참조 오디오를 클릭하여 업로드
WAV, MP3 (max 15MB)
Video link valid for 72 hours
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| 모델 | 등급 | 골드 가격현재 가격 | 플래티넘 가격 | 다이아몬드 가격 | 공식 가격 | 절약률 |
|---|---|---|---|---|---|---|
wan2.7-r2v | 720P | 0.664Credits(~$0.0664)/초 | 0.6308Credits(~$0.0631)/초 | 0.5976Credits(~$0.0598)/초 | 0.83Credits(~$0.083)/초 | 20% |
| 1080P | 1.096Credits(~$0.1096)/초 | 1.0412Credits(~$0.1041)/초 | 0.9864Credits(~$0.0986)/초 | 1.37Credits(~$0.137)/초 | 20% |
* 실제 비용은 최종 출력에 따라 달라집니다.
APIMart의 Wan 2.7 R2V API로 캐릭터, 소품, 장면의 참조 이미지나 영상을 2~15초, 720P 또는 1080P의 새 영상으로 만드세요. 캐릭터마다 목소리 샘플을 붙일 수 있고 초 단위로 과금됩니다.
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APIMart에서 POST 요청 하나로 Wan 2.7 R2V API를 호출하세요. 생성은 비동기입니다. 작업을 제출한 뒤 작업 엔드포인트를 폴링해 영상 URL을 받으세요.
APIMart 키를 APIMART_API_KEY 환경 변수에 저장하고 모든 요청에 Authorization: Bearer <key>로 보내세요.
POST /v1/videos/generations에 model wan2.7-r2v, 참조를 가리키는 프롬프트, image_with_roles 또는 video_urls를 보냅니다. 작업 ID는 data[0].task_id에 있습니다.
status가 completed가 될 때까지 GET /v1/tasks/{task_id}를 폴링한 뒤 data.result.videos[0].url[0]에서 영상 URL을 읽고 파일을 자체 스토리지에 저장하세요.
전체 파라미터, 참조 규칙, 응답 필드는 Wan 2.7 R2V API 레퍼런스에서 확인하세요.
curl -X POST https://api.apimart.ai/v1/videos/generations \
-H "Authorization: Bearer $APIMART_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "wan2.7-r2v",
"prompt": "이미지 1의 캐릭터가 햇살 가득한 꽃시장을 걸으며 카메라를 향해 손을 흔들고 웃는다. 부드러운 핸드헬드 샷",
"image_with_roles": [
{
"url": "https://example.com/character.jpg",
"role": "reference_image"
}
],
"duration": 5,
"resolution": "720P",
"size": "16:9"
}'import os
import time
import requests
API_BASE = "https://api.apimart.ai"
headers = {"Authorization": f"Bearer {os.environ['APIMART_API_KEY']}"}
# 1. Submit the generation task
payload = {
"model": "wan2.7-r2v",
"prompt": "이미지 1의 캐릭터가 햇살 가득한 꽃시장을 걸으며 카메라를 향해 손을 흔들고 웃는다. 부드러운 핸드헬드 샷",
"image_with_roles": [
{
"url": "https://example.com/character.jpg",
"role": "reference_image"
}
],
"duration": 5,
"resolution": "720P",
"size": "16:9"
}
resp = requests.post(f"{API_BASE}/v1/videos/generations", headers=headers, json=payload, timeout=60)
resp.raise_for_status()
task_id = resp.json()["data"][0]["task_id"]
# 2. Poll the task until it finishes
for _ in range(200):
task_resp = requests.get(f"{API_BASE}/v1/tasks/{task_id}", headers=headers, timeout=30)
task_resp.raise_for_status()
task = task_resp.json()["data"]
if task["status"] == "completed":
print(task["result"]["videos"][0]["url"][0])
break
if task["status"] == "failed":
raise RuntimeError(task.get("error", {}).get("message", "generation failed"))
time.sleep(10)
else:
raise TimeoutError(f"task {task_id} did not finish in time")curl -X POST https://api.apimart.ai/v1/videos/generations \
-H "Authorization: Bearer $APIMART_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "wan2.7-r2v",
"prompt": "영상 1의 캐릭터가 카페 창가에 앉아 책을 읽고, 빗물이 유리를 타고 흘러내린다",
"video_urls": [
"https://example.com/character.mp4"
],
"duration": 5,
"resolution": "720P",
"size": "16:9"
}'TASK_ID="task_xxx" # replace with the task_id returned by the POST request
curl "https://api.apimart.ai/v1/tasks/$TASK_ID" \
-H "Authorization: Bearer $APIMART_API_KEY"| 파라미터 | 타입 | 필수 | 기본값 | 설명 |
|---|---|---|---|---|
model | string | 필수 | 기본값: wan2.7-r2v | wan2.7-r2v를 사용합니다. |
prompt | string | 필수 | 기본값: — | 장면 설명, 최대 5,000자. 참조는 입력 순서대로 이미지 1, 이미지 2, 영상 1로 가리킵니다. |
image_with_roles | array | 선택 | 기본값: — | url과 role(reference_image 또는 first_frame)을 가진 이미지, 선택적으로 reference_voice URL. video_urls가 비어 있으면 필수. |
video_urls | array | 선택 | 기본값: — | 참조 클립(mp4 또는 mov, 1–30초, 최대 100MB). 이미지와 영상 합계 최대 5개. image_with_roles가 비어 있으면 필수. |
negative_prompt | string | 선택 | 기본값: — | 피하고 싶은 내용, 최대 500자. |
resolution | string | 선택 | 기본값: 1080P | 720P 또는 1080P. |
duration | integer | 선택 | 기본값: 5 | 2~15초, 참조 영상이 있으면 2~10초. |
size | string | 선택 | 기본값: 16:9 | 16:9, 9:16, 1:1, 4:3, 3:4. first_frame 이미지를 지정하면 무시됩니다. |
prompt_extend | boolean | 선택 | 기본값: true | 프롬프트를 다시 쓰고 보강합니다. 짧은 프롬프트에 유용하지만 시간이 늘어납니다. |
seed | integer | 선택 | 기본값: — | 0 이상. 같은 시드는 비슷한 결과를 주지만 완전히 같지는 않습니다. |
watermark | boolean | 선택 | 기본값: false | AI 생성 워터마크를 추가합니다. |
nsfw_check | boolean | 선택 | 기본값: false | 제출 전에 omni-moderation-latest로 프롬프트와 입력 이미지를 검수합니다. |
APIMart의 모든 Alibaba Wan 영상 모델을 비교하세요. API 키 하나로 전체 모델을 호출하며 영상 초 단위로 과금됩니다.
| 모델 | 추천 용도 | 해상도 | 길이 |
|---|---|---|---|
| Wan 3.0 API | Wan에서 가장 긴 클립. 첫·마지막 프레임 또는 이미지·영상·오디오·문서·웹페이지 참조 지원 | 480P / 720P / 1080P | 2–30초 |
| Wan 3.0 Prime API | Wan 3.0과 같은 파라미터, 별도 모델과 요금 | 480P / 720P / 1080P | 2–30초 |
| Wan 2.7 API | 텍스트 투 비디오, 첫·마지막 프레임, 영상 이어 만들기, 오디오 구동 | 720P / 1080P | 2–15초 |
| Wan 2.7 R2V API현재 페이지 | 참조 이미지나 영상으로 캐릭터 유지 | 720P / 1080P | 2–15초 |
| Wan 2.7 Video Edit API | 지시문으로 기존 영상 편집·스타일 변경 | 720P / 1080P | 원본 길이, 최대 10초 |
| Wan 2.6 API | 멀티샷 텍스트·이미지 투 비디오, 오디오와 효과 템플릿 | 720p / 1080p | 5 / 10 / 15초 |
| Wan 2.6 I2V API | 첫 프레임 한 장으로 만드는 이미지 투 비디오 전용 | 720p / 1080p | 5 / 10 / 15초 |
| Wan 2.6 I2V Flash API | 2–15초 임의 길이의 이미지 투 비디오, 오디오 선택 | 720p / 1080p | 2–15초 |
| Wan 2.5 API | 항상 소리가 있는 짧은 클립, 저렴한 480p 제공 | 480p / 720p / 1080p | 5 / 10초 |
wan2.7-r2v가 참조 이미지, 참조 영상, 캐릭터 목소리를 쓰는 방식
참조 이미지, 참조 영상, 캐릭터 목소리를 활용하는 작업
가입부터 첫 Wan 2.7 R2V 영상까지 3단계
APIMart에 가입하고 잔액을 충전한 뒤 대시보드에서 API 키를 만드세요.
위에서 참조 이미지나 영상을 올리고 이를 가리키는 프롬프트를 쓴 뒤, 코드를 쓰기 전에 예상 비용을 확인하세요.
아래 예제로 백엔드에서 작업을 제출하고 결과를 폴링하세요.
전 세계 크리에이터와 개발자들의 실제 피드백. 이 후기는 Wan 2.7 시리즈의 사용 경험입니다.
“WAN 2.7의 일관성은 놀랍습니다! 여러 클립에 걸쳐 캐릭터 이미지가 안정적으로 유지되는데, 이전에는 달성하기 어려웠던 부분입니다.”
김지훈
독립 애니메이터
“개발자로서 안정성과 속도를 중시합니다. APIMart의 WAN 2.7은 뛰어난 성능과 사용하기 쉬운 API를 제공합니다.”
이준호
풀스택 엔지니어
“이미지-영상 기능으로 후반 작업 시간을 크게 절약할 수 있었습니다. 키프레임만 제공하면 나머지는 WAN 2.7이 알아서 해줍니다.”
박서연
일러스트레이터
“WAN 2.7 덕분에 숏폼 영상 제작 속도가 크게 빨라졌습니다. 시네마틱한 카메라 무빙과 안정적인 캐릭터 일관성이 SNS에서 브랜드를 돋보이게 해줍니다.”
김수아
숏폼 크리에이터
wan2.7-r2v의 참조, 목소리, 파라미터, 요금
Wan 2.7 R2V는 Alibaba Wan 2.7의 참조 투 비디오 모델입니다. 캐릭터, 소품, 장면의 참조 이미지와 영상으로 2~15초, 720P 또는 1080P의 새 영상을 만듭니다. APIMart 모델 ID는 wan2.7-r2v입니다.
image_with_roles에 참조 이미지를, video_urls에 참조 클립을 넣고 입력 순서대로 프롬프트에서 가리키세요. 예: 이미지 1의 캐릭터가 이미지 2의 장면에 들어간다. 모델은 참조한 대상을 새 샷에서도 일관되게 유지합니다.
이미지와 영상을 합쳐 최대 5개입니다. 참조 영상은 mp4 또는 mov, 1~30초, 각 변 240~4096픽셀, 화면비 1:8~8:1, 최대 100MB여야 합니다.
네. image_with_roles의 참조 이미지에 reference_voice(목소리 샘플 URL)를 추가하면, 그 이미지의 캐릭터가 생성 영상에서 그 목소리를 사용합니다.
네. image_with_roles에서 이미지 한 장에 first_frame 역할을 주세요. 영상은 그 이미지에서 시작하며 화면 비율은 size 대신 그 이미지를 따릅니다.
duration은 2~15초의 정수(기본 5)이며 참조 영상이 있으면 2~10초입니다. resolution은 720P 또는 1080P(기본 1080P), size는 16:9, 9:16, 1:1, 4:3, 3:4(기본 16:9)입니다.
캐릭터나 물체가 참조 이미지·영상과 같아야 하면 Wan 2.7 R2V를 쓰세요. 텍스트나 첫·마지막 프레임으로 생성하거나 클립을 이어 만들 때는 Wan 2.7(wan2.7), 지시문으로 기존 영상을 바꿀 때는 Wan 2.7 Video Edit(wan2.7-videoedit)를 쓰세요.
model(wan2.7-r2v)과 prompt는 필수이며 image_with_roles나 video_urls 중 하나 이상이 필요합니다. 선택 항목: negative_prompt, resolution, duration, size, prompt_extend(기본 true), seed, watermark, nsfw_check.
POST /v1/videos/generations에 제출하고 data[0].task_id에서 작업 ID를 읽습니다. status가 completed가 될 때까지 몇 초마다 GET /v1/tasks/{task_id}를 폴링한 뒤 data.result.videos[0].url[0]을 읽으세요.
Wan 2.7 R2V는 영상 초 단위로 과금되며 1080P가 720P보다 초당 비쌉니다. 최신 요금은 이 페이지의 요금표를 확인하세요. 골드 회원은 20%, 플래티넘·다이아몬드 회원은 최대 28% 절약합니다.
아니요. APIMart에는 Wan 2.7 R2V 무료 할당량이 없으며 작업마다 초 단위로 지불합니다. Alibaba는 Wan 2.7 R2V를 호스팅 API로 제공하며 가중치를 공개하지 않았습니다.
APIMart에 가입하고 잔액을 충전한 뒤 API 키 페이지에서 키를 만드세요. Authorization: Bearer <key>로 보냅니다. 같은 키로 모든 Wan 모델과 APIMart의 다른 모델을 호출할 수 있습니다.
같은 카테고리의 다른 모델을 탐색하세요.

SkyReels V4 Fast
SkyReels-V4-Fast is the first unified framework for joint audiovisual generation, restoration, and editing at cinema-grade quality, efficiently achieving 1080p, 15-second multi-shot video generation with synchronized audio and visuals through a dual-stream MMDiT architecture
SkyReels V4 Std
SkyReels-V4-Fast is the first unified framework for joint audiovisual generation, restoration, and editing at cinema-grade quality, efficiently achieving 1080p, 15-second multi-shot video generation with synchronized audio and visuals through a dual-stream MMDiT architecture.

Wan 2.7
Wan-2.7 is Alibaba’s next-generation multimodal AI video model that generates high-quality videos from text prompts, images, or reference footage. It supports text-to-video, image-to-video, and instruction-based video editing, producing short clips (up to ~15 seconds) with 720p–1080p resolution, realistic motion, and strong character consistency. 

ViduQ 3
Vidu Q3 is an advanced AI video generation model developed by Shengshu Technology that creates cinematic videos from text prompts or images. It supports both text-to-video and image-to-video workflows, generating clips up to around 16 seconds with synchronized native audio, including dialogue and sound effects.