wan2.7-image と wan2.7-image-pro の違いは何ですか？

両方とも同じパラメータとモードを共有します。wan2.7-image（標準）は 1K / 2K でレンダリングします。wan2.7-image-pro はより高ディテールなティアで、テキストから画像生成は最大 4K に対応します。編集とグループモードでは Pro ティアでも上限は 2K です。ヒーロー素材やプリント用途には Pro を、日常の高速な生成には標準を選んでください。

Wan 2.7 Image の料金はどのように機能しますか？

クレジット制で、1 credit = $0.001 USD です。Wan 2.7 Image は生成に成功した画像ごとに定額で課金し、解像度やアスペクト比に依存しません — 総コストは画像 1 枚あたりの料金に枚数 (n) を掛けたものです。失敗・拒否されたリクエストは自動で返金されます。各ティアの現在の画像 1 枚あたりの料金は上の料金カードをご覧ください。

Wan 2.7 Image は画像編集に対応していますか？

はい。image_urls に参照画像を渡すと、Wan 2.7 Image は編集モードに切り替わります — リスタイル、背景の差し替え、最大 9 枚の画像からの要素合成。URL は公開 HTTPS でなければなりません（base64 や data: URI は不可）。先に自分のストレージにアップロードしてください。出力のアスペクト比は最後の参照画像に従います。

bbox_list によるインタラクティブ編集とは何ですか？

bbox_list を使うと、編集または挿入する正確な領域を指定できます。各エントリは [x1, y1, x2, y2] の絶対ピクセル（原点は左上）のボックスのリストで、画像ごとに最大 2 つ、リストは image_urls と並列に対応します（画像をスキップするには [] を使用）。マスクを描かずに行う、API 駆動のインペインティングです。

一貫したシリーズはどうやって生成しますか？

enable_sequential を true に設定するとグループモードがオンになります。すると Wan 2.7 Image はつながりのあるセット — 同じ被写体とスタイル — を返し、枚数の上限が 12 に上がります。ストーリーボード、コミックのコマ、キャンペーンセットのために作られています。なお、グループモードでは thinking_mode と color_palette は適用されません。

Wan 2.7 Image は 4K でレンダリングできますか？

4K は wan2.7-image-pro のテキストから画像生成でのみ利用できます。編集モードとグループモード、および標準ティアでは最大 2K です。フル解像度でレンダリングするには、Pro のモデル ID で参照画像なしにし、resolution を 4K に設定してください。

Wan 2.7 Image の完全な API リファレンスはどこにありますか？

完全なパラメータ一覧、モード、検証ルール、エラーコード、そして実行可能な cURL / Python / Node / Go のサンプルは、/docs/wan-2-7-image にあります。

Wan 2.7 Image API — Alibaba Wan のテキストから画像生成・編集・4K

Wan 2.7 Image は、生成と編集をひとつのエンドポイントで行える Alibaba の画像モデルです。プロンプトを書けばテキストから画像を生成し、参照画像を渡せば編集や合成、領域を bbox で指定すれば正確なインタラクティブ編集、一貫したシリーズの一括生成も可能です。Pro ティアでは最大 4K まで対応し、すべて reApi の OpenAI 互換 API から利用できます。

Input

プロンプト

最大 5000 文字 · テキストから画像生成では必須 · 編集時は任意（ただし推奨）

Provide a prompt or at least one reference image / video / frame.

参照画像

Drag images here or click to upload

公開 HTTPS URL のみ（base64 不可）· 最大 9 枚 · 出力比率は最後の画像に従う

生成枚数1

通常 1〜4 · グループモードでは最大 12 · 生成された画像ごとに課金

アスペクト比

1:1, 16:9, 9:16, 4:3, 3:4, 3:2, 2:3 — 解像度ティアと組み合わせる

解像度

1K / 2K はどこでも · 4K は Pro のテキストから画像生成のみ

ネガティブプロンプト

例: ぼやけ、歪み、低品質

ウォーターマーク

デフォルトはオフ

シード

0〜2147483647 · 同じシードとパラメータで似た見た目になる

思考モード

デフォルトはオン · 参照画像なし・グループモードなしのテキストから画像生成でのみ有効

グループモード

生成枚数の上限を 12 に引き上げる · ストーリーボードやコミックに最適

編集領域 (bbox)

JSON: [[[x1,y1,x2,y2], …≤2], …] — 参照画像ごとに 1 エントリ、スキップするには []

カラーパレット

JSON: 合計 100% になる 3〜10 個の hex/ratio 要素 · グループモード以外のみ

Result

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このモデルで作れるもの

このモデルで構築して本番に出せる、実際のワークフローとユースケースをご紹介します。

1 つのモデルで生成と編集

Wan 2.7 Image は 2 つの仕事をこなすひとつのエンドポイントです。プロンプトを送ればテキストから画像をレンダリングし、参照画像を加えると同じ呼び出しが編集に切り替わります — 商品写真のリスタイル、背景の差し替え、複数の写真の要素を 1 つのシーンに合成。別の編集モデルを覚える必要はありません。リクエストの形は同一で、モードは画像を添付するかどうかで暗黙的に決まり、出力比率は最後の参照画像に従います。

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バウンディングボックスによる Wan 2.7 Image のインタラクティブな領域編集

領域を指定して正確に編集

bbox_list を渡すと、Wan 2.7 Image は指定した場所をピンポイントで編集します。机の上の時計、車のロゴ、空いた壁を囲む — 座標は元画像上の絶対ピクセルで、画像ごとに最大 2 領域 — モデルは光と遠近を合わせて変更を合成します。マスクを描く必要のない、API 経由のインタラクティブなインペインティングです。

一貫したシリーズを一括生成

グループモードをオンにすると、Wan 2.7 Image は 1 回の呼び出しで最大 12 フレームにわたるつながりのあるセット — 同じキャラクター、同じスタイル — を返します。連続性が重要なストーリーボード、コミックのコマ、シーズンキャンペーンのセットのために作られています。1 リクエスト、1 つのタスク ID で一貫したシリーズが返ってきて、外側のループを書いたり繋ぎ合わせたりする必要はありません。

料金

クレジット制 — 1クレジット = 0.001 USD。完了した生成のみお支払いいただきます。

カテゴリ	単位	料金
wan2.7-image
画像1枚あたり	1 image	$0.024 24 credits
wan2.7-image-pro
画像1枚あたり	1 image	$0.06 60 credits

reApiを選ぶ理由

ひとつのエンドポイントで全モード

テキストから画像生成、画像編集、複数画像参照、インタラクティブな領域編集、グループシリーズはすべて、/api/v1/images/generations への同じリクエストで動作します。モデル ID でティアを選び — wan2.7-image または wan2.7-image-pro — 入力にモードを決めさせます。分岐するクライアントコードも、統合すべき 2 つ目のモデルもありません。

最大 4K、クレジットを入れて画像を出す

1 credit = $0.001 USD。Wan 2.7 Image は生成に成功した画像ごとに定額で課金します — 解像度やアスペクト比に依存しないため、コストは枚数を 1 回掛けるだけです。プリント・Retina 級のディテールが必要なときは、Pro ティアがテキストから画像を最大 4K でレンダリングします。失敗・拒否されたリクエストには一切課金されません。

本番運用に向けた非同期ファースト

Wan 2.7 Image のタスクを送信すると task_id が返り、完了するまでポーリングします。他のすべての reApi モデルと同じタスク基盤に組み込まれ、JSON は OpenAI の image-generations 契約に準拠します — だから Wan 2.7 Image を追加するのは新しい統合ではなく、モデル ID の変更だけです。

Wan 2.7 Image と Nano Banana Pro

どちらもひとつの API から画像を生成・編集します。Wan 2.7 Image は編集制御に強み — インタラクティブな領域編集、複数画像の合成、一貫したグループシリーズ — を持ち、最大 4K と画像 1 枚あたりの定額料金に対応します。公開ドキュメントに基づく動作で両者を比較します。

機能

reAPI の Wan 2.7 Image

Nano Banana Pro

生成 + 編集

1 つのモデル、1 つのリクエスト形式 — 参照画像を添付するかどうかで、テキストから画像生成と編集が自動で切り替わる。

1 つのモデルでの生成と編集、プロンプト駆動。

インタラクティブな領域編集

bbox_list が正確なピクセル領域（画像ごとに最大 2 つ）を指定 — マスクを描かない API 駆動のインペインティング。

領域の指定は明示的な座標ではなく、プロンプトで記述する。

複数画像参照

最大 9 枚の参照画像を 1 回の呼び出しで 1 つの構図に合成する。

ブレンド編集のために複数の参照画像を受け付ける。

一貫したシリーズ

グループモードは 1 リクエストで最大 12 のつながったフレーム — 同じ被写体とスタイル — を返す。

1 回の呼び出しでのバッチシリーズはドキュメント化されておらず、一貫性は後続のプロンプトで保つ。

解像度

どこでも 1K / 2K、テキストから画像生成は Pro ティアで最大 4K。

最大 4K の出力。

料金モデル

生成された画像ごとの定額で、解像度やアスペクト比に依存しない。従量課金のクレジット制、サブスクリプションなし。

出力解像度に応じて変動する画像 1 枚あたりの料金。

比較は執筆時点で公開されているドキュメントの動作を反映しています。モデルの動作と料金は変更される可能性があります。最新の値は上の料金カードと API ドキュメントをご確認ください。

3 ステップで Wan 2.7 Image を統合

step 01
API キーを作成
reApi にサインアップしてキーを取得します。無料のサインアップクレジットで数十回分の Wan 2.7 Image 生成がまかなえ、チャージ前に最初のヒーローショットや編集を出すのに十分です。
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step 02
生成を送信
model: wan2.7-image-pro（または wan2.7-image）、プロンプト、任意の size / resolution / image_urls を付けて /api/v1/images/generations に POST します。Wan 2.7 Image はすぐに task_id を返します。
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step 03
結果をポーリング
status が completed になるまで /api/v1/tasks/:id を GET します。Wan 2.7 Image のレスポンスには画像 URL が含まれます。長期保存が必要なら自分のストレージにミラーしてください。
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よくある質問

このモデルに関するよくある質問。

Wan 2.7 Image は、生成と編集の両方に対応した Alibaba の Wan 画像モデルです。テキストから画像生成、画像から画像への編集、複数画像参照の合成、インタラクティブな領域編集、一貫したグループシリーズに対応します。reApi では 2 つのティア — wan2.7-image（標準）と wan2.7-image-pro — として、OpenAI 互換の /api/v1/images/generations エンドポイントで提供されます。

リリースの準備はできましたか？

プレイグラウンドで試すか、APIキーを取得して今すぐ統合しましょう。

Wan 2.7 Image を試す API ドキュメントを見る

Wan 2.7 Image API — Alibaba Wan のテキストから画像生成・編集・4K

このモデルで作れるもの

このモデルで構築して本番に出せる、実際のワークフローとユースケースをご紹介します。