Luma AI비디오 API$0.042부터

Luma API

Luma API on WaveSpeedAI — Ray 3.2 text-to-video, image-to-video, video edit and video reframing, earlier Ray 2 and Ray 1.6 models, and Uni v1 and Photon image generation and editing, all through one REST API.

Use Luma's Ray 3.2 for cinematic text-to-video and image-to-video with controllable aspect ratio, resolution and duration, re-render or reframe existing footage with video edit and video reframing, and generate or edit images with Uni v1 and Photon. Ray 2 and Ray 1.6 stay available for earlier workflows.

개요

Luma API 소개

Luma의 기능, Luma AI 모델 라인업에서의 위치, 그리고 팀들이 이 모델을 선택하는 이유.

Luma AI의 비디오 생성 모델 Luma. WaveSpeedAI REST API로 바로 사용할 수 있습니다. Luma API on WaveSpeedAI — Ray 3.2 text-to-video, image-to-video, video edit and video reframing, earlier Ray 2 and Ray 1.6 models, and Uni v1 and Photon image generation and editing, all through one REST API.

Use Luma's Ray 3.2 for cinematic text-to-video and image-to-video with controllable aspect ratio, resolution and duration, re-render or reframe existing footage with video edit and video reframing, and generate or edit images with Uni v1 and Photon. Ray 2 and Ray 1.6 stay available for earlier workflows.

WaveSpeedAI의 Luma 제품군은 Video-To-Video, Image-To-Video, Text-To-Video, Image-To-Image, Text-To-Image 워크플로를 아우르는 REST 엔드포인트 6개를 제공합니다. 각 변형은 고유한 가격, 파라미터, 예시 출력을 갖고 있으니 입력 방식과 운영 조건에 맞는 것을 고르거나, 같은 API 키로 여러 개를 호출해 다단계 파이프라인을 구성하세요.

Luma 실행에도 WaveSpeedAI의 다른 1,000개 이상의 AI 모델과 같은 API 키, 결제 계정, 요청 한도 체계를 그대로 사용합니다. 별도의 벤더 설정도, 제공사별 SDK도, 벤더별 요청 한도 체계도 필요 없습니다. 하나의 연동으로 텍스트 → 이미지, 텍스트 → 비디오부터 오디오 합성, 3D 생성, 업스케일링, 편집까지 모두 지원합니다.

엔드포인트

Luma API 전체 엔드포인트

Luma 엔드포인트 6개를 지금 WaveSpeedAI에서 사용할 수 있습니다. 워크플로에 맞는 변형을 고르세요.

video-to-videoRay 3.2 Video Edit — Luma AI의 Luma video-to-video 미리보기

Ray 3.2 Video Edit

Luma Ray 3.2 Video Edit is a fast AI video-to-video editing model that re-renders an existing source video from a text prompt while preserving the original motion and timing. Ready-to-use REST inference API for video restyling, creative edits, product videos, advertising creatives, social media clips, visual storytelling, and professional video editing workflows with simple integration, no coldstarts, and affordable pricing.

$0.144부터
video-to-videoRay 3.2 Video Reframing — Luma AI의 Luma video-to-video 미리보기

Ray 3.2 Video Reframing

Luma Ray 3.2 Video Reframing is a fast AI video reframing model that changes an existing video’s aspect ratio and fills the newly exposed canvas from a prompt while preserving the source footage. Ready-to-use REST inference API for aspect ratio conversion, social media resizing, cinematic reframing, video outpainting, creator content, advertising creatives, and professional video editing workflows with simple integration, no coldstarts, and affordable pricing.

$0.06부터
image-to-videoRay 3.2 Image To Video — Luma AI의 Luma image-to-video 미리보기

Ray 3.2 Image To Video

Luma Ray 3.2 Image to Video is a fast AI image-to-video generation model that animates a source image into cinematic video guided by a text prompt, with controllable aspect ratio, resolution, and duration. Ready-to-use REST inference API for image animation, cinematic clips, product videos, social media content, advertising creatives, visual storytelling, and professional image-to-video workflows with simple integration, no coldstarts, and affordable pricing.

$0.10부터
text-to-videoRay 3.2 Text To Video — Luma AI의 Luma text-to-video 미리보기

Ray 3.2 Text To Video

Luma Ray 3.2 Text to Video is a fast AI video generation model that creates cinematic videos from text prompts with controllable aspect ratio, resolution, and duration. Ready-to-use REST inference API for cinematic clips, storytelling videos, social media content, advertising creatives, product visuals, concept videos, and professional text-to-video workflows with simple integration, no coldstarts, and affordable pricing.

$0.10부터
image-to-imageUni v1 Edit — Luma AI의 Luma image-to-image 미리보기

Uni v1 Edit

Luma Uni v1 Edit is a fast AI image editing model that reworks source images from text instructions while preserving composition and supporting optional reference images. Ready-to-use REST inference API for photo editing, product image updates, creative retouching, marketing assets, brand visuals, style changes, and professional image editing workflows with simple integration, no coldstarts, and affordable pricing.

$0.042부터
text-to-imageUni v1 Text To Image — Luma AI의 Luma text-to-image 미리보기

Uni v1 Text To Image

Luma Uni v1 Text to Image is a fast AI image generation model that creates high-fidelity images from prompts with flexible aspect ratios, visual style control, and optional reference-image guidance. Ready-to-use REST inference API for creative design, marketing visuals, product mockups, brand assets, social media content, concept art, and professional text-to-image workflows with simple integration, no coldstarts, and affordable pricing.

$0.042부터

예시

Luma 활용 예시

Luma API로 생성한 실제 출력물입니다. 비디오 위에 마우스를 올리면 미리 보고, 클릭하면 전체 크기 뷰어가 열립니다.

사용 방법

Luma API 사용 방법

가입부터 결과물 생성까지 네 단계입니다. Python, Node.js, cURL 전체 예시는 아래 API 섹션에 있습니다.

  1. 01

    API 키 받기

    WaveSpeedAI 계정을 만들고 대시보드에서 API 키를 복사하세요. 신규 계정에는 무료 스타터 크레딧이 제공되어, 요금이 청구되기 전에 Playground를 수십 번 실행해 볼 수 있습니다.

  2. 02

    Prediction 제출

    입력을 JSON으로 https://api.wavespeed.ai/api/v3/luma/ray-3.2/text-to-video에 POST하세요. 엔드포인트가 prediction id를 즉시 반환합니다. 생성은 비동기로 처리되므로 추론 중에 연결을 계속 열어 둘 필요가 없습니다.

  3. 03

    완료될 때까지 폴링

    https://api.wavespeed.ai/api/v3/predictions/{request_id}/result로 GET 요청을 보내세요. completed이면 outputs를 반환하고, failed, cancelled, timeout, deleted이면 오류로 종료하며, 그 밖의 모든 status에서는 폴링을 계속합니다.

  4. 04

    출력 URL 읽기

    status가 "completed"가 되면 data.outputs[0]에서 URL을 읽으세요. 이 URL은 WaveSpeedAI CDN에 있는 생성된 미디어를 가리키며, 호출한 Luma 변형에 따라 이미지, 비디오, 오디오 또는 3D 파일입니다.

활용 사례

Luma 활용 사례

개발자와 크리에이터가 Luma API를 사용하는 대표적인 워크플로입니다.

01

Cinematic text-to-video

luma/ray-3.2/text-to-video generates cinematic videos from text prompts with controllable aspect ratio, resolution, duration and optional reference images.

text-to-videocinematic
02

Animate a still image

luma/ray-3.2/image-to-video animates a source image into video guided by a text prompt, with the same aspect ratio, resolution and duration controls.

image-to-video
03

Restyle footage and keep the motion

luma/ray-3.2/video-edit re-renders an existing source video from a text prompt while preserving the source motion and timing.

video-editrestyle
04

Reframe video to a new aspect ratio

luma/ray-3.2/video-reframing changes a video's aspect ratio and fills the newly exposed canvas from a prompt while preserving the source footage.

video-reframingaspect-ratio
05

Image generation and editing

luma/uni-v1/text-to-image generates images with aspect ratio, style, format and reference-image guidance; luma/uni-v1/edit transforms an input image from a text instruction while preserving composition.

text-to-imageimage-edit

팁

Luma 프롬프트 작성 팁

Luma에서 더 나은 결과를 얻기 위한 실용적인 조언입니다. 운영 파이프라인에서 비디오 모델 전반에 통하는 패턴을 바탕으로 했습니다.

  1. 01

    카메라 무빙을 구체적으로 지정하세요

    orbit, dolly-in, push-in, pan-left, crane shot, handheld follow 같은 구체적인 촬영 용어를 쓰세요. 일반적인 프롬프트는 정적이거나 임의의 카메라 선택을 낳지만, 이름이 있는 카메라 무빙은 모델 학습 데이터의 모션 의도와 직접 연결되어 샷 품질을 크게 높입니다.

  2. 02

    레퍼런스 이미지로 캐릭터 정체성을 고정하세요

    프롬프트가 특정 인물, 캐릭터, 제품에 의존한다면 프롬프트와 함께 레퍼런스 이미지를 업로드하세요. 레퍼런스가 없으면 프레임과 샷에 걸쳐 정체성이 흔들려, 같은 캐릭터가 생성할 때마다 조금씩 다른 사람처럼 보입니다.

  3. 03

    조명과 시간대를 묘사하세요

    'golden hour, soft warm directional light'나 'overcast diffused light, slate-grey sky' 같은 조명 단서는 막연한 품질 수식어보다 품질과 일관성을 훨씬 크게 높입니다. 조명은 모델이 조건으로 삼는 가장 강한 사전 지식 중 하나입니다.

  4. 04

    네거티브 프롬프트로 흔한 실패 유형을 억제하세요

    비디오에 유용한 네거티브: 'frame flicker, motion blur, watermark, text artifacts, distorted hands, low resolution, jpeg compression'. 네거티브 프롬프트는 비용이 들지 않으며, 다시 생성해야 하는 결과의 비율을 눈에 띄게 줄여 줍니다.

  5. 05

    의도한 장면을 담는 가장 짧은 길이를 고르세요

    대부분의 프롬프트는 5~8초에서 가장 잘 작동합니다. 더 긴 클립은 시간적 불일치(피사체 변형, 환경 드리프트)를 키웁니다. 20초 시퀀스가 필요하다면 6~8초 클립 세 개를 생성해 편집으로 이어 붙이세요. 한 번에 길게 생성하는 것보다 품질이 높게 유지됩니다.

  6. 06

    처음부터 플랫폼에 맞는 화면 비율을 고르세요

    TikTok / Reels / Shorts에는 9:16, 가로형 피드와 YouTube에는 16:9, 게시물 그리드에는 1:1을 사용하세요. 모델은 화면 비율마다 학습 방식이 조금씩 다르므로, 16:9를 나중에 9:16으로 자르면 충실도와 모델이 의도한 구도를 모두 잃습니다.

가격

Luma API 가격

가격은 출력당 책정됩니다. 최종 요금은 각 변형의 Playground에서 설정한 파라미터(해상도, 길이, 출력 수, 레퍼런스)에 따라 달라집니다.

시작 가격

$0.042

엔드포인트 6개 · Luma

Playground 열기
엔드포인트유형시작 가격
luma/ray-3.2/video-editvideo-to-video$0.144
luma/ray-3.2/video-reframingvideo-to-video$0.06
luma/ray-3.2/image-to-videoimage-to-video$0.10
luma/ray-3.2/text-to-videotext-to-video$0.10
luma/uni-v1/editimage-to-image$0.042
luma/uni-v1/text-to-imagetext-to-image$0.042

API

Luma API 호출하기

wavespeed.ai/accesskey에서 API 키를 발급받은 뒤 REST로 prediction을 제출하세요. Playground에서 입력 조합별로 바로 붙여넣을 수 있는 샘플이 생성됩니다.

POSThttps://api.wavespeed.ai/api/v3/luma/ray-3.2/text-to-video

# 1. Submit the prediction.
SUBMIT_RESPONSE=$(curl --silent --show-error --fail-with-body \
  -X POST "https://api.wavespeed.ai/api/v3/luma/ray-3.2/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",
    "size": "16:9",
    "resolution": "540p",
    "duration": 5
}')

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
done

비교

Luma vs 대안

비슷한 WaveSpeedAI 모델과 비교한 Luma의 선택 기준.

Luma vs Kling 3.0

Kling 3.0 offers Standard, Pro and 4K tiers with native audio. Luma Ray 3.2 adds video edit and video reframing endpoints for working on existing footage.

Luma vs Veo 3.1

Veo 3.1 is Google's video model with synchronized audio. Luma Ray 3.2 is a separate family with optional reference images and footage-level edit and reframing endpoints.

FAQ

Luma API — 자주 묻는 질문

가격, 라이선스, 연동 — WaveSpeedAI에서 Luma 실행에 관한 자주 묻는 질문.

Luma API란 무엇인가요?

Luma — WaveSpeedAI에서 REST API로 제공되는 Luma AI의 비디오 생성 모델입니다. Luma API on WaveSpeedAI — Ray 3.2 text-to-video, image-to-video, video edit and video reframing, earlier Ray 2 and Ray 1.6 models, and Uni v1 and Photon image generation and editing, all through one REST API. 프로그래밍 방식으로 호출하거나 위에 링크된 Playground에서 체험해 볼 수 있습니다.

Luma API는 어떻게 호출하나요?

WaveSpeedAI 계정을 만들고 /accesskey에서 API 키를 복사한 뒤, 입력을 JSON으로 https://api.wavespeed.ai/api/v3/luma/ray-3.2/text-to-video에 POST하세요. 엔드포인트가 prediction id를 반환합니다. 결과 엔드포인트 폴링은 약 2초마다 시작하고, 오래 걸리는 작업은 간격을 늘리며, 종료 status가 나오면 중단하세요. 운영 환경용 Python / Node.js / cURL 예시는 위에 있습니다.

Luma API 요금은 얼마인가요?

Luma의 가격은 $0.042부터입니다. 정확한 비용은 설정한 파라미터(해상도, 길이, 출력 수, 레퍼런스)에 따라 달라집니다. Playground의 생성 버튼 옆 실시간 비용 미리보기에서 현재 입력 기준의 정확한 가격을 확인할 수 있습니다.

Luma에는 어떤 변형이 있나요?

WaveSpeedAI에는 라이브 Luma 엔드포인트가 6개 있습니다: luma/ray-3.2/video-edit, luma/ray-3.2/video-reframing, luma/ray-3.2/image-to-video, luma/ray-3.2/text-to-video, luma/uni-v1/edit, luma/uni-v1/text-to-image. 각 변형에는 고유한 Playground 페이지와 가격이 있습니다.

Luma 출력물을 상업적으로 사용할 수 있나요?

상업적 사용 권한은 Luma AI 모델 라이선스를 따릅니다. 대부분의 Luma AI 모델은 출력물의 상업적 사용을 허용합니다. 구체적인 라이선스 요약은 각 모델의 Playground 페이지를, 플랫폼 수준의 조건은 WaveSpeedAI 이용약관을 참고하세요.

직접 연동하지 않고 WaveSpeedAI에서 Luma 모델을 사용하는 이유는 무엇인가요?

API 키 하나와 결제 계정 하나로 Luma 모델과 다른 제공사의 1,000개 이상의 AI 모델을 모두 사용합니다. 벤더별 SDK 설정도, 별도의 요청 한도 체계도, 벤더마다 연동 코드를 다시 쓸 일도 없습니다. 가격은 대체로 Luma AI의 직접 API와 같거나 더 저렴합니다.

WaveSpeedAI에서 Luma 시작하기

가입 시 무료 스타터 크레딧 제공. Luma AI 및 다른 모든 제공사의 1,000개 이상 AI 모델을 API 키 하나로.