Wan 2.7 가격: 해상도, 지속 시간, 모드가 비용에 미치는 영향

Wan 2.7 가격: 해상도, 지속 시간 및 모드 설명

주요 내용

• Wan 2.7 가격은 단순한 공식을 사용합니다: 해상도 크레딧에 초 단위 지속 시간을 곱하며, 소수점 이하 초는 올림 처리됩니다.
• PixMind 청구는 720P를 초당 150 크레딧, 1080P를 초당 300 크레딧으로 설정하므로, 1080P는 720P의 정확히 2배 비용이 듭니다.
• T2V, I2V, R2V는 PixMind에서 동일한 초당 요율을 공유합니다. 모드는 크레딧 계산을 변경하지 않으며, 입력만 변경합니다.
• 5초짜리 1080P 렌더링은 1,500 크레딧이 소요됩니다. 720P로 동일한 클립은 750 크레딧으로, 절반 가격입니다.
• 렌더링하기 전에 Wan 2.7 비디오 생성기를 사용하여 실시간 크레딧 예상치를 확인해 보세요.

Wan 2.7 가격 책정의 기준은 무엇인가요?

PixMind의 Wan 2.7 가격 책정은 매개변수 기반입니다. 청구 엔진은 요청에서 해상도와 지속 시간이라는 두 가지 값을 읽어 곱합니다. Alibaba Cloud Model Studio 비디오 생성 개요에 따르면, 기본 API는 해상도와 지속 시간을 일급 매개변수로 노출하며, PixMind는 이를 크레딧 계산기로 직접 전달합니다. 프롬프트 길이 할증료, 종횡비 수수료, 모드별 마크업은 없습니다.

wan2.7-video에 대한 내부 가격 기록은 계산을 확인합니다: 720P는 150 크레딧에 해당하고, 1080P는 300 크레딧에 해당하며, durationMultiplier는 roundUp: true와 함께 1초 단위로 실행됩니다. 이것이 한 단락으로 설명된 전체 가격 모델입니다.

Wan 2.6을 사용해 보셨다면, 구조는 동일하지만 요율이 변경되었습니다. Wan 2.6은 720P에서 초당 100 크레딧, 1080P에서 160 크레딧을 청구했습니다. Wan 2.7은 150과 300을 청구하므로, 1080P 프리미엄은 대략 두 배가 되었고 720P는 50% 상승했습니다. 예산을 이에 맞춰 계획하세요.

Wan 2.7 가격 책정 방식

Wan 2.7 가격 책정은 계층형 테이블이 아닌 단일 곱셈입니다. PixMind wan2.7-video 가격 책정 규칙에 따르면, 엔진은 720P에서 초당 150 크레딧, 1080P에서 초당 300 크레딧을 청구하며, 모든 소수점 이하 초는 올림 처리됩니다. 설정 수수료, 렌더링당 최소 요금, 오디오, 첫-마지막 프레임 또는 참조 입력에 대한 할증료는 없습니다.

청구는 작업 제출 시점에 발생하며, 전달 시점이 아닙니다. 모델 측에서 렌더링이 실패하면 PixMind는 크레딧을 자동으로 환불합니다. 렌더링이 성공했지만 결과물이 마음에 들지 않아도, GPU 시간이 어쨌든 소모되었기 때문에 크레딧은 여전히 계산됩니다.

이것이 짧은 테스트 렌더링이 중요한 이유입니다. 2초짜리 720P 프로브는 300 크레딧이 소요됩니다. 10초짜리 1080P 최종본은 3,000 크레딧이 소요됩니다. 최종본 전에 프로브를 실행하는 것이 워크플로우에서 가장 큰 크레딧 절약 방법입니다.

어떤 매개변수가 비용에 영향을 미치나요?

두 가지 매개변수만이 총 크레딧을 변경합니다. 해상도는 기본 요율(150 또는 300)을 선택합니다. 지속 시간은 다음 정수 초로 올림 처리된 승수를 선택합니다. 프롬프트 텍스트, 시드, 종횡비, 참조 이미지 수, 오디오 트랙 존재 여부 등 다른 모든 것은 가격 책정 계층에서 무료입니다.

크레딧은 언제 차감되나요?

크레딧은 작업이 대기열에 들어가는 순간 차감됩니다. 렌더링이 시작되기 전에 취소하면 PixMind는 크레딧을 반환합니다. 모델이 렌더링 도중 오류를 발생시키면 PixMind는 크레딧을 반환합니다. 렌더링이 완료되면, 결과물을 보관하든 안 하든 크레딧은 소모됩니다.

가격 공식

Wan 2.7 가격 공식은 resolution_credits * ceil(duration_seconds)입니다. 720P의 경우 resolution_credits는 150입니다. 1080P의 경우 300입니다. ceil() 함수는 가격 구성의 durationMultiplier 블록에 있는 roundUp: true 플래그에서 비롯되며, 이는 4.1초 렌더링이 5초로 청구됨을 의미합니다.

예시: 5초짜리 1080P 클립은 300 * 5 = 1,500 크레딧이 소요됩니다. 5초짜리 720P 클립은 150 * 5 = 750 크레딧이 소요됩니다. 3.5초짜리 720P 클립은 지속 시간이 올림 처리되므로 150 * 4 = 600 크레딧이 소요됩니다.

인용 요약: PixMind는 Wan 2.7 비디오에 대해 720P는 초당 150 크레딧, 1080P는 초당 300 크레딧을 청구하며, 소수점 이하 초는 올림 처리됩니다. 5초짜리 1080P 렌더링은 1,500 크레딧이 소요됩니다. 출처: PixMind wan2.7-video 가격 구성, 2026.

공식이 왜 이렇게 간단한가요?

단순한 곱셈은 비용을 예측 가능하게 유지합니다. 숨겨진 수수료가 있는 계층형 가격 책정은 제작자들을 가장 좌절시키는 패턴입니다. 두 가지 매개변수와 하나의 연산자를 노출함으로써 PixMind는 단일 프레임을 렌더링하기 전에 캠페인 예산을 책정할 수 있도록 합니다.

720P 대 1080P 비용 비교

1080P는 모든 지속 시간에서 720P 비용의 정확히 두 배입니다. wan2.7-video 가격 구성은 720P를 초당 150 크레딧, 1080P를 초당 300 크레딧으로 설정하며, 이는 2초를 렌더링하든 15초를 렌더링하든 유지되는 깔끔한 2배 비율입니다. 이 비율은 시장에서 특이합니다: PixVerse V5는 720P에서 112 크레딧, 1080P에서 224 크레딧(역시 2배)을 청구하는 반면, SeeDance 2.0 Pro는 720P에서 220 크레딧, 1080P에서 420 크레딧(1.9배)을 청구하므로, Wan 2.7은 720P 요율의 상위권에 속하지만 1080P에서는 깔끔한 중간 지점에 있습니다.

720P는 언제 적절한 선택인가요?

모바일 우선 플랫폼(Reels, TikTok, Shorts, 인피드 광고)에 게시되는 모든 비디오에는 720P를 선택하세요. 대부분의 휴대폰은 720P를 기본적으로 표시하므로 시각적 차이는 작지만 크레딧 차이는 큽니다. 구성, 모션 또는 프롬프트 준수 여부를 테스트하는 모든 반복 과정에는 720P를 선택하세요.

1080P는 언제 가치가 있나요?

제품 페이지, 임베디드 웹사이트 비디오, YouTube 장편 비디오, 그리고 픽셀 수준의 디테일이 핵심 판매 포인트인 모든 장면에 1080P를 선택하세요. 반사 표면이 있는 제품 히어로의 1080P 렌더링은 720P가 흐릿해지는 곳에서도 선명하게 유지됩니다. 시각적 절충에 대한 자세한 내용은 720P 대 1080P AI 비디오 비교를 참조하세요.

지속 시간은 비용에 어떻게 영향을 미치나요?

지속 시간은 비용을 선형적으로 증가시킵니다. 10초짜리 Wan 2.7 렌더링은 동일한 해상도에서 2초짜리 렌더링 비용의 5배가 드는데, 이는 청구 엔진이 초당 크레딧에 정수 초를 곱하기 때문입니다. 가격 구성의 durationMultiplier 블록에는 baseUnit: 1과 roundUp: true가 있으며, 이는 2.1초 프로브도 3초로 청구됨을 의미합니다.

이것은 지속 시간을 가장 비싼 조절 노브로 만듭니다. 해상도를 두 배로 늘리면 비용이 두 배가 됩니다. 지속 시간을 두 배로 늘리면 비용이 두 배가 됩니다. 그러나 제작자들은 해상도에 대해 고민하면서도 지속 시간을 무심코 늘리는 경우가 많습니다. 저희 경험상, 그러한 본능은 역효과를 냅니다. 먼저 지속 시간을 줄인 다음 해상도를 업그레이드하세요.

인용 요약: Wan 2.7은 더 긴 렌더링에 대한 할인이 없이 초당 요금을 청구합니다. 5초짜리 1080P 클립은 1,500 크레딧이 소요되며, 10초짜리 1080P 클립은 3,000 크레딧이 소요됩니다. 소수점 이하 초는 다음 정수 초로 올림 처리됩니다. 출처: PixMind 가격 구성, 2026.

지속 시간 상한은 얼마인가요?

Wan 2.7은 T2V 및 I2V의 경우 렌더링당 2초에서 15초를 지원합니다. R2V는 10초로 제한됩니다. 가격 엔진은 해당 범위 내의 모든 정수를 허용하고 해상도 요율로 곱합니다.

지속 시간이 길어지면 초당 비용이 저렴해지나요?

아니요. 지속 시간에 대한 볼륨 할인은 없습니다. 모든 초는 전체 초당 요율로 청구됩니다. 초당 비용을 줄이는 유일한 방법은 720P로 전환하여 초당 비용을 줄이는 것입니다.

모드는 비용에 어떻게 영향을 미치나요? (T2V 대 I2V 대 R2V)

모드는 PixMind에서 비용에 영향을 미치지 않습니다. wan2.7-video 청구 규칙은 텍스트-투-비디오, 이미지-투-비디오 또는 참조-투-비디오를 실행하든 720P에서 초당 150 크레딧, 1080P에서 초당 300 크레딧을 동일하게 청구합니다. 가격 엔진은 입력 유형이 아닌 해상도와 지속 시간을 읽습니다.

이것은 의도적인 설계 선택입니다. 일부 플랫폼은 I2V가 더 많은 GPU를 소비하기 때문에 T2V보다 I2V에 더 많은 비용을 청구합니다. PixMind는 이를 평준화하여 예산에 맞는 모드가 아닌 장면에 맞는 모드를 선택할 수 있도록 합니다. 가장 많은 입력을 사용하는 모드인 R2V는 동일한 길이의 일반 T2V 렌더링과 동일한 비용이 듭니다.

저희는 T2V, 이미지 하나를 사용한 I2V, 세 개의 참조 이미지와 오디오를 사용한 R2V에서 동일한 5초짜리 1080P 프롬프트를 실행하여 이를 테스트했습니다. 각 렌더링은 정확히 1,500 크레딧이 차감되었습니다. 청구 로그의 모드 라인은 동일했습니다.

오디오 입력에 추가 비용이 드나요?

아니요. 오디오 기반 I2V는 표준 초당 요율로 청구됩니다. 가격 구성에는 Wan 2.7에 대한 오디오 할증료가 없으며, audio: true/false에 따라 가격을 분할하는 Wan 2.6 I2V Flash 구성과는 다릅니다. Wan 2.7은 오디오를 기본 요율에 포함합니다.

첫-마지막 프레임에 추가 비용이 드나요?

아니요. 첫-마지막 프레임은 I2V의 하위 모드입니다. 이미지 하나 대신 두 개를 전달하지만, 크레딧 계산은 해상도와 지속 시간만 읽습니다. 첫-마지막 프레임은 단일 이미지 I2V 렌더링과 동일한 가격으로 시작 상태 및 종료 상태 제어를 제공하므로 크레딧당 가장 가치 있는 모드 중 하나입니다.

크레딧을 덜 사용하는 다섯 가지 방법

Wan 2.7 워크플로우에서 가장 큰 크레딧 소모 요인은 시기상조의 1080P 최종본, 긴 테스트 렌더링, 그리고 반복을 위해 잘못된 모드를 재사용하는 것입니다. 다음 다섯 가지 전술은 출력 품질을 저하시키지 않으면서 크레딧 지출을 줄입니다.

1. 2초, 720P로 프로브. 프로브는 300 크레딧이 소요됩니다. 전체 최종본은 1,500 크레딧 이상이 소요됩니다. 모션과 구성이 고정될 때까지 프로브를 실행한 다음 최종본을 렌더링하세요.
2. 장면에 필요한 가장 짧은 지속 시간으로 최종본을 렌더링. 4초짜리 제품 공개는 5초짜리만큼 효과적인 경우가 많습니다. 1080P에서 1초를 줄이면 렌더링당 300 크레딧을 절약할 수 있습니다.
3. 모바일 우선 플랫폼에는 720P를 사용. Reels, TikTok, Shorts는 720P를 기본적으로 표시합니다. 추가 디테일이 압축 후에도 살아남는 제품 페이지 및 YouTube 임베드용으로 1080P를 아껴두세요.
4. I2V 전에 T2V로 반복. T2V는 프롬프트 공간을 빠르게 탐색합니다. 프롬프트가 확정되면 고정된 첫 프레임으로 I2V로 전환하세요. 프롬프트 수준에서 실패하는 I2V 렌더링에 크레딧을 낭비하는 것을 피할 수 있습니다.
5. 무료 체험 할당량을 먼저 사용. PixMind는 무료 Wan 2.7 체험 할당량을 제공하며 신용카드가 필요 없습니다. 체험 기간 동안 프로브에 사용하고, 최종본에는 유료 크레딧으로 전환하세요. 전체 흐름은 무료 체험 가이드를 참조하세요.

[고유한 통찰] AI 비디오 워크플로우에서 대부분의 크레딧 낭비는 검증되지 않은 프롬프트에 대해 1080P 최종본을 실행하는 데서 발생합니다. 가장 효과적인 습관은 엄격한 2단계 파이프라인입니다: 장면이 작동할 때까지 720P 프로브를 사용하고, 고정된 후에만 1080P 최종본을 사용합니다.

샘플 렌더링 비용

아래 표는 720P에서 초당 150 크레딧, 1080P에서 초당 300 크레딧이라는 PixMind 가격 규칙에 따라 계산된 일반적인 해상도 및 지속 시간 조합에서의 Wan 2.7 크레딧 비용을 보여줍니다.

720P와 1080P 사이의 2배 비율은 모든 지속 시간에서 유지됩니다. 가장 저렴한 프로브(2초, 720P)와 가장 긴 최종본(15초, 1080P) 사이의 7.5배 비율이 파이프라인 규율이 중요한 이유입니다.

Wan 2.7 가격은 다른 모델과 어떻게 비교되나요?

Wan 2.7은 2026년 크레딧 가격 범위의 중간에 위치합니다. PixVerse V5는 720P에서 112 크레딧, 1080P에서 224 크레딧을 청구하며, 이는 세트 중 가장 저렴한 옵션입니다. SeeDance 2.0 Pro는 720P에서 220 크레딧, 1080P에서 420 크레딧을 청구하며, 1080P에서 가장 비쌉니다. 150과 300의 Wan 2.7은 해상도 간에 가장 깔끔한 2배 비율을 가진 중간 지점입니다.

가격 데이터는 PixMind의 내부 가격 구성에서 가져온 것으로, 이는 각 모델 공급업체가 Alibaba Cloud Model Studio 및 파트너 플랫폼에 게시한 공개 API 청구 요율을 반영합니다.

| 모델 | 720P 크레딧/초 | 1080P 크레딧/초 | 비율 |
|---|
| PixVerse V5 | 112 | 224 | 2.0x |
| Wan 2.6 | 100 | 160 | 1.6x |
| Wan 2.7 | 150 | 300 | 2.0x |
| SeeDance 2.0 Pro | 220 | 420 | 1.9x |

Wan 2.7이 Wan 2.6보다 저렴한가요?

720P에서 Wan 2.7은 Wan 2.6보다 50% 더 비쌉니다(초당 150 대 100 크레딧). 1080P에서 Wan 2.7은 87.5% 더 비쌉니다(300 대 160). 이 프리미엄은 향상된 모션 일관성, 첫-마지막 프레임, R2V 지원을 반영합니다. 이러한 기능이 중요하지 않은 720P의 순수 T2V의 경우, Wan 2.6은 여전히 유효한 예산 선택입니다.

Wan 2.7 가격 FAQ

5초짜리 Wan 2.7 비디오는 얼마인가요?

5초짜리 Wan 2.7 비디오는 720P에서 750 크레딧 또는 1080P에서 1,500 크레딧이 소요됩니다. PixMind는 720P에서 초당 150 크레딧, 1080P에서 초당 300 크레딧을 청구하며, 렌더링당 최소 요금은 없습니다. 출처: PixMind wan2.7-video 가격 구성.

Wan 2.7은 실패한 렌더링에 대해 비용을 청구하나요?

아니요. 모델이 렌더링 도중 오류를 발생시키거나 플랫폼 측에서 작업이 실패하면 PixMind는 크레딧을 자동으로 환불합니다. 크레딧은 완료된 렌더링에만 소모됩니다. 시작 전 취소도 전체 크레딧 금액을 반환합니다.

1080P는 항상 720P 비용의 두 배인가요?

예. Wan 2.7 가격 구성은 모든 지속 시간에서 1080P를 720P 요율의 정확히 2배로 설정합니다. 비율이 변경되는 지속 시간은 없습니다. 출처: PixMind 가격 구성, 2026.

오디오 입력이 비용을 증가시키나요?

아니요. Wan 2.7은 오디오 입력에 대한 할증료를 부과하지 않습니다. 오디오 기반 I2V는 무음 I2V와 동일한 초당 요율로 청구됩니다. 이는 오디오 존재 여부에 따라 가격을 분할하는 Wan 2.6 I2V Flash와 다릅니다.

렌더링 전에 비용을 예측할 수 있나요?

예. PixMind Wan 2.7 생성기는 해상도와 지속 시간을 변경함에 따라 업데이트되는 실시간 크레딧 예상치를 보여줍니다. Wan 2.7 비디오 생성기를 열고 제출하기 전에 예상치를 확인하세요.

Wan 2.7 무료 체험이 있나요?

예. PixMind는 신용카드 없이 무료 Wan 2.7 체험 할당량을 제공합니다. 체험은 프로브 및 짧은 최종본을 포함합니다. 전체 안내는 Wan 2.7 무료 체험 가이드를 참조하세요.

작동 모습 보기

Wan 2.7 shipped 5 features that collectively turn it from a video generator into a video production suite...

> First/Last Frame control (define start and end, AI fills the middle)
> 9-grid multi-reference (upload 9 images in a 3x3 grid, model understands your subject from every… https://t.co/dBq6X5XP36 pic.twitter.com/Gzbpcg971b

— Machina (@EXM7777) April 3, 2026