Wan 2.7 API
Alibaba の WAN 2.7 は、くっきりしたディテール、安定したモーション、優れた指示追従性を備えた、まとまりのあるシネマティックな動画を生成します。テキストから動画、画像から動画、リファレンスから動画、video-edit、video-extend のエンドポイントがそれぞれ別に用意され、同じファミリーに画像編集とテキストから画像のバリアントもあります。
動画の出力は720p(デフォルト)または1080pです。画像編集は、基本の Edit バリアントか、Pro バリアント(最大2K出力)で行えます。テキストから画像は、基本バリアントか、Pro バリアント(thinking モードで最大4K)です。画像から動画は最初と最後のフレームの制御に対応し、video-extend は最後のフレームとオーディオに対応します。
概要
Wan 2.7 APIについて
Wan 2.7でできること、Alibabaのモデルラインナップにおける位置づけ、そして多くのチームに選ばれる理由。
Wan 2.7はAlibabaの動画生成モデルで、WaveSpeedAIのREST APIから利用できます。Alibaba の WAN 2.7 は、くっきりしたディテール、安定したモーション、優れた指示追従性を備えた、まとまりのあるシネマティックな動画を生成します。テキストから動画、画像から動画、リファレンスから動画、video-edit、video-extend のエンドポイントがそれぞれ別に用意され、同じファミリーに画像編集とテキストから画像のバリアントもあります。
動画の出力は720p(デフォルト)または1080pです。画像編集は、基本の Edit バリアントか、Pro バリアント(最大2K出力)で行えます。テキストから画像は、基本バリアントか、Pro バリアント(thinking モードで最大4K)です。画像から動画は最初と最後のフレームの制御に対応し、video-extend は最後のフレームとオーディオに対応します。
WaveSpeedAIのWan 2.7ファミリーには、Text-To-Image, Video-Extend, Reference-To-Video, Text-To-Video, Video-To-Video, Image-To-Image, Image-To-Videoのワークフローをカバーする10個のRESTエンドポイントがあります。各バリアントには、それぞれ独自の料金、パラメーター、作例があります。入力の種類と本番環境の制約に合うものを選ぶか、同じAPIキーで複数を呼び出して、多段階のパイプラインを組み立ててください。
WaveSpeedAIの他の1,000以上のAIモデルと同じAPIキー、請求アカウント、レート制限の枠組みでWan 2.7を実行できます。ベンダーごとの設定も、プロバイダーごとのSDKも、ベンダーごとのレート制限も不要です。1つの連携で、テキストから画像、テキストから動画から、音声合成、3D生成、高画質化、編集まで、すべてカバーできます。
エンドポイント
Wan 2.7のAPIエンドポイント一覧
WaveSpeedAIで現在利用可能なWan 2.7のエンドポイントは10個です。ワークフローに合ったバリアントを選んでください。
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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.
作例
Wan 2.7の実力を見る
Wan 2.7 APIで実際に生成された出力です。動画にカーソルを合わせるとプレビュー、クリックすると原寸のビューアで開きます。
使い方
Wan 2.7 APIの使い方
登録から生成完了まで4ステップ。Python、Node.js、cURLの完全なサンプルは、下のAPIセクションにあります。
- 01
APIキーを取得
WaveSpeedAIのアカウントに登録し、ダッシュボードからAPIキーをコピーします。新規アカウントには無料のスタータークレジットが付くので、課金が始まる前にプレイグラウンドを数十回実行できます。
- 02
予測を送信
入力をJSONとしてhttps://api.wavespeed.ai/api/v3/alibaba/wan-2.7/text-to-videoにPOSTします。エンドポイントはすぐに予測IDを返します。生成は非同期なので、推論中に接続を開いたままにする必要はありません。
- 03
完了までポーリング
https://api.wavespeed.ai/api/v3/predictions/{request_id}/resultにGETします。completedなら出力を返し、failed、cancelled、timeout、deletedならエラーで停止し、それ以外のステータスの間はポーリングを続けます。
- 04
出力URLを読み取る
ステータスが"completed"になったら、data.outputs[0]からURLを読み取ります。URLは、WaveSpeedAIのCDN上にある生成されたメディアを指します。呼び出したWan 2.7のバリアントに応じて、画像、動画、音声、3Dファイルのいずれかです。
活用例
Wan 2.7で作れるもの
開発者やクリエイターがWan 2.7 APIでよく使うワークフロー。
指示追従性に優れたテキストから動画
alibaba/wan-2.7/text-to-video は、平易なプロンプトを、まとまりのあるシネマティックなクリップに変換します。カタログ上の位置づけは「広告、解説、SNS投稿に最適」です。デフォルトは720pで、1080pも利用できます。
フレームを制御できる画像から動画
alibaba/wan-2.7/image-to-video は、最初と最後のフレームの制御と任意のオーディオに対応しています。生成を特定の静止画で開始し、かつ終了させたいクリップに便利です。
アイデンティティを保つリファレンスから動画
alibaba/wan-2.7/reference-to-video は、(画像や動画からの)キャラクター、小道具、シーンの参照を使って、アイデンティティ、スタイル、レイアウトを保った新しいショットを生成します。生成全体で、滑らかでまとまりのあるモーションが得られます。
複数画像の参照を使った動画編集
alibaba/wan-2.7/video-edit は、複数画像の参照に対応し、入力動画に対してプロンプト駆動の編集を行います。720p/1080pで出力します。既存映像のスタイルの再編集や、狙った変更に便利です。
同じファミリーでの画像編集
alibaba/wan-2.7/image-edit と image-edit-pro(最大2K出力)は、複数画像の参照によるプロンプト駆動の画像編集を行います。動画ツールと同じファミリーなので、静止画から動画へのパイプラインに便利です。
thinking モードのテキストから画像
alibaba/wan-2.7/text-to-image-pro は、品質を高める「thinking モード」で最大4Kの画像を生成します。動画生成と同じ Wan 2.7 ファミリーで、静止画の作業にも使えます。
コツ
Wan 2.7のプロンプトのコツ
Wan 2.7からより良い出力を得るための実践的なアドバイス。本番のパイプラインで動画モデル全般に通用するパターンに基づいています。
- 01
タスクに合ったバリアントを選ぶ
Wan 2.7 には、text-to-video、image-to-video、reference-to-video、video-edit、video-extend、image-edit(と image-edit-pro)、text-to-image(と text-to-image-pro)の別々のエンドポイントがあります。入力に合ったエンドポイントを選んでください。1つのバリアントに何でもさせるより、はるかに良い出力が得られます。
- 02
リファレンスから動画はアイデンティティを保つ
alibaba/wan-2.7/reference-to-video は、(画像や動画からの)キャラクター、小道具、シーンの参照を使って、アイデンティティ、スタイル、レイアウトを保った新しいショットを生成します。元の素材に、見分けられる状態を保つべき特定の被写体がある場合に最適です。
- 03
画像から動画は最初と最後のフレームを制御できる
alibaba/wan-2.7/image-to-video では、生成するクリップの最初と最後のフレームを指定でき、任意でオーディオも使えます。開始と終了の状態が固まっていて、その間をつなぐモーションをモデルに埋めてほしい場合に便利です。
- 04
最後のフレームとオーディオを制御できる video-extend
alibaba/wan-2.7/video-extend は、最後のフレームの制御とオーディオを任意で指定して、既存の動画を延長します。出力は720p/1080pです。延長がどこに着地するかを明示的に制御したい、延長シーケンスのつなぎ合わせに便利です。
- 05
text-to-image-pro で「thinking モード」を使う
alibaba/wan-2.7/text-to-image-pro は、画質を高める「thinking モード」で最大4Kを生成します。静止画の作業が動画生成と同じ Wan 2.7 ファミリーで、静止画とモーションにわたってスタイルを揃えたい場合に便利です。
- 06
720pと1080pを意図して選ぶ
Wan 2.7 は、ほとんどのバリアントで720pと1080pの両方の出力に対応しています。720pはデフォルトで、より安価な選択肢です。納品解像度が重要で、追加のディテールがコストに見合う場合に、1080pを選んでください。
料金
Wan 2.7 APIの料金
料金は出力ごとです。最終的な請求額は、各バリアントのプレイグラウンドで設定するパラメーター(解像度、長さ、出力数、参照入力)に応じて変わります。
| エンドポイント | タイプ | 最低料金 |
|---|---|---|
| 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 | $0.075 |
API
Wan 2.7 APIを呼び出す
wavespeed.ai/accesskeyでAPIキーに登録し、RESTで予測を送信します。プレイグラウンドでは、入力の組み合わせに応じて、そのまま貼り付けられるサンプルが生成されます。
POSThttps://api.wavespeed.ai/api/v3/alibaba/wan-2.7/text-to-video
# 1. Submit the prediction.
SUBMIT_RESPONSE=$(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)比較
Wan 2.7と他モデルの比較
WaveSpeedAI上の類似モデルではなくWan 2.7を選ぶべきケース。
Wan 2.7 vs Seedance 2.0
Seedance 2.0 は、全バリアントでのネイティブオーディオ(Wan 2.7 のオーディオは画像から動画と video-extend のみでオプション)と、高速な Turbo 階層を備えています。Wan 2.7 は、同じファミリーに image-edit と text-to-image のバリアントがあり、モダリティをまたぐ幅広さで優位に立ちます。
Wan 2.7 vs Kling 3.0
Kling 3.0 には Pro と 4K の階層とモーションコントロールエンドポイントがあります。Wan 2.7 は、Kling にはない reference-to-video、image-edit、image-edit-pro、text-to-image のバリアントを備えています。
Wan 2.7 vs Wan 2.2
Wan 2.7 は新しいアーキテクチャです。Wan 2.2(WaveSpeedAI のバリアント)には、2.7 にはない専用エンドポイント(Animate(120秒のキャラクターアニメーション)、Speech-to-Video(10分のオーディオ駆動)、Fun-Control(Apache 2.0)、LoRAトレーナー)があります。
FAQ
Wan 2.7 API — よくある質問
料金、ライセンス、連携など、WaveSpeedAIでWan 2.7を実行する際のよくある質問。
Wan 2.7 APIとは何ですか?
Wan 2.7は、Alibabaの動画生成モデルで、WaveSpeedAI上でREST APIとして提供されています。Alibaba の WAN 2.7 は、くっきりしたディテール、安定したモーション、優れた指示追従性を備えた、まとまりのあるシネマティックな動画を生成します。テキストから動画、画像から動画、リファレンスから動画、video-edit、video-extend のエンドポイントがそれぞれ別に用意され、同じファミリーに画像編集とテキストから画像のバリアントもあります。プログラムから呼び出すことも、上にリンクされたプレイグラウンドで試すこともできます。
Wan 2.7 APIはどう呼び出しますか?
WaveSpeedAIのアカウントに登録し、/accesskeyからAPIキーをコピーして、入力をJSONとしてhttps://api.wavespeed.ai/api/v3/alibaba/wan-2.7/text-to-videoにPOSTします。エンドポイントは予測IDを返します。結果のエンドポイントを約2秒ごとにポーリングし、長時間かかるタスクでは間隔を広げ、終端ステータスになったら停止してください。本番運用向けのPython / Node.js / cURLのサンプルは上にあります。
Wan 2.7 APIの料金はいくらですか?
Wan 2.7は1回あたり$0.03からです。実際の料金は、設定するパラメーター(解像度、長さ、出力数、参照入力)に応じて変わります。プレイグラウンドの「生成」ボタンの横に表示されるリアルタイムの料金プレビューで、現在の入力での正確な料金を確認できます。
Wan 2.7にはどのバリアントがありますか?
WaveSpeedAIでは、10個のWan 2.7エンドポイントが利用可能です: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ほか。各バリアントには、専用のプレイグラウンドページと料金があります。
Wan 2.7の出力を商用利用できますか?
商用利用の権利は、Alibabaのモデルライセンスに従います。Alibabaのほとんどのモデルは出力の商用利用を認めています。具体的なライセンスの概要は各モデルのプレイグラウンドページで、プラットフォーム全体の条件はWaveSpeedAIの利用規約でご確認ください。
なぜ直接ではなくWaveSpeedAIでWan 2.7を使うのですか?
Wan 2.7と、他のプロバイダーの1,000以上のAIモデルを、1つのAPIキー、1つの請求アカウントで利用できます。ベンダーごとのSDK設定も、個別のレート制限も、ベンダーごとの連携コードの書き直しも不要です。料金は、通常Alibabaの直接のAPIと同等かそれ以下です。
提供元
Alibabaについて
WaveSpeedAIにおけるWan 2.7と、Alibabaのモデルラインナップ全体を手がけるチーム。
Alibaba の Tongyi Lab は、動画モデルの Wan ファミリーと、LLM の Qwen ファミリーを開発しています。Wan は、オープンウェイトで公開されていること、幅広いバリアント(テキストから動画、画像から動画、リファレンスから動画、video-edit、video-extend、image-edit、text-to-image)を網羅していること、多言語のプロンプトにわたってモーションの安定性とプロンプトへの追従性に一貫して強みがあることが特長です。
WaveSpeedAIでWan 2.7を使った開発を始めよう
登録時に無料のスタータークレジットを進呈。Alibabaをはじめ、あらゆるプロバイダーの1,000以上のAIモデルを、1つのAPIキーで。