Når bør jeg bruke Wan 2.7 i stedet for Veo 3.1?

Velg Wan 2.7 når du trenger sterkere styringsmuligheter som bildeankring, referansebaserte arbeidsflyter eller redigeringsintensive pipelines. Modeller i Veo-stil kan i noen tilfeller være sterkere for filmisk realisme.

Støtter Wan 2.7 lydgenerering og leppesynkronisering?

Ja. Wan 2.7 inkluderer lydintegrerte arbeidsflyter med stemmereferanser, lydgenerering og funksjoner rettet mot leppesynkronisering.

Hva er de viktigste begrensningene ved videogenerering i Wan 2.7?

De største begrensningene er korte klipplengder, 1080p som øvre grense for utdata, og tidvis ustabilitet i svært dynamiske scener.

Hvilke videooppløsninger og -varigheter støtter Wan 2.7?

Wan 2.7 støtter vanligvis 720p- og 1080p-utdata med klipplengder fra omtrent 2 til 15 sekunder, avhengig av arbeidsflytoppsett.

Kan Wan 2.7-API-et generere videoer fra både bilder og tekstprompter?

Ja. Wan 2.7 støtter tekst-til-video- og bilde-til-video-arbeidsflyter, inkludert startbilde-veiledet generering og fortsettelsesoppgaver.

Hvordan opprettholder Wan 2.7-API-et karakterkonsistens på tvers av scener?

Wan 2.7 bruker referansedrevne arbeidsflyter som gjør at bilde- eller videoreferanser kan bevare identitet, klær, rekvisitter og stil mellom opptak.

Kan Wan 2.7-API-et redigere eksisterende videoer i stedet for å generere nye?

Ja. Modellfamilien inkluderer redigeringsarbeidsflyter for å transformere, utvide eller endre stil på eksisterende klipp.

Er Wan 2.7 egnet for produksjonsklare markedsføringsvideoer og innhold til sosiale medier?

Ja. Kombinasjonen av konsistenskontroller, redigeringsverktøy og multimodale inndata gjør den egnet for annonser, klipp for sosiale medier og historiefortelling i kortformat.

Aliyun

Tilgjengelig

wan2.7

Wan2.7 API

Wan2.7 er en videogenereringsmodell utviklet for visuell syntese av høy kvalitet og forbedret bevegelseskonsistens. Den egner seg for produksjon av filmatisk innhold og profesjonelle arbeidsflyter for videoproduksjon.

Startpris

$0.08 / sekund

Forbruksbasert fakturering

API-status

Tilgjengelig

Produksjonsendepunkt

Responstid

Klar for async

Observert API-responstid

Utgitt

May 31, 2026

Aliyun

Priser

Bruk det raske anslaget ovenfor for én kjøring, og se deretter den fullstendige sammenligningen mellom CometAPI og offisiell pris.

5-sekunders test

$0.4000

Estimert brukskostnad for CometAPI

10-sekunders test

$0.8000

Estimert brukskostnad for CometAPI

15-sekunders test

$1.20

Estimert brukskostnad for CometAPI

Åpenhet om minstebeløp Denne prototypen forutsetter ikke et skjult minstebeløp per forespørsel. Hvis det gjelder en nedre faktureringsgrense eller et minste påfyllingsbeløp i produksjon, må dette vises før kjøpet og inkluderes i alle kostnadsestimater.

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).

Modelloversikt

En stabil modellidentitet for søk og evaluering, kombinert med oppdaterte katalogdata som kan endres uten at sidens grunnleggende SEO-struktur må skrives om.

Stabil identitet

Hva er Wan2.7?

Den kanoniske modellidentiteten forblir stabil når priser og grenser endres.

Aktuelle modelldata

Gjeldende katalogøyeblikksbilde

Tilgjengelighet

Tilgjengelig

Startpris

$0.08 / sekund

Kontekst

Se funksjoner

Katalogdato

May 31, 2026

Oversikt

En praktisk oversikt over Wan2.7, inkludert viktig atferd og hensyn ved integrasjon.

Tekniske spesifikasjoner for Wan 2.7

Element	Wan 2.7 (Video Suite)
Leverandør	Alibaba Tongyi Lab
Modellfamilie	Wan 2.7 Video Suite
Arkitektur	Mixture-of-Experts med 27B parametere (MoE)
Inndatatyper	Tekst, bilder, videoer, lydreferanser
Utdatatyper	Genererte/redigerte videoklipp med valgfri lyd
Støttede moduser	Tekst-til-video (T2V), bilde-til-video (I2V), referanse-til-video (R2V), videoredigering
Oppløsning	720P- og 1080P-utdata
Videovarighet	2–15 sekunder
Lydstøtte	Innebygd lydgenerering, stemmereferanser, arbeidsflyter for leppesynkronisering
Referansekapasitet	Flere referansebilder/-videoer, identitetskonsistens
Karakterkonsistens	Støtter opptil flere referansemotiver avhengig av arbeidsflyt
Utgivelsesgenerasjon	Hovedetterfølger til Wan 2.6

Hva er Wan 2.7?

Wan 2.7 er Alibabas flaggskip innen multimodal videosuite for generering, bygget for kontrollerbare AI-filmproduksjonsarbeidsflyter snarere enn enkel prompt-til-video-opprettelse. Modellfamilien kombinerer generering, redigering, videreføring og referansedrevet konsistens i ett system, slik at skapere kan bygge korte filmatiske klipp med sterkere bevaring av subjekter og bedre scenekontroll.

I motsetning til tidligere videogeneratorer som hovedsakelig fokuserte på prompt-kvalitet, legger Wan 2.7 vekt på kontrollerbarhet gjennom rammeforankring, referanseinput, lydsynkronisering og strukturerte arbeidsflyter med flere opptak.

Hovedfunksjoner i Wan 2.7

Thinking Mode planleggingspipeline: Modellen planlegger scenekomposisjon og bevegelse før gjengivelse, forbedrer prompt-etterlevelse og reduserer sammenhengsfeil.
Kontroll over første og siste bilde: Brukere kan definere åpnings- og avslutningsbilder slik at systemet interpolerer bevegelse mellom dem.
Referansedrevet identitetskonsistens: Oppretthold karakterutseende, klær, objekter og stil på tvers av flere opptak.
Innebygde multimodale arbeidsflyter: Støtter tekst-, bilde-, lyd- og videoreferanser i samme arbeidsflyt.
Integrert lydgenerering: Bakgrunnsmusikk, omgivelseslyder og stemmesynkronisering kan genereres sammen med bildene.
Støtte for redigering og videreføring: Eksisterende videoer kan forlenges, transformeres eller styles på nytt uten å starte fra bunnen av.

Benchmark-ytelse for Wan 2.7

Offentlig innsyn i benchmarker for Wan 2.7 er fortsatt begrenset sammenlignet med tekst-LLM-er, men tredjepartsevalueringer og testing fra fellesskapet indikerer merkbare forbedringer i bevegelsesstabilitet, prompt-etterlevelse og kontrollerbarhet sammenlignet med Wan 2.6.

Rapporterte observasjoner i økosystemet inkluderer:

Sterkere bevegelseskontinuitet sammenlignet med tidligere Wan-utgivelser.
Høyere plassering på resultatlister i tredjeparts vurderinger av tekst-til-video.
Bedre konsistens for flere subjekter og bevaring av referanser.
Bedre lydintegrasjon enn mange tidligere åpne videomodeller.

Formell benchmark-åpenhet er fortsatt begrenset, så påstander om ytelse bør tolkes med varsomhet.

Wan 2.7 vs andre videomodeller

Funksjon	Wan 2.7	Veo 3.1	Seedance 2.0
Innebygde lydarbeidsflyter	Sterk	Sterk	Moderat
Referansedrevet konsistens	Sterk	Moderat	Moderat
Første + siste bilde-kontroll	Ja	Delvis	Begrenset
Videoredigeringsarbeidsflyter	Ja	Ja	Begrenset
Maks vanlig oppløsning	1080P	Høyere filmatisk output	1080P
Støtte for flere referanser	Sterkt fokus	Moderat	Moderat

Begrensninger ved Wan 2.7

Kort klipplengde sammenlignet med verktøy for langformproduksjon.
1080P som maksimal utdata begrenser arbeidsflyter med ultrahøy oppløsning.
Raske bevegelsesscener kan fortsatt gi artefakter fra ustabilitet.
Arbeidsflyter med flere referanser øker kompleksiteten og kravene til prompt engineering.
Offentlig benchmark-rapportering er fortsatt relativt sparsom.

Representative bruksområder

Karakterkonsistente kortfilmer og storyboard.
Markedsklipp med lydsynkronisering.
Generering av videoer for sosiale medier.
Produktvisualisering og konsepttrailere.
Videreføring av video og arbeidsflyter for scenemellomlegging.
Referansebasert avatar- og karakteranimasjon.

Slik bruker du WAN 2.7 Video API i CometAPI

Trinn 1: Prøv WAN 2.7 Video API i Kie Al Playground

Test først funksjonaliteten i WAN 2.7 ved å bruke WAN 2.7 Video API i CometAPI Playground. Last opp bilder, legg til prompt, eller bruk referanser for å forhåndsvise den genererte WAN-videoen før du integrerer WAN 2.7 AI-video i produksjonsarbeidsflyten din.

Trinn 2: Skaff WAN 2.7 API-nøkkel og gå gjennom API-dokumentasjonen

Hent WAN 2.7 API-nøkkelen fra CometAPI-konsollen og gå gjennom dokumentasjonen. Forstå endepunkter, autentisering og parametere i WAN 2.7 Video API for å støtte tekst-til-video, bilde-til-video og WAN-videobaserte arbeidsflyter.

Trinn 3: Generer WAN 2.7 AI-videoer og integrer dem i arbeidsflyten din

Bruk WAN 2.7 Video API til å generere WAN 2.7 AI-videoer med prompt, bilder eller referanser. Integrer WAN 2.7-utdata i produktarbeidsflyter, innholdspipelines eller AI-videoverktøy for å muliggjøre skalerbar videoproduksjon.

FAQ

API

Kopier et fungerende endepunkt og kodeeksempel, og åpne den fullstendige API-referansen når du trenger alle parameterne.

Ett API, produksjonsklar modelltilgang

Autentiser én gang, kall modellens endepunkt, og behold samme faktureringen og overvåkningsflyt på tvers av leverandører.

POST/v1/videos

Eksempelkode og API for Wan2.7

Få tilgang til omfattende eksempelkode og API-ressurser for Wan2.7 for å effektivisere integreringsprosessen din. Vår detaljerte dokumentasjon gir trinn-for-trinn-veiledning som hjelper deg med å utnytte det fulle potensialet til Wan2.7 i prosjektene dine.

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);
}

Funksjoner

Se gjennom de viktigste modellopplysningene før du velger arkitektur eller anslår produksjonsbelastning.

Støttede funksjoner

Funksjoner returnert av det eksisterende modell-API-et.

text-to-video

image-to-video

Inndata og utdata

Inndata

text

Utdata

video

Produksjonsprofil

Leverandør: Aliyun
Kontekst: Avhenger av modellen
Kommersiell bruk: Støttet

Bruksområder

Bruk Wan2.7 til produksjonsarbeidsflyter som passer video-funksjonene, og sammenlign deretter alternativer før en langsiktig integrasjon.

Tekst-til-video-konsepter og sosialt innhold

Produktdemoer og filmatiske storyboards

Bilde-til-video-bevegelse og kreativ iterasjon

Andre modeller

Sammenlign andre modeller tilgjengelig via CometAPI basert på kvalitet, ventetid, funksjoner og pris.

Åpne modellsammenligning →

Aliyun

Wan 3.0 Prime

Wan 3.0 Prime er Alibaba Cloud Model Studios hastighetsoptimaliserte versjon av Wan 3.0-videogenereringsmodellen.

Se modell

Aliyun

Wan3.0

Fra rask verifisering til filmatisk resultat, baseres faktureringen på varigheten av den genererte videoen, valg av riktig oppløsning og å gjøre hver generering til en aktivitetsregel for planlagt kreativ investering

Se modell

Aliyun

Wan2.6

Wan2.6 er en videogenereringsmodell utviklet for stabil og effektiv generering av video. Den tilbyr pålitelig visuell kvalitet og jevn bevegelsesgenerering for generelle videoproduksjonsoppgaver.

Se modell

Flux

Flux 3

FLUX 3 - Modeller for den virkelige verden: Mot multimodale flytmodeller som ryggraden i visuell intelligens.

Se modell

Aliyun

Happy Horse 1.1

HappyHorse 1.1 er en multimodal modell for videogenerering, utviklet for profesjonell innholdsproduksjon, reklame, kortfilmer, produksjon for sosiale medier og historiefortelling. Den bygger videre på HappyHorse 1.0 — som fikk betydelig oppmerksomhet etter å ha rangert høyt i uavhengige evalueringer av videogenerering — med sterkere scenesammenheng og forbedret visuell kvalitet.

Se modell

Aliyun

Happy Horse 1.0

Happy Horse 1.0 — en høykvalitets lyd- og videogenereringsmodell som støtter tekst-til-video- og bilde-til-video-generering. Den kan generere synkroniserte visuelle elementer, lyd og leppebevegelser, noe som gjør den egnet for kortfilmer, reklamekreativer og produktpresentasjoner.

Se modell

Oppetid

Se gjennom live heartbeat-data, endepunkttilgjengelighet og observerte responstider før du går i produksjon.

Oppetid

Forespørselssuccessrate over de siste 30 dagene, som gjenspeiler påliteligheten til hver modellleverandør. CometAPI overvåker alle tilkoblede leverandører i sanntid, 24/7.

Respond

207000msAvg. Response

Uptime

100.0%Avg. Uptime

Versjoner

Se gjennom tilgjengelige modellidentifikatorer før du fastsetter en produksjonsintegrasjon.

wan2.7

Oppdateringer

Følg med på vesentlige endringer i tilgjengelighet, priser og funksjoner for Wan2.7 uten å miste den stabile modellsiden.

Modellens endringslogg

Én side som blir bedre over tid.

Versjonsnotater, prisendringer, oppdateringer av ytelsesmålinger og migreringsveiledning samles her, mens den kanoniske URL-en forblir uendret.

May 31, 2026

API-tilgjengelighet bekreftet

Wan2.7 er tilgjengelig gjennom CometAPI-modellkatalogen og API-dokumentasjonen.

Gjeldende

Aktuelle data

Priser og begrensninger synkronisert fra katalogen

Pris, kontekst, tilgjengelighet og begrensninger behandles som dynamiske egenskaper i stedet for å være innebygd i sidetittelen eller modellidentiteten.

Jun 1, 2026

Permanent modellentitet opprettet

Leverandøren og modell-sluggen utgjør en varig kanonisk URL; fremtidig innhold og dataoppdateringer forblir på denne siden.

Fortsett å utforske

Sammenlign modeller og fortsett research

Aliyun

Tilgjengelig

wan2.7

Wan2.7 API

Startpris

$0.08 / sekund

Forbruksbasert fakturering

API-status

Tilgjengelig

Produksjonsendepunkt

Responstid

Klar for async

Observert API-responstid

Utgitt

May 31, 2026

Aliyun

Priser

Bruk det raske anslaget ovenfor for én kjøring, og se deretter den fullstendige sammenligningen mellom CometAPI og offisiell pris.

5-sekunders test

$0.4000

Estimert brukskostnad for CometAPI

10-sekunders test

$0.8000

Estimert brukskostnad for CometAPI

15-sekunders test

$1.20

Estimert brukskostnad for CometAPI

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).

Modelloversikt

En stabil modellidentitet for søk og evaluering, kombinert med oppdaterte katalogdata som kan endres uten at sidens grunnleggende SEO-struktur må skrives om.

Stabil identitet

Hva er Wan2.7?

Den kanoniske modellidentiteten forblir stabil når priser og grenser endres.

Aktuelle modelldata

Gjeldende katalogøyeblikksbilde

Tilgjengelighet

Tilgjengelig

Startpris

$0.08 / sekund

Kontekst

Se funksjoner

Katalogdato

May 31, 2026

Oversikt

En praktisk oversikt over Wan2.7, inkludert viktig atferd og hensyn ved integrasjon.

Tekniske spesifikasjoner for Wan 2.7

Element	Wan 2.7 (Video Suite)
Leverandør	Alibaba Tongyi Lab
Modellfamilie	Wan 2.7 Video Suite
Arkitektur	Mixture-of-Experts med 27B parametere (MoE)
Inndatatyper	Tekst, bilder, videoer, lydreferanser
Utdatatyper	Genererte/redigerte videoklipp med valgfri lyd
Støttede moduser	Tekst-til-video (T2V), bilde-til-video (I2V), referanse-til-video (R2V), videoredigering
Oppløsning	720P- og 1080P-utdata
Videovarighet	2–15 sekunder
Lydstøtte	Innebygd lydgenerering, stemmereferanser, arbeidsflyter for leppesynkronisering
Referansekapasitet	Flere referansebilder/-videoer, identitetskonsistens
Karakterkonsistens	Støtter opptil flere referansemotiver avhengig av arbeidsflyt
Utgivelsesgenerasjon	Hovedetterfølger til Wan 2.6

Hva er Wan 2.7?

Hovedfunksjoner i Wan 2.7

Thinking Mode planleggingspipeline: Modellen planlegger scenekomposisjon og bevegelse før gjengivelse, forbedrer prompt-etterlevelse og reduserer sammenhengsfeil.
Kontroll over første og siste bilde: Brukere kan definere åpnings- og avslutningsbilder slik at systemet interpolerer bevegelse mellom dem.
Referansedrevet identitetskonsistens: Oppretthold karakterutseende, klær, objekter og stil på tvers av flere opptak.
Innebygde multimodale arbeidsflyter: Støtter tekst-, bilde-, lyd- og videoreferanser i samme arbeidsflyt.
Integrert lydgenerering: Bakgrunnsmusikk, omgivelseslyder og stemmesynkronisering kan genereres sammen med bildene.
Støtte for redigering og videreføring: Eksisterende videoer kan forlenges, transformeres eller styles på nytt uten å starte fra bunnen av.

Benchmark-ytelse for Wan 2.7

Rapporterte observasjoner i økosystemet inkluderer:

Sterkere bevegelseskontinuitet sammenlignet med tidligere Wan-utgivelser.
Høyere plassering på resultatlister i tredjeparts vurderinger av tekst-til-video.
Bedre konsistens for flere subjekter og bevaring av referanser.
Bedre lydintegrasjon enn mange tidligere åpne videomodeller.

Formell benchmark-åpenhet er fortsatt begrenset, så påstander om ytelse bør tolkes med varsomhet.

Wan 2.7 vs andre videomodeller

Funksjon	Wan 2.7	Veo 3.1	Seedance 2.0
Innebygde lydarbeidsflyter	Sterk	Sterk	Moderat
Referansedrevet konsistens	Sterk	Moderat	Moderat
Første + siste bilde-kontroll	Ja	Delvis	Begrenset
Videoredigeringsarbeidsflyter	Ja	Ja	Begrenset
Maks vanlig oppløsning	1080P	Høyere filmatisk output	1080P
Støtte for flere referanser	Sterkt fokus	Moderat	Moderat

Begrensninger ved Wan 2.7

Kort klipplengde sammenlignet med verktøy for langformproduksjon.
1080P som maksimal utdata begrenser arbeidsflyter med ultrahøy oppløsning.
Raske bevegelsesscener kan fortsatt gi artefakter fra ustabilitet.
Arbeidsflyter med flere referanser øker kompleksiteten og kravene til prompt engineering.
Offentlig benchmark-rapportering er fortsatt relativt sparsom.

Representative bruksområder

Karakterkonsistente kortfilmer og storyboard.
Markedsklipp med lydsynkronisering.
Generering av videoer for sosiale medier.
Produktvisualisering og konsepttrailere.
Videreføring av video og arbeidsflyter for scenemellomlegging.
Referansebasert avatar- og karakteranimasjon.

Slik bruker du WAN 2.7 Video API i CometAPI

Trinn 1: Prøv WAN 2.7 Video API i Kie Al Playground

Trinn 2: Skaff WAN 2.7 API-nøkkel og gå gjennom API-dokumentasjonen

Trinn 3: Generer WAN 2.7 AI-videoer og integrer dem i arbeidsflyten din

FAQ

API

Kopier et fungerende endepunkt og kodeeksempel, og åpne den fullstendige API-referansen når du trenger alle parameterne.

Ett API, produksjonsklar modelltilgang

Autentiser én gang, kall modellens endepunkt, og behold samme faktureringen og overvåkningsflyt på tvers av leverandører.

POST/v1/videos

Eksempelkode og API for 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);
}

Funksjoner

Se gjennom de viktigste modellopplysningene før du velger arkitektur eller anslår produksjonsbelastning.

Støttede funksjoner

Funksjoner returnert av det eksisterende modell-API-et.

text-to-video

image-to-video

Inndata og utdata

Inndata

text

Utdata

video

Produksjonsprofil

Leverandør: Aliyun
Kontekst: Avhenger av modellen
Kommersiell bruk: Støttet

Bruksområder

Bruk Wan2.7 til produksjonsarbeidsflyter som passer video-funksjonene, og sammenlign deretter alternativer før en langsiktig integrasjon.

Tekst-til-video-konsepter og sosialt innhold

Produktdemoer og filmatiske storyboards

Bilde-til-video-bevegelse og kreativ iterasjon

Andre modeller

Sammenlign andre modeller tilgjengelig via CometAPI basert på kvalitet, ventetid, funksjoner og pris.

Åpne modellsammenligning →

Aliyun

Wan 3.0 Prime

Wan 3.0 Prime er Alibaba Cloud Model Studios hastighetsoptimaliserte versjon av Wan 3.0-videogenereringsmodellen.

Wan2.6 er en videogenereringsmodell utviklet for stabil og effektiv generering av video. Den tilbyr pålitelig visuell kvalitet og jevn bevegelsesgenerering for generelle videoproduksjonsoppgaver.

Se modell

Flux

Flux 3

FLUX 3 - Modeller for den virkelige verden: Mot multimodale flytmodeller som ryggraden i visuell intelligens.

Oppetid

Se gjennom live heartbeat-data, endepunkttilgjengelighet og observerte responstider før du går i produksjon.

Oppetid

Forespørselssuccessrate over de siste 30 dagene, som gjenspeiler påliteligheten til hver modellleverandør. CometAPI overvåker alle tilkoblede leverandører i sanntid, 24/7.

Respond

207000msAvg. Response

Uptime

100.0%Avg. Uptime

Versjoner

Se gjennom tilgjengelige modellidentifikatorer før du fastsetter en produksjonsintegrasjon.

wan2.7

Oppdateringer

Følg med på vesentlige endringer i tilgjengelighet, priser og funksjoner for Wan2.7 uten å miste den stabile modellsiden.

Modellens endringslogg

Én side som blir bedre over tid.

Versjonsnotater, prisendringer, oppdateringer av ytelsesmålinger og migreringsveiledning samles her, mens den kanoniske URL-en forblir uendret.

May 31, 2026

API-tilgjengelighet bekreftet

Wan2.7 er tilgjengelig gjennom CometAPI-modellkatalogen og API-dokumentasjonen.

Gjeldende

Aktuelle data

Priser og begrensninger synkronisert fra katalogen

Pris, kontekst, tilgjengelighet og begrensninger behandles som dynamiske egenskaper i stedet for å være innebygd i sidetittelen eller modellidentiteten.

Jun 1, 2026

Permanent modellentitet opprettet

Leverandøren og modell-sluggen utgjør en varig kanonisk URL; fremtidig innhold og dataoppdateringer forblir på denne siden.

Fortsett å utforske