各模型 AI 影片生成每秒價格
在 RelayMe 上，AI 影片生成按輸出秒數計費，單價取決於模型、解析度檔位，部分模型還取決於是否生成音軌。下表在每次發佈網站時取自即時模型目錄，單位為積分/秒；1,000 積分約合 1 美元。
一段影片的生成費用 = 該檔每秒單價 × 模型支援的時長。Veo 3.1 與 Veo 3.1 Fast 無聲更便宜，Grok Imagine 有聲無聲同價，MiniMax-H3 固定包含音軌。圖片輸入、文字/LLM 步驟和重試另行計費。
核對每秒價格，再計算可用成片成本
以下價格與定價頁使用同一份發布時模型清單，單位為積分／秒。實際下單前，請在工作台確認所選時長、畫質、音訊與積分。
| 模型 | 畫質檔位 | 有聲／秒 | 無聲／秒 |
|---|---|---|---|
| Veo 3.1 | 720p / 1080p | 400 | 200 |
| Veo 3.1 | 4K | 600 | 400 |
| Veo 3.1 Fast | 720p / 1080p | 150 | 100 |
| Veo 3.1 Fast | 4K | 350 | 300 |
| Grok Imagine | 480p / 720p / 1080p | 150 | 150 |
| MiniMax-H3 | 768P | 120 | — |
| MiniMax-H3 | 2K | 200 | — |
一次影片生成的積分算例 = 所選檔位每秒積分 × 支援的影片秒數。圖片與文字節點另計；不要以未支援的秒數試算。
每條可用成片的實際生成成本 = 這批任務的實際扣費總額 ÷ 驗收通過的成片數。納入有扣費的重試與前置節點，人工审核及剪輯時間另列；若沒有通過的成片，保留已花費金額，不計算每條成本。
一支可用影片實際花了多少
下面是我們自己的正式帳號在 2026 年 8 月 25 日的一次執行：用 Nano Banana 特價渠道生成一張 1:1 商品圖，消耗 20 積分，約半分鐘；再把這張圖作為首幀，用 Veo 3.1 Fast 生成 4 秒、720p、16:9 的有聲影片，消耗 600 積分，約一分鐘。整條鏈路合計 620 積分，約 0.62 美元。
這是一次執行的記錄，不是報價：價格會變，目前價格見上表。它只包含一次被我們採用的嘗試；文字/LLM 步驟、重試和剪輯時間另行計費或另行統計。
做預算時，用一批任務的實際扣費總額除以驗收通過的支數。如果只有一半的嘗試能通過，每支可用影片的成本就翻倍：每次嘗試 620 積分，就是每支可用影片 1,240 積分。
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。
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。
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）。模型標價只是其中第一項。
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。RelayMe 的目前單價見上表和定價頁，大批量生成前請先核對。
在相同時長下比較模型
比較模型時，選所有候選模型都支援的時長。本文覆核時，Veo 3.1 與 Veo 3.1 Fast 可選 4、6、8 秒，Grok Imagine 為若干固定檔位、最長 15 秒，MiniMax-H3 為 5–15 秒，所以 4 秒的對比無法納入 MiniMax-H3，6 秒或 8 秒可以。同時記錄各模型的實際解析度：720p 與 MiniMax-H3 的 768P 不是同一規格。
先用價格和可用參數縮小候選範圍，再比較自己的輸出。單價更高不代表每個鏡頭都更好，每秒更便宜也不代表每條可用素材的總成本更低。保持提示詞、參考輸入和驗收標準一致，並記錄每次結果的時長、解析度、音訊、重跑次數和實際扣費。
選擇模型前可查看 Veo 3.1 與 Fast 對比及 Grok Imagine 與 MiniMax-H3 對比，核對各自輸入、片長與價格。
理解主流模型的定價因素
Veo、Grok Imagine 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單價記下日期，方便覆核。
給一個具體的錨點：上文 2026 年 8 月 25 日的執行中，Veo 3.1 Fast 當時有聲為 150 積分/秒，4 秒影片消耗 600 積分，作為首幀的商品圖另計 20 積分。
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。每項調整的效果都在任務歷史裡核對，不要預設已經省下。
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。每週覆盤需要的，正是這樣逐步可查的消耗記錄。
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。
規模化之後，每秒單價就成了規劃數字。按 2026 年 8 月 25 日那次執行的價格（4 秒 Veo 3.1 Fast 有聲影片 600 積分），100 支影片的預算是 60,000 積分，還不含重試和圖片輸入。可以對照定價頁各套餐的月度積分，或用不會過期的充值積分補足。