图像Wan 2.7 Image API —— 阿里 Wan 文生图、图像编辑与 4K 出图
Wan 2.7 Image 是阿里巴巴的图像模型，在同一个接口里完成生成与编辑。写一句 prompt 就能文生图，传入参考图即可编辑或融合，框选区域做精准的交互式编辑，或一次性批量生成风格一致的连续系列——Pro 档最高支持 4K，全部通过 reApi 兼容 OpenAI 的 API 调用。
模型版本:
价格
每张图$0.0314/ 1 image
标准档。在 1K / 2K 下支持文生图、图像编辑和多图参考。
同一 API 端点，由 model 参数选择具体版本。
01playground
InputsPOST /api/v1/images/generations
最多 5000 字符 · 文生图时必填 · 编辑时可选（但建议填写）
Provide a prompt or at least one reference image / video / frame.
仅限公网 HTTPS URL（不接受 base64）· 最多 9 张 · 输出比例跟随最后一张图
1
常规 1–4 张 · 群组模式下最多 12 张 · 按生成的图像张数计费
1:1、16:9、9:16、4:3、3:4、3:2、2:3 —— 与分辨率档位搭配使用
1K / 2K 全场景可用 · 4K 仅限 Pro 文生图
例如：模糊、扭曲、低画质
默认关闭
0–2147483647 · 相同 seed + 参数会得到相近的画面
默认开启 · 仅在无参考图、无群组模式的文生图场景下生效
把数量上限提升到 12 张 · 最适合分镜与漫画
JSON：[[[x1,y1,x2,y2], …≤2], …] —— 每张参考图对应一组，用 [] 跳过
JSON：3–10 个 hex/ratio 项，ratio 之和为 100% · 仅限非群组模式
Outputidle
try one of these prompts
02use cases
你能用它做什么
由此模型驱动的真实工作流。
01/case
一个模型同时生成与编辑
Wan 2.7 Image 用一个接口干两件事。传入 prompt 它就做文生图；加上参考图，同一次调用就切换到编辑——给产品图换风格、替换背景、把多张照片里的元素融合进一个场景。不用再去学另一个编辑模型：请求结构完全相同，模式由你是否附带图像隐式决定，输出比例则跟随你最后一张参考图。
打开 playground
02/case
框选区域做精准编辑
传入 bbox_list，Wan 2.7 Image 就只在你指定的地方编辑。框住桌上的时钟、车身上的 logo、空白的墙面——坐标是源图上的绝对像素，每张图最多两个区域——模型会以匹配的光照和透视合成改动。这是通过 API 实现的交互式局部重绘，无需手动涂抹蒙版。
03/case
批量生成风格一致的系列图
打开群组模式，Wan 2.7 Image 会在一次调用中返回一组连贯的画面——同一角色、同一风格——最多十二帧。它专为分镜、漫画分格以及需要保持连续性的季节性营销系列而设计。一次请求、一个 task ID，拿回一套连贯的系列图，不必自己写外层循环或拼接。
03pricing
价格
积分计费 — 1 积分 = 0.001 美元，仅为成功生成付费。
| 类别 | 单位 | 价格 |
|---|---|---|
| wan2.7-image | ||
| 每张图 | 1 image | $0.03142857142857143 32 credits |
| wan2.7-image-pro | ||
| 每张图 | 1 image | $0.07857142857142857 79 credits |
05why
为什么选 reAPI
01
一个接口，所有模式
文生图、图像编辑、多图参考、交互式区域编辑、群组系列，全部通过同一个发往 /api/v1/images/generations 的请求完成。用 model id 选择档位—— wan2.7-image 或 wan2.7-image-pro ——再让输入决定模式。没有分支客户端代码，也不用再集成第二个模型。
02
最高 4K，按张计费
1 credit = $0.001 USD。Wan 2.7 Image 对每张成功生成的图像按统一价计费——与分辨率和宽高比无关——所以成本只是数量上的一次乘法。需要印刷级、视网膜级细节时，Pro 档可把文生图渲染到 4K；失败和被拒绝的请求永不计费。
03
为生产环境而生的异步优先
提交一个 Wan 2.7 Image 任务，拿到 task_id，轮询直到完成。它接入与所有其他 reApi 模型相同的任务管线，JSON 也符合 OpenAI 图像生成接口的约定——所以接入 Wan 2.7 Image 只是改一个 model id，而不是一次全新的集成。
06vs
Wan 2.7 Image 对比 Nano Banana Pro
两者都能用一个 API 生成和编辑图像。Wan 2.7 Image 更偏重编辑控制——交互式区域编辑、多图融合、风格一致的群组系列——最高 4K，按张统一计费。下面是两者在公开文档行为上的对比。
能力
reAPI 上的 Wan 2.7 Image
Nano Banana Pro
生成 + 编辑
一个模型，一种请求结构——是否附带参考图，自动在文生图与编辑之间切换。
生成与编辑同在一个模型，由 prompt 驱动。
交互式区域编辑
bbox_list 精确指定像素区域（每张图最多两个）——由 API 驱动的局部重绘，无需涂抹蒙版。
区域定位靠 prompt 描述，而非显式坐标。
多图参考
在一次调用中把最多九张参考图融合进一个构图。
接受多张参考图做混合编辑。
一致的系列图
群组模式在一次请求中返回最多十二帧连贯画面——同一主体、同一风格。
无单次调用批量系列的文档说明；一致性靠后续 prompt 延续。
分辨率
1K / 2K 全场景可用；文生图在 Pro 档最高 4K。
最高 4K 输出。
计费模式
按生成的每张图统一计费，与分辨率和宽高比无关；按量付费的额度，无需订阅。
按张计费，价格随输出分辨率上升。
本对比反映撰写时公开文档中的行为。模型行为与价格可能变化；当前数值请以上方价格卡片和 API 文档为准。
07quickstart
三步接入 Wan 2.7 Image
08faq
常见问题
关于此模型的常见疑问。
Wan 2.7 Image 是阿里巴巴 Wan 系列的图像模型，生成与编辑兼备。它支持文生图、图生图编辑、多图参考融合、交互式区域编辑，以及风格一致的群组系列。在 reApi 上它以两个档位提供—— wan2.7-image（标准）和 wan2.7-image-pro ——都在兼容 OpenAI 的 /api/v1/images/generations 接口上。
10api reference
docs/api/wan-2-7-image
curl -X POST https://reapi.ai/api/v1/images/generations \
-H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "wan2.7-image-pro",
"prompt": "a flower shop with delicate windows and a wooden door",
"size": "16:9",
"resolution": "2K"
}'