
2026년 최고의 AI 비디오 모델: 가격, 워크플로 적합성, 후보 목록 가이드

더 나은 첫 걸음은 워크플로별로 후보 목록을 만든 다음, 글에서 라우트 페이지로 이동하는 것입니다.
이 글은 하나의 질문에만 답합니다:
2026년에 진지한 팀이 후보 목록에 올려야 할 AI 비디오 모델 패밀리는 무엇인가?
이 글은 후보 목록 가이드이지, Seedance 2.0 출시 추적 페이지가 아닙니다.
먼저 후보 목록부터
| 주요 니즈 | 시작점 |
|---|---|
| 최저 초당 진입 가격 | Seedance 1.5 Pro |
| Prompt-first 단편 생성 | Kling 3.0 |
| 레퍼런스 기반 또는 편집 중심 워크플로 | Kling O3 |
| 프리미엄 사실성과 공식 문서 명확성 | Sora 2 |
| 비디오 단위 고정 예산 | Veo 3.1, Hailuo 2.3, Hailuo 02, Grok Imagine Video |
| Alibaba 패밀리 연속성 | WAN 2.6 또는 Wan 2.5 |
이 가이드에 포함된 내용
이 가이드는 의미 있게 다른 프로덕션 선택지를 대표하는 모델 패밀리 후보 목록에 초점을 맞춥니다:
- 초당 과금 vs 비디오 단위 과금
- prompt-first vs reference-first 워크플로
- 프리미엄 사실성 vs 처리량 효율성
- 패밀리 연속성 vs 신규 라우트 도입
후보 목록 표
| 모델 | 공급자 | 과금 방식 | 주요 워크플로 | 시작 가격 | 후보 목록에 올리는 이유 |
|---|---|---|---|---|---|
| Seedance 1.5 Pro | BytePlus | 초당 과금 | 저비용 기본 생성 모드: text-to-video, image-to-video | $0.0247/s | 최저 초당 시작 가격이 가장 중요할 때 최적의 진입점 |
| Kling 3.0 | Kling | 초당 과금 | Prompt-first 단편 생성 모드: text-to-video, image-to-video | $0.075/s | 반복 가능한 3-15초 콘텐츠 제작을 위한 확실한 기본 선택지 |
| Kling O3 | Kling | 초당 과금 | Reference-to-video 및 비디오 편집 모드: text-to-video, image-to-video, video edit, reference video | from $0.075/s | 레퍼런스 기반 생성이나 편집이 워크플로의 핵심일 때 적합 |
| Sora 2 | OpenAI | 초당 과금 | 프리미엄 사실성 중심 생성 모드: text-to-video, image-to-video | $0.08/s | 사실성, 프리미엄 퀄리티, 명확한 공급자 문서가 중요할 때 적합 |
| Sora 2 Pro | OpenAI | 10초 단위 | 상위 프리미엄 비디오 작업 모드: text-to-video, image-to-video | from $0.6389/10s | 상위 출력이 훨씬 높은 가격을 정당화할 때만 고려 |
| Veo 3.1 | 비디오 단위 | 고정 예산 클립 기획 모드: text-to-video, image-to-video | $0.1681/video | 재무팀에 더 단순한 클립 단위 지출 모델이 필요할 때 유용 | |
| Hailuo 2.3 | MiniMax | 비디오 단위 | 단순 고정 가격 생성 모드: text-to-video, image-to-video | $0.25/video | 비디오 단위 고정 과금이 내부 설명에 더 쉬울 때 고려할 만함 |
| Hailuo 02 | MiniMax | 비디오 단위 | First-last-frame 워크플로 모드: text-to-video, image-to-video | $0.25/video | 프레임 앵커 기반 제어가 필요한 팀에 관련 라우트 |
| Grok Imagine Video | xAI | 비디오 단위 | 최저 고정 비디오 단위 진입점 모드: text-to-video | $0.0639/video | 최저 고정 클립 진입 비용이 첫 번째 필터일 때 고려할 만함 |
| WAN 2.6 | Alibaba | 초당 과금 | Alibaba 패밀리 표준화 모드: text-to-video, image-to-video, reference video | from $0.0708/s | 여러 워크플로 진입점을 가진 최신 WAN 패밀리를 원할 때 유용 |
| Wan 2.5 | Alibaba | 초당 과금 | 레거시 패밀리 연속성 모드: text-to-video, image-to-video | $0.0708/s | 즉시 패밀리 업그레이드보다 호환성이 더 중요할 때 여전히 고려할 만함 |
워크플로별 후보 선정 방법
1. 진입 비용이 첫 번째 필터라면
2. Prompt-first 워크플로라면
3. Reference-first 또는 편집 중심 워크플로라면
4. 사실성이 가장 중요하다면
5. 재무팀이 더 단순한 예측을 원한다면
비디오 단위 과금 패밀리부터 시작하세요:
- Grok Imagine Video
- Veo 3.1
- Hailuo 2.3
- Hailuo 02
이것이 자동으로 더 저렴하다는 뜻은 아닙니다. 클립 단위 모델링이 더 쉽다는 의미입니다.
6. 하나의 패밀리 안에서 성장하고 싶다면
빠른 라우팅 표
| 워크플로 요구사항 | 추천 시작점 | 이유 |
|---|---|---|
| 최저 공개 초당 시작가 | Seedance 1.5 Pro | 현재 공개된 모델 중 가장 낮은 초당 진입 가격 |
Prompt-first 3-15 second 클립 | Kling 3.0 | 명확한 3-15 second 과금과 prompt-first 진입점 |
| Reference-to-video | Kling O3 또는 WAN 2.6 Reference Video | 명시적인 레퍼런스 기반 라우트 제공 |
| 비디오 편집 | Kling O3 | 현재 카탈로그에 명시적 video edit 라우트 존재 |
| 모션 전이 | Kling 3.0 Motion Control | 명시적 모션 전이 워크플로 |
| 고정 가격 예산 관리 | Grok Imagine Video, Veo 3.1, Hailuo 2.3, Hailuo 02 | 모두 비디오 단위 과금 |
왜 우승자 목록보다 후보 목록이 더 나은가
AI 비디오 모델은 같은 문제를 같은 방식으로 해결하지 않습니다.
어떤 모델이 더 나은 이유는 다양합니다:
- 더 저렴하거나
- 라우팅이 더 쉽거나
- 예산 관리가 더 쉽거나
- 사실성이 더 뛰어나거나
- 레퍼런스 기반 제어가 더 강하거나
왜 이것이 EvoLink에서 중요한가
바로 이 부분에서 EvoLink이 가장 강해야 합니다.
후보 목록의 핵심은 사용자에게 모델 브랜드를 외우게 하는 것이 아닙니다. 다음을 결정하도록 돕는 것입니다:
- 어떤 패밀리를 먼저 테스트할지
- 각 워크로드에 어떤 패밀리를 라우팅할지
- 후보 목록이 바뀔 때마다 통합을 다시 만들지 않는 방법
이 가이드가 주장하지 않는 것
- 어떤 모델이 "종합 사실성 최고"인지
- 어떤 모델이 당신의 지역에서 엔드투엔드로 가장 빠른지
- 어떤 모델의 네이티브 오디오 품질이 가장 좋은지
- 모든 패밀리에 일괄 적용되는 할인율
- 자체 평가 세트로 뒷받침되지 않는 우승 선언
프로덕션 판단이 시각적 충실도, 카메라 일관성, 오디오, 모더레이션 동작에 달려 있다면, 같은 프롬프트를 후보 목록의 모델에 돌리고 자체 성공 기준으로 비교하세요.
FAQ
이 후보 목록에서 가장 저렴한 라이브 AI 비디오 모델은 무엇인가요?
단편 프로덕션에 먼저 후보로 올려야 할 AI 비디오 모델은 무엇인가요?
Reference-to-video 또는 편집 워크플로에 적합한 AI 비디오 모델은 무엇인가요?
사실성 우선 작업에 적합한 AI 비디오 모델은 무엇인가요?
클립 단위 예산 관리가 가장 쉬운 모델은 무엇인가요?
어떤 WAN 패밀리를 후보로 올려야 하나요?
이 글은 Seedance 2.0 가용성에 대해 답하나요?
어떤 모델이 초당 과금이고 어떤 모델이 비디오 단위 과금인가요?
10-second 단위부터 시작하는 시간 기반 가격 구조입니다.하나의 API 레이어를 통해 여러 후보 패밀리를 라우팅할 수 있나요?
네. 그것이 통합 게이트웨이가 실제로 유용한 주요 운영상 이유 중 하나입니다.


