模型与积分
了解模型权限、默认积分定价,以及生成失败时系统会如何处理。
模型与积分
MakeClipAI 使用积分体系,把模型使用、套餐权限和计费控制放到同一个逻辑里。
当前支持的模型家族
当前工作台主要支持这些模型分组:
- Kling
- Pika
- Seedance
- Sora
不同模型和时长会对应不同的积分消耗,以及不同的最低套餐要求。
默认模型定价快照
当前应用内置的默认值如下:
| 模型 | 积分 | 最低套餐 |
|---|---|---|
| Pika Basic | 40 | Free |
| Pika Effects | 80 | Free |
| Kling AI 5s | 70 | Free |
| Kling AI 10s | 140 | Free |
| Seedance 2.0 - 5s | 100 | Free |
| Kling AI 30s | 420 | Pro |
| Kling AI 60s | 840 | Max |
| Sora 2 - 10s | 200 | Pro |
| Sora 2 - 15s | 300 | Pro |
| Seedance 2.0 - 15s | 250 | Pro |
这些值可以被数据库中的价格配置覆盖,所以更准确地说,它们是产品默认值,而不是永久固定价格。
套餐门槛如何生效
每个模型都有最低套餐要求。
这意味着:
- 低成本模型适合在低套餐中快速验证
- 更高级或更昂贵的模型只对高等级套餐开放
- 在提交前,界面就能展示积分成本和权限边界
为什么要用积分体系
积分的作用,是让生成成本更容易预测。
它帮助团队回答更实际的问题:
- 单条视频工作流到底花多少钱
- 哪个模型对当前目标最划算
- 什么时候该从提示词试验切换到稳定生产
失败处理与退款
MakeClipAI 的一个重点,是避免最糟糕的计费体验:结果失败了,但用户既没有反馈也没有补偿。
如果生成失败,系统会记录任务状态,并在工作流中处理退款逻辑,让计费尽量和真实结果保持一致。
如何选择合适模型
可以用一个简单原则:
- 先用低成本模型探索提示词
- 当质量或时长目标更明确时,再切到高阶模型
- 最贵的模型留给已经验证过的流程
运营层面的建议
- 把历史记录和积分消耗放在一起复盘。
- 长期高频使用时再考虑升级套餐,而不是为了单次测试冲动升级。
- 先检查提示词质量,再判断是不是模型问题。
- 把模型选择当成成本与质量的权衡,而不是单纯的功能列表。
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