之前做 AI 视频产品时，我一直有个很深的感受：用大模型生成视频，成本真的太高了。 像 Seedance 这类视频生成模型，不仅贵，生成速度慢，结果还不一定… · @thebitcode · TwKit

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之前做 AI 视频产品时，我一直有个很深的感受：用大模型生成视频，成本真的太高了。 像 Seedance 这类视频生成模型，不仅贵，生成速度慢，结果还不一定可控。一个视频反复生成几次，成本就上去了。 最近看到一个 AI 自动剪辑的案例，反而让我重新思考了这个问题。 很多视频其实根本不需要逐帧生成。 字幕、口播、转场、特效、图片动画、音频处理、时间轴合成，这些完全可以封装成独立的 Tools，通过 Workflow 串联起来，再交给 Agent 调用。 LLM 只负责理解需求、规划内容和处理不确定的决策，确定性的执行交给传统代码。 这样一来，成本主要集中在少量 LLM 调用、TTS 和必要的素材处理上，而不是昂贵的视频生成模型。 而且工具化还有一个好处：执行过程可控、可复现，失败了可以局部重试，不需要整条视频重新生成。 以前总想着让 AI 生成整个视频，现在反而觉得，应该让 AI 决定怎么制作视频。 Agent 负责决策，Workflow 负责流程，Tool 负责执行。 真正有价值的 AI 产品，不一定是调用大模型最多的，而是最清楚什么时候不需要大模型的。

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