企业采购 AI 视频工具，最容易算错的一笔账，是把月费当成总成本。
OpenAI 在 2024 年 12 月向付费用户正式推出 Sora。百余天后，《麻省理工科技评论》中文网回看赛道时指出，Sora 并未带来最初预期中的巨大影响，竞争格局已被快速迭代和更多玩家改写。36氪也提到，进入 2025 年后，多家厂商密集更新，一位从业者把关注点概括为缩短视频生产与消费之间的距离。
技术路线也在靠近。《麻省理工科技评论》中文网提到，Sora 引领的 DiT 仍是主流方向；国元证券 2025 年 6 月 27 日的行业报告则认为，技术演进正推动 AI 视频进入可商用阶段。到了采购环节，拉开差距的通常是计费方式、返工次数，以及工具能否顺利接入现有制作流程。
先把可交付秒算明白
月费只能说明入场门槛。要比较项目成本，可以先算两笔账：
有效出片率 = 可交付素材秒数 ÷ 总生成秒数
可交付秒成本 =（月费分摊 + 额外点数费）÷（总生成秒数 × 有效出片率）
月费需要按项目实际使用情况分摊。一个账号同时服务多个项目，不能把整月费用都压到一条片子上，也不能因为已经订阅就把生成成本记成零。
有效出片率同样没有通用答案。人物、产品展示和镜头运动，对模型的要求并不一样。网上评分再高，也代替不了团队自己的样片。
可引用资料中，一篇第三方对比把 Sora 2 Pro 标为 $200/月，并把价格参考日期写为 2025 年 10 月 3 日。这个数字最多用于判断价格档位，签约前仍要核对官网套餐、额度、生成限制和商业使用条款。现有素材没有给出 Runway 与可灵同口径的官方价格，因此不适合硬凑一张单秒价目表。
三款工具的钱，花在不同地方
Sora：先证明溢价能落到成片上
Sora 仍是 AI 视频的重要参照，但不该成为默认采购项。高要求的概念样片、视觉镜头可以优先拿它测试，判断标准只有两个：最终留下了多少可交付素材，后期又花了多少时间修补。
如果同一组镜头在 Sora 中通过率更高，或者明显减少了后期调整，高订阅费就有解释空间。若团队仍要反复生成、筛选和拼接，价格溢价只会变成更高的固定成本。
Runway：把控制能力换算成人工时间
可引用的第三方比较把 Runway Gen-3 放在专业创作者一侧。采购时，应把“专业”拆成能记录的数据：镜头是否容易调整、修改能否复现、素材进入剪辑流程要经过多少人工处理。
对需要贴合分镜的广告和专业短片，Runway 的价值可能来自少返工、少交接。这里不能套用“调整次数从十次降到三次”之类缺少实测依据的数字。直接记录每个镜头从首次生成到进入剪辑线所花的时间，更可靠。
可灵：批量任务先看每次试错
36氪在讨论 AI 视频产品趋同时提到，可灵、即梦等中国玩家已经成为牌桌上的新角色。国元证券 2025 年 6 月 27 日的行业报告也把“国产厂商表现亮眼”列为核心判断之一。
电商产品展示、短视频批量变体等任务，可以优先用可灵试跑。若当期套餐的单次尝试成本更低，而且批量素材的通过率稳定，它的成本优势才会成立。只看生成价格、不统计筛选和重做时间，很容易高估实际回报。
| 工具 | 更值得先测的任务 | 成本记录重点 |
|---|---|---|
| Sora | 高要求概念样片、视觉镜头 | 可交付比例、重生成消耗、后期修补时间 |
| Runway | 需要贴合分镜的广告和专业制作 | 调整时间、修改复现、剪辑流程衔接 |
| 可灵 AI | 电商素材、短视频批量变体 | 单次消耗、批量通过率、人工筛选时间 |
小样测试比网上评分更有用
三款工具可以用同一批真实项目素材试跑。镜头目标、时长、画幅和交付标准保持一致，提示词则允许按各工具的使用方式调整。强行复制完全相同的提示词，测到的可能只是语法兼容性，不一定是生产能力。
测试表至少要留下这些记录：
| 记录项 | 统计口径 |
|---|---|
| 生成费用 | 月费按项目分摊，再加额外点数消耗 |
| 可交付素材 | 最终进入交付版本的生成秒数 |
| 返工情况 | 重生成、局部修改和重新剪辑 |
| 人工投入 | 提示词调整、筛选、修片和导入剪辑的时间 |
| 交付限制 | 水印、文件格式、商业使用和数据处理条款 |
项目成本可以进一步写成：
单条交付总成本 = 生成费用 + 人工调整 + 后期制作 + 合规与交付成本
先把成本算清，再结合项目收入判断 ROI。只比较月费，得不出可靠结论。
账单之外，还有几项必须核对
多人协作时，要看平台能否导出明细账单、按项目分配额度，以及追踪额外点数由谁消耗。共享账号看似省钱，月底却可能没人说得清预算花在了哪个项目上。
商业使用权、数据处理方式、水印和素材溯源也应列入采购表。如果内容面向欧洲等海外市场，应由法务根据具体用途和数据流核对要求，不能笼统地给某款工具贴上“合规成本低”的标签。
已有本地预演能力的团队，可以先用低清分镜确认构图和动作，再把确定的镜头送入云端生成。这种做法可能减少无效点数消耗，但能省多少必须用项目数据验证，预算中不宜预设固定比例。
采购最终会落到一个很窄的问题：同一批素材、同一套交付标准下，哪款工具的可交付秒成本更低，人工占用更少，进度也更稳定。Sora 可以验证高要求镜头的上限，Runway 用来验证控制和流程价值，可灵适合验证批量试错的经济性。换一个项目，答案也可能随之改变。
参考资料
- SORA vs Runway vs 可靈AI 全網最強影片生成神器大對決，2024 年 12 月 20 日
- AI视频生成：商业化加速，国产厂商表现亮眼，国元证券，2025 年 6 月 27 日
- 为什么AI视频工具长得越来越像？，36氪
- Sora上线百余天，AI视频生成赛道卷成什么样了？，《麻省理工科技评论》中文网
- Sora 2 vs Runway Gen-3 vs Kling，第三方价格与产品对比参考
