¿Cuándo debería usar Wan 2.7 en lugar de Veo 3.1?

Elige Wan 2.7 cuando necesites funciones de control más sólidas, como anclaje de fotogramas, flujos de trabajo impulsados por referencias o canalizaciones con mucha edición. Los modelos de estilo Veo pueden ser más fuertes en cuanto a realismo cinematográfico en algunos casos.

¿Wan 2.7 admite generación de audio y sincronización labial?

Sí. Wan 2.7 incluye flujos de trabajo orientados al audio, con referencias de voz, generación de sonido y capacidades de sincronización labial.

¿Cuáles son las principales limitaciones de la generación de video de Wan 2.7?

Las mayores limitaciones son la corta duración de los clips, los topes de salida a 1080P y la inestabilidad ocasional durante escenas muy dinámicas.

¿Qué resoluciones y duraciones de video admite Wan 2.7?

Wan 2.7 admite comúnmente salida a 720P y 1080P, con duraciones de clips que van aproximadamente de 2 a 15 segundos según la configuración del flujo de trabajo.

¿La API de Wan 2.7 puede generar videos tanto a partir de imágenes como de prompts de texto?

Sí. Wan 2.7 admite flujos de trabajo de texto a video e imagen a video, incluida la generación guiada por fotograma inicial y tareas de continuación.

¿Cómo mantiene la API de Wan 2.7 la coherencia del personaje entre escenas?

Wan 2.7 utiliza flujos de trabajo impulsados por referencias que permiten usar referencias de imagen o video para preservar la identidad, la vestimenta, la utilería y el estilo entre tomas.

¿La API de Wan 2.7 puede editar videos existentes en lugar de generar nuevos?

Sí. La familia de modelos incluye flujos de trabajo de edición para transformar, ampliar o cambiar el estilo de clips existentes.

¿Es Wan 2.7 adecuado para videos de marketing de nivel de producción y contenido para redes sociales?

Sí. Su combinación de controles de consistencia, herramientas de edición y entradas multimodales lo hace adecuado para anuncios, clips sociales y narrativas de formato corto.

Aliyun

Disponible

wan2.7

Wan2.7 API

Wan2.7 es un modelo de generación de video diseñado para la síntesis visual de alta calidad y una consistencia del movimiento mejorada. Es adecuado para la creación de contenido cinematográfico y flujos de trabajo profesionales de producción de video.

Precio inicial

$0.08 / segundo

Facturación por uso

Estado de la API

Disponible

Endpoint de producción

Respuesta

Listo para async

Tiempo de respuesta de la API observado

Publicado

May 31, 2026

Aliyun

Resumen

Una descripción práctica de Wan2.7, con comportamientos importantes y consideraciones de integración.

Especificaciones técnicas de Wan 2.7

Elemento	Wan 2.7 (Suite de video)
Proveedor	Alibaba Tongyi Lab
Familia de modelos	Wan 2.7 Video Suite
Arquitectura	Mixture-of-Experts (MoE) de 27B parámetros
Tipos de entrada	Texto, imágenes, videos, referencias de audio
Tipos de salida	Clips de video generados/editados con audio opcional
Modos compatibles	Texto a video (T2V), Imagen a video (I2V), Referencia a video (R2V), Edición de video
Resolución	Salidas 720P y 1080P
Duración del video	2–15 segundos
Compatibilidad de audio	Generación de audio nativa, referencias de voz, flujos de trabajo de sincronización labial
Capacidad de referencia	Imágenes/videos con múltiples referencias, consistencia de identidad
Consistencia de personajes	Admite varios sujetos de referencia según el flujo de trabajo
Generación de versión	Sucesor principal de Wan 2.6

¿Qué es Wan 2.7?

Wan 2.7 es la suite insignia de generación de video multimodal de Alibaba, diseñada para flujos de trabajo de realización cinematográfica con IA controlables en lugar de una simple creación de video a partir de prompts. La familia de modelos combina generación, edición, continuación y consistencia basada en referencias en un solo sistema, lo que permite a los creadores construir clips cinematográficos cortos con mayor preservación del sujeto y control de escena.

A diferencia de generadores de video anteriores que se centraban principalmente en la calidad del prompt, Wan 2.7 hace hincapié en la controlabilidad mediante anclaje de fotogramas, entradas de referencia, sincronización de audio y flujos de trabajo estructurados de múltiples tomas.

Características principales de Wan 2.7

Pipeline de planificación de Thinking Mode: El modelo planifica la composición de la escena y el movimiento antes del renderizado, mejorando la adherencia al prompt y reduciendo fallas de coherencia.
Control del primer y último fotograma: Los usuarios pueden definir fotogramas de apertura y cierre para que el sistema interpole el movimiento entre ellos.
Consistencia de identidad basada en referencias: Mantén la apariencia del personaje, la ropa, los objetos y el estilo a lo largo de múltiples tomas.
Flujos de trabajo multimodales nativos: Admite referencias de texto, imagen, audio y video dentro del mismo flujo de trabajo.
Generación de audio integrada: Se pueden generar música de fondo, sonidos ambientales y sincronización de voz junto con lo visual.
Compatibilidad con edición y continuación: Los videos existentes pueden ampliarse, transformarse o reestilizarse sin reconstruir desde cero.

Rendimiento de Wan 2.7 en benchmarks

La divulgación pública de benchmarks para Wan 2.7 sigue siendo limitada en comparación con los LLM de texto, pero las evaluaciones de terceros y las pruebas de la comunidad indican mejoras notables en estabilidad del movimiento, adherencia al prompt y controlabilidad frente a Wan 2.6.

Las observaciones reportadas en el ecosistema incluyen:

Mayor continuidad del movimiento frente a versiones anteriores de Wan.
Posicionamiento más alto en tablas de clasificación de evaluaciones de texto a video de terceros.
Mejor consistencia multisujeto y preservación de referencias.
Mejor integración de audio que muchos modelos de video abiertos anteriores.

La transparencia formal de los benchmarks sigue siendo limitada, por lo que las afirmaciones de rendimiento deben interpretarse con cautela.

Wan 2.7 frente a otros modelos de video

Característica	Wan 2.7	Veo 3.1	Seedance 2.0
Flujos de audio nativos	Fuerte	Fuerte	Moderado
Consistencia basada en referencias	Fuerte	Moderado	Moderado
Control de primer + último fotograma	Sí	Parcial	Limitado
Flujos de trabajo de edición de video	Sí	Sí	Limitado
Resolución máxima común	1080P	Salida cinematográfica de gama alta	1080P
Compatibilidad con múltiples referencias	Fuerte énfasis	Moderado	Moderado

Limitaciones de Wan 2.7

Duración de clip corta en comparación con las herramientas de producción de formato largo.
La salida máxima de 1080P limita los flujos de trabajo de ultra alta resolución.
Las escenas con movimientos rápidos pueden seguir produciendo artefactos de inestabilidad.
Los flujos de trabajo con múltiples referencias aumentan la complejidad y los requisitos de ingeniería de prompts.
Los informes públicos de benchmarks siguen siendo relativamente escasos.

Casos de uso representativos

Cortometrajes y guiones gráficos con consistencia de personajes.
Clips de marketing con sincronización de audio.
Generación de video para redes sociales.
Visualización de productos y tráilers conceptuales.
Flujos de trabajo de continuación de video e interpolación de escenas.
Animación de avatares y personajes basada en referencias.

Cómo usar la WAN 2.7 Video API en CometAPI

Paso 1: Prueba la WAN 2.7 Video API en el Kie Al Playground

Primero, prueba la funcionalidad de WAN 2.7 usando la WAN 2.7 Video API en el CometAPI Playground. Sube imágenes, añade prompts o usa referencias para previsualizar el video de WAN generado antes de integrar el video de IA de WAN 2.7 en tu flujo de producción.

Paso 2: Obtén la clave de API de WAN 2.7 y revisa la documentación de la API

Obtén la clave de API de WAN 2.7 desde la consola de CometAPI y revisa la documentación. Comprende los endpoints, la autenticación y los parámetros de la WAN 2.7 Video API para admitir flujos de trabajo de texto a video, imagen a video y video de WAN.

Paso 3: Genera videos de IA de WAN 2.7 e intégralos en tu flujo de trabajo

Usa la WAN 2.7 Video API para generar videos de IA de WAN 2.7 con prompts, imágenes o referencias. Integra las salidas de WAN 2.7 en flujos de trabajo de producto, canalizaciones de contenido o herramientas de video con IA para habilitar la creación de video a escala.

Preguntas frecuentes

Precios

Usa la estimación rápida anterior para una sola ejecución y luego revisa la comparación completa entre CometAPI y el precio oficial.

Prueba de 5 segundos

$0.4

Costo de uso estimado de CometAPI

Prueba de 10 segundos

$0.8

Costo de uso estimado de CometAPI

Prueba de 15 segundos

$1.20

Costo de uso estimado de CometAPI

Precios para Wan2.7

Explora precios competitivos para Wan2.7, diseñado para adaptarse a diversos presupuestos y necesidades de uso. Nuestros planes flexibles garantizan que solo pagues por lo que uses, facilitando el escalado a medida que crecen tus requisitos. Descubre cómo Wan2.7 puede mejorar tus proyectos mientras mantienes los costos manejables.

Wan Video Generation Pricing

Pricing (Per Second)

Model	720p	1080p
`wan2.6`	$0.08	$0.12
`wan2.7`	$0.08	$0.12

💡 Billed per second. Total cost = price per second × video duration (seconds).

API

Copia un endpoint y un ejemplo de código funcionales, y abre la referencia completa de la API cuando necesites todos los parámetros.

Una API, acceso a modelos listo para producción

Autentícate una vez, llama al endpoint del modelo y mantén el mismo flujo de facturación y observabilidad entre proveedores.

POST/v1/videos

Código de ejemplo y API para Wan2.7

Accede a código de muestra completo y recursos de API para Wan2.7 para agilizar tu proceso de integración. Nuestra documentación detallada proporciona orientación paso a paso, ayudándote a aprovechar todo el potencial de Wan2.7 en tus proyectos.

POST

/v1/videos

# Create a video with wan2.7
# Step 1: Submit the video generation request
echo "Submitting video generation request..."
response=$(curl -s https://api.cometapi.com/v1/videos \
  -H "Authorization: Bearer $COMETAPI_KEY" \
  -F "model=wan2.7" \
  -F "prompt=Create a cinematic detective sequence with clear timed shots. Shot 1 [0-2s]: a rainy city street at night, neon signs reflected in puddles. Shot 2 [2-4s]: a detective in a dark coat enters an old building. Shot 3 [4-5s]: close-up on a clue lit by a narrow flashlight beam." \
  -F "seconds=5" \
  -F "size=1280x720")

echo "Response: $response"

# Extract video_id from response (handle JSON with spaces like "id": "xxx")
video_id=$(echo "$response" | tr -d '
' | sed 's/.*"id"[[:space:]]*:[[:space:]]*"\([^"]*\)".*/\1/')
echo "Video ID: $video_id"

# Step 2: Poll for progress until 100%
echo ""
echo "Checking video generation progress..."
while true; do
  status_response=$(curl -s "https://api.cometapi.com/v1/videos/$video_id" \
    -H "Authorization: Bearer $COMETAPI_KEY")

  progress=$(echo "$status_response" | grep -o '"progress"[[:space:]]*:[[:space:]]*"\?[^",}]*"\?' | head -1 | sed 's/.*:[[:space:]]*"\?//;s/"$//')
  status=$(echo "$status_response" | grep -o '"status"[[:space:]]*:[[:space:]]*"[^"]*"' | head -1 | sed 's/.*"status"[[:space:]]*:[[:space:]]*"//;s/"$//')

  echo "Progress: $progress, Status: $status"

  if [ "$status" = "FAILURE" ] || [ "$status" = "failed" ] || [ "$status" = "error" ]; then
    echo "Video generation failed!"
    exit 1
  fi

  if [ "$progress" = "100%" ] || [ "$progress" = "100" ] || [ "$status" = "completed" ] || [ "$status" = "success" ]; then
    echo "Video generation completed!"
    break
  fi

  sleep 10
done

# Step 3: Download the video to output directory
echo ""
echo "Downloading video to ./output/$video_id.mp4..."
mkdir -p ./output
curl -s "https://api.cometapi.com/v1/videos/$video_id/content" \
  -H "Authorization: Bearer $COMETAPI_KEY" \
  -o "./output/$video_id.mp4"

if [ -f "./output/$video_id.mp4" ]; then
  echo "Video saved to ./output/$video_id.mp4"
  ls -la "./output/$video_id.mp4"
else
  echo "Failed to download video"
  exit 1
fi

cURL Code Example

# Create a video with wan2.7
# Step 1: Submit the video generation request
echo "Submitting video generation request..."
response=$(curl -s https://api.cometapi.com/v1/videos \
  -H "Authorization: Bearer $COMETAPI_KEY" \
  -F "model=wan2.7" \
  -F "prompt=Create a cinematic detective sequence with clear timed shots. Shot 1 [0-2s]: a rainy city street at night, neon signs reflected in puddles. Shot 2 [2-4s]: a detective in a dark coat enters an old building. Shot 3 [4-5s]: close-up on a clue lit by a narrow flashlight beam." \
  -F "seconds=5" \
  -F "size=1280x720")

echo "Response: $response"

# Extract video_id from response (handle JSON with spaces like "id": "xxx")
video_id=$(echo "$response" | tr -d '\n' | sed 's/.*"id"[[:space:]]*:[[:space:]]*"\([^"]*\)".*/\1/')
echo "Video ID: $video_id"

# Step 2: Poll for progress until 100%
echo ""
echo "Checking video generation progress..."
while true; do
  status_response=$(curl -s "https://api.cometapi.com/v1/videos/$video_id" \
    -H "Authorization: Bearer $COMETAPI_KEY")
  
  progress=$(echo "$status_response" | grep -o '"progress"[[:space:]]*:[[:space:]]*"\?[^",}]*"\?' | head -1 | sed 's/.*:[[:space:]]*"\?//;s/"$//')
  status=$(echo "$status_response" | grep -o '"status"[[:space:]]*:[[:space:]]*"[^"]*"' | head -1 | sed 's/.*"status"[[:space:]]*:[[:space:]]*"//;s/"$//')
  
  echo "Progress: $progress, Status: $status"
  
  if [ "$status" = "FAILURE" ] || [ "$status" = "failed" ] || [ "$status" = "error" ]; then
    echo "Video generation failed!"
    exit 1
  fi
  
  if [ "$progress" = "100%" ] || [ "$progress" = "100" ] || [ "$status" = "completed" ] || [ "$status" = "success" ]; then
    echo "Video generation completed!"
    break
  fi
  
  sleep 10
done

# Step 3: Download the video to output directory
echo ""
echo "Downloading video to ./output/$video_id.mp4..."
mkdir -p ./output
curl -s "https://api.cometapi.com/v1/videos/$video_id/content" \
  -H "Authorization: Bearer $COMETAPI_KEY" \
  -o "./output/$video_id.mp4"

if [ -f "./output/$video_id.mp4" ]; then
  echo "Video saved to ./output/$video_id.mp4"
  ls -la "./output/$video_id.mp4"
else
  echo "Failed to download video"
  exit 1
fi

Python Code Example

# Create a video with wan2.7 using raw HTTP requests
import os
import time
import requests

api_key = os.environ.get("COMETAPI_KEY")
base_url = "https://api.cometapi.com/v1"
headers = {"Authorization": f"Bearer {api_key}"}

# Step 1: Submit the video generation request
print("Submitting video generation request...")
response = requests.post(
    f"{base_url}/videos",
    headers=headers,
    files={
        "model": (None, "wan2.7"),
        "prompt": (None, "Create a cinematic detective sequence with clear timed shots. Shot 1 [0-2s]: a rainy city street at night, neon signs reflected in puddles. Shot 2 [2-4s]: a detective in a dark coat enters an old building. Shot 3 [4-5s]: close-up on a clue lit by a narrow flashlight beam."),
        "seconds": (None, "5"),
        "size": (None, "1280x720"),
    },
)

result = response.json()
print(f"Response: {result}")

video_id = result.get("id") or result.get("task_id")
print(f"Video ID: {video_id}")

# Step 2: Poll for progress until 100%
print("\nChecking video generation progress...")
while True:
    try:
        status_response = requests.get(f"{base_url}/videos/{video_id}", headers=headers)
        status_result = status_response.json()

        data = status_result.get("data") or status_result
        progress = data.get("progress", "0%")
        status = data.get("status", "unknown")

        print(f"Progress: {progress}, Status: {status}")

        if status in ["FAILURE", "failed", "error"]:
            print("Video generation failed!")
            print(status_result)
            exit(1)

        if progress == "100%" or progress == 100 or status in ["completed", "success"]:
            print("Video generation completed!")
            break
    except Exception as e:
        print(f"Temporary error: {e}, retrying...")

    time.sleep(10)

# Step 3: Download the video to output directory
print(f"\nDownloading video to ./output/{video_id}.mp4...")
os.makedirs("./output", exist_ok=True)

video_response = requests.get(f"{base_url}/videos/{video_id}/content", headers=headers)

output_path = f"./output/{video_id}.mp4"
with open(output_path, "wb") as f:
    f.write(video_response.content)

if os.path.exists(output_path):
    file_size = os.path.getsize(output_path)
    print(f"Video saved to {output_path}")
    print(f"File size: {file_size} bytes")
else:
    print("Failed to download video")
    exit(1)

JavaScript Code Example

// Create a video with wan2.7 using raw HTTP requests
import fs from "fs";
import path from "path";

const apiKey = process.env.COMETAPI_KEY;
const baseUrl = "https://api.cometapi.com/v1";
const headers = { Authorization: `Bearer ${apiKey}` };

function sleep(ms) {
  return new Promise((resolve) => setTimeout(resolve, ms));
}

// Step 1: Submit the video generation request
console.log("Submitting video generation request...");
const formData = new FormData();
formData.append("model", "wan2.7");
formData.append("prompt", "Create a cinematic detective sequence with clear timed shots. Shot 1 [0-2s]: a rainy city street at night, neon signs reflected in puddles. Shot 2 [2-4s]: a detective in a dark coat enters an old building. Shot 3 [4-5s]: close-up on a clue lit by a narrow flashlight beam.");
formData.append("seconds", "5");
formData.append("size", "1280x720");

const submitResponse = await fetch(`${baseUrl}/videos`, {
  method: "POST",
  headers,
  body: formData,
});

const result = await submitResponse.json();
console.log("Response:", JSON.stringify(result, null, 2));

const videoId = result.id || result.task_id;
console.log("Video ID:", videoId);

// Step 2: Poll for progress until 100%
console.log("\nChecking video generation progress...");
while (true) {
  try {
    const statusResponse = await fetch(`${baseUrl}/videos/${videoId}`, { headers });
    const statusResult = await statusResponse.json();
    const data = statusResult.data || statusResult;
    const progress = data.progress || "0%";
    const status = data.status || "unknown";

    console.log(`Progress: ${progress}, Status: ${status}`);

    if (status === "FAILURE" || status === "failed" || status === "error") {
      console.log("Video generation failed!");
      console.log(JSON.stringify(statusResult, null, 2));
      process.exit(1);
    }

    if (progress === "100%" || progress === 100 || status === "completed" || status === "success") {
      console.log("Video generation completed!");
      break;
    }
  } catch (e) {
    console.log(`Temporary error: ${e.message}, retrying...`);
  }

  await sleep(10000);
}

// Step 3: Download the video to output directory
console.log(`\nDownloading video to ./output/${videoId}.mp4...`);
fs.mkdirSync("./output", { recursive: true });

const videoResponse = await fetch(`${baseUrl}/videos/${videoId}/content`, { headers });
const outputPath = path.join("./output", `${videoId}.mp4`);
fs.writeFileSync(outputPath, Buffer.from(await videoResponse.arrayBuffer()));

if (fs.existsSync(outputPath)) {
  const stats = fs.statSync(outputPath);
  console.log(`Video saved to ${outputPath}`);
  console.log(`File size: ${stats.size} bytes`);
} else {
  console.log("Failed to download video");
  process.exit(1);
}

Capacidades

Revisa los datos clave del modelo antes de elegir una arquitectura o estimar la carga de producción.

Capacidades compatibles

Funciones devueltas por la API del modelo existente.

text-to-video

image-to-video

Entrada y salida

Entradas

text

Salidas

video

Perfil de producción

Proveedor: Aliyun
Contexto: Depende del modelo
Uso comercial: Compatible

Casos de uso

Usa Wan2.7 en flujos de producción que coincidan con sus capacidades de video, y compara alternativas antes de comprometerte con una integración a largo plazo.

Conceptos de texto a video y contenido social

Demos de producto y storyboards cinematográficos

Movimiento de imagen a video e iteración creativa

Otros modelos

Compara otros modelos disponibles en CometAPI según calidad, latencia, capacidades y precio.

Abrir comparación de modelos →

Aliyun

Wan3.0

Desde la verificación rápida hasta la salida cinematográfica, la facturación se basa en la duración del video generado, en la selección de la resolución adecuada y en la conversión de cada generación en una regla de actividad de inversión creativa planificada.

Ver modelo

Flux

Flux 3

FLUX 3 - Modelos del mundo real: hacia modelos de flujo multimodales como la espina dorsal de la inteligencia visual.

Ver modelo

Aliyun

Happy Horse 1.1

HappyHorse 1.1 es un modelo multimodal de generación de video diseñado para la creación de contenido profesional, la publicidad, los cortometrajes, la producción para redes sociales y la narración de historias. Amplía las capacidades de HappyHorse 1.0—que atrajo una atención significativa tras ubicarse en posiciones destacadas en evaluaciones independientes de generación de video— con mayor coherencia entre escenas y mejor fidelidad visual.

Ver modelo

OpenAI

Sora 2 Pro

Sora 2 Pro es nuestro modelo de generación multimedia más avanzado y potente, capaz de generar videos con audio sincronizado. Puede crear clips de video detallados y dinámicos a partir de lenguaje natural o imágenes.

Ver modelo

Aliyun

Happy Horse 1.0

Happy Horse 1.0 — Un modelo de generación audiovisual de alta calidad que admite la creación de texto a video e imagen a video. Puede generar elementos visuales, audio y movimientos de labios sincronizados, lo que lo hace adecuado para cortometrajes, piezas publicitarias y presentaciones de productos.

Ver modelo

OpenAI

Sora 2

Modelo de generación de video súper potente, con efectos de sonido, admite formato de chat.

Ver modelo

Uptime

Revisa los datos de latido en vivo, la disponibilidad del endpoint y los tiempos de respuesta observados antes de pasar a producción.

Versiones

Revisa los identificadores de modelo disponibles antes de fijar una integración de producción.

wan2.7

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Aliyun

Disponible

wan2.7

Wan2.7 API

Precio inicial

$0.08 / segundo

Facturación por uso

Estado de la API

Disponible

Endpoint de producción

Respuesta

Listo para async

Tiempo de respuesta de la API observado

Publicado

May 31, 2026

Aliyun

Resumen

Una descripción práctica de Wan2.7, con comportamientos importantes y consideraciones de integración.

Especificaciones técnicas de Wan 2.7

Elemento	Wan 2.7 (Suite de video)
Proveedor	Alibaba Tongyi Lab
Familia de modelos	Wan 2.7 Video Suite
Arquitectura	Mixture-of-Experts (MoE) de 27B parámetros
Tipos de entrada	Texto, imágenes, videos, referencias de audio
Tipos de salida	Clips de video generados/editados con audio opcional
Modos compatibles	Texto a video (T2V), Imagen a video (I2V), Referencia a video (R2V), Edición de video
Resolución	Salidas 720P y 1080P
Duración del video	2–15 segundos
Compatibilidad de audio	Generación de audio nativa, referencias de voz, flujos de trabajo de sincronización labial
Capacidad de referencia	Imágenes/videos con múltiples referencias, consistencia de identidad
Consistencia de personajes	Admite varios sujetos de referencia según el flujo de trabajo
Generación de versión	Sucesor principal de Wan 2.6

¿Qué es Wan 2.7?

Características principales de Wan 2.7

Pipeline de planificación de Thinking Mode: El modelo planifica la composición de la escena y el movimiento antes del renderizado, mejorando la adherencia al prompt y reduciendo fallas de coherencia.
Control del primer y último fotograma: Los usuarios pueden definir fotogramas de apertura y cierre para que el sistema interpole el movimiento entre ellos.
Consistencia de identidad basada en referencias: Mantén la apariencia del personaje, la ropa, los objetos y el estilo a lo largo de múltiples tomas.
Flujos de trabajo multimodales nativos: Admite referencias de texto, imagen, audio y video dentro del mismo flujo de trabajo.
Generación de audio integrada: Se pueden generar música de fondo, sonidos ambientales y sincronización de voz junto con lo visual.
Compatibilidad con edición y continuación: Los videos existentes pueden ampliarse, transformarse o reestilizarse sin reconstruir desde cero.

Rendimiento de Wan 2.7 en benchmarks

Las observaciones reportadas en el ecosistema incluyen:

Mayor continuidad del movimiento frente a versiones anteriores de Wan.
Posicionamiento más alto en tablas de clasificación de evaluaciones de texto a video de terceros.
Mejor consistencia multisujeto y preservación de referencias.
Mejor integración de audio que muchos modelos de video abiertos anteriores.

La transparencia formal de los benchmarks sigue siendo limitada, por lo que las afirmaciones de rendimiento deben interpretarse con cautela.

Wan 2.7 frente a otros modelos de video

Característica	Wan 2.7	Veo 3.1	Seedance 2.0
Flujos de audio nativos	Fuerte	Fuerte	Moderado
Consistencia basada en referencias	Fuerte	Moderado	Moderado
Control de primer + último fotograma	Sí	Parcial	Limitado
Flujos de trabajo de edición de video	Sí	Sí	Limitado
Resolución máxima común	1080P	Salida cinematográfica de gama alta	1080P
Compatibilidad con múltiples referencias	Fuerte énfasis	Moderado	Moderado

Limitaciones de Wan 2.7

Duración de clip corta en comparación con las herramientas de producción de formato largo.
La salida máxima de 1080P limita los flujos de trabajo de ultra alta resolución.
Las escenas con movimientos rápidos pueden seguir produciendo artefactos de inestabilidad.
Los flujos de trabajo con múltiples referencias aumentan la complejidad y los requisitos de ingeniería de prompts.
Los informes públicos de benchmarks siguen siendo relativamente escasos.

Casos de uso representativos

Cortometrajes y guiones gráficos con consistencia de personajes.
Clips de marketing con sincronización de audio.
Generación de video para redes sociales.
Visualización de productos y tráilers conceptuales.
Flujos de trabajo de continuación de video e interpolación de escenas.
Animación de avatares y personajes basada en referencias.

Cómo usar la WAN 2.7 Video API en CometAPI

Paso 1: Prueba la WAN 2.7 Video API en el Kie Al Playground

Paso 2: Obtén la clave de API de WAN 2.7 y revisa la documentación de la API

Paso 3: Genera videos de IA de WAN 2.7 e intégralos en tu flujo de trabajo

Preguntas frecuentes

Precios

Usa la estimación rápida anterior para una sola ejecución y luego revisa la comparación completa entre CometAPI y el precio oficial.

Prueba de 5 segundos

$0.4

Costo de uso estimado de CometAPI

Prueba de 10 segundos

$0.8

Costo de uso estimado de CometAPI

Prueba de 15 segundos

$1.20

Costo de uso estimado de CometAPI

Precios para Wan2.7

Wan Video Generation Pricing

Pricing (Per Second)

Model	720p	1080p
`wan2.6`	$0.08	$0.12
`wan2.7`	$0.08	$0.12

💡 Billed per second. Total cost = price per second × video duration (seconds).

API

Copia un endpoint y un ejemplo de código funcionales, y abre la referencia completa de la API cuando necesites todos los parámetros.

Una API, acceso a modelos listo para producción

Autentícate una vez, llama al endpoint del modelo y mantén el mismo flujo de facturación y observabilidad entre proveedores.

POST/v1/videos

Código de ejemplo y API para Wan2.7

POST

/v1/videos

# Create a video with wan2.7
# Step 1: Submit the video generation request
echo "Submitting video generation request..."
response=$(curl -s https://api.cometapi.com/v1/videos \
  -H "Authorization: Bearer $COMETAPI_KEY" \
  -F "model=wan2.7" \
  -F "prompt=Create a cinematic detective sequence with clear timed shots. Shot 1 [0-2s]: a rainy city street at night, neon signs reflected in puddles. Shot 2 [2-4s]: a detective in a dark coat enters an old building. Shot 3 [4-5s]: close-up on a clue lit by a narrow flashlight beam." \
  -F "seconds=5" \
  -F "size=1280x720")

echo "Response: $response"

# Extract video_id from response (handle JSON with spaces like "id": "xxx")
video_id=$(echo "$response" | tr -d '
' | sed 's/.*"id"[[:space:]]*:[[:space:]]*"\([^"]*\)".*/\1/')
echo "Video ID: $video_id"

# Step 2: Poll for progress until 100%
echo ""
echo "Checking video generation progress..."
while true; do
  status_response=$(curl -s "https://api.cometapi.com/v1/videos/$video_id" \
    -H "Authorization: Bearer $COMETAPI_KEY")

  progress=$(echo "$status_response" | grep -o '"progress"[[:space:]]*:[[:space:]]*"\?[^",}]*"\?' | head -1 | sed 's/.*:[[:space:]]*"\?//;s/"$//')
  status=$(echo "$status_response" | grep -o '"status"[[:space:]]*:[[:space:]]*"[^"]*"' | head -1 | sed 's/.*"status"[[:space:]]*:[[:space:]]*"//;s/"$//')

  echo "Progress: $progress, Status: $status"

  if [ "$status" = "FAILURE" ] || [ "$status" = "failed" ] || [ "$status" = "error" ]; then
    echo "Video generation failed!"
    exit 1
  fi

  if [ "$progress" = "100%" ] || [ "$progress" = "100" ] || [ "$status" = "completed" ] || [ "$status" = "success" ]; then
    echo "Video generation completed!"
    break
  fi

  sleep 10
done

# Step 3: Download the video to output directory
echo ""
echo "Downloading video to ./output/$video_id.mp4..."
mkdir -p ./output
curl -s "https://api.cometapi.com/v1/videos/$video_id/content" \
  -H "Authorization: Bearer $COMETAPI_KEY" \
  -o "./output/$video_id.mp4"

if [ -f "./output/$video_id.mp4" ]; then
  echo "Video saved to ./output/$video_id.mp4"
  ls -la "./output/$video_id.mp4"
else
  echo "Failed to download video"
  exit 1
fi

cURL Code Example

# Create a video with wan2.7
# Step 1: Submit the video generation request
echo "Submitting video generation request..."
response=$(curl -s https://api.cometapi.com/v1/videos \
  -H "Authorization: Bearer $COMETAPI_KEY" \
  -F "model=wan2.7" \
  -F "prompt=Create a cinematic detective sequence with clear timed shots. Shot 1 [0-2s]: a rainy city street at night, neon signs reflected in puddles. Shot 2 [2-4s]: a detective in a dark coat enters an old building. Shot 3 [4-5s]: close-up on a clue lit by a narrow flashlight beam." \
  -F "seconds=5" \
  -F "size=1280x720")

echo "Response: $response"

# Extract video_id from response (handle JSON with spaces like "id": "xxx")
video_id=$(echo "$response" | tr -d '\n' | sed 's/.*"id"[[:space:]]*:[[:space:]]*"\([^"]*\)".*/\1/')
echo "Video ID: $video_id"

# Step 2: Poll for progress until 100%
echo ""
echo "Checking video generation progress..."
while true; do
  status_response=$(curl -s "https://api.cometapi.com/v1/videos/$video_id" \
    -H "Authorization: Bearer $COMETAPI_KEY")
  
  progress=$(echo "$status_response" | grep -o '"progress"[[:space:]]*:[[:space:]]*"\?[^",}]*"\?' | head -1 | sed 's/.*:[[:space:]]*"\?//;s/"$//')
  status=$(echo "$status_response" | grep -o '"status"[[:space:]]*:[[:space:]]*"[^"]*"' | head -1 | sed 's/.*"status"[[:space:]]*:[[:space:]]*"//;s/"$//')
  
  echo "Progress: $progress, Status: $status"
  
  if [ "$status" = "FAILURE" ] || [ "$status" = "failed" ] || [ "$status" = "error" ]; then
    echo "Video generation failed!"
    exit 1
  fi
  
  if [ "$progress" = "100%" ] || [ "$progress" = "100" ] || [ "$status" = "completed" ] || [ "$status" = "success" ]; then
    echo "Video generation completed!"
    break
  fi
  
  sleep 10
done

# Step 3: Download the video to output directory
echo ""
echo "Downloading video to ./output/$video_id.mp4..."
mkdir -p ./output
curl -s "https://api.cometapi.com/v1/videos/$video_id/content" \
  -H "Authorization: Bearer $COMETAPI_KEY" \
  -o "./output/$video_id.mp4"

if [ -f "./output/$video_id.mp4" ]; then
  echo "Video saved to ./output/$video_id.mp4"
  ls -la "./output/$video_id.mp4"
else
  echo "Failed to download video"
  exit 1
fi

Python Code Example

# Create a video with wan2.7 using raw HTTP requests
import os
import time
import requests

api_key = os.environ.get("COMETAPI_KEY")
base_url = "https://api.cometapi.com/v1"
headers = {"Authorization": f"Bearer {api_key}"}

# Step 1: Submit the video generation request
print("Submitting video generation request...")
response = requests.post(
    f"{base_url}/videos",
    headers=headers,
    files={
        "model": (None, "wan2.7"),
        "prompt": (None, "Create a cinematic detective sequence with clear timed shots. Shot 1 [0-2s]: a rainy city street at night, neon signs reflected in puddles. Shot 2 [2-4s]: a detective in a dark coat enters an old building. Shot 3 [4-5s]: close-up on a clue lit by a narrow flashlight beam."),
        "seconds": (None, "5"),
        "size": (None, "1280x720"),
    },
)

result = response.json()
print(f"Response: {result}")

video_id = result.get("id") or result.get("task_id")
print(f"Video ID: {video_id}")

# Step 2: Poll for progress until 100%
print("\nChecking video generation progress...")
while True:
    try:
        status_response = requests.get(f"{base_url}/videos/{video_id}", headers=headers)
        status_result = status_response.json()

        data = status_result.get("data") or status_result
        progress = data.get("progress", "0%")
        status = data.get("status", "unknown")

        print(f"Progress: {progress}, Status: {status}")

        if status in ["FAILURE", "failed", "error"]:
            print("Video generation failed!")
            print(status_result)
            exit(1)

        if progress == "100%" or progress == 100 or status in ["completed", "success"]:
            print("Video generation completed!")
            break
    except Exception as e:
        print(f"Temporary error: {e}, retrying...")

    time.sleep(10)

# Step 3: Download the video to output directory
print(f"\nDownloading video to ./output/{video_id}.mp4...")
os.makedirs("./output", exist_ok=True)

video_response = requests.get(f"{base_url}/videos/{video_id}/content", headers=headers)

output_path = f"./output/{video_id}.mp4"
with open(output_path, "wb") as f:
    f.write(video_response.content)

if os.path.exists(output_path):
    file_size = os.path.getsize(output_path)
    print(f"Video saved to {output_path}")
    print(f"File size: {file_size} bytes")
else:
    print("Failed to download video")
    exit(1)

JavaScript Code Example

// Create a video with wan2.7 using raw HTTP requests
import fs from "fs";
import path from "path";

const apiKey = process.env.COMETAPI_KEY;
const baseUrl = "https://api.cometapi.com/v1";
const headers = { Authorization: `Bearer ${apiKey}` };

function sleep(ms) {
  return new Promise((resolve) => setTimeout(resolve, ms));
}

// Step 1: Submit the video generation request
console.log("Submitting video generation request...");
const formData = new FormData();
formData.append("model", "wan2.7");
formData.append("prompt", "Create a cinematic detective sequence with clear timed shots. Shot 1 [0-2s]: a rainy city street at night, neon signs reflected in puddles. Shot 2 [2-4s]: a detective in a dark coat enters an old building. Shot 3 [4-5s]: close-up on a clue lit by a narrow flashlight beam.");
formData.append("seconds", "5");
formData.append("size", "1280x720");

const submitResponse = await fetch(`${baseUrl}/videos`, {
  method: "POST",
  headers,
  body: formData,
});

const result = await submitResponse.json();
console.log("Response:", JSON.stringify(result, null, 2));

const videoId = result.id || result.task_id;
console.log("Video ID:", videoId);

// Step 2: Poll for progress until 100%
console.log("\nChecking video generation progress...");
while (true) {
  try {
    const statusResponse = await fetch(`${baseUrl}/videos/${videoId}`, { headers });
    const statusResult = await statusResponse.json();
    const data = statusResult.data || statusResult;
    const progress = data.progress || "0%";
    const status = data.status || "unknown";

    console.log(`Progress: ${progress}, Status: ${status}`);

    if (status === "FAILURE" || status === "failed" || status === "error") {
      console.log("Video generation failed!");
      console.log(JSON.stringify(statusResult, null, 2));
      process.exit(1);
    }

    if (progress === "100%" || progress === 100 || status === "completed" || status === "success") {
      console.log("Video generation completed!");
      break;
    }
  } catch (e) {
    console.log(`Temporary error: ${e.message}, retrying...`);
  }

  await sleep(10000);
}

// Step 3: Download the video to output directory
console.log(`\nDownloading video to ./output/${videoId}.mp4...`);
fs.mkdirSync("./output", { recursive: true });

const videoResponse = await fetch(`${baseUrl}/videos/${videoId}/content`, { headers });
const outputPath = path.join("./output", `${videoId}.mp4`);
fs.writeFileSync(outputPath, Buffer.from(await videoResponse.arrayBuffer()));

if (fs.existsSync(outputPath)) {
  const stats = fs.statSync(outputPath);
  console.log(`Video saved to ${outputPath}`);
  console.log(`File size: ${stats.size} bytes`);
} else {
  console.log("Failed to download video");
  process.exit(1);
}

Capacidades

Revisa los datos clave del modelo antes de elegir una arquitectura o estimar la carga de producción.

Capacidades compatibles

Funciones devueltas por la API del modelo existente.

text-to-video

image-to-video

Entrada y salida

Entradas

text

Salidas

video

Perfil de producción

Proveedor: Aliyun
Contexto: Depende del modelo
Uso comercial: Compatible

Casos de uso

Usa Wan2.7 en flujos de producción que coincidan con sus capacidades de video, y compara alternativas antes de comprometerte con una integración a largo plazo.

Conceptos de texto a video y contenido social

Demos de producto y storyboards cinematográficos

Movimiento de imagen a video e iteración creativa

Otros modelos

Compara otros modelos disponibles en CometAPI según calidad, latencia, capacidades y precio.

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FLUX 3 - Modelos del mundo real: hacia modelos de flujo multimodales como la espina dorsal de la inteligencia visual.

Modelo de generación de video súper potente, con efectos de sonido, admite formato de chat.

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Versiones

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