开发者为何在 WaveSpeedAI 上交付
快。
每个模型都是极速推理。无论在工作室还是通过 API,图像和视频都能很快出结果。
实惠。
图像每次 $0.024 起,视频每次 $0.02 起。 只为你生成的内容付费,无需订阅,没有月费。
- 媒体模型
- 1,102+
- 语言模型
- 128+
- 模型厂商
- 44
- 需付费的 GPU 小时
- 0
为产出付费,而不是为 GPU
每个模型都按其产出计费,按请求、秒、百万像素或 token 计,价格就写在模型页面上。无需部署,也没有 GPU 计时器在跑。
fal.ai: 大多数模型 API 按产出计费,但部分模型采用基于 GPU 的定价,自定义部署则按 GPU 小时计费。
整个团队,一个账户
设计师和市场人员可使用浏览器生成器、一键编辑工具和 AI 视频编辑器,与你的 API 共用同一账户和额度。
fal.ai: 面向开发者的生成式媒体平台,模型页面提供 Playground。
LLM 也用同一个密钥
兼容 OpenAI 的 API,覆盖主流对话与编程模型,与媒体调用从同一余额扣费。一个密钥搞定整个 AI 技术栈。
fal.ai: 定位为面向开发者的生成式媒体平台。
提交。轮询。上线。
向任意模型端点发送 JSON,立即拿到 prediction id。轮询结果,或交给我们一个 webhook。1,000+ 个模型都是同一套调用方式。
- 每个模型都有 REST API
- Python 和 JavaScript SDK
- 预测完成时的 webhook 回调
POSThttps://api.wavespeed.ai/api/v3/bytedance/seedream-v5.0-pro
curl -X POST "https://api.wavespeed.ai/api/v3/bytedance/seedream-v5.0-pro" \
-H "Authorization: Bearer $WAVESPEED_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"prompt": "A glass teapot on a sunlit windowsill, macro product photo",
"aspect_ratio": "4:3",
"resolution": "2k"
}'
# → {"data": {"id": "<prediction id>", ...}}
curl "https://api.wavespeed.ai/api/v3/predictions/<prediction id>/result" \
-H "Authorization: Bearer $WAVESPEED_API_KEY"import os, time, requests
headers = {"Authorization": f"Bearer {os.environ['WAVESPEED_API_KEY']}"}
task = requests.post("https://api.wavespeed.ai/api/v3/bytedance/seedream-v5.0-pro", headers=headers, json={
"prompt": "A glass teapot on a sunlit windowsill, macro product photo",
"aspect_ratio": "4:3",
"resolution": "2k"
}).json()["data"]
while True:
result = requests.get(f"https://api.wavespeed.ai/api/v3/predictions/{task['id']}/result", headers=headers).json()["data"]
if result["status"] == "completed":
print(result["outputs"])
break
if result["status"] == "failed":
raise RuntimeError(result.get("error"))
time.sleep(2)const headers = { Authorization: `Bearer ${process.env.WAVESPEED_API_KEY}`, 'Content-Type': 'application/json' }
const { data: task } = await fetch('https://api.wavespeed.ai/api/v3/bytedance/seedream-v5.0-pro', {
method: 'POST',
headers,
body: JSON.stringify({
"prompt": "A glass teapot on a sunlit windowsill, macro product photo",
"aspect_ratio": "4:3",
"resolution": "2k"
}),
}).then((r) => r.json())
while (true) {
const { data: result } = await fetch(`https://api.wavespeed.ai/api/v3/predictions/${task.id}/result`, { headers }).then((r) => r.json())
if (result.status === 'completed') { console.log(result.outputs); break }
if (result.status === 'failed') throw new Error(result.error)
await new Promise((r) => setTimeout(r, 2000))
}用 API 生成
/filters:quality(82)/examples/0c93e33e6ab675256c8185efbf671674/a277a10d-3a03-48e0-9aa9-510db64d8bac-b1f7e25818a0.webp)
/filters:quality(82)/examples/323fc3db241d9b56f46c445f2ab334c0/1783684221888696489_duh4aXLA.webp)
/filters:quality(82)/examples/f61ed45bd6f3b23152f05c74b03af380/e201e349-d4a3-4959-8873-1ae99847ca87-717a36cb81d5.webp)
/filters:quality(82)/examples/0cbef4bfd187825951ff9cb2c0787280/1783684219348367405_p8cYLApe.webp)
WaveSpeedAI 对比 fal.ai
| WaveSpeedAI | fal.ai | |
|---|---|---|
| 模型 API | 托管端点,覆盖图像、视频、音频、3D 和 LLM | 生成式媒体模型的托管端点 |
| 计费 | 按标示的单次价格按请求付费 | 按用量付费;大多数模型 API 按产出单位计费,部分模型基于 GPU,自定义部署按 GPU 小时计费 |
| 自定义模型 | 专注即调即用的模型,无需管理基础设施 | 在 serverless GPU 和集群上部署并微调自己的模型 |
| 在浏览器中试用 | 每个模型都有生成器、工作室、编辑工具和 Playground,价格与 API 相同 | 模型页面提供 Playground |
| 结果获取 | 轮询结果或接收 webhook | 队列、轮询和 webhook |
常见问题
WaveSpeedAI 是好的 fal.ai 替代方案吗?
如果你在应用中调用托管的图像、视频、音频或 3D 模型,那么是的。你将获得 1,000+ 模型的即调即用端点、一个 API 密钥、按请求计价,以及供团队其他成员使用的浏览器工作室。
如何调用模型?
将输入以 JSON 形式 POST 到 https://api.wavespeed.ai/api/v3/<model>,立即返回 prediction id。轮询结果端点,或传入 webhook,完成后我们会回调你。
有 SDK 吗?
有。从 PyPI 或 npm 安装 wavespeed,几行代码就能拿到第一个结果。更喜欢原生 HTTP?每个模型也都支持普通请求。
费用是多少?
每个模型都有清晰的单次价格,显示在模型页面和上方卡片中。按请求付费,没有月费。符合条件的新账号可获得 $1 免费额度,无需绑卡。
有哪些模型?
重量级模型一应俱全:视频有 Seedance 2.5、Kling、Veo、Wan、MiniMax 和 Grok Imagine;图像有 Nano Banana、GPT Image、Seedream 和 Qwen Image;音频有 ElevenLabs 等;3D 有 Tripo、Meshy 和 Rodin;另有兼容 OpenAI 的 LLM API。







