.
Wan 2.7 vs Kling 3.0
Kling 3.0 ha livelli Pro e 4K più un endpoint per il controllo del movimento. Wan 2.7 aggiunge reference-to-video, image-edit, image-edit-pro e varianti text-to-image che Kling non offre.
Wan 2.7 vs Wan 2.2
Wan 2.7 è l'architettura più recente. Wan 2.2 (varianti WaveSpeedAI) offre endpoint specializzati — Animate (animazione di personaggi fino a 120 s), Speech-to-Video (10 minuti guidati dall'audio), Fun-Control (Apache 2.0), trainer LoRA — che la 2.7 non espone.
FAQ
Wan 2.7 API — Domande frequenti
Prezzi, licenza, integrazione: le domande più comuni sull'uso di Wan 2.7 su WaveSpeedAI.
Che cos'è l'API Wan 2.7?
Wan 2.7 è un modello di generazione video di Alibaba reso disponibile come API REST su WaveSpeedAI. Alibaba WAN 2.7 — video cinematografico coerente con dettagli nitidi, movimento stabile e forte aderenza alle istruzioni. Endpoint separati per text-to-video, image-to-video, reference-to-video, video-edit, video-extend, più varianti image-edit e text-to-image nella stessa famiglia. Puoi richiamarlo da codice o provarlo dal playground collegato qui sopra.
Come richiamo l'API Wan 2.7?
Registrati su WaveSpeedAI, copia la tua chiave API da /accesskey, poi invia con POST a https://api.wavespeed.ai/api/v3/alibaba/wan-2.7/text-to-video il tuo input in formato JSON. L'endpoint restituisce un id di predizione. Fai polling sull'endpoint dei risultati circa ogni 2 secondi, aumenta l'intervallo per le attività di lunga durata e fermati a qualsiasi stato terminale. Gli esempi in Python / Node.js / cURL orientati alla produzione sono qui sopra.
Quanto costa l'API Wan 2.7?
Wan 2.7 parte da $0.03 per esecuzione. Il costo esatto dipende dai parametri impostati (risoluzione, durata, numero di output, riferimenti). L'anteprima del costo in tempo reale accanto al pulsante Genera nel playground mostra il prezzo esatto per il tuo input attuale.
Quali varianti di Wan 2.7 sono disponibili?
WaveSpeedAI offre 10 endpoint Wan 2.7 attivi: 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, e altri. Ogni variante ha la sua pagina playground e i suoi prezzi.
Posso usare gli output di Wan 2.7 a fini commerciali?
I diritti di uso commerciale seguono la licenza del modello di Alibaba. La maggior parte dei modelli di Alibaba consente l'uso commerciale degli output; consulta la pagina playground di ciascun modello per il riepilogo della licenza e i Termini di servizio di WaveSpeedAI per le condizioni a livello di piattaforma.
Perché usare Wan 2.7 su WaveSpeedAI invece di rivolgersi direttamente al fornitore?
Una sola chiave API e un solo account di fatturazione per Wan 2.7 E per oltre 1.000 altri modelli AI di altri provider. Nessuna configurazione di SDK per fornitore, nessun limite di frequenza separato, nessun codice di integrazione da riscrivere per ogni fornitore. I prezzi sono in genere in linea o inferiori a quelli dell'API diretta di Alibaba.
Provider
Informazioni su Alibaba
Il team dietro Wan 2.7 e dietro l'intera gamma di modelli di Alibaba su WaveSpeedAI.
Il Tongyi Lab di Alibaba produce la famiglia di modelli video Wan e la famiglia di LLM Qwen. Wan si distingue per il rilascio con pesi aperti, un'ampia copertura di varianti (text-to-video, image-to-video, reference-to-video, video-edit, video-extend, image-edit, text-to-image) e una costante solidità in stabilità del movimento e aderenza al prompt con prompt multilingue.
Inizia a creare con Wan 2.7 su WaveSpeedAI
Crediti gratuiti di benvenuto alla registrazione. Una sola chiave API per oltre 1.000 modelli AI di Alibaba e di ogni altro provider.