Résolution de sortie
Prend en charge 1k, 2k, 4k selon le schéma d'endpoint publié.
Grille d'images multi-angles 3×3 ; sortie image de la plus haute qualité
curl -X POST https://runapi.ai/api/v1/wan/text_to_image \
-H "Authorization: Bearer $RUNAPI_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "wan-2.7-image-pro",
"prompt": "Générez une vidéo de 5 secondes d'un chat sautant sur une étagère, éclairage intérieur naturel, sensation de caméra portée."
}'
import { WanClient } from "@runapi.ai/wan";
const client = new WanClient();
const result = await client.textToImage.run({
model: "wan-2.7-image-pro",
prompt: "Générez une vidéo de 5 secondes d'un chat sautant sur une étagère, éclairage intérieur naturel, sensation de caméra portée.",
});
import os
import requests
response = requests.post(
"https://runapi.ai/api/v1/wan/text_to_image",
headers={"Authorization": f"Bearer {os.environ['RUNAPI_API_KEY']}"},
json={"model":"wan-2.7-image-pro","prompt":"Générez une vidéo de 5 secondes d'un chat sautant sur une étagère, éclairage intérieur naturel, sensation de caméra portée."}
)
response.raise_for_status()
<?php
$client = curl_init("https://runapi.ai/api/v1/wan/text_to_image");
curl_setopt_array($client, [
CURLOPT_HTTPHEADER => ["Authorization: Bearer " . getenv("RUNAPI_API_KEY"), "Content-Type: application/json"],
CURLOPT_POSTFIELDS => json_encode([
'model' => 'wan-2.7-image-pro',
'prompt' => 'Générez une vidéo de 5 secondes d\'un chat sautant sur une étagère, éclairage intérieur naturel, sensation de caméra portée.',
])
]);
$response = curl_exec($client);
RunApi client = new RunApi(System.getenv("RUNAPI_API_KEY"));
Task task = client.textToImage().run({"model":"wan-2.7-image-pro","prompt":"Générez une vidéo de 5 secondes d'un chat sautant sur une étagère, éclairage intérieur naturel, sensation de caméra portée."});
task.waitForResult();
require "runapi/wan"
client = RunApi::Wan::Client.new
result = client.text_to_image.run(
model: "wan-2.7-image-pro",
prompt: "Générez une vidéo de 5 secondes d'un chat sautant sur une étagère, éclairage intérieur naturel, sensation de caméra portée."
)
client := runapi.NewClient(os.Getenv("RUNAPI_API_KEY"))
task, err := client.textToImage.Run({"model":"wan-2.7-image-pro","prompt":"Générez une vidéo de 5 secondes d'un chat sautant sur une étagère, éclairage intérieur naturel, sensation de caméra portée."})
if err != nil { log.Fatal(err) }
task.Wait()
$ runapi generate \
--model wan-2.7-image-pro \
--endpoint text_to_image \
--wait
18 versions disponibles
Choisissez un modèle et générez en quelques secondes.
| Fournisseur | Alibaba |
| ID du modèle | wan-2.7-image-pro |
| Modalité | Image |
| Types de tâche | Asynchronous |
| Endpoint API | /api/v1/wan/text_to_image |
| Unité de facturation | appel |
| Paramètres d'entrée | aspect_ratio, output_resolution |
| Résolution maximale | 1k, 2k, 4k |
| Ratios d'aspect | 1:1, 16:9, 4:3, 21:9, 3:4, 9:16, 8:1, 1:8 |
| État du catalogue | Opérationnel |
Inscrivez-vous gratuitement et créez une clé API pour wan-2.7-image-pro depuis le tableau de bord.
Envoyez une requête POST à /api/v1/wan/text_to_image avec l’identifiant du modèle wan-2.7-image-pro et vos paramètres.
Interrogez la tâche ou suivez le callback pour récupérer le résultat wan-2.7-image-pro terminé.
Prend en charge 1k, 2k, 4k selon le schéma d'endpoint publié.
Configurez 2 paramètres documentés, dont aspect_ratio, output_resolution.
Expose 1 endpoint(s) public(s) : text_to_image.
Mesuré par appel, sans abonnement requis.
aspect_ratioAucune description disponible. (1:1, 16:9, 4:3, 21:9, 3:4, 9:16, 8:1, 1:8)
output_resolutionAucune description disponible. (1k, 2k, 4k)
Créez des assets visuels depuis des prompts texte.
Transformez des images existantes avec un prompt.
Utilisez les SDKs pour une génération répétable.
Passez l'ID de modèle affiché dans le quickstart.
Oui. Les tarifs sont mesurés par appel ou par unité.
Oui. La variante est un paramètre de la requête. Changez l'ID de modèle sans modification de code, nouvelle authentification ni configuration de facturation séparée. Toutes les variantes partagent la même API key et le même format de requête.
Lorsque le streaming est disponible, RunAPI diffuse de bout en bout. Les modèles LLM prennent en charge le streaming au niveau des tokens. Les modèles multimédias utilisent le polling des tâches async ou les callbacks de webhook pour livrer les résultats.
Ouvrez une issue sur le dépôt GitHub public ou écrivez au support à [email protected]. Indiquez l'ID de tâche et l'ID de modèle pour que l'équipe puisse examiner la génération concernée.
Non. Votre API key RunAPI suffit pour accéder à cette variante et à tous les autres modèles du catalogue. Vous n'avez pas besoin de compte auprès du fournisseur sous-jacent.
Nous vous aidons pour la mise en place entreprise, les intégrations et les questions techniques.
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