
2026 年最佳 AI 视频生成模型:价格、路由与工作流适配指南

如果你正在寻找 2026 年最值得关注的 AI 视频生成模型,最安全的起点不是主观排名,而是你当前真正能验证的能力、价格和路由选择。
12 个已公开上线的视频模型家族,外加 Seedance 2.0 的单独内部价格备注,而 Seedance 2.0 目前还没有公开上架。本文刻意把范围收窄到几个可验证维度:已记录的模式、计费单位、时长范围,以及当前起始价。本文不会把传闻式 benchmark、宽泛的“画质最好”说法,或无法对所有模型家族一致验证的折扣宣传,当作既定事实来写。核心结论
- 当前已上线模型里每秒起始价最低:
Seedance 1.5 Pro,价格为$0.0247/second。 - Seedance 2.0 状态: 目前未公开上架,计划内部价格为
1 元人民币/秒。 - 适合 prompt-first 的短视频生成:
Kling 3.0是最清晰的通用入口,支持3-15 second生成。 - 适合参考驱动生成或视频编辑:
Kling O3更合适,因为它明确提供了reference-to-video和video edit路由。 - 适合固定单条视频预算:
Grok Imagine Video、Veo 3.1、Hailuo 2.3和Hailuo 02更容易预算,因为它们按视频计费。 - 统一 API 的真正价值: 不是强行选一个“总冠军”,而是让你能在 OpenAI、Kling、Google、BytePlus、Alibaba、MiniMax 和 xAI 之间按任务做路由切换。
本文如何定义“最佳”
对 EvoLink 的目标读者来说,“最佳”通常意味着某个模型家族在以下一个或多个问题上更合适:
- 现在是否已经正式上线
- 是否更容易预算
- 是否更匹配你的实际工作流
- 是否能通过统一网关接入,而不用重新改造整个集成层
本文包含什么
- EvoLink 前端当前目录中已配置的视频模型家族
- 仓库配置中可见的当前 EvoLink 起始价格
- 已记录的生成模式和计费形态
- 面向模型路由决策的工作流建议
已验证对比表
| 模型 | 提供商 | 当前目录中已记录的模式 | 计费单位 | 当前 EvoLink 起始价格 | 更适合的场景 |
|---|---|---|---|---|---|
| Sora 2 | OpenAI | text-to-video, image-to-video | 按秒 | $0.08/second | 适合需要 OpenAI 视频生成能力,且偏好简单 4/8/12-second 片段配置的团队 |
| Sora 2 Pro | OpenAI | 更高规格的视频生成选项 | 按 10 秒 | from $0.6389/10 seconds | 适合确实需要更高阶 OpenAI 视频工作流的场景 |
| Kling 3.0 | Kling | text-to-video, image-to-video | 按秒 | $0.075/second | 适合 3-15 seconds 的 prompt-first 或 image-first 视频生成 |
| Kling O3 | Kling | text-to-video, image-to-video, reference-to-video, video edit | 按秒 | from $0.075/second | 适合参考驱动生成和视频编辑合并在同一模型家族中的工作流 |
| Kling 3.0 Motion Control | Kling | 基于参考输入的动作迁移 | 按秒 | from $0.1134/second | 适合角色驱动或动作迁移场景 |
| Veo 3.1 | 统一 Veo 3.1 入口,详情页下含 Fast 和 Pro 变体 | 按视频 | $0.1681/video | 适合希望按单条视频固定预算的团队 | |
| Seedance 1.5 Pro | BytePlus | text-to-video, image-to-video | 按秒 | $0.0247/second | 适合高产量生成的低成本基线 |
| WAN 2.6 | Alibaba | text-to-video, image-to-video,以及分开的 reference video 当前入口 | 按秒 | from $0.0708/second | 适合希望统一在 WAN 2.6 家族上的团队 |
| Wan 2.5 | Alibaba | text-to-video, image-to-video | 按秒 | $0.0708/second | 适合已有 Wan 2.5 工作流和兼容性需求 |
| Hailuo 2.3 | MiniMax | text-to-video, image-to-video | 按视频 | $0.25/video | 适合 Fast / Standard 双变体下的简单单条预算管理 |
| Hailuo 02 | MiniMax | text-to-video, image-to-video, first-last-frame | 按视频 | $0.25/video | 适合需要首尾帧控制的工作流 |
| Grok Imagine Video | xAI | text-to-video, image-to-video | 按视频 | $0.0639/video | 当前目录里固定按视频计费的最低起始价入口 |
Seedance 2.0 上架观察
video-to-video。但对外发布时,最关键的口径很简单:
- 它还没有公开上架
- 不能把它和上面已上线阵容中的模型,当作同等可立即购买的选项来写
- 当前内部规划价格备注为 1 元人民币/秒
如何按工作流选择
1. 如果你先看每秒起始成本
- 只需要更简单、且已经上线的
T2V和I2V,选 Seedance 1.5 Pro - 如果你后续路线图需要
V2V和更宽的多模态工作流,可以把 Seedance 2.0 放进待上架规划清单
2. 如果你明确要用 OpenAI 视频模型
这点很重要,因为两者价格跨度并不小。如果你不需要 Pro 独有的配置组合,标准版 Sora 2 会更容易预算。
3. 如果你的工作流是 prompt-first 还是 reference-first
可以这样理解:
- Kling 3.0:适合标准
T2V和I2V - Kling O3:适合
reference-to-video和video edit - Kling 3.0 Motion Control:只在动作迁移是核心需求时再用
4. 如果财务更关心固定单条视频预算
对于想要更简单预算模型的团队,按视频计费通常比按秒计费更容易预测。
当前目录里属于这一类的主要入口有:
- Grok Imagine Video:
$0.0639/video - Veo 3.1:
$0.1681/video - Hailuo 2.3:
$0.25/video - Hailuo 02:
$0.25/video
这不代表它们一定更便宜,只代表它们的计费方式更容易在项目立项前解释清楚。
5. 如果你已经在 Wan 家族里
6. 如果你在构建多模型生产栈
最实用的变化,不是逼一个模型家族做完所有事情,而是按任务做路由。
可以按这种方式拆:
- 已上线的低成本草稿生成走 Seedance 1.5 Pro
- 如果路线图确实需要
V2V,再把 Seedance 2.0 作为待上架选项保留 - prompt-first 短视频走 Kling 3.0
- 参考驱动生成或编辑走 Kling O3
- 固定预算生成走 Grok Imagine、Veo 或 Hailuo
- 有明确 OpenAI 工作流诉求时走 Sora
这通常比硬选一个“万能模型”更接近生产可用。
快速路由表
| 工作流需求 | 优先选择 | 原因 |
|---|---|---|
| 当前已上线每秒起始价最低 | Seedance 1.5 Pro | 当前已上线模型中最低的每秒起始价 |
| 值得关注的待上架 BytePlus 路线 | Seedance 2.0 | 单独作为上架观察项,计划价 1 元人民币/秒 |
prompt-first 的 3-15 second 短视频 | Kling 3.0 | 时长和计费逻辑清晰,适合作为标准入口 |
| reference-to-video | Kling O3 或 WAN 2.6 Reference Video | 两者都提供了明确的参考驱动路线 |
| 视频编辑 | Kling O3 | 当前目录中明确存在 video edit 路由 |
| 动作迁移 | Kling 3.0 Motion Control | 明确针对动作迁移场景 |
| 固定单条视频预算 | Grok Imagine Video、Veo 3.1、Hailuo 2.3、Hailuo 02 | 这些模型家族按视频计费 |
哪些内容仍然未验证,或必须用你自己的评测来判断
- 哪个模型“整体画质最好”
- 哪个模型在你所在区域端到端速度最快
- 哪个模型的原生音频质量最强
- 覆盖全部模型家族的统一折扣百分比
- 任何没有经过你自己评测集验证的“赢家结论”
如果你的生产决策依赖视觉保真度、镜头一致性、音频效果或审核表现,最稳妥的方式仍然是把同一批 prompt 跑过你的候选列表,再按照你自己的成功标准做比较。
为什么统一 API 网关仍然重要
更关键的事实是,这些模型家族并不共享同一种计费形态,也不共享同一种工作流形态。
有些按秒计费,有些按视频计费。有些适合从 prompt 开始,有些只有在你有参考素材、编辑需求或动作迁移需求时才真正有价值。统一 API 网关的意义正体现在这里:切换模型变成路由决策,而不是一次客户端 SDK 重写。
对于真正做生产系统的团队,这通常才是更重要的价值:
- 一个 API 接口面
- 一套鉴权方式
- 一个统一的模型选择入口
- 当成本或输出要求变化时,能快速切换模型
为什么这篇内容适合 EvoLink
对大多数团队来说,真正贵的部分不只是模型调用费,还包括集成碎片化带来的工程成本。
如果每个提供商都对应不同的账户体系、计费方式、请求格式和运维逻辑,那么“选模型”最终就会变成额外的工程税。EvoLink 的定位在这里反而更清晰:
- 一个网关接入多个视频模型家族
- 一套账单入口,减少按提供商拆分的复杂度
- 一个统一测试面,覆盖 prompt-first、reference-first 和固定预算工作流
- 一次接入,后续可以随着模型组合变化继续做路由调整
这才是 EvoLink 语境下视频模型对比文章的真正价值。目标不是发布一篇“谁赢了”的榜单,而是帮助团队在不放大集成成本的前提下,为不同工作负载选对模型路线。

常见问题
EvoLink 目前最便宜的 AI 视频模型是什么?
如果我要做 reference-to-video,应该先看哪个模型?
哪些模型按秒计费,哪些按视频计费?
10-second 单位起步的按时长定价结构。Seedance 2.0 当前应视为待上架价格备注,而不是已公开上线条目。Kling 3.0 和 Kling O3 的区别是什么?
reference-to-video 和 video edit。Wan 2.5 和 WAN 2.6 应该怎么选?
哪些模型最适合做单条视频预算管理?
我可以通过一个 API 接入多个 AI 视频模型家族吗?
可以。这个仓库中的 EvoLink 前端目录本身就是围绕这个价值在构建:多个视频模型家族通过统一网关暴露,团队可以在不重写整个集成层的情况下切换模型路由。


