Когда следует использовать Wan 2.7 вместо Veo 3.1?

Выбирайте Wan 2.7, когда вам нужны более мощные возможности контроля, такие как привязка к кадрам, рабочие процессы с референсами или конвейеры с большим объёмом редактирования. В некоторых случаях модели в стиле Veo могут лучше обеспечивать кинематографический реализм.

Поддерживает ли Wan 2.7 генерацию аудио и синхронизацию губ?

Да. Wan 2.7 включает аудио-ориентированные рабочие процессы с голосовыми референсами, генерацией звука и возможностями, ориентированными на синхронизацию губ.

Каковы основные ограничения видеогенерации Wan 2.7?

Крупнейшие ограничения — короткая длительность клипов, верхний предел 1080P и периодическая нестабильность в высокодинамичных сценах.

Какие разрешения видео и длительности поддерживает Wan 2.7?

Wan 2.7 обычно поддерживает вывод 720P и 1080P с длительностью клипов примерно от 2 до 15 секунд в зависимости от конфигурации рабочего процесса.

Может ли API Wan 2.7 генерировать видео как по изображениям, так и по текстовым подсказкам?

Да. Wan 2.7 поддерживает рабочие процессы text-to-video и image-to-video, включая генерацию с направляющим стартовым кадром и задачи продолжения.

Как API Wan 2.7 обеспечивает согласованность образа персонажа между сценами?

Wan 2.7 использует референс-ориентированные рабочие процессы, позволяющие с помощью изображений или видеореференсов сохранять внешний облик, одежду, реквизит и стиль между кадрами.

Может ли API Wan 2.7 редактировать существующие видео вместо генерации новых?

Да. Семейство моделей включает рабочие процессы редактирования для трансформации, расширения или изменения стиля существующих клипов.

Подходит ли Wan 2.7 для продакшен-уровня маркетинговых видео и контента для социальных сетей?

Да. Сочетание механизмов обеспечения согласованности, инструментов редактирования и мультимодальных входных данных делает его подходящим для рекламы, социальных клипов и коротких форм повествования.

Aliyun

Доступно

wan2.7

Wan2.7 API

Wan2.7 — это модель генерации видео, предназначенная для высококачественного визуального синтеза и повышенной согласованности движения. Она подходит для создания кинематографического контента и использования в профессиональных рабочих процессах видеопроизводства.

Стартовая цена

$0.08 / секунда

Оплата по факту использования

Состояние API

Доступно

Продакшен-эндпоинт

Время отклика

Готово к асинхронности

Измеренное время отклика API

Дата выпуска

Jun 1, 2026

Aliyun

Цены

Используйте быструю оценку выше для одного запуска, а затем изучите полное сравнение цен CometAPI и официальных цен.

Тест на 5 сек

$0.4000

Расчётная стоимость использования CometAPI

Тест на 10 сек

$0.8000

Расчётная стоимость использования CometAPI

Тест на 15 сек

$1.20

Расчётная стоимость использования CometAPI

Прозрачность минимальной оплаты Этот прототип не предполагает скрытой минимальной платы за запрос. Если применяются минимальная сумма оплаты или минимальное пополнение баланса, это должно быть указано до покупки и включено в каждую оценку бюджета.

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).

Краткий обзор модели

Стабильная идентичность модели для поиска и оценки в сочетании с актуальными данными каталога, которые могут меняться без необходимости переписывать основную SEO-структуру страницы.

Стабильная идентичность

Что такое Wan2.7?

Каноническая идентичность модели остается неизменной, даже если цены и лимиты меняются.

Актуальные данные о модели

Текущий снимок каталога

Доступность

Доступна

Начальная цена

$0.08 / секунда

Контекст

Посмотреть возможности

Дата каталога

Jun 1, 2026

Обзор

Практический обзор Wan2.7, включая важные особенности поведения и нюансы интеграции.

Технические характеристики Wan 2.7

Пункт	Wan 2.7 (Video Suite)
Поставщик	Alibaba Tongyi Lab
Семейство моделей	Wan 2.7 Video Suite
Архитектура	Mixture-of-Experts (MoE) с 27B параметров
Типы входных данных	Текст, изображения, видео, аудиореференсы
Типы выходных данных	Сгенерированные / отредактированные видеоклипы с опциональным аудио
Поддерживаемые режимы	Text-to-video (T2V), Image-to-video (I2V), Reference-to-video (R2V), Video Editing
Разрешение	Выходные разрешения 720P и 1080P
Длительность видео	2–15 секунд
Поддержка аудио	Нативная генерация аудио, голосовые референсы, рабочие процессы липсинхронизации
Возможности референсов	Мульти-референсные изображения/видео, сохранение идентичности
Согласованность персонажей	Поддерживает несколько референсных персонажей в зависимости от рабочего процесса
Поколение релиза	Крупный преемник Wan 2.6

Что такое Wan 2.7?

Wan 2.7 — флагманский мультимодальный пакет генерации видео от Alibaba, созданный для управляемых рабочих процессов кинопроизводства на базе ИИ, а не для простого prompt-to-video. Семейство моделей объединяет генерацию, редактирование, продолжение и согласованность на основе референсов в одной системе, позволяя создателям создавать короткие кинематографичные клипы с более сильным сохранением объектов и контролем сцены.

В отличие от ранних генераторов видео, которые главным образом фокусировались на качестве промпта, Wan 2.7 делает акцент на управляемости посредством якорения кадров, референсных входов, аудиосинхронизации и структурированных многокадровых рабочих процессов.

Основные возможности Wan 2.7

Thinking Mode planning pipeline: Модель планирует композицию сцены и движение до рендеринга, улучшая соответствие промпту и снижая ошибки согласованности.
Управление первым и последним кадром: Пользователи могут задать начальный и конечный кадры, чтобы система интерполировала движение между ними.
Сохранение идентичности на основе референсов: Поддерживайте внешний вид персонажа, одежду, объекты и стиль в нескольких кадрах.
Нативные мультимодальные рабочие процессы: Поддерживает текст, изображения, аудио и видеореференсы в рамках одного рабочего процесса.
Встроенная генерация аудио: Фоновая музыка, звуки окружения и синхронизация голоса могут генерироваться вместе с визуальными материалами.
Поддержка редактирования и продолжения: Существующие видео можно расширять, трансформировать или менять стиль без полной переработки с нуля.

Результаты бенчмарков Wan 2.7

Публичное раскрытие бенчмарков для Wan 2.7 остается ограниченным по сравнению с текстовыми LLM, но сторонние оценки и тестирование сообществом указывают на заметные улучшения стабильности движения, соответствия промптам и управляемости по сравнению с Wan 2.6.

Сообщаемые наблюдения экосистемы включают:

Более высокая непрерывность движения по сравнению с ранними версиями Wan.
Более высокие позиции в рейтингах сторонних оценок text-to-video.
Улучшенная согласованность при нескольких субъектах и сохранение референсов.
Лучшая интеграция аудио по сравнению со многими ранними открытыми видеомоделями.

Прозрачность формальных бенчмарков по-прежнему ограничена, поэтому заявления о производительности следует трактовать с осторожностью.

Wan 2.7 по сравнению с другими видеомоделями

Характеристика	Wan 2.7	Veo 3.1	Seedance 2.0
Нативные аудио-рабочие процессы	Сильные	Сильные	Умеренные
Согласованность на основе референсов	Сильная	Умеренная	Умеренная
Управление первым + последним кадром	Да	Частично	Ограничено
Рабочие процессы видеоредактирования	Да	Да	Ограничено
Макс. распространенное разрешение	1080P	Кинематографический вывод более высокого уровня	1080P
Поддержка мульти-референсов	Сильный акцент	Умеренная	Умеренная

Ограничения Wan 2.7

Короткая длительность клипов по сравнению с инструментами для длинного формата.
Максимальный вывод 1080P ограничивает рабочие процессы сверхвысокого разрешения.
Сцены с быстрым движением могут по-прежнему давать артефакты нестабильности.
Мульти-референсные рабочие процессы повышают сложность и требования к инженерии промптов.
Публичные отчеты по бенчмаркам остаются относительно скудными.

Типовые сценарии использования

Короткометражные фильмы и раскадровки с сохранением образа персонажа.
Маркетинговые клипы с аудиосинхронизацией.
Генерация видео для социальных сетей.
Визуализация продуктов и концепт-трейлеры.
Рабочие процессы продолжения видео и интерполяции сцен.
Анимация аватаров и персонажей на основе референсов.

Как использовать WAN 2.7 Video API в CometAPI

Шаг 1: Попробуйте WAN 2.7 Video API в Kie Al Playground

Сначала протестируйте функциональность WAN 2.7, используя WAN 2.7 Video API в CometAPI Playground. Загрузите изображения, добавьте промпты или используйте референсы, чтобы предварительно просмотреть сгенерированное WAN видео перед интеграцией WAN 2.7 AI видео в ваш производственный рабочий процесс.

Шаг 2: Получите ключ WAN 2.7 API и ознакомьтесь с документацией API

Получите ключ WAN 2.7 API в консоли CometAPI и изучите документацию. Разберитесь в конечных точках WAN 2.7 Video API, аутентификации и параметрах для поддержки рабочих процессов text-to-video, image-to-video и WAN видео.

Шаг 3: Генерируйте WAN 2.7 AI видео и интегрируйте их в свой рабочий процесс

Используйте WAN 2.7 Video API для генерации WAN 2.7 AI видео с помощью промптов, изображений или референсов. Интегрируйте результаты WAN 2.7 в продуктовые рабочие процессы, контентные пайплайны или инструменты AI видео, чтобы обеспечить масштабируемое создание видео.

ЧАВО

API

Скопируйте рабочий эндпоинт и пример кода, а при необходимости всех параметров откройте полный справочник по API.

Единый API, промышленный доступ к моделям

Пройдите аутентификацию один раз, вызывайте эндпоинт модели и сохраняйте единый процесс биллинга и мониторинга у разных провайдеров.

POST/v1/videos

Пример кода и API для Wan2.7

Получите доступ к исчерпывающим примерам кода и ресурсам API для Wan2.7, чтобы упростить процесс интеграции. Наша подробная документация предоставляет пошаговые инструкции, помогая вам использовать весь потенциал Wan2.7 в ваших проектах.

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);
}

Возможности

Изучите ключевые характеристики модели перед выбором архитектуры или оценкой продакшен-нагрузки.

Поддерживаемые возможности

Функции, возвращаемые существующим API модели.

text-to-video

image-to-video

Ввод и вывод

Входы

text

Выходы

video

Продакшен-профиль

Провайдер: Aliyun
Контекст: Зависит от модели
Коммерческое использование: Поддерживается

Сценарии использования

Используйте Wan2.7 в продакшен-сценариях, соответствующих её возможностям video, и сравните альтернативы перед долгосрочной интеграцией.

Концепции текст-в-видео и контент для соцсетей

Демо продуктов и кинематографичные раскадровки

Движение изображение-в-видео и творческие итерации

Другие модели

Сравните другие модели, доступные через CometAPI, по качеству, задержке, возможностям и цене.

Открыть сравнение моделей →

Aliyun

Wan 3.0 Prime

Wan 3.0 Prime — это оптимизированная по скорости версия модели генерации видео Wan 3.0 от Alibaba Cloud Model Studio.

Смотреть модель

Aliyun

Wan3.0

От быстрой проверки до кинематографического результата тарификация основана на длительности сгенерированного видео, выборе подходящего разрешения и превращении каждой генерации в правило планируемой творческой инвестиционной деятельности

Смотреть модель

Aliyun

Wan2.6

Wan2.6 — это модель генерации видео, разработанная для стабильного и эффективного видеосинтеза. Она обеспечивает стабильное качество изображения и плавную генерацию движения для задач общего назначения по созданию видео.

Смотреть модель

Flux

Flux 3

FLUX 3 - Модели реального мира: к мультимодальным потоковым моделям как к основе визуального интеллекта.

Смотреть модель

Aliyun

Happy Horse 1.1

HappyHorse 1.1 — мультимодальная модель видеогенерации, предназначенная для профессионального создания контента, рекламы, короткометражных фильмов, производства материалов для социальных сетей и сторителлинга. Она расширяет возможности HappyHorse 1.0 — которая привлекла значительное внимание после того, как показала высокие результаты в независимых оценках видеогенерации, — обеспечивая более высокую согласованность сцен и улучшенную визуальную достоверность.

Смотреть модель

Aliyun

Happy Horse 1.0

Happy Horse 1.0 — высококачественная модель генерации аудио и видео, поддерживающая создание видео по текстовым описаниям и изображениям. Она может генерировать синхронизированный визуальный ряд, звук и движения губ, что делает её подходящей для короткометражных фильмов, рекламных креативов и презентаций продуктов.

Смотреть модель

Доступность

Перед переходом в продакшен изучите данные о состоянии в реальном времени, доступность эндпоинта и измеренное время отклика.

Доступность

Процент успешных запросов за последние 30 дней, отражающий надёжность каждого поставщика моделей. CometAPI круглосуточно отслеживает всех подключённых поставщиков в режиме реального времени.

Respond

269714msAvg. Response

Uptime

85.7%Avg. Uptime

Версии

Изучите доступные идентификаторы моделей перед фиксацией продакшен-интеграции.

wan2.7

Обновления

Следите за значимыми изменениями доступности, цен и возможностей Wan2.7, сохраняя стабильность страницы модели.

Журнал изменений модели

Одна страница, которая со временем становится полезнее.

Здесь накапливаются примечания к выпускам, изменения цен, обновления бенчмарков и рекомендации по миграции, а канонический URL остается неизменным.

Jun 1, 2026

Доступность API подтверждена

Wan2.7 доступна через каталог моделей CometAPI и документацию API.

Текущий

Актуальные данные

Цены и ограничения синхронизированы с каталогом

Цена, контекст, доступность и ограничения рассматриваются как динамические свойства, а не встраиваются в заголовок страницы или идентификатор модели.

Jun 1, 2026

Постоянная сущность модели создана

Поставщик и slug модели образуют постоянный канонический URL; будущие обновления контента и данных будут отображаться на этой странице.

Продолжайте изучение

Сравнивайте модели и продолжайте исследование

Aliyun

Доступно

wan2.7

Wan2.7 API

Стартовая цена

$0.08 / секунда

Оплата по факту использования

Состояние API

Доступно

Продакшен-эндпоинт

Время отклика

Готово к асинхронности

Измеренное время отклика API

Дата выпуска

Jun 1, 2026

Aliyun

Цены

Тест на 5 сек

$0.4000

Расчётная стоимость использования CometAPI

Тест на 10 сек

$0.8000

Расчётная стоимость использования CometAPI

Тест на 15 сек

$1.20

Расчётная стоимость использования 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).

Краткий обзор модели

Стабильная идентичность

Что такое Wan2.7?

Каноническая идентичность модели остается неизменной, даже если цены и лимиты меняются.

Актуальные данные о модели

Текущий снимок каталога

Доступность

Доступна

Начальная цена

$0.08 / секунда

Контекст

Посмотреть возможности

Дата каталога

Jun 1, 2026

Обзор

Практический обзор Wan2.7, включая важные особенности поведения и нюансы интеграции.

Технические характеристики Wan 2.7

Пункт	Wan 2.7 (Video Suite)
Поставщик	Alibaba Tongyi Lab
Семейство моделей	Wan 2.7 Video Suite
Архитектура	Mixture-of-Experts (MoE) с 27B параметров
Типы входных данных	Текст, изображения, видео, аудиореференсы
Типы выходных данных	Сгенерированные / отредактированные видеоклипы с опциональным аудио
Поддерживаемые режимы	Text-to-video (T2V), Image-to-video (I2V), Reference-to-video (R2V), Video Editing
Разрешение	Выходные разрешения 720P и 1080P
Длительность видео	2–15 секунд
Поддержка аудио	Нативная генерация аудио, голосовые референсы, рабочие процессы липсинхронизации
Возможности референсов	Мульти-референсные изображения/видео, сохранение идентичности
Согласованность персонажей	Поддерживает несколько референсных персонажей в зависимости от рабочего процесса
Поколение релиза	Крупный преемник Wan 2.6

Что такое Wan 2.7?

Основные возможности Wan 2.7

Thinking Mode planning pipeline: Модель планирует композицию сцены и движение до рендеринга, улучшая соответствие промпту и снижая ошибки согласованности.
Управление первым и последним кадром: Пользователи могут задать начальный и конечный кадры, чтобы система интерполировала движение между ними.
Сохранение идентичности на основе референсов: Поддерживайте внешний вид персонажа, одежду, объекты и стиль в нескольких кадрах.
Нативные мультимодальные рабочие процессы: Поддерживает текст, изображения, аудио и видеореференсы в рамках одного рабочего процесса.
Встроенная генерация аудио: Фоновая музыка, звуки окружения и синхронизация голоса могут генерироваться вместе с визуальными материалами.
Поддержка редактирования и продолжения: Существующие видео можно расширять, трансформировать или менять стиль без полной переработки с нуля.

Результаты бенчмарков Wan 2.7

Сообщаемые наблюдения экосистемы включают:

Более высокая непрерывность движения по сравнению с ранними версиями Wan.
Более высокие позиции в рейтингах сторонних оценок text-to-video.
Улучшенная согласованность при нескольких субъектах и сохранение референсов.
Лучшая интеграция аудио по сравнению со многими ранними открытыми видеомоделями.

Wan 2.7 по сравнению с другими видеомоделями

Характеристика	Wan 2.7	Veo 3.1	Seedance 2.0
Нативные аудио-рабочие процессы	Сильные	Сильные	Умеренные
Согласованность на основе референсов	Сильная	Умеренная	Умеренная
Управление первым + последним кадром	Да	Частично	Ограничено
Рабочие процессы видеоредактирования	Да	Да	Ограничено
Макс. распространенное разрешение	1080P	Кинематографический вывод более высокого уровня	1080P
Поддержка мульти-референсов	Сильный акцент	Умеренная	Умеренная

Ограничения Wan 2.7

Короткая длительность клипов по сравнению с инструментами для длинного формата.
Максимальный вывод 1080P ограничивает рабочие процессы сверхвысокого разрешения.
Сцены с быстрым движением могут по-прежнему давать артефакты нестабильности.
Мульти-референсные рабочие процессы повышают сложность и требования к инженерии промптов.
Публичные отчеты по бенчмаркам остаются относительно скудными.

Типовые сценарии использования

Короткометражные фильмы и раскадровки с сохранением образа персонажа.
Маркетинговые клипы с аудиосинхронизацией.
Генерация видео для социальных сетей.
Визуализация продуктов и концепт-трейлеры.
Рабочие процессы продолжения видео и интерполяции сцен.
Анимация аватаров и персонажей на основе референсов.

Как использовать WAN 2.7 Video API в CometAPI

Шаг 1: Попробуйте WAN 2.7 Video API в Kie Al Playground

Шаг 2: Получите ключ WAN 2.7 API и ознакомьтесь с документацией API

Шаг 3: Генерируйте WAN 2.7 AI видео и интегрируйте их в свой рабочий процесс

ЧАВО

API

Единый API, промышленный доступ к моделям

POST/v1/videos

Пример кода и API для 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);
}