Claude 系列中面向高频、低延迟调用的选择，适合分类、信息抽取、请求路由和子智能体任务。相比 Haiku 4.5，上下文扩至 100 万 token，并支持自适应思考；复杂任务可考虑 Sonnet 或 Opus。

适合需要快速出图和反复对话修改的设计工作。相较 Nano Banana 2，它提升了画面质量、文字与信息图排版、宽幅图像及多轮角色一致性；支持多张参考图和 1K、2K、4K 输出。复杂品牌视觉和最高精度控制可考虑 Nano Banana Pro。

适合复杂编程、计算机操作和专业文档工作。相比 GPT-6 Sol，复杂任务能力更强；接近 Astra 的表现，调用成本更低。需要最高质量时仍可选择 Astra。

更适合作为速度与智能的均衡主力：1M 上下文、文本与图像输入、文本输出，支持自适应思考和工具调用，适合项目级代码、多步任务和知识工作。相比 Sonnet 5，重点优势是更快、更省 token；若追求最高质量或更复杂任务，可考虑 Opus 5.5。

面向长时程智能体编程和知识工作，适合跨文件重构、代码库审计与复杂多步任务；1M 上下文、始终开启的自适应思考和文本/图像输入使它偏向高质量长链路执行，相比 Sonnet 5 更重质量，代价是更高的成本与延迟。

面向复杂代码与智能体工作流，适合项目级编程、长链路规划和多步工具执行；1.05M 上下文、文本/图像输入、推理、函数调用与结构化输出构成完整主力能力，代价是比 GPT-6 Luna 更高的调用成本，适合质量与执行稳定性优先的任务。

面向聚焦型、高吞吐任务，适合批量摘要、分类、改写和高频智能体调用；同样提供 1.05M 上下文、文本/图像输入、推理、函数调用与结构化输出，但以显著更低的成本换取与 Sol 不同的质量/深度取舍，复杂长链路任务优先考虑 GPT-6 Sol。

适合作为高吞吐、低成本的通用与 Agent 主力：原生支持图像理解和 1M 上下文，并可在思考与非思考模式间切换，支持工具调用与 JSON 输出。相比更高档的 V4 Pro，定位更偏向速度、吞吐和成本效率，适合长文档、代码/Agent 及图文分析；需要更深推理时再开启思考模式。

GPT Image 2.5 Sunburst 的特价模型，按当前渠道映射使用 Sunburst；sale 仅表示特价线路，不改变其高精度生图与编辑的定位。适合价格敏感、仍需要参考图编辑和细节控制的专业视觉任务；需要常规线路时选择 gpt-image-2.5-sunburst。

面向对编辑精度和成片质量要求更高的高级视觉工作流：适合生产级活动创意、精修产品图，以及需要在多轮修改中保持主体、构图和视觉处理一致的任务；支持文本与参考图输入、图像输出，但生成时间通常比 Flare 更长。

GPT Image 2.5 Flare 的特价模型，按当前渠道映射使用 Flare；sale 仅表示特价线路，不改变其高质量、快速日常生图与编辑的定位。适合价格敏感的高频图片任务；需要常规线路时选择 gpt-image-2.5-flare。

更适合作为高质量图像生成与编辑的默认主力：速度更快，适合创作者与社媒内容、产品体验、视觉搜索、快速原型和高频批量生成；支持文本与参考图输入、图像输出。若更看重精细编辑控制并能接受更长等待，可选 Sunburst。

旗舰级端到端模型，适合复杂推理、软件工程、计算机操作、深度研究与文档工作；约 105 万 token 上下文、文本/图像/文档输入和文本输出，并支持推理、搜索、函数调用、结构化输出、代码执行与工具编排。相比更低档位模型，选择它主要是为了长链路任务的完成质量与执行稳定性，代价是更高的调用成本。

Flash 档旗舰，面向长链路软件工程、自治智能体和复杂企业工作流，在保持 Flash 速度与成本取向的同时提供更强推理和工具编排。支持文本、图像、视频、音频与 PDF 输入、约 105 万 token 上下文、搜索 grounding、函数调用、代码执行、结构化输出和可调思考；相比 Flash-Lite，更适合复杂任务，但调用成本更高。

旗舰级长上下文模型，面向高难度、长周期的知识工作、代码项目和多步智能体任务；支持文本、图像与 PDF 输入，适合跨文件分析、复杂研究和持续工具调用。它更偏向质量、推理深度与长链路执行，速度较慢、成本较高，适合需要稳定完成复杂任务的场景。

Qwen 系列的高效多模态主力模型，原生支持百万级上下文，并兼顾代码辅助、智能体工作流和图表等视觉理解；适合长文档、代码库、高并发应用与需要工具协作的任务。

GLM-5 系列中兼顾前沿能力与调用效率的 Flash 模型：原生支持多模态，面向长上下文和高频执行，适合代码、智能体以及需要图文理解的复杂任务；相比更大档位，更适合作为成本敏感的生产主力。

DeepSeek-V4-Flash 的实验性多模态变体，支持在文本交互中理解图像。适合视觉问答、截图和文档分析；由于处于实验阶段，更适合评估和灵活工作流，关键生产链路需谨慎使用。

通义万相 3.0 系列的速度优先版本（早期访问阶段），在保持高质量视频生成的同时缩短出片等待，适合低延迟预览、批量试做和需要快速迭代的短视频工作流；若更看重极致画面控制而非出片速度，可选择标准版。

面向复杂软件工程和长周期智能体任务的旗舰主力模型：沿用 GLM-5.2 基座，能力提升来自后训练，官方 Z.ai Code Bench 相比 GLM-5.2 提升 50%，并强化终端操作与漏洞发现。它提供 1M 上下文、最长 128K 输出，始终启用推理并支持 low、high、max 三档强度、函数调用和结构化输出；当前仅支持文本输入，不适合需要图像理解的任务。

免费模型仅供学习和体验，随时可能下架，高级模型设有每分钟5次请求的限制，且其可用性不作保证。

Gemini 3 系列的新一代快速多模态模型，2026 年 8 月发布，主打低成本、高吞吐与多模态理解；支持文本、图像、视频、音频和文档输入，百万级上下文，适合大规模信息处理、批量任务和实时交互场景。

旗舰级通用模型，优先用于高质量代码、智能体执行和知识工作；适合需要持续规划、工具协作与复杂问题处理的任务。若只追求低延迟或低成本的简单调用，应优先选更轻量的模型。

阿里通义万相 3.0 系列的标准视频生成模型（早期访问阶段），支持文生视频、图生视频及多模态参考输入，单次可生成最长约 30 秒的视频并同步生成音频，适合广告、短剧和叙事短片的快速出片；正式发布日期尚未公布，规格以官方为准。

千问当前能力最强的旗舰多模态推理模型，适合长程编程、专业工作与多阶段智能体任务。它可处理文本、图片和视频，提供 1M 上下文、最长 128K 输出，并支持函数调用、结构化输出、联网搜索与代码解释器；更适合作为高质量复杂任务主力，而不是追求最低成本和最低延迟的批量调用。

更适合从单个片段走向完整叙事的音视频模型：单次可生成最长 30 秒并支持多轮延长，还能参考多张图片、视频和音频，提供时间戳级编辑、绿幕和镜头控制；适用于广告、短片和需要连续镜头的创作，但复杂多主体运动仍需人工检查。

面向视频创作的全模态生成模型，可结合文本、图像、视频和音频参考生成带同步音频的视频素材；适合短视频、广告和参考驱动的角色与镜头创作。它不是通用聊天模型，选择时应重点看视频一致性、运动表现与音画效果。

这是 Seedance 2.5 的站内路由变体，能力判断按底层模型而不是后缀：适合广告、品牌内容和叙事短片，支持最长 30 秒单次音视频生成、多轮延长、文本/图像/音频/视频参考、R2V 与时间戳级编辑；复杂运动和多主体物理一致性仍需人工复核。

面向复杂智能体编程和企业级知识工作的高端模型，强调长链路规划、持续执行、自我校验和稳定交付；拥有百万级上下文，适合大型代码库、复杂文档以及需要较少人工监督的多步骤项目。

Gemini 3.5 系列中速度最快、成本最低的模型，适合高并发、低延迟任务，以及翻译、分类、文档处理和轻量智能体工作流；支持多模态输入和最高 1M 上下文，但复杂推理、长链路规划或高质量代码修改应优先选择更高档 Flash 模型。

质量优先的专业生图与编辑模型：支持文生图和基于 1–3 张参考图的图像编辑，最长可接收约 4.5K token 指令，适合报纸、故事板、菜单、试卷等复杂版面，以及 10px 级细小文字、12 种语言和多字体渲染。相较标准版，更适合把复杂布局和细节还原放在首位；若更看重速度与成本，选标准版。

兼顾质量与速度的 Qwen-Image 3.0 标准档，支持文生图与基于 1–3 张参考图的图像编辑，最长约 4.5K token 指令、最多 6 张输出和 2K 级分辨率，适合日常海报、界面、信息图与批量创作。复杂版面、细小文字和质量优先的成片可切换到 Pro；高频调用则优先选标准版。

月之暗面的旗舰模型，原生支持视觉理解和最高 100 万 token 上下文；当前以 max 推理强度运行，适合长链路编码、知识工作及需要终端工具协作的复杂任务。为保持稳定性，建议保留完整推理历史，并在兼容的 Agent 框架中新开会话使用。

GPT-5.6 中兼顾能力与成本的主力档位。适合需要图像理解、工具调用和较长材料处理的生产任务；若任务难度和交付质量优先，选择 Sol；若重在高并发成本控制，选择 Luna。

GPT-5.6 系列的旗舰档位，面向复杂专业工作与高质量交付。支持图像输入、函数调用和结构化输出，并可承载超长上下文；对时延或单位成本敏感的高频任务，可考虑 Terra 或 Luna。

GPT-5.6 的高并发、成本敏感档位。适合摘要、分类、改写和批量自动化；需要复杂专业判断或质量优先的多步任务时，优先选同系列 Sol。

面向专业视觉创作的多模态图像生成模型，支持从文本生成图像，并结合参考图和空间标注进行精准编辑；擅长高密度信息图、文字排版、真实光影与多语言图文生成。

面向代码、知识工作和 STEM 问题的旗舰推理模型。支持图像输入、函数调用和结构化输出，50 万 token 上下文适合跨文件分析与长材料处理；不需要高难度推理时可选成本更低的模型。

Anthropic 迄今最强的公开发布模型，专为高难度推理与长周期智能体（agentic）任务打造。原生支持 100 万 token 超长上下文与 128k 输出，自适应思考默认常开；擅长在任务欠明确时自主探索环境、制定计划并持续推进长程编码与多智能体编排，需要人工介入前能把任务推进得更远。

Sonnet 档位的日常主力模型，重点是在较低成本下提供接近旗舰的智能体、编码和知识工作能力。默认 100 万 token 上下文与自适应思考适合长文档、代码库和多步工具任务；需要最深推理或受限高风险安全研究时，仍应评估更高档或专用模型。

面向代码、代理和复杂生产力任务，相比 Doubao Seed 2.0 在长上下文、长输出和工具任务上更进一步；对比 Qwen、GLM、DeepSeek 等同类国产旗舰，它适合作为中文办公、代码和多步自动化场景的高性价比选择。

面向文生视频，相比 HappyHorse 1.0 更突出音频原生生成，一次完成对白、音效和背景音乐；对比 Veo、Kling、Runway，它的差异化优势在声画同步和角色一致性工作流。适合短剧、广告、电商和品牌营销视频。

面向参考生成视频，相比 HappyHorse 1.0 更突出音频原生生成，一次完成对白、音效和背景音乐；对比 Veo、Kling、Runway，它的差异化优势在声画同步和角色一致性工作流。适合短剧、广告、电商和品牌营销视频。

面向图生视频，相比 HappyHorse 1.0 更突出音频原生生成，一次完成对白、音效和背景音乐；对比 Veo、Kling、Runway，它的差异化优势在声画同步和角色一致性工作流。适合短剧、广告、电商和品牌营销视频。

面向视频生成和多素材视频创作，相比 Seedance 1.x 在运动稳定性、音视频联合生成和参考输入上更完整；对比 Veo、Kling、Runway，它更适合需要文本、图像、音频、视频混合驱动的中文创意工作流。该 filter-off 版本相比普通 Seedance 2.0 保持同档生成能力，但内容过滤更宽松；适合短剧、广告、电商和社交素材。

面向推理、代码和长上下文代理任务，相比 GLM-5.1 在上下文长度、工具调用和复杂多步任务上更进一步；对比 Qwen、DeepSeek、Kimi 等国产旗舰，它更适合中文企业自动化、项目级代码分析和知识工作流。

面向长上下文、多步工具调用和代码/文档工作流，相比 Kimi K2.6 更强调工程任务稳定性和上下文承载能力；对比 Qwen、GLM、DeepSeek，它更适合中文长文档分析、项目问答和日常智能体编程。

面向长上下文、多步工具调用和代码/文档工作流，相比 Kimi K2.6 更强调工程任务稳定性和上下文承载能力；对比 Qwen、GLM、DeepSeek，它更适合中文长文档分析、项目问答和日常智能体编程。

面向图像/视频驱动的生成、编辑和延展，相比 Grok Imagine 1.0 更强调运动一致性和快速社交内容产出；对比 Veo、Kling、Runway，它更适合 xAI 生态里的短视频、广告创意和实时趋势素材。

面向代理式工作负载、代码和办公生产力，相比 Qwen3.6 更强调长上下文、工具调用和结构化输出的稳定组合；对比 GPT、Claude、Gemini 等旗舰模型，它更适合作为中文、代码和多步工具任务里的高性价比替代。

免费模型仅供学习和体验，随时可能下架，高级模型设有每分钟5次请求的限制，且其可用性不作保证。

面向长周期编码、工具使用和多轮生产协作，相比 MiniMax M2.7 进一步扩展到多模态输入并保留 100 万 token 上下文；对比 Claude、Gemini、GLM-5.2 等长上下文代理模型，它更适合把文本、图像、视频资料放入同一工作流。

Anthropic 当前的 Opus 旗舰模型，适合最复杂的推理、长链路代理和高自主编码任务；支持 1M 上下文与自适应思考。质量和可靠性优先于速度与成本时选它。

面向任意输入到视频的多模态创作，相比 Gemini 早期视频能力更强调文本、图像、音频和视频资料的统一编排；对比 Veo、Kling、Runway，它更适合把复杂多模态素材整合进同一创意工作流。

面向代理式工作负载、代码和办公生产力，相比 Qwen3.6 更强调长上下文、工具调用和结构化输出的稳定组合；对比 GPT、Claude、Gemini 等旗舰模型，它更适合作为中文、代码和多步工具任务里的高性价比替代。

面向视频编辑，相比 早期视频模型 更突出音频原生生成，一次完成对白、音效和背景音乐；对比 Veo、Kling、Runway，它的差异化优势在声画同步和角色一致性工作流。适合短剧、广告、电商和品牌营销视频。

面向文生视频，相比 早期视频模型 更突出音频原生生成，一次完成对白、音效和背景音乐；对比 Veo、Kling、Runway，它的差异化优势在声画同步和角色一致性工作流。适合短剧、广告、电商和品牌营销视频。

面向参考生成视频，相比 早期视频模型 更突出音频原生生成，一次完成对白、音效和背景音乐；对比 Veo、Kling、Runway，它的差异化优势在声画同步和角色一致性工作流。适合短剧、广告、电商和品牌营销视频。

面向图生视频，相比 早期视频模型 更突出音频原生生成，一次完成对白、音效和背景音乐；对比 Veo、Kling、Runway，它的差异化优势在声画同步和角色一致性工作流。适合短剧、广告、电商和品牌营销视频。

面向推理、代码和智能体工具使用，相比 DeepSeek V3.2 更强调长上下文、思考模式和复杂任务执行；对比 Qwen、GLM、Kimi 等国产模型，它在数学、编程和逻辑推理场景中更具竞争力，适合严肃代码与分析任务。

面向推理、代码和智能体工具使用，相比 DeepSeek V3.2 更强调长上下文、思考模式和复杂任务执行；对比 Qwen、GLM、Kimi 等国产模型，它在数学、编程和逻辑推理场景中更具竞争力，适合严肃代码与分析任务。

面向推理、代码、视觉理解和智能体任务，相比 GPT-5.4 更强调长上下文、工具调用和规模化稳定输出；对比 Claude、Gemini、Qwen 等旗舰模型，它更适合作为通用高可靠自动化和复杂知识工作流底座。

面向一句话音色设计和文本转语音，相比 MiMo V2 TTS 更强调 V2.5 系列的自然语言音色创建、语速/情绪/语气细粒度控制和低门槛声音生产；对比 ElevenLabs、OpenAI TTS 和 Azure Speech，它更适合无需参考音频的角色音色设计、广告配音、短视频旁白和多风格语音探索。

面向少量样本声音克隆，相比 MiMo V2 TTS 更强调 V2.5 系列的高保真音色复刻、音色特征一致性和跨文本泛化稳定性；对比 ElevenLabs、OpenAI TTS 和 Azure Speech，它更适合中文角色配音、短视频旁白、播客复刻和需要保留目标音色的多语言语音生产。

面向文本转语音、Voice Design 和声音克隆，相比 MiMo V2 TTS 更强调 V2.5 系列的自然语音合成、细粒度语速/情绪/音调控制和低门槛音色创建；对比 ElevenLabs、OpenAI TTS 和 Azure Speech，它更适合中文旁白、角色配音、短视频音频和多语言语音生产。

面向代理、代码和长上下文任务，相比 MiMo V2 在多模态理解、百万级上下文和长程推理上更完整；对比 Qwen、GLM、DeepSeek 等国产模型，它的优势在小米生态适配和工程自动化场景。

面向代理、代码和长上下文任务，相比 MiMo V2 在多模态理解、百万级上下文和长程推理上更完整；对比 Qwen、GLM、DeepSeek 等国产模型，它的优势在小米生态适配和工程自动化场景。

GPT Image 2 的特价模型，按当前渠道映射使用同一底层模型；sale 仅表示特价线路，不代表独立的能力差异。适合价格敏感、可接受特价线路差异的日常生图与参考图编辑；更看重常规线路一致性时选择 gpt-image-2。

面向高质量图像生成与编辑，相比 GPT Image 1.x 在文字渲染、局部编辑和多轮一致性上更进一步；对比 Gemini 图像模型、Qwen Image 和 Seedream，它更适合品牌视觉、广告设计、产品图和需要精细控制的创意工作流。

面向复杂、长时间运行的软件工程和代理任务；相比 Opus 4.6 更强调严格遵循指令、高分辨率视觉理解、持续执行和自我验证。适合大型代码库、复杂调试、文档分析与多步工具协作。

面向文本生成、推理和工具调用，相比 MiniMax M2.x 早期版本更强调 200K 长上下文和代理式工作流稳定性；对比 Kimi、GLM、Qwen 等同类中文模型，它适合办公、代码辅助和长文档处理。

面向文本生成、推理和工具调用，相比 MiniMax M2.x 早期版本更强调 200K 长上下文和代理式工作流稳定性；对比 Kimi、GLM、Qwen 等同类中文模型，它适合办公、代码辅助和长文档处理。

面向推理、代码、视觉理解和智能体任务，相比 GPT-5.3 更强调长上下文、工具调用和规模化稳定输出；对比 Claude、Gemini、Qwen 等旗舰模型，它更适合作为通用高可靠自动化和复杂知识工作流底座。

面向推理、代码、视觉理解和智能体任务，相比 GPT-5.3 更强调长上下文、工具调用和规模化稳定输出；对比 Claude、Gemini、Qwen 等旗舰模型，它更适合作为通用高可靠自动化和复杂知识工作流底座。

面向推理、代码、视觉理解和智能体任务，相比 GPT-5.3 更强调长上下文、工具调用和规模化稳定输出；对比 Claude、Gemini、Qwen 等旗舰模型，它更适合作为通用高可靠自动化和复杂知识工作流底座。

面向图像生成与编辑，相比 Gemini 早期图像能力更强调多模态理解、对话式修改和快速视觉原型；对比 GPT Image、Qwen Image 和 Seedream，它更适合把文档、图片和提示词合并到同一视觉工作流。

面向多模态理解、代码和长上下文任务，相比 Gemini 3.0 / 2.5 在吞吐、上下文和工具能力上更进一步；对比 GPT、Claude、Qwen 等模型，它更适合把文本、图像、音频、视频和文档放进统一分析工作流。

Claude 系列的综合主力模型，在速度、智能和成本之间取得平衡；支持 1M 上下文与自适应思考，适合日常编码、文档分析、数据处理和代理式工具调用。大多数高质量生产任务可从它开始，极复杂任务再升级到 Opus。

面向代码、代理和复杂生产力任务，相比 Doubao Seed 2.0 在长上下文、长输出和工具任务上更进一步；对比 Qwen、GLM、DeepSeek 等同类国产旗舰，它适合作为中文办公、代码和多步自动化场景的高性价比选择。

面向图像生成与编辑，相比 Seedream 4.x 更强调中文指令理解、视觉推理和高频创意产出；对比 GPT Image、Gemini 图像模型和 Qwen Image，它更适合字节生态内的广告设计、电商素材和多场景视觉生产。

面向真实生产力智能体的高性价比模型，强项在代码、工具调用、搜索和办公交付，而不只是聊天。它适合让代理规划并执行跨文件修改、研究检索、文档/表格/演示类任务；相比更贵的旗舰模型，核心取舍是用更低成本换取接近前沿的执行效率。

面向视频生成和多素材视频创作，相比 Seedance 1.x 在运动稳定性、音视频联合生成和参考输入上更完整；对比 Veo、Kling、Runway，它更适合需要文本、图像、音频、视频混合驱动的中文创意工作流。该 filter-off 版本相比普通 Seedance 2.0 保持同档生成能力，但内容过滤更宽松；适合短剧、广告、电商和社交素材。

面向视频生成和多素材视频创作，相比 Seedance 1.x 在运动稳定性、音视频联合生成和参考输入上更完整；对比 Veo、Kling、Runway，它更适合需要文本、图像、音频、视频混合驱动的中文创意工作流。该 filter-off 版本相比普通 Seedance 2.0 保持同档生成能力，但内容过滤更宽松；适合短剧、广告、电商和社交素材。

面向复杂推理、代理式编码和大型代码库工作的 Opus 模型；相比 Opus 4.5 更强调长时间规划、代码审查、调试、自主执行以及文档和表格等知识工作，并支持 1M 上下文与自适应思考。新项目优先评估更新的 Opus 4.7 或 4.8。

面向文本/图像到视频和多镜头创作，相比 Kling 2.x 在运动稳定性、镜头语言和参考图一致性上更进一步；对比 Veo、Runway、Seedance，它更适合中文短剧、广告素材和高质量社交视频生产。

面向文本/图像到视频和多镜头创作，相比 Kling 2.x 在运动稳定性、镜头语言和参考图一致性上更进一步；对比 Veo、Runway、Seedance，它更适合中文短剧、广告素材和高质量社交视频生产。

面向视频生成和多素材视频创作，相比 Seedance 1.x 在运动稳定性、音视频联合生成和参考输入上更完整；对比 Veo、Kling、Runway，它更适合需要文本、图像、音频、视频混合驱动的中文创意工作流。高速版本相比标准档更适合快速迭代和批量产出；适合短剧、广告、电商和社交素材。

面向视频生成和多素材视频创作，相比 Seedance 1.x 在运动稳定性、音视频联合生成和参考输入上更完整；对比 Veo、Kling、Runway，它更适合需要文本、图像、音频、视频混合驱动的中文创意工作流。适合短剧、广告、电商和社交素材。

面向图像生成与编辑，相比早期 GLM 视觉能力更专注于中文提示词、图文理解和可控生成；对比 GPT Image、Gemini 图像模型和 Qwen Image，它更适合中文营销素材、知识图解和多轮视觉修改。

Google 高速推理模型，专为 Agent 工作流、多轮对话和代码辅助而设计。支持文本、图像、音频、视频和 PDF 输入，100 万 token 上下文窗口。支持可配置推理级别、工具调用和结构化输出。比前代 Gemini 2.5 Flash 在推理、多模态理解和可靠性方面全面提升。

面向图像生成与编辑，相比 Gemini 早期图像能力更强调多模态理解、对话式修改和快速视觉原型；对比 GPT Image、Qwen Image 和 Seedream，它更适合把文档、图片和提示词合并到同一视觉工作流。

Claude 4 系列较早的 Opus 模型，重点覆盖高难度编码、代理、电脑操作、深度研究以及幻灯片和表格处理。适合需要 Opus 级能力且必须兼容 4.5 的工作流；没有版本约束时优先评估更新的 Opus 4.6 或 4.7。

面向高保真视频生成，相比 Veo 2/3 在原生音频、镜头控制和参考输入工作流上更成熟；对比 Kling、Runway、Seedance，它更适合电影感短片、广告分镜和需要稳定物理运动的视频创作。Lite 档相较标准档更偏向高吞吐和低成本草稿。

面向高保真视频生成，相比 Veo 2/3 在原生音频、镜头控制和参考输入工作流上更成熟；对比 Kling、Runway、Seedance，它更适合电影感短片、广告分镜和需要稳定物理运动的视频创作。Fast 档相较标准档更适合快速概念验证。

面向高保真视频生成，相比 Veo 2/3 在原生音频、镜头控制和参考输入工作流上更成熟；对比 Kling、Runway、Seedance，它更适合电影感短片、广告分镜和需要稳定物理运动的视频创作。

Claude 系列中速度最快、成本更友好的模型，提供接近前沿水平的能力并支持 200K 上下文与思考。适合实时交互、批量处理、轻量代理和成本敏感的生产链路；最难的推理或代码修改应升级到 Sonnet 或 Opus。

偏轻量与高吞吐的 Seedance 2.0 变体：适合短视频草稿、批量素材和成本敏感的快速迭代；它的价值在于更轻量的生成档位，若任务强调最高画质、复杂运动或更高规格输出，优先标准版。

这是特价体验线路，生成等待时间较长，大概有 10% 的机率生成失败。适合对成本敏感、可以接受排队和偶发失败的图片生成体验；如需更稳定的生产使用，建议选择常规线路。

这是特价体验线路，生成等待时间较长，大概有 10% 的机率生成失败。适合对成本敏感、可以接受排队和偶发失败的图片生成体验；如需更稳定的生产使用，建议选择常规线路。

这是特价体验线路，生成等待时间较长，大概有 10% 的机率生成失败。适合对成本敏感、可以接受排队和偶发失败的图片生成体验；如需更稳定的生产使用，建议选择常规线路。