AI短剧的成本与效果两难全,“模型路由”机制如何破局?
- 2026-10-01 13:01:40
短剧自习室统计数据显示：上周，抖音集团端原生AI短剧播放增量约710亿，环比增长约13.5%，日均播放增量约101.4亿；新增剧目总数合计6842部，平均每日新增剧目约977部。
到了这个数据量级，赛道的如火如荼和接踵摩肩已经很直观了，AI短剧无疑已经进入规模化生产阶段。
行业面对的问题正在从“这个镜头AI能不能做”，变成“这个镜头应该用什么模型做，才能在质量、效率和成本之间取得最优解”。
一个本质问题随之浮现：真的需要每一个镜头都使用最强模型吗？
AI短剧进入规模化时代之后
巨日禄AI告诉短剧自习室，内容创作者正在为大模型性能冗余的问题买单。
一部几十分钟甚至上百集的AI短剧，有成百上千个镜头。
有些镜头涉及复杂运镜、人物表演、多人互动、动作打斗，需要尽可能高的模型能力；但也有大量镜头只是两人对话、简单转身或走路、静态环境的空镜，或者是一个简单的过场，并不一定需要调用最高性能、最高成本的模型。
“对于AI短剧的商业制作团队来说，部分镜头存在能力供给高于任务需要的情况，很多简单镜头出现明显的模型性能冗余。”
巨日禄AI表示，如果一部AI短剧的所有镜头，都统一使用最高规格模型生成，相当于让制作团队长期为大量用不到的性能买单，进而推高成本。
短剧自习室了解到，针对这个问题，巨日禄AI即将上线以“本入剧出”为slogan的新版本，首创模型路由机制，兼顾高自动化和精细化人工干预，告别“大炮打蚊子”的算力浪费。
如何理解“本入剧出”？
最表层的意思就是剧本进入、成剧产出，代表的是一个完整的生产链路。
而结合此次升级的新功能来看，AI能根据具体镜头的任务需求，决定调用什么模型，核心是让AI开始接管影视生产流程中的大量组织、执行和调度工作，意味着巨日禄AI逐渐从AI生成工具，变成一条影视工业流水线。
洞察行业痛点和趋势，最快速度给出解决方案，这是巨日禄AI一贯的作风。
从这个层面来说，巨日禄AI又一次站在了定义下一代AI影视制作工业流的破局者的位置上。
作为国内首批做垂直AI短剧制作工具的企业，巨日禄AI的发展几乎与AI短剧行业发展相映射，其判断和动作总是极快。
早在3月份，巨日禄AI创始人杰夫就直言：过去一年，风口几乎以每两个月为一个周期单位，而大部分人感受到风口、跟进风口，实际上又延迟了一两个月。
“大部分人得到的信息是二手的，二手信息已经延迟了一两个月，你也不可能瞬时就做出对应生产，你要研究技术、模型，研究完了还要组织、招人，基本来不及了。”
春节前那一波解说类AI真人短剧的风口就是很好的例证：得益于门槛和成本双低，一部分公司赚到了钱，但听到信息后涌入的玩家们，迎头撞上了剧情类AI真人短剧爆发，投产比大不如前。
彼时，杰夫的预判是：3-5月，一人一天一部剧不再是问题；5-9月，互动剧/互动影游有机会；9-12月，可能出现独立小众单边内容平台。
而巨日禄AI上线的白名单版本正是主打一键成片，单人即可在巨日禄Agent一站式操盘全流程创作，覆盖从剧本、镜头分镜、画面生成到配音配乐、成片输出。
时间来到7月份，业内在看AI短剧出海机会的人越来越多，预估6.5亿美元的海外市场向每个人展示着遍地黄金。
察觉到新风口的巨日禄AI，率先上线新功能“一键转绘”，冲着短剧翻拍、出海译制和爆款桥段复用场景而来。
（图源：巨日禄AI“一键转绘”样片）
从一人一天一部剧、一键成片，到一键转绘，再到今天的本入剧出，巨日禄AI的几次产品演进串成了一条清晰的发展线，正是AI影视工业化的缩影。
截至目前，巨日禄已经服务7万+团队，产出数十部播放量破亿的作品。按照官方统计口径，市场上约每3部播放量破亿的相关作品，就有1部来自巨日禄客户。
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真正的竞争力不只是“便宜”
那么，针对当前行业的价格战、创作者进一步降本增效的需求，巨日禄AI究竟给出了一个怎样的解决方案？我们来具体看看：
在新的模型路由机制里，用户提交剧本后，经过剧本拆集、资产拆分、归入项目资产库等，就可以“开始智能提案”。
在跳转的页面中，用户可以选择不同的制作标准：
低档主打效率优先，能够实现稳定的产能与费效，比适合快速验证剧情与镜头节奏；
中档属于均衡制作，兼顾画面质量、生成速度与成本；
高档强调旗舰质感，优先细节、稳定性和成片质感，重点追求视觉上限。
也就是说，钱可以花在刀刃上，复杂镜头保障能力上限，简单镜头减少不必要投入，实现预算分配优化。
巨日禄AI会根据剧本、镜头难度、质量要求和制作标准给出相应报价，匹配模型并制作样片——复杂打斗、多人调度、强运镜等难镜头调用高性能模型；普通对话、过场和固定机位等简单镜头调用稳定、经济、足够完成任务的模型。
等用户确认方向、提出修改意见后，再进入整部剧的生产，减少算力浪费。
这意味着，用户不需要自己费心模型的选择和搭配，可以根据生成的内容类型和对内容质量的要求，来选择生成方案；AI就是听话的乙方，承担了测试、配置、更新模型的繁琐工作，并直接提供样片供用户选择。
值得注意的是，整个流程高度自动化，但也可以随处停下来做个性化配置与调整。
剧本解析、角色与场景设定、分镜、镜头生成、审片和剪辑等关键环节，均保留人工查看、修改和确认的空间，把创作权和决策权留在创作者手里。
显然，巨日禄AI新版本的核心是通过模型路由，把不同能力、成本和特点的模型组织进同一条AI影视生产线，减少过去模型性能与生产任务不匹配造成的浪费，从所有镜头一个标准，变成每个镜头找到自己的最优解。
可以理解为，AI短剧这一轮降本不再是简单地“把模型价格打下来”，而是开始进入精打细算的阶段，尽可能把有限的算力用在真正决定成片质量的地方。
但单次成本压低还不是降本增效的终点。
很多AI短剧团队都有这样的体验：好不容易跑通一个画风，调了上百次提示词才稳定下来，但下一部新剧换了个题材，一切推倒重来。
单剧制作或许可行，但进入规模化生产后，这种模式无疑又是一个隐性成本。
传统影视行业之所以能够形成成熟的生产体系，是因为剧组的能力不会随着一部片子结束而消失——一个导演积累的经验，会进入下一部电影；一个美术团队形成的视觉体系，可以继续复用。
工业化最重要的特征之一，就是经验可以被沉淀。
这也是巨日禄AI此次升级里另一个值得注意的变化：越用越强。
在新版本里，每个团队的创作经验与生产能力在自己的工作流中持续沉淀，形成独立、专属的团队能力资产，让工具与团队一起成长，成为越用越强的AI影视生产线。
如此一来，团队后续接项目就不用从0到1再去生成资产，角色、场景、画风、项目素材都可以持续积累与复用，最终沉淀出自己的生产能力。
结合当前的行业现状来看，无论是通过模型自动化配置实现降本增效，还是通过积累项目实现生产能力沉淀，都是从个人创作走向商业生产的重要基础。
这也是巨日禄AI此次更新很值得被行业关注的地方。
它并不只是跟着模型能力做工具，而是在不断重新思考：当AI的能力发生变化，影视生产本身应该发生什么变化？
“本入剧出”是巨日禄AI交出的最新答案。
