类型
规格
价格
标准480P
每秒
$0.07
标准720P
每秒
$0.14
标准1080P
每秒
$0.28
Prime 480P
每秒
$0.136
Prime 720P
每秒
$0.28
Prime 1080P
每秒
$0.56
Wan 3.0 与 Wan 2.7 并排比较：规格、能力、参数，以及 EmpirioLabs 目录中的实时价格。
Alibaba Cloud 视频生成Wan 3.0 和 Wan 2.7 都是 Alibaba Cloud 的模型，属于视频生成类别，可通过 EmpirioLabs API 使用。
两个模型在 EmpirioLabs 目录中的实时价格。每张价格表始终与 API 的实际计费一致。
每个模型在 EmpirioLabs 上列出的请求参数，以及适用的可选值或范围。短横线表示该模型未列出此参数。
| 参数 | Wan 3.0 | Wan 2.7 |
|---|---|---|
| prompt | string | string |
| model_tier | standard, prime 默认值: standard | - |
| mode | auto, t2v, i2v, r2v 默认值: auto | auto, t2v, i2v, videoedit, r2v 默认值: auto |
| resolution | 480p, 720p, 1080p 默认值: 1080p | 720p, 1080p 默认值: 1080p |
| duration | 2 到 30 默认值: 5 | 2 到 15 默认值: 5 |
| aspect_ratio | adaptive, 16:9, 9:16, 1:1, 4:3, 3:4 默认值: adaptive | 16:9, 9:16, 1:1, 4:3, 3:4 |
| image | string | string |
| video | string | string |
| seed | 0 到 2147483647 | number |
| audio | boolean 默认值: true | - |
| watermark | boolean 默认值: false | - |
| prompt_extend | boolean 默认值: true | boolean 默认值: true |
| link | string | - |
| file_url | string | - |
| negative_prompt | - | string |
| audio_setting | - | auto, origin 默认值: auto |
标准层的生成可能需要几分钟;主层端到端速度明显更快。模式可通过附件自动检测，或用mode参数覆盖。model_tier参数选择标准或顶数;每个层按其每秒计费。
生成过程可能需要30+分钟。模式可通过附件自动检测，或用mode参数覆盖。
Wan 3.0 通过 POST /v1/videos/generations 运行。请求会立即返回 job_id；轮询 GET /v1/jobs/{job_id} 直到任务完成，再从结果中读取输出 URL。 两个模型通过同一个端点调用。将 model 设为 wan-3-0 或 wan-2-7。 在EmpirioLabs 控制台获取 API 密钥。
curl https://api.empiriolabs.ai/v1/videos/generations \
-H "Authorization: Bearer $EMPIRIOLABS_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "wan-3-0",
"prompt": "Describe what you want Wan 3.0 to generate."
}'Wan 3.0 发布更晚（2026年8月6日）；Wan 2.7 发布于 2026年4月26日。 仅 Wan 3.0 列出的能力：text to video, image to video, reference to video。 仅 Wan 2.7 列出的能力：multi shot。 本页的规格、价格表和参数来自 EmpirioLabs 实时目录。
Wan 3.0 发布更晚（2026年8月6日）；Wan 2.7 发布于 2026年4月26日。
两个模型按不同的单位或档位计价，请比较本页的实时价格表。价格表始终与 API 的实际计费一致。
可以。两个模型都使用 POST /v1/videos/generations 和同一个 EmpirioLabs API 密钥，大多数集成只需更改 model 值即可切换。如果依赖某个模型特有的参数，请先查看本页的参数表。
可以。在 EmpirioLabs Playground 中分别打开两个模型，用 API 提供的参数对两者运行同一个提示词。