A vásárlás nélküli fiókok esetén: a 2 kreditet meghaladó futtatások feltöltést igényelnek.
Új vagy itt?
10 ingyenes kredit (0,10 USD) Google-fiókkal való regisztrációkor
Használható 24 órával a regisztráció után, naponta legfeljebb 5 futtatás és futtatásonként legfeljebb 2 kredit. Más bejelentkezési módok kreditek nélkül indulnak.
02
Examples
Real outputs from the public examples of this model on Replicate, with the prompt and settings that produced them. They were not generated live on this page.
Prompt
A cinematic anime character intimate closeup, she is sitting at a cafe on a busy city street in the morning, it is cold
Hossz: 0:05
Settings
aspect_ratio
16:9
duration
5
Prompt
A polar bear swimming underwater
Hossz: 0:05
Settings
aspect_ratio
16:9
duration
5
Prompt
A snow leopard crouched on a rocky ledge, staring directly at camera, snowflakes falling around it
Hossz: 0:05
Settings
aspect_ratio
16:9
duration
5
Példa promptok
Példák a Railwail katalógusból. Nem élőben jöttek létre ezen az oldalon.
Nature
Hossz: 0:05
Waves crashing on black sand beach
03
A Luma Ray Flash 2 névjegye
Röviden2026. szeptember 23. szerint
A Luma Ray Flash 2 a Luma AI által fejlesztett modell a Videógenerálás kategóriában. A Railwail-en a Luma Ray Flash 2 ára 0,072 USD videomásodpercenként. Egy 5 másodperces alapértelmezett futtatás ára 0,36 USD. Támogatott képarányok: 16:9, 9:16 és 1:1. Lehetséges hosszok: 5 vagy 9 mp.
Háttér
A Luma AI névjegye
Alapítva: 2021 · Palo Alto, USA
Luma AI, founded in 2021 by Amit Jain (ex-Apple) and Alex Yu (ex-UC Berkeley), began as a 3D / NeRF capture company before becoming a generative-video lab with the launch of Dream Machine in mid-2024. Luma followed with the Ray family of higher-fidelity models: Ray 1 (early 2025), Ray 2 (mid-2025) and Ray Flash 2 (late 2025). Ray Flash 2 is the speed-tier sibling of Ray 2: distilled and quantized for substantially faster and cheaper inference at near-Ray-2 visual quality. The Ray family is available via the Luma web app, the Luma API, and integrations such as Amazon Bedrock and Adobe Firefly partnerships. Luma's investors include a16z, Amplify Partners, NVIDIA and Matrix Partners, with a 2025 valuation above $4B.
Distilled latent video diffusion (DiT-style) speed tier
Luma Ray Flash 2 is the distilled, low-step variant of Ray 2, Luma's flagship video diffusion-transformer model. The base Ray 2 is a multi-billion-parameter latent video diffusion model with a transformer denoiser operating on a learned spatio-temporal latent space and conditioned on text embeddings (multilingual) and optional image embeddings. Flash 2 is produced via consistency-style distillation and quantization, compressing the sampler into far fewer denoising steps and reducing per-clip latency and cost while preserving most of Ray 2's prompt adherence and motion physics. Ray Flash 2 supports text-to-video, image-to-video (first frame), end-frame conditioning and 'extend' operations; output is 5-second clips at 720p / 24 fps with optional upscaling to 1080p.
Paraméterek
Undisclosed
Képességek
Speed-tier distilled video model with near-Ray-2 quality
Text-to-video and image-to-video
First-frame and end-frame conditioning
5-second clips at 720p / 24 fps, upscalable to 1080p
Extend operations for ~20-second sequences
Strong cinematic camera moves and physics
Available via Luma web app, API and Amazon Bedrock
Lower cost per second than Ray 2
Best for: high-volume creative iteration, social shorts, ad creative.
Képzés és licenc
Closed corpus combining licensed stock footage, curated web video and synthetic data; bilingual captions from an in-house vision-language captioner. Exact dataset size undisclosed.
Licenc: Proprietary commercial licence via Luma API and Bedrock terms.
Biztonsági tesztelés: NSFW, CSAM and likeness filters at prompt and output stage; SynthID-style watermarking via Bedrock.
curl https://railwail.com/api/v1/videos/generations \
-H "Authorization: Bearer $RAILWAIL_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "luma-ray-flash",
"prompt": "A slow drone shot over a misty pine forest at sunrise"
}'
# Response: {"job_id": "...", "status": "queued", ...}
# Poll until status is completed, failed or cancelled:
curl https://railwail.com/api/v1/jobs/JOB_ID \
-H "Authorization: Bearer $RAILWAIL_API_KEY"
import os
import time
import requests
API = "https://railwail.com/api/v1"
headers = {"Authorization": f"Bearer {os.environ['RAILWAIL_API_KEY']}"}
job = requests.post(
f"{API}/videos/generations",
headers=headers,
json={
"model": "luma-ray-flash",
"prompt": "A slow drone shot over a misty pine forest at sunrise",
},
).json()
while True:
status = requests.get(f"{API}/jobs/{job['job_id']}", headers=headers).json()
if status["status"] in ("completed", "failed", "cancelled"):
break
time.sleep(5)
print(status["status"], status.get("output_url"))
const API = "https://railwail.com/api/v1";
const headers = {
Authorization: `Bearer ${process.env.RAILWAIL_API_KEY}`,
"Content-Type": "application/json",
};
const job = await fetch(`${API}/videos/generations`, {
method: "POST",
headers,
body: JSON.stringify({
model: "luma-ray-flash",
prompt: "A slow drone shot over a misty pine forest at sunrise"
}),
}).then((r) => r.json());
let status;
do {
await new Promise((r) => setTimeout(r, 5000));
status = await fetch(`${API}/jobs/${job.job_id}`, { headers }).then((r) => r.json());
} while (!["completed", "failed", "cancelled"].includes(status.status));
console.log(status.status, status.output_url);
A videók aszinkron módon futnak: az első hívás egy job_id-t ad vissza; kérdezze le a /api/v1/jobs/JOB_ID végpontot, amíg az állapot completed nem lesz.
A Luma Ray Flash 2 a Luma AI által fejlesztett modell a Videógenerálás kategóriában. A Railwail-on API-kulccsal hívható meg a Railwail API-n keresztül.
Mennyibe kerül a Luma Ray Flash 2 a Railwail-on?
A Railwail-en a Luma Ray Flash 2 ára 0,072 USD videomásodpercenként. Egy 5 másodperces alapértelmezett futtatás ára 0,36 USD. Az ár a futtatás megkezdése előtt ismert. A használatért előre vásárolt kreditek alapján kell fizetni; 1 kredit = 0,01 USD.
Milyen beállításokat támogat a Luma Ray Flash 2?
A bemeneti séma szerint a Luma Ray Flash 2 ezeket a paramétereket ismeri: prompt, duration (5 vagy 9), end_image, start_image és aspect_ratio (16:9, 9:16 vagy 1:1).
Milyen gyors a Luma Ray Flash 2?
A Luma Ray Flash 2-nek még nincs elég mért futtatása a Railwail-on ahhoz, hogy futási időt adjunk meg. Ez a bemenettől, a beállításoktól és a szolgáltató terhelésétől függ.
A Luma Ray Flash 2 jobb, mint a Google Veo 3.1?
Ez a feladattól függ. A Luma Ray Flash 2 (Luma AI) és a Google Veo 3.1 (Google DeepMind) egyaránt modellek a Videógenerálás kategóriában. Az összehasonlítás oldal az árakat és specifikációkat egymás mellett mutatja.
Hogyan használjam a Luma Ray Flash 2-t az API-n keresztül?
Hozz létre egy Railwail API-kulcsot, és küldd el a kérésedet a luma-ray-flash modell-azonosítóval. A curl, Python és JavaScript kódpéldái az oldal API szakaszában találhatók.
