原生 4K 合成
wan 2.2 plus video 可生成原生 4K 畫格，保留紋理與光影中的高頻細節。
Wan 2.2 Plus
wan 2.2 plus video 是由 Alibaba Wan Team 開發的高保真多模態模型。它可生成原生 4K 解析度的 20 秒影片，並具備精準的動態效果，為電影級影片製作提供專業解決方案。
API 呼叫範例
curl --request POST "https://gptproto.com/api/v3/alibaba/wan-2.2-plus/image-to-video" \
--header "Authorization: Bearer $GPTPROTO_API_KEY" \
--header "Content-Type: application/json" \
--data '{
"image": "",
"prompt": "A tiny origami fox sailing a teacup across a moonlit puddle",
"resolution": "480p",
"duration": 5,
"seed": -1,
"enable_prompt_expansion": false,
"negative_prompt": ""
}'Wan 2.2 Plus 定價
先從單次樣本成本開始，再選擇測試預算。GPTProto 費率比標價低 10%。
1080p
480p
| 場景 | Qwen 牌價 | OpenRouter | GPTProto | 每月節省 |
|---|---|---|---|---|
| 短產品廣告30 × 8秒 / 月 | $15.00 | $15.82 | $13.50 | −$1.50≈ $18.00 / 年 |
| 社群短片60 × 5秒 / 月 | $30.00 | $31.65 | $27.00 | −$3.00≈ $36.00 / 年 |
| 批量生成100 × 10秒 / 月 | $50.00 | $52.75 | $45.00 | −$5.00≈ $60.00 / 年 |
每月節省 $0.00
年省約 $0.00 · 隨用隨付
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Wan 2.2 Plus目前
Qwen · $0.09 / 每次
模型
價格：GPTProto
對比官方
對比 OpenRouter
解析度
穩定度
Wan 2.2 Plus目前
Qwen
$0.09每次
-10%
-15%
—
wan 2.2 plus video 功能
wan 2.2 plus video 模型的主要技術優勢。
3D 流匹配
此架構確保 wan 模型在 20 秒影片片段中維持時間一致性。
精準動作控制
使用 wan 2.2 plus video API 搭配 Motion-Brush 工具，為物件定義特定的速度向量。
零樣本一致性
wan 2.2 plus video 能從單張圖片維持角色一致性，不會出現臉部或風格漂移。
wan 2.2 plus video 常見問題
關於 wan 2.2 plus video 模型與 API 整合的常見問題。
wan 2.2 plus video 影片有何獨特之處？
wan 2.2 plus video 模型因其 3D Flow-Matching 架構而脫穎而出，能夠以卓越的時間一致性合成 20 秒影片。與競爭對手不同，wan 可原生生成 4K 影片，這意味著細節從一開始就以高解析度算繪，而不是在後期放大。這使每次 wan 生成的頭髮、水以及複雜布料都具備更優異的紋理品質。
wan 2.2 plus video 的定價方式是什麼？
wan 2.2 plus video 的標準解析度價格為每秒 0.08 美元，而原生 4K 影片價格為每秒 0.15 美元。多模態文字與影像輸入的費用為每 100 萬個 token 1.50 美元。GPTProto.com 為單一工作階段中重複使用的參考影像提供 50% 快取折扣，使 wan 2.2 plus video 成為反覆創意工作流程和大規模行銷專案的高性價比選擇。
wan 2.2 plus video 比 Sora 或 Kling 更好嗎？
在 VBench 評估中，wan 2.2 plus video 得分為 86.4，領先 Sora（84.1）和 Kling 2.0（85.2）。Sora 以世界物理效果著稱，而 wan 2.2 plus video 則在原生 4K 解析度和精確的動態表現方面表現出色。wan 模型尤其適合需要定義特定運動向量，並在較長影片片段中維持角色一致性的使用者。
我可以使用 wan 2.2 plus video 進行 Image-to-Video 嗎？
是的，wan 2.2 plus video 支援 Text-to-Video、Image-to-Video 和 Text-to-Image 任務。在 Image-to-Video 模式下，wan 展現出優異的身分保持能力。這讓開發者能夠使用單張參考照片生成完整的電影級片段，同時維持角色特徵的一致性，這是 wan 2.2 plus video 架構的一大優勢。
wan 2.2 plus video 的上下文視窗有多大？
wan 2.2 plus video 模型具備大型 128,000 token 上下文視窗，可處理文字和參考素材。這允許同時處理高度詳細的提示詞和多張參考影像。wan 模型還能輸出最多 8,192 個 token 的文字，不過其主要優勢在於根據複雜指令合成高保真度的影片內容。
如何遷移至 wan 2.2 plus video？
遷移至 wan 2.2 plus video 非常簡單，因為它與 2.1 版本向後相容。您只需將模型字串更新為 wan-2.2-plus。此版本引入了用於原生 4K 和動態強度的新鍵值。我們在 GPTProto.com 上的 API 會處理繁重的工作，確保您能順暢且高效地遷移至 wan 2.2 plus video 環境。
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