直接回答：利用 AI 節點擴展創意生產
為了實現創意生產的自動化，運營團隊應採用基於節點的架構，即使用大語言模型（如 GPT 或 Gemini 系列）作為邏輯引擎，將結構化提示詞輸出到下游的圖像或視頻生成節點。在 RelayMe 中，只需在工作流編輯器中連接各個節點，即可實現從文本生成到高保真視覺輸出的自動化切換，徹底擺脫繁瑣的手動複製貼上。
這種方法特別適合需要持續產出大量資產的行銷團隊和內容創作者。需要注意的是，儘管 RelayMe 的工作流是商業就緒的，但具體生成的圖像是否允許商用，受限於所選模型提供商的條款，建議在公開發布前查閱相關文件。
設計您的第一個工作流
首先在 RelayMe 編輯器中建立一個新任務。將一個「文本提示詞」節點拖曳到畫布上，並選擇您偏好的大語言模型（如 GPT 或 Gemini）。此節點將作為您的創意助手，將原始輸入轉換為針對圖像模型優化的詳細提示詞。透過自動化提示詞工程步驟，您可以確保每一個生成的圖像或視頻都符合您設定的特定風格或技術標準。
配置好文本節點後，將其連接到目標生成節點。對於圖像輸出，您可以選擇 GPT-Image2、Nano Banana 或 Imagen 系列模型。如果需要視頻，請選擇 Veo、Sora 或 Kling 節點。工作流會自動將精煉後的文本數據傳遞給生成節點，並根據您在編輯器中設定的參數執行任務。
具體節點連接方式和可重用指令見 LLM 提示詞工作流程教程。
使用並行處理進行模型對比
創意迭代效率可以透過並行分發功能得到極大優化。無需逐一測試每個模型，您可以將單個 LLM 提示詞節點連接到多個生成節點，例如同時將同一個提示詞發送給 Nano Banana Pro 和 GPT-Image2。這樣您在任務列表中就能直觀地進行並排對比，從而識別出哪種模型最能產出您項目所需的視覺風格。
在統一介面觀察結果，能助您快速優化工作流的成本與品質平衡。請記住，不同節點的積分消耗有所不同。例如，GPT-Image2 特別頻道生成的 4K 圖像價格為每張 0.2 美元，而視頻生成費用則取決於時長和特定模型級別。密切關注任務歷史記錄，將有助於您有效管理積分消耗。
定價與生產成本規劃
RelayMe 提供靈活的定價結構，以適配不同規模的生產需求。在撰寫本文時，用戶無需信用卡即可免費開始。付費方案包括每月 19 美元的 Starter 計劃（20,000 積分）、每月 32 美元的 Basic 計劃（35,000 積分）以及每月 90 美元的 Pro 計劃（110,000 積分）。對於需求波動的團隊，還有按量付費的積分補充包，這些積分永不過期，為您免去了每月的承諾壓力。
專業建議：對於僅需單一輸出的簡單任務，儘量避免使用過於複雜的、多模型鏈式工作流。如果項目規模較小，節點鏈式帶來的額外開銷可能是不必要的。僅在批量生產或需要快速進行視覺風格 A/B 測試時，才啟用完整的自動化能力，這樣才能在最大化積分利用率的同時，減少手動生成所耗費的時間成本。
擴大生成規模前，可用影片成本拆解區分生成積分與人工審核、剪輯時間。