Quando dovrei usare Wan 2.7 invece di Veo 3.1?

Scegli Wan 2.7 quando ti servono funzionalità di controllabilità più robuste, come l'ancoraggio dei fotogrammi, workflow basati su riferimenti o pipeline fortemente orientate all'editing. I modelli in stile Veo possono essere superiori per il realismo cinematografico in alcuni casi.

Wan 2.7 supporta la generazione audio e la sincronizzazione labiale?

Sì. Wan 2.7 include workflow orientati all'audio con riferimenti vocali, generazione di suoni e funzionalità per la sincronizzazione labiale.

Quali sono le principali limitazioni della generazione video di Wan 2.7?

Le principali limitazioni sono durate delle clip ridotte, un limite massimo di output a 1080P e instabilità occasionali durante scene altamente dinamiche.

Quali risoluzioni e durate video supporta Wan 2.7?

Wan 2.7 supporta comunemente output a 720P e 1080P con durate delle clip da circa 2 a 15 secondi, a seconda della configurazione del workflow.

L'API di Wan 2.7 può generare video sia da immagini sia da prompt testuali?

Sì. Wan 2.7 supporta workflow text-to-video e image-to-video, inclusi quelli con generazione guidata dal fotogramma iniziale e attività di continuazione.

In che modo l'API di Wan 2.7 mantiene la coerenza dei personaggi tra le scene?

Wan 2.7 usa workflow basati su riferimenti che consentono, tramite immagini o video di riferimento, di preservare identità, abbigliamento, oggetti di scena e stile tra le inquadrature.

L'API di Wan 2.7 può modificare video esistenti invece di generarne di nuovi?

Sì. La famiglia di modelli include workflow di editing per trasformare, estendere o restilizzare clip esistenti.

Wan 2.7 è adatto a video di marketing per l'uso in produzione e contenuti per i social media?

Sì. La combinazione di controlli di coerenza, strumenti di editing e input multimodali lo rende adatto ad annunci, clip per i social e storytelling in formato breve.

Aliyun

Disponibile

wan2.7

Wan2.7 API

Wan2.7 è un modello per la generazione di video progettato per una sintesi visiva di alta qualità e una migliore coerenza del movimento. È adatto alla creazione di contenuti cinematografici e ai flussi di lavoro professionali per la produzione video.

Prezzo di partenza

$0.08 / secondo

Fatturazione a consumo

Stato dell'API

Disponibile

Endpoint di produzione

Risposta

Pronto per l'async

Tempo di risposta API osservato

Pubblicato

May 31, 2026

Aliyun

Panoramica

Una panoramica pratica di Wan2.7, con comportamenti importanti e considerazioni per l'integrazione.

Specifiche tecniche di Wan 2.7

Voce	Wan 2.7 (Video Suite)
Fornitore	Alibaba Tongyi Lab
Famiglia di modelli	Wan 2.7 Video Suite
Architettura	Mixture-of-Experts (MoE) da 27B parametri
Tipi di input	Testo, immagini, video, riferimenti audio
Tipi di output	Clip video generate/modificate con audio opzionale
Modalità supportate	Text-to-video (T2V), Image-to-video (I2V), Reference-to-video (R2V), Video Editing
Risoluzione	Output 720P e 1080P
Durata del video	2–15 secondi
Supporto audio	Generazione audio nativa, riferimenti vocali, workflow di lip-sync
Capacità di riferimento	Immagini/video multi-riferimento, coerenza dell’identità
Coerenza dei personaggi	Supporta più soggetti di riferimento a seconda del flusso di lavoro
Evoluzione della release	Successore principale di Wan 2.6

Che cos’è Wan 2.7?

Wan 2.7 è la suite di generazione video multimodale di punta di Alibaba, pensata per workflow di filmmaking AI controllabili piuttosto che per la semplice creazione da prompt a video. La famiglia di modelli combina generazione, editing, continuazione e coerenza guidata da riferimenti in un unico sistema, consentendo ai creatori di realizzare brevi clip cinematografiche con una migliore preservazione del soggetto e controllo della scena.

A differenza dei generatori video precedenti, incentrati soprattutto sulla qualità del prompt, Wan 2.7 pone l’accento sulla controllabilità tramite ancoraggio dei frame, input di riferimento, sincronizzazione audio e flussi di lavoro strutturati multi-shot.

Funzionalità principali di Wan 2.7

Pipeline di pianificazione in Thinking Mode: Il modello pianifica la composizione della scena e i movimenti prima del rendering, migliorando l’aderenza al prompt e riducendo i problemi di coerenza.
Controllo del primo e dell’ultimo frame: Gli utenti possono definire i frame di apertura e chiusura così che il sistema interpoli il movimento tra di essi.
Coerenza dell’identità guidata da riferimenti: Mantiene l’aspetto del personaggio, l’abbigliamento, gli oggetti e lo stile su più riprese.
Workflow multimodali nativi: Supporta testo, immagine, audio e video come riferimenti all’interno dello stesso flusso.
Generazione audio integrata: Musica di sottofondo, suoni ambientali e sincronizzazione vocale possono essere generati insieme ai contenuti visivi.
Supporto a editing e continuazione: I video esistenti possono essere estesi, trasformati o ri-stilizzati senza ricostruire da zero.

Prestazioni nei benchmark di Wan 2.7

La divulgazione pubblica dei benchmark per Wan 2.7 rimane limitata rispetto agli LLM testuali, ma valutazioni di terze parti e test della community indicano miglioramenti significativi nella stabilità del movimento, nell’aderenza al prompt e nella controllabilità rispetto a Wan 2.6.

Osservazioni riportate nell’ecosistema includono:

Maggiore continuità del movimento rispetto alle versioni Wan precedenti.
Posizionamento più alto nelle classifiche di valutazioni text-to-video di terze parti.
Migliore coerenza multi-soggetto e preservazione dei riferimenti.
Integrazione audio migliore rispetto a molti modelli video open precedenti.

La trasparenza dei benchmark formali è ancora limitata, quindi le affermazioni sulle prestazioni vanno interpretate con cautela.

Wan 2.7 vs altri modelli video

Caratteristica	Wan 2.7	Veo 3.1	Seedance 2.0
Workflow audio nativi	Forte	Forte	Moderato
Coerenza guidata da riferimenti	Forte	Moderata	Moderata
Controllo del primo + ultimo frame	Sì	Parziale	Limitato
Workflow di video editing	Sì	Sì	Limitato
Risoluzione massima comune	1080P	Output cinematografico di fascia alta	1080P
Supporto multi-riferimento	Forte enfasi	Moderato	Moderato

Limitazioni di Wan 2.7

Durata clip breve rispetto agli strumenti di produzione long-form.
Output massimo a 1080P che limita i workflow a risoluzione ultra-elevata.
Le scene con movimenti rapidi possono ancora produrre artefatti di instabilità.
I workflow multi-riferimento aumentano la complessità e i requisiti di prompt engineering.
La reportistica dei benchmark pubblici rimane relativamente scarsa.

Casi d’uso rappresentativi

Cortometraggi e storyboard con coerenza dei personaggi.
Clip di marketing con sincronizzazione audio.
Generazione di video per social media.
Visualizzazione di prodotto e trailer concettuali.
Workflow di continuazione video e interpolazione di scene.
Animazione di avatar e personaggi basata su riferimenti.

Come usare la WAN 2.7 Video API in CometAPI

Passaggio 1: Prova la WAN 2.7 Video API nel Kie Al Playground

Per prima cosa, testa la funzionalità WAN 2.7 utilizzando la WAN 2.7 Video API nel CometAPI Playground. Carica immagini, aggiungi prompt o usa riferimenti per visualizzare in anteprima il video WAN generato prima di integrare il video AI WAN 2.7 nel tuo flusso di produzione.

Passaggio 2: Ottieni la chiave API WAN 2.7 e consulta la documentazione API

Ottieni la chiave API WAN 2.7 dalla console CometAPI e consulta la documentazione. Comprendi gli endpoint, l’autenticazione e i parametri della WAN 2.7 Video API per supportare i workflow text-to-video, image-to-video e i workflow video WAN.

Passaggio 3: Genera video AI WAN 2.7 e integrali nel tuo flusso di lavoro

Usa la WAN 2.7 Video API per generare video AI WAN 2.7 con prompt, immagini o riferimenti. Integra gli output WAN 2.7 nei workflow di prodotto, nelle pipeline di contenuti o negli strumenti di video AI per abilitare una creazione video scalabile.

FAQ

Prezzi

Usa la stima rapida sopra per una singola esecuzione, poi consulta il confronto completo tra CometAPI e prezzo ufficiale.

Test da 5 secondi

$0.4

Costo di utilizzo CometAPI stimato

Test da 10 secondi

$0.8

Costo di utilizzo CometAPI stimato

Test da 15 secondi

$1.20

Costo di utilizzo CometAPI stimato

Prezzi per Wan2.7

Esplora i prezzi competitivi per Wan2.7, progettato per adattarsi a vari budget e necessità di utilizzo. I nostri piani flessibili garantiscono che paghi solo per quello che usi, rendendo facile scalare man mano che i tuoi requisiti crescono. Scopri come Wan2.7 può migliorare i tuoi progetti mantenendo i costi gestibili.

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 funzionante e un esempio di codice, poi apri il riferimento API completo quando ti serve ogni parametro.

Un'unica API, accesso ai modelli pronto per la produzione

Autenticati una sola volta, chiama l'endpoint del modello e mantieni lo stesso flusso di fatturazione e osservabilità tra i fornitori.

POST/v1/videos

Codice di esempio e API per Wan2.7

Accedi a codice di esempio completo e risorse API per Wan2.7 per semplificare il tuo processo di integrazione. La nostra documentazione dettagliata fornisce una guida passo dopo passo, aiutandoti a sfruttare appieno il potenziale di Wan2.7 nei tuoi progetti.

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);
}

Capacità

Consulta i dati chiave del modello prima di scegliere un'architettura o stimare il carico in produzione.

Capacità supportate

Funzionalità restituite dall'API del modello esistente.

text-to-video

image-to-video

Input e output

Input

text

Output

video

Profilo di produzione

Fornitore: Aliyun
Contesto: Dipende dal modello
Uso commerciale: Supportato

Casi d'uso

Usa Wan2.7 per flussi di produzione in linea con le sue capacità video, poi confronta altre alternative prima di un'integrazione a lungo termine.

Concetti da testo a video e contenuti social

Demo di prodotto e storyboard cinematografici

Movimento da immagine a video e iterazione creativa

Altri modelli

Confronta altri modelli disponibili tramite CometAPI in base a qualità, latenza, capacità e prezzo.

Apri confronto modelli →

Aliyun

Wan3.0

Dalla verifica rapida all'output cinematografico, la fatturazione si basa sulla durata del video generato, sulla selezione della risoluzione appropriata e sulla trasformazione di ogni generazione in una regola per un'attività di investimento creativo pianificata.

Visualizza modello

Flux

Flux 3

FLUX 3 - Modelli del mondo reale: verso modelli di flusso multimodali come spina dorsale dell'intelligenza visiva.

Visualizza modello

Aliyun

Happy Horse 1.1

HappyHorse 1.1 è un modello multimodale per la generazione di video progettato per la creazione di contenuti professionali, la pubblicità, i cortometraggi, la produzione per i social media e la narrazione. Estende le capacità di HappyHorse 1.0 — che ha suscitato notevole attenzione dopo essersi classificato ai vertici in valutazioni indipendenti sulla generazione di video — con una coerenza delle scene più solida e una fedeltà visiva migliorata.

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OpenAI

Sora 2 Pro

Sora 2 Pro è il nostro modello di generazione di contenuti multimediali più avanzato e potente, in grado di generare video con audio sincronizzato. Può creare clip video dettagliate e dinamiche a partire da linguaggio naturale o immagini.

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Aliyun

Happy Horse 1.0

Happy Horse 1.0 — un modello di generazione audio-video di alta qualità che supporta la creazione da testo a video e da immagine a video. Può generare contenuti visivi, audio e movimenti labiali sincronizzati, rendendolo adatto a cortometraggi, creatività pubblicitarie e presentazioni di prodotto.

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OpenAI

Sora 2

Modello di generazione di video estremamente potente, con effetti sonori e supporto per il formato chat.

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Uptime

Controlla i dati di heartbeat in tempo reale, la disponibilità dell'endpoint e i tempi di risposta osservati prima di passare in produzione.

Versioni

Controlla gli identificatori dei modelli disponibili prima di fissare un'integrazione in produzione.

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Aliyun

Disponibile

wan2.7

Wan2.7 API

Prezzo di partenza

$0.08 / secondo

Fatturazione a consumo

Stato dell'API

Disponibile

Endpoint di produzione

Risposta

Pronto per l'async

Tempo di risposta API osservato

Pubblicato

May 31, 2026

Aliyun

Panoramica

Una panoramica pratica di Wan2.7, con comportamenti importanti e considerazioni per l'integrazione.

Specifiche tecniche di Wan 2.7

Voce	Wan 2.7 (Video Suite)
Fornitore	Alibaba Tongyi Lab
Famiglia di modelli	Wan 2.7 Video Suite
Architettura	Mixture-of-Experts (MoE) da 27B parametri
Tipi di input	Testo, immagini, video, riferimenti audio
Tipi di output	Clip video generate/modificate con audio opzionale
Modalità supportate	Text-to-video (T2V), Image-to-video (I2V), Reference-to-video (R2V), Video Editing
Risoluzione	Output 720P e 1080P
Durata del video	2–15 secondi
Supporto audio	Generazione audio nativa, riferimenti vocali, workflow di lip-sync
Capacità di riferimento	Immagini/video multi-riferimento, coerenza dell’identità
Coerenza dei personaggi	Supporta più soggetti di riferimento a seconda del flusso di lavoro
Evoluzione della release	Successore principale di Wan 2.6

Che cos’è Wan 2.7?

Funzionalità principali di Wan 2.7

Pipeline di pianificazione in Thinking Mode: Il modello pianifica la composizione della scena e i movimenti prima del rendering, migliorando l’aderenza al prompt e riducendo i problemi di coerenza.
Controllo del primo e dell’ultimo frame: Gli utenti possono definire i frame di apertura e chiusura così che il sistema interpoli il movimento tra di essi.
Coerenza dell’identità guidata da riferimenti: Mantiene l’aspetto del personaggio, l’abbigliamento, gli oggetti e lo stile su più riprese.
Workflow multimodali nativi: Supporta testo, immagine, audio e video come riferimenti all’interno dello stesso flusso.
Generazione audio integrata: Musica di sottofondo, suoni ambientali e sincronizzazione vocale possono essere generati insieme ai contenuti visivi.
Supporto a editing e continuazione: I video esistenti possono essere estesi, trasformati o ri-stilizzati senza ricostruire da zero.

Prestazioni nei benchmark di Wan 2.7

Osservazioni riportate nell’ecosistema includono:

Maggiore continuità del movimento rispetto alle versioni Wan precedenti.
Posizionamento più alto nelle classifiche di valutazioni text-to-video di terze parti.
Migliore coerenza multi-soggetto e preservazione dei riferimenti.
Integrazione audio migliore rispetto a molti modelli video open precedenti.

La trasparenza dei benchmark formali è ancora limitata, quindi le affermazioni sulle prestazioni vanno interpretate con cautela.

Wan 2.7 vs altri modelli video

Caratteristica	Wan 2.7	Veo 3.1	Seedance 2.0
Workflow audio nativi	Forte	Forte	Moderato
Coerenza guidata da riferimenti	Forte	Moderata	Moderata
Controllo del primo + ultimo frame	Sì	Parziale	Limitato
Workflow di video editing	Sì	Sì	Limitato
Risoluzione massima comune	1080P	Output cinematografico di fascia alta	1080P
Supporto multi-riferimento	Forte enfasi	Moderato	Moderato

Limitazioni di Wan 2.7

Durata clip breve rispetto agli strumenti di produzione long-form.
Output massimo a 1080P che limita i workflow a risoluzione ultra-elevata.
Le scene con movimenti rapidi possono ancora produrre artefatti di instabilità.
I workflow multi-riferimento aumentano la complessità e i requisiti di prompt engineering.
La reportistica dei benchmark pubblici rimane relativamente scarsa.

Casi d’uso rappresentativi

Cortometraggi e storyboard con coerenza dei personaggi.
Clip di marketing con sincronizzazione audio.
Generazione di video per social media.
Visualizzazione di prodotto e trailer concettuali.
Workflow di continuazione video e interpolazione di scene.
Animazione di avatar e personaggi basata su riferimenti.

Come usare la WAN 2.7 Video API in CometAPI

Passaggio 1: Prova la WAN 2.7 Video API nel Kie Al Playground

Passaggio 2: Ottieni la chiave API WAN 2.7 e consulta la documentazione API

Passaggio 3: Genera video AI WAN 2.7 e integrali nel tuo flusso di lavoro

FAQ

Prezzi

Usa la stima rapida sopra per una singola esecuzione, poi consulta il confronto completo tra CometAPI e prezzo ufficiale.

Test da 5 secondi

$0.4

Costo di utilizzo CometAPI stimato

Test da 10 secondi

$0.8

Costo di utilizzo CometAPI stimato

Test da 15 secondi

$1.20

Costo di utilizzo CometAPI stimato

Prezzi per 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 funzionante e un esempio di codice, poi apri il riferimento API completo quando ti serve ogni parametro.

Un'unica API, accesso ai modelli pronto per la produzione

Autenticati una sola volta, chiama l'endpoint del modello e mantieni lo stesso flusso di fatturazione e osservabilità tra i fornitori.

POST/v1/videos

Codice di esempio e API per 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);
}

Capacità

Consulta i dati chiave del modello prima di scegliere un'architettura o stimare il carico in produzione.

Capacità supportate

Funzionalità restituite dall'API del modello esistente.

text-to-video

image-to-video

Input e output

Input

text

Output

video

Profilo di produzione

Fornitore: Aliyun
Contesto: Dipende dal modello
Uso commerciale: Supportato

Casi d'uso

Usa Wan2.7 per flussi di produzione in linea con le sue capacità video, poi confronta altre alternative prima di un'integrazione a lungo termine.

Concetti da testo a video e contenuti social

Demo di prodotto e storyboard cinematografici

Movimento da immagine a video e iterazione creativa

Altri modelli

Confronta altri modelli disponibili tramite CometAPI in base a qualità, latenza, capacità e prezzo.

Apri confronto modelli →

FLUX 3 - Modelli del mondo reale: verso modelli di flusso multimodali come spina dorsale dell'intelligenza visiva.

Modello di generazione di video estremamente potente, con effetti sonori e supporto per il formato chat.

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Uptime

Controlla i dati di heartbeat in tempo reale, la disponibilità dell'endpoint e i tempi di risposta osservati prima di passare in produzione.

Versioni

Controlla gli identificatori dei modelli disponibili prima di fissare un'integrazione in produzione.

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