AI 影片廣告的成本由什麼構成
一條 AI 影片廣告的實際成本由四部分構成：模型呼叫費（通常與時長和檔位相關）、重跑損耗（不滿意的結果需要重新生成）、人工時間（寫提示詞、篩選、剪輯）以及試錯成本（找到可用風格之前的探索批次）。多數團隊低估的是後三項——模型標價只是起點，實際每條可用素材的成本往往是標價的數倍。
控制成本的第一步是把這四項分開記錄，才能看清優化空間在哪裡。各模型的具體價格變動頻繁，請以官方頁面的即時報價為準。
理解主流模型的定價因素
Veo、Kling 等主流影片模型的計費通常與三個因素相關：影片時長、解析度檔位和生成模式（快速草稿或高品質成片）。同樣的提示詞，切換解析度或時長檔位，費用可能相差數倍。
選型時不要只比較單價，而要按真實用途估算：投放 A/B 測試階段用低檔位快速迭代，定稿後再用高檔位輸出成片。價格和檔位會隨版本更新調整，建議在預算表裡為每個模型記下報價日期，方便覆核。
給一個真實的錨點：我們 2026 年 8 月的實測中，Veo 3.1 Fast 生成 4 秒 720p 有聲影片消耗 600 積分（150 積分/秒），驅動它的 AI 商品圖消耗 20 積分，整條鏈路合計 620 積分、約 $0.62。新模型也是同樣的計費形態：8 月底剛上線 RelayMe 的 Grok Imagine 按固定 150 積分/秒計費，有聲無聲同價。
選擇模型前請核對目前定價與積分規則；歷史示例不代表目前報價。
四條可落地的省錢策略
第一，先圖後影片：用成本更低的圖像生成確定構圖和風格，確認後再生成影片，減少高價檔位的重跑。第二，提示詞範本化：把跑通的提示詞儲存為可重複使用的範本，新品只替換商品變數，降低試錯批次。
第三，分檔使用：草稿階段用低價快速檔，定稿才用高品質檔。第四，記錄重跑率：統計每類素材的重跑次數，重跑率高的類型優先優化提示詞，而不是直接換更貴的模型。多數團隊落實這四條後，單條可用素材的綜合成本會明顯下降。
用任務歷史核對消耗與產出
RelayMe 的任務歷史會保留每次生成記錄，可以用來核對實際消耗與產出比：哪條工作流程的可用率高、哪類提示詞浪費最多。
建議每週覆盤一次，把「生成條數、可用條數、重跑次數」整理成簡單報表；當某類素材可用率持續偏低時，先回看提示詞和參考素材，再考慮調整模型或檔位。
我們 8 月實測的任務歷史就是一個直觀例子：起點商品圖 20 積分、4 秒影片 600 積分，中途可靈通道兩次秒級失敗——失敗不扣積分，同一節點切到 Veo 3.1 Fast 後提示詞和起始幀原樣復用、一次成功。逐條可見的消耗記錄，讓每週覆盤只需要幾分鐘，而不是翻半天帳單。
靜態圖片確認後，可按商品圖轉影片指南進入下一步，並查看文中的歷史實測記錄。
規模化你的影片生產流程
當單條流程穩定後，把它固化為 RelayMe 工作流程範本：讓大型語言模型步驟根據商品資訊自動生成影片提示詞，再銜接影片生成步驟輸出成片，營運只需維護選品表。
規模化階段的關鍵不是繼續壓單價，而是提高可用率、減少人工篩選時間——這兩項對總成本的影響通常大於模型之間的差價。上量前先用小批次驗證範本穩定性，再逐步放大。