模型与积分

最适合的 AI 视频模型，并不一定是最贵的那个。对大多数团队来说，更高效的做法是按任务目标选模型、把探索阶段成本压低，并把高成本生成留给已经验证有效的创意。这篇指南就是围绕这个思路展开。

一个适合新手的简单原则

如果你刚开始使用，不要先问“哪个模型最强”，而要先问“这次是测试、草稿，还是正式成片”。很多时候，这一个判断就比复杂的模型对比更能帮你省积分。

先看任务目标，不要先看模型名

选模型前，先问这几个问题：

• 现在是在探索想法，还是要正式出片？
• 当前更看重速度，还是更看重质量？
• 这条视频是否需要更长时长？
• 这个工作流对积分预算有多敏感？

很多时候，这几个问题比模型名称本身更重要。

什么情况下适合先用低成本模型

低成本模型通常更适合：

• 测试多个提示词方向
• 创意早期探索
• 内部草稿和初版概念
• 快速收集团队反馈

如果创意方向本身还没跑通，单次花更多积分往往也解决不了核心问题。

什么情况下适合升级到高阶模型

更高阶的模型更适合这些情况：

• 提示词结构已经稳定有效
• 输出会直接面向客户或投放
• 时长需求已经更明确
• 低质量结果带来的损失高于这次生成成本

当前支持的模型家族

MakeClipAI 当前支持这些模型家族：

• Kling
• Pika
• Seedance

不同模型和时长会对应不同积分消耗，以及不同的最低套餐要求。

按场景快速选

• 测试开头和创意方向：先选更低成本的选项
• 做内部评审草稿：当结构跑通后，再用中档模型
• 做正式对外视频：先验证方向，再升级到更高阶模型

默认定价参考

当前应用内置的默认值如下：

这些值更适合作为当前产品默认参考，而不是永久固定价格。

套餐权限如何生效

每个模型都有最低套餐要求，这意味着：

• 低成本模型更适合新手测试和日常探索
• 更高阶或更长时长的模型可能只对更高套餐开放
• 你可以在提交前就看到积分成本和权限限制

积分真正帮你控制什么

积分体系的核心价值，是让使用成本更容易预测。它能帮助团队回答这些实际问题：

• 一条视频工作流到底花多少钱
• 哪个模型对当前目标更划算
• 什么时候该从提示词实验切换到稳定生产

减少积分浪费的几个实用方法

• 新提示词先用更低成本的模型测试
• 每次只改一个变量，让每次生成都能带来有效信息
• 把已经验证有效的提示词保存下来复用
• 不要让高级模型替代创意验证
• 定期复盘历史记录，看哪个模型最值得长期用

生成失败时会发生什么

MakeClipAI 的一个重点，是避免最糟糕的计费体验：结果失败了，但用户既没有反馈也没有补偿。

如果生成失败，系统会记录任务状态，并在工作流中处理退款逻辑，让计费尽量和真实结果保持一致。

合规和信任提醒

更高成本的模型更适合提升清晰度和成片质感，而不是用来包装误导性表达。建议把它们用于真实产品展示、合规营销内容和你有权限制作的创作者内容。

一个简单的选型原则

• 先用低成本模型探索提示词和创意方向
• 当质量和时长要求更明确时，再切到高阶模型
• 最贵的模型留给已经验证过的流程

常见问题

• 是不是应该永远先选最便宜的模型？ 大多数新想法适合先从低成本模型开始，但不是所有项目都必须只用最便宜的选项。
• 什么时候值得多花积分？ 当提示词已经稳定有效，而且这条视频是正式交付或重要投放资产时。
• 如何在不明显降质的前提下降低浪费？ 先便宜测试，再把高成本生成留给已经跑通的方向。

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