開發者為何在 WaveSpeedAI 上交付
快。
每個模型都是極速推論。無論在工作室或透過 API,圖像和影片都能很快完成。
實惠。
圖像每次 $0.024 起,影片每次 $0.02 起。 只為你生成的內容付費,無需訂閱,沒有月費。
- 媒體模型
- 1,102+
- 語言模型
- 128+
- 模型開發商
- 44
- 需付費的 GPU 小時
- 0
為產出付費,而不是為 GPU
每個模型都依產出計費,按請求、秒、百萬像素或 token 計算,價格就列在模型頁面上。無需部署,也沒有 GPU 計時器在跑。
fal.ai: 多數模型 API 依產出計費,但部分模型採用 GPU 計價,自訂部署則按 GPU 小時計費。
整個團隊,一個帳戶
設計師與行銷人員可使用瀏覽器生成器、一鍵編輯工具和 AI 影片編輯器,與你的 API 共用同一帳戶與額度。
fal.ai: 為開發者打造的生成式媒體平台,模型頁面提供 Playground。
LLM 也用同一組金鑰
相容 OpenAI 的 API,涵蓋主流對話與程式設計模型,與媒體呼叫從同一餘額扣款。一組金鑰搞定整個 AI 技術堆疊。
fal.ai: 定位為開發者導向的生成式媒體平台。
提交。輪詢。上線。
向任何模型端點送出 JSON,立即取得 prediction id。輪詢結果,或交給我們一個 webhook。1,000+ 個模型都是同一套呼叫方式。
- 每個模型都有 REST API
- Python 與 JavaScript SDK
- 預測完成時的 webhook 回呼
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)
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WaveSpeedAI 與 fal.ai 比較
| WaveSpeedAI | fal.ai | |
|---|---|---|
| 模型 API | 託管端點,涵蓋圖像、影片、音訊、3D 與 LLM | 生成式媒體模型的託管端點 |
| 計費 | 依標示的單次價格按請求付費 | 依用量付費;多數模型 API 依產出單位計費,部分模型採 GPU 計價,自訂部署按 GPU 小時計費 |
| 自訂模型 | 專注隨叫隨用的模型,無需管理基礎設施 | 在 serverless GPU 與叢集上部署並微調自己的模型 |
| 在瀏覽器中試用 | 每個模型都有生成器、工作室、編輯工具與 Playground,價格與 API 相同 | 模型頁面提供 Playground |
| 結果取得 | 輪詢結果或接收 webhook | 佇列、輪詢與 webhook |
常見問題
WaveSpeedAI 是好的 fal.ai 替代方案嗎?
如果你從應用程式呼叫託管的圖像、影片、音訊或 3D 模型,答案是肯定的。你將獲得 1,000+ 模型的隨叫隨用端點、一組 API 金鑰、按請求計價,以及供團隊其他成員使用的瀏覽器工作室。
要如何呼叫模型?
將輸入以 JSON 格式 POST 到 https://api.wavespeed.ai/api/v3/<model>,立即回傳 prediction id。輪詢結果端點,或傳入 webhook,完成時我們會回呼你。
有 SDK 嗎?
有。從 PyPI 或 npm 安裝 wavespeed,幾行程式碼就能拿到第一個結果。偏好原生 HTTP?每個模型也都支援一般請求。
費用是多少?
每個模型都有清楚的單次價格,顯示在模型頁面與上方卡片中。按請求付費,沒有月費。符合資格的新帳號可獲得 $1 免費額度,無需綁卡。
有哪些模型?
重量級模型一應俱全:影片有 Seedance 2.5、Kling、Veo、Wan、MiniMax 與 Grok Imagine;圖像有 Nano Banana、GPT Image、Seedream 與 Qwen Image;音訊有 ElevenLabs 等;3D 有 Tripo、Meshy 與 Rodin;另有相容 OpenAI 的 LLM API。







