AI 影片價格戰：Luma 將 Seedance 費率調降最多 73%，Runway 開始販售對手模型
十月上旬的兩項動作，揭示了 AI 影片的經濟模式正走向何方。Luma AI 調降了其在 Dream Machine 平台上對 ByteDance 的 Seedance 模型所收取的點數費率，降幅最高達 73%。而 Runway 則以首發合作夥伴的身分加入 OpenAI 的 Marketplace，在那裡把競爭對手的模型與自家模型並列展示。
先從降價談起，因為這是更具體的數字。Luma 的訂閱方案維持不變：Plus 為 30 美元、Pro 為 90 美元、Ultra 為 300 美元，每月點數額度分別為 10,000、40,000 與 150,000 點。改變的是每次生成的計費表。720p 的 Seedance 2.0 從每秒 107 點降至 51 點。4K 費率則從 959 點降至 261 點。720p 的 Seedance 2.5 從 130 點降至 78 點，Seedance 2.0 Mini 則從 55 點降至 26 點。
由於方案價格並未調整，同樣的每月額度現在能買到的 Seedance 產出量，大約是八月底時的兩倍。這是影片生成成本實實在在、可量化的通縮，而且是在沒有任何新模型發布的情況下發生的。
貨架也變了
這張價格表同時也是「誰正在贏得關注」的快照。Luma 新增了 Minimax H3 Max、Kling 3.0 Turbo、Sync Lipsync、Gemini Omni Flash、Ray3.14 Extend Video 與 Seedream 5.0 Pro。同時移除了 Kling 2.6 與 Nano Banana。一個轉售其他實驗室模型的平台，實際上等於在進行一場即時人氣投票，而上架與下架的變動，對需求的反映程度不亞於任何排行榜。
這種模式並非 Luma 獨有。自夏季以來，Higgsfield、Pika 和 Runway 等聚合平台便積極在自家模型之外，兼售其他實驗室的模型，把通路與包裝視為產品本身，而非底層的生成引擎。對使用者而言，這大致是好消息：同一段提示詞可以在多個引擎上嘗試，不必在不同帳號之間切換，而競爭的體現是價格下滑，而非更炫的展示片段。
Runway 的市集之舉更為深遠
Runway 加入 OpenAI 的 Marketplace 是更具戰略意義的故事。根據 Runway 的說法，作為首發合作夥伴，企業客戶可以將既有的 OpenAI 採購承諾中的一部分，用於購買 Runway。上架的模型包括 Gen-4.5、Seedance 2.5、GPT Image 2.5 與 ElevenLabs V4。一天後，Runway 的更新日誌又新增了第二個 OpenAI 通路：在 OpenAI 的 Dots 中使用 Runway。
最引人注目的觀察是：Runway 這家以自家影片模型為核心定位的公司，如今竟能坦然地在別人的店面裡轉售競爭對手的產品。最可能因聚合而受害的實驗室，正透過聚合平台販售。
在細節上需要保持一些審慎。「首發合作夥伴」這個說法是 Runway 自己的；OpenAI 的目錄中列出 Runway 時並未加上這個標籤，而其常見問題說明客戶是直接與合作夥伴簽約並付款。兩方的說明中都未出現任何定價或分潤資訊。Runway 也公布了其廣告產品 Runway Ads 的成效數據，包括每週廣告量從 77 成長至約 900，轉換率提升約 34%，但這些數字來自 Runway 自家的試行計畫，未經外部驗證。一項「1 億美元 ARR」的數字出現在 Runway 的社群貼文中，而非產品頁面上，這已足以構成不予採用的理由。
為何每秒計價成為主戰場
影片生成的成本結構與圖像生成不同。每一秒的輸出都需要對大量影格進行漫長的去雜訊運算，而運算帳單會隨片長等比增加，這是單張圖像永遠不會有的情況。這正是為什麼每秒點數費率是如此敏感的數字，也是為什麼 73% 的降幅比邊際的品質提升更重要。對任何大量產出來說，品質好 5% 但價格貴一倍的生成器，往往不是正確的選擇。
這也重新定義了競爭的樣貌。當頂尖模型之間只差幾個 Elo 分數時，品質不再是最終決定因素，每秒價格、解析度與原生音訊反而成為買方比較的重點。Luma 的降價是一場賭注，押注的是規模與通路勝過每段影片的較高毛利。Runway 的市集之舉則是一場賭注，押注的是掌握客戶關係比獨家銷售自家引擎更重要。
值得關注的重點
Kling 的 4.0 完整版預計於本月推出，而早期報導在價格與解析度上已出現分歧，因此屆時公布的數字將為其他所有人立下參考基準。要觀察其他平台是否跟進 Luma 的 Seedance 降價，或是維持費率並改以品質為號召，因為這種分歧將揭示利潤究竟有多薄。也要觀察聚合模式是否會擴散。如果販售對手模型成為常態，打造最佳生成器的實驗室最終可能主要在批發價格上競爭，而負責包裝與通路的平台則能掌握客戶。
對創作者而言，最直接的啟示既不炫目卻很實用：先看每秒點數費率，再看基準測試分數。如今各引擎的差距已經夠小，帳單比排行榜更能指引方向。
利潤實際上流向何處
這些降價乍看之下相當大方，直到你追蹤運算成本為止。影片生成每每秒輸出所消耗的運算量，遠高於圖像生成，因為每一秒都需要大量影格，而每個影格都需要完整的去雜訊運算。這就是為什麼供應商以每秒點數而非每段影片來計價，也是為什麼當基礎成本原本就沒高到足以支撐厚實毛利時，70% 的降幅聽起來沒有那麼驚人。
經濟邏輯會朝可預測的方向推進。當多個模型的品質聚集在幾分差距之內時，平台無法因為稍微更好而收取溢價，於是只能在價格、速度與可提供的引擎數量上競爭。這對買方有利，對任何商業計畫建立在持久品質領先之上的人則相當嚴苛。這也解釋了這些市集動作。事實證明，掌握客戶關係與帳務關係，比在眾多水準相近的模型中擁有一個，更具防禦性。
還有一個常被忽略的通路動態角度。當 Runway 在與 OpenAI 企業採購承諾綁定的店面裡上架 Seedance、GPT Image 2.5 與 ElevenLabs 時，買方的採購流程變得更簡單，而模型本身則變成可互換的單行項目。這是零組件業務的典型命運，且往往會隨時間壓縮價格。各家實驗室是接受這個現實，還是試圖讓自家最佳模型保持獨家，將形塑未來一年的市場走向。
關於這個領域所傳出數字的一點提醒
這些公告中的幾乎每一個數字，都來自發布它的公司本身。Luma 的點數變動可在其定價頁面上驗證，這點異常具體。Runway 的廣告成效數字是其自家試行結果，未經外部查核，而在社群貼文中流傳的營收數字則完全不在產品頁面上。在 AI 影片領域，訂閱成本、轉換率提升與效率宣稱，在獨立第三方重現之前，都應僅視為方向性參考。
這些都不會削弱主要趨勢，而這股趨勢在整個技術堆疊中都可見：能力正在趨同，而價格正是當前競爭所在。能在下一階段存活的企業，將是能以最低每秒成本提供「夠好」模型的公司，或是掌握與輸入提示詞的人之間關係的公司。其餘的則會發現自己成了別人店面裡的一行項目，這是一門不錯的生意，但也是一門曝險高得多的生意。