Wan 2.7 API
Alibaba WAN 2.7 — 선명한 디테일, 안정적인 모션, 강한 지시 이행을 갖춘 일관성 있는 시네마틱 비디오입니다. 텍스트-투-비디오, 이미지-투-비디오, 레퍼런스-투-비디오, video-edit, video-extend 별도 엔드포인트와 같은 패밀리의 이미지 편집 및 텍스트-투-이미지 변형을 제공합니다.
720p(기본) 또는 1080p로 비디오를 출력합니다. 이미지 편집은 기본 Edit 변형 또는 Pro 변형(최대 2K 출력)으로, 텍스트-투-이미지는 기본 변형 또는 Pro 변형(씽킹 모드로 최대 4K)으로 사용할 수 있습니다. 이미지-투-비디오는 첫 프레임/마지막 프레임 제어를 지원하고, video-extend는 마지막 프레임과 오디오를 지원합니다.
개요
Wan 2.7 API 소개
Wan 2.7의 기능, Alibaba 모델 라인업에서의 위치, 그리고 팀들이 이 모델을 선택하는 이유.
Alibaba의 비디오 생성 모델 Wan 2.7. WaveSpeedAI REST API로 바로 사용할 수 있습니다. Alibaba WAN 2.7 — 선명한 디테일, 안정적인 모션, 강한 지시 이행을 갖춘 일관성 있는 시네마틱 비디오입니다. 텍스트-투-비디오, 이미지-투-비디오, 레퍼런스-투-비디오, video-edit, video-extend 별도 엔드포인트와 같은 패밀리의 이미지 편집 및 텍스트-투-이미지 변형을 제공합니다.
720p(기본) 또는 1080p로 비디오를 출력합니다. 이미지 편집은 기본 Edit 변형 또는 Pro 변형(최대 2K 출력)으로, 텍스트-투-이미지는 기본 변형 또는 Pro 변형(씽킹 모드로 최대 4K)으로 사용할 수 있습니다. 이미지-투-비디오는 첫 프레임/마지막 프레임 제어를 지원하고, video-extend는 마지막 프레임과 오디오를 지원합니다.
WaveSpeedAI의 Wan 2.7 제품군은 Text-To-Image, Video-Extend, Reference-To-Video, Text-To-Video, Video-To-Video, Image-To-Image, Image-To-Video 워크플로를 아우르는 REST 엔드포인트 10개를 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.
Wan 2.7 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
Wan 2.7 API 전체 엔드포인트
Wan 2.7 엔드포인트 10개를 지금 WaveSpeedAI에서 사용할 수 있습니다. 워크플로에 맞는 변형을 고르세요.
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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.
예시
Wan 2.7 활용 예시
Wan 2.7 API로 생성한 실제 출력물입니다. 비디오 위에 마우스를 올리면 미리 보고, 클릭하면 전체 크기 뷰어가 열립니다.
사용 방법
Wan 2.7 API 사용 방법
가입부터 결과물 생성까지 네 단계입니다. Python, Node.js, cURL 전체 예시는 아래 API 섹션에 있습니다.
- 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.
- 02
Prediction 제출
입력을 JSON으로 https://api.wavespeed.ai/api/v3/alibaba/wan-2.7/text-to-video에 POST하세요. 엔드포인트가 prediction id를 즉시 반환합니다. 생성은 비동기로 처리되므로 추론 중에 연결을 계속 열어 둘 필요가 없습니다.
- 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.
- 04
출력 URL 읽기
status가 "completed"가 되면 data.outputs[0]에서 URL을 읽으세요. 이 URL은 WaveSpeedAI CDN에 있는 생성된 미디어를 가리키며, 호출한 Wan 2.7 변형에 따라 이미지, 비디오, 오디오 또는 3D 파일입니다.
활용 사례
Wan 2.7 활용 사례
개발자와 크리에이터가 Wan 2.7 API를 사용하는 대표적인 워크플로입니다.
강한 지시 이행을 갖춘 텍스트-투-비디오
alibaba/wan-2.7/text-to-video는 일반 프롬프트를 일관성 있는 시네마틱 클립으로 만듭니다. 카탈로그 소개 문구: "광고, 설명 영상, 소셜 게시물에 적합". 기본 720p, 1080p도 가능합니다.
프레임 제어를 지원하는 이미지-투-비디오
alibaba/wan-2.7/image-to-video는 첫 프레임과 마지막 프레임 제어, 선택형 오디오를 지원합니다. 생성이 특정 스틸에서 시작하고 끝나야 하는 클립에 유용합니다.
정체성을 위한 레퍼런스-투-비디오
alibaba/wan-2.7/reference-to-video는 이미지나 비디오의 캐릭터, 소품, 장면 레퍼런스를 사용해 정체성, 스타일, 레이아웃이 유지된 새 샷을 생성합니다. 생성 전반에 걸쳐 모션이 부드럽고 일관됩니다.
멀티 이미지 레퍼런스를 사용한 비디오 편집
alibaba/wan-2.7/video-edit는 멀티 이미지 레퍼런스를 지원하는 입력 비디오의 프롬프트 기반 편집을 수행하며, 720p/1080p로 출력합니다. 기존 영상의 스타일 재편집과 부분 수정에 유용합니다.
같은 패밀리의 이미지 편집
alibaba/wan-2.7/image-edit와 image-edit-pro(최대 2K 출력)는 멀티 이미지 레퍼런스를 사용한 프롬프트 기반 이미지 편집을 처리합니다. 비디오 도구와 같은 패밀리여서 스틸에서 비디오로 이어지는 파이프라인에 유용합니다.
씽킹 모드를 지원하는 텍스트-투-이미지
alibaba/wan-2.7/text-to-image-pro는 품질을 높이는 "씽킹 모드"로 최대 4K 이미지를 생성합니다. 비디오 생성과 같은 Wan 2.7 패밀리에서 스틸 작업을 할 때 유용합니다.
팁
Wan 2.7 프롬프트 작성 팁
Wan 2.7에서 더 나은 결과를 얻기 위한 실용적인 조언입니다. 운영 파이프라인에서 비디오 모델 전반에 통하는 패턴을 바탕으로 했습니다.
- 01
작업에 맞는 변형을 고르세요
Wan 2.7은 텍스트-투-비디오, 이미지-투-비디오, 레퍼런스-투-비디오, video-edit, video-extend, image-edit(및 image-edit-pro), 텍스트-투-이미지(및 text-to-image-pro) 엔드포인트를 따로 제공합니다. 입력에 맞는 엔드포인트를 선택하세요. 하나의 변형에 모든 것을 시키는 것보다 출력이 훨씬 좋아집니다.
- 02
레퍼런스-투-비디오는 정체성을 유지합니다
alibaba/wan-2.7/reference-to-video는 이미지나 비디오의 캐릭터, 소품, 장면 레퍼런스를 사용해 정체성, 스타일, 레이아웃이 유지된 새 샷을 생성합니다. 소스 자료에 알아볼 수 있게 유지되어야 하는 특정 피사체가 있을 때 알맞은 선택입니다.
- 03
이미지-투-비디오는 첫/마지막 프레임 제어를 지원합니다
alibaba/wan-2.7/image-to-video는 생성될 클립의 첫 프레임과 마지막 프레임을 지정할 수 있으며 선택형 오디오도 지원합니다. 시작과 종료 상태가 고정되어 있고 모델이 그 사이의 모션을 채워야 할 때 유용합니다.
- 04
마지막 프레임과 오디오 제어를 지원하는 video-extend
alibaba/wan-2.7/video-extend는 선택형 마지막 프레임 제어와 오디오 지원으로 기존 비디오를 연장하며, 720p/1080p로 출력합니다. 연장 구간이 어디에 도달할지 명시적으로 제어하고 싶은 연장 시퀀스를 이어 붙일 때 유용합니다.
- 05
text-to-image-pro에서 "씽킹 모드"를 사용하세요
alibaba/wan-2.7/text-to-image-pro는 이미지 품질을 높이는 "씽킹 모드"로 최대 4K까지 생성합니다. 스틸 작업이 비디오 생성과 같은 Wan 2.7 패밀리를 사용하고, 스틸과 모션 전반에서 일관된 스타일을 원할 때 유용합니다.
- 06
720p와 1080p를 의도적으로 고르세요
Wan 2.7은 대부분의 변형에서 720p와 1080p 출력을 모두 지원합니다. 720p가 기본값이며 더 저렴한 옵션입니다. 납품 해상도가 중요하고 추가 디테일이 비용을 정당화할 때 1080p를 선택하세요.
가격
Wan 2.7 API 가격
가격은 출력당 책정됩니다. 최종 요금은 각 변형의 Playground에서 설정한 파라미터(해상도, 길이, 출력 수, 레퍼런스)에 따라 달라집니다.
| 엔드포인트 | 유형 | 시작 가격 |
|---|---|---|
| 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 | $0.075 |
API
Wan 2.7 API 호출하기
wavespeed.ai/accesskey에서 API 키를 발급받은 뒤 REST로 prediction을 제출하세요. Playground에서 입력 조합별로 바로 붙여넣을 수 있는 샘플이 생성됩니다.
POSThttps://api.wavespeed.ai/api/v3/alibaba/wan-2.7/text-to-video
# 1. Submit the prediction.
SUBMIT_RESPONSE=$(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)비교
Wan 2.7 vs 대안
비슷한 WaveSpeedAI 모델과 비교한 Wan 2.7의 선택 기준.
Wan 2.7 vs Seedance 2.0
Seedance 2.0은 모든 변형에서 네이티브 오디오(Wan 2.7은 이미지-투-비디오와 video-extend에서만 선택적 오디오)와 빠른 Turbo 등급을 제공합니다. Wan 2.7은 같은 패밀리의 이미지 편집 및 텍스트-투-이미지 변형으로 교차 모달 범위가 더 넓습니다.
Wan 2.7 vs Kling 3.0
Kling 3.0은 Pro 및 4K 등급과 모션 컨트롤 엔드포인트를 갖추고 있습니다. Wan 2.7은 Kling에는 없는 레퍼런스-투-비디오, image-edit, image-edit-pro, 텍스트-투-이미지 변형을 추가합니다.
Wan 2.7 vs Wan 2.2
Wan 2.7이 더 새로운 아키텍처입니다. Wan 2.2(WaveSpeedAI 변형)는 2.7에는 없는 Animate(120초 캐릭터 애니메이션), Speech-to-Video(10분 오디오 기반), Fun-Control(Apache 2.0), LoRA 트레이너 같은 특화 엔드포인트를 제공합니다.
FAQ
Wan 2.7 API — 자주 묻는 질문
가격, 라이선스, 연동 — WaveSpeedAI에서 Wan 2.7 실행에 관한 자주 묻는 질문.
Wan 2.7 API란 무엇인가요?
Wan 2.7 — WaveSpeedAI에서 REST API로 제공되는 Alibaba의 비디오 생성 모델입니다. Alibaba WAN 2.7 — 선명한 디테일, 안정적인 모션, 강한 지시 이행을 갖춘 일관성 있는 시네마틱 비디오입니다. 텍스트-투-비디오, 이미지-투-비디오, 레퍼런스-투-비디오, video-edit, video-extend 별도 엔드포인트와 같은 패밀리의 이미지 편집 및 텍스트-투-이미지 변형을 제공합니다. 프로그래밍 방식으로 호출하거나 위에 링크된 Playground에서 체험해 볼 수 있습니다.
Wan 2.7 API는 어떻게 호출하나요?
WaveSpeedAI 계정을 만들고 /accesskey에서 API 키를 복사한 뒤, 입력을 JSON으로 https://api.wavespeed.ai/api/v3/alibaba/wan-2.7/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.
Wan 2.7 API 요금은 얼마인가요?
Wan 2.7의 가격은 회당 $0.03부터입니다. 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.
Wan 2.7에는 어떤 변형이 있나요?
WaveSpeedAI에는 라이브 Wan 2.7 엔드포인트가 10개 있습니다: 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 외 다수. 각 변형에는 고유한 Playground 페이지와 가격이 있습니다.
Wan 2.7 출력물을 상업적으로 사용할 수 있나요?
상업적 사용 권한은 Alibaba 모델 라이선스를 따릅니다. 대부분의 Alibaba 모델은 출력물의 상업적 사용을 허용합니다. 구체적인 라이선스 요약은 각 모델의 Playground 페이지를, 플랫폼 수준의 조건은 WaveSpeedAI 이용약관을 참고하세요.
직접 연동하지 않고 WaveSpeedAI에서 Wan 2.7 모델을 사용하는 이유는 무엇인가요?
API 키 하나와 결제 계정 하나로 Wan 2.7 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 Alibaba의 직접 API와 같거나 더 저렴합니다.
제공사
Alibaba 소개
WaveSpeedAI의 Wan 2.7 및 Alibaba 전체 모델 라인업을 만든 팀.
Alibaba의 Tongyi Lab은 Wan 비디오 모델 패밀리와 Qwen LLM 패밀리를 만듭니다. Wan은 오픈 웨이트로 공개되었고, 폭넓은 변형(텍스트-투-비디오, 이미지-투-비디오, 레퍼런스-투-비디오, video-edit, video-extend, image-edit, 텍스트-투-이미지)을 갖추었으며, 다국어 프롬프트 전반에서 모션 안정성과 프롬프트 반영이 꾸준히 강한 점이 특징입니다.
WaveSpeedAI에서 Wan 2.7 시작하기
가입 시 무료 스타터 크레딧 제공. Alibaba 및 다른 모든 제공사의 1,000개 이상 AI 모델을 API 키 하나로.