即梦替代方案（2026）：用 API 接入同款图像与视频生成

即梦（Dreamina） 是字节跳动的 AI 图片和视频创作产品，网页和 App 里打一段提示词就能出图、出短片，还自带编辑、对口型、运镜控制这些创作工具。手工做几张海报、几条短视频，它很顺手。

搜「即梦替代」的人，多数已经不缺一个能点的创作工具了。你要的是用代码批量出图出片：接进自己的后端、跑定时批量任务、做成产品里的一个功能。这时候订阅加积分的 C 端产品就不太好用了。本文只回答一个问题：从即梦迁到 API，模型怎么对应、提示词怎么改、成本怎么算。文中的出图和视频都是我们这次用 hiapi 测试账号实际调用跑出来的。

本文 hiapi 价格取自 2026-11-02 的实时定价页；即梦价格取自 Dreamina 国际版官方价格页（2026-10-27 版本）。两边价格都常变，以当下页面为准。

先把即梦的边界说清楚

即梦是做得不错的创作产品，先讲它的强项：

• 创作工具链完整：出图、出视频、局部编辑、对口型、数字人都在一个界面里，不写代码也能用。
• 字节自研模型：图片和视频底层是字节的 Seedream、Seedance 系列，中文理解和中文排版是这条线的长项。
• 订阅大档位单价低：Dreamina 官方价格卡片上，高档位会员折算下来 Seedance 2.5 每秒成本可以低到约 $0.08，重度用户包月很划算。

再看它对开发者的限制：

• C 端按会员加积分计费。以 Dreamina 国际版为例，Basic 会员续费 $15/月，含 1,575 积分；Seedance 2.5 在 720p 下每秒扣 37 积分，一个月的积分大约够 42 秒视频。积分各模型共用，用完要升档或等下个周期。
• 企业 API 另走一套。字节已经把即梦 AI 的文生图 3.0/3.1、图生图 3.0、视频 3.0/3.0 Pro、数字人等能力做成了面向企业的 API，接入、开通和计费都要按那套平台的流程单独走。对个人开发者和小团队来说，门槛和对接成本都不低，而且只能调字节自家模型。

所以选择其实很直接：只是自己做内容，继续用即梦；要把图片和视频生成写进代码、按量付费、还想同时用别家模型做对比，就需要一个通用的生成 API。

即梦能力到 hiapi 模型的对应

hiapi 用一个 API key、一套异步任务接口（POST /v1/tasks）调所有图片和视频模型。即梦背后的 Seedream、Seedance 在 hiapi 上可以直接调，另外还能用 Google、快手、Black Forest Labs 的旗舰模型做对照：

几点选型提示：

• Seedance 2.5 单镜头时长支持 4 到 30 秒整数，默认带同步音频，是最接近即梦视频体验的一档。
• Kling 3.0 是这几个里每秒最便宜的，单条 3 到 15 秒；声音是可选开关，720p 开声音为 $0.129/秒，最高可出 4K。
• Veo 3.1 单条只有 4、6、8 秒三档，适合做短而精的主视觉片段。

实测一：中文海报，同一段提示词跑两个模型

中文文字渲染是从即梦迁出来时最关心的点。我们写了一段小红书风格的新品海报提示词，原样发给 Nano Banana 2 和 Seedream 5.0 Pro，都用 aspect_ratio: "3:4"、resolution: "1K"，不改词、不重跑：

小红书风格的竖版新品海报：浅米色背景，中央是一只手工粗陶咖啡杯，杯口冒着热气，旁边散落几朵金黄色桂花。顶部大标题写着「秋日新品 · 桂花拿铁」，标题下方一行小字写着「每天 7:00-14:00 现磨供应」，右下角一个红色圆形印章写着「限定」。画面干净留白，柔和自然光，商业摄影质感。

Nano Banana 2（1K，$0.018，约 37 秒出图，输出 896×1200）：三处中文全部写对，但把提示词里的「」也当成文字画进了标题。

Seedream 5.0 Pro（1K，$0.05，约 38 秒出图，输出 864×1152）：画面质感更像棚拍，营业时间和印章都对，但大标题只画了「秋日新品」，后半句「· 桂花拿铁」被省掉了。

这一组给迁移提示词带来三条可以直接用的经验：

1. 两个模型画出来的中文都没有错字，这次实测里没出现缺笔画或乱码。问题出在「画不画」和「画多少」上，所以出图后的核字步骤依然要做。
2. 引号会被当成文字。 我们用「」把要上图的字括起来，Nano Banana 2 就把这对括号也画进了标题。如果不想要括号，可以把写法改成「顶部大标题文字为：秋日新品 · 桂花拿铁」这类描述，换了写法后要再实测确认。
3. 长标题可能被截短。 Seedream 5.0 Pro 只保留了标题前半句。要上图的核心字放在最前面、尽量短；必须完整出现的字，出图后逐张核对，不对就重跑。

如果你的重点是写实产品图，Seedream 5.0 Pro 的质感优势很明显，这是同一模型跑的一张纯产品图：

Seedream 5.0 Pro（1K）：蒸汽、油脂和木纹在产品摄影尺度上都站得住。

两个模型在海报和产品图上的更多对比，可以看 GPT Image 2.5 vs Seedream 5.0 Pro 和 FLUX.2 vs Nano Banana 2。

实测二：一条中文提示词的竖屏短视频

视频这边我们用即梦同源的 Seedance 2.5，直接写中文提示词，参数是 aspect_ratio: "9:16"、duration: 5、resolution: "720p"：

竖屏短视频，一个镜头到底：清晨老街的早餐铺，师傅双手把一条面坯拉长放进油锅，油条在热油里迅速膨胀、翻滚变成金黄色，镜头缓慢推近油锅，热气升腾，背景是刚亮的街道和来往行人，能听到油锅滋滋声和街边人声，写实纪录片风格。

VIDEO

实测记录：

• 规格：输出 720×1280、5.08 秒的 mp4，带音轨。按 $0.204/秒计，这条约 $1.02。从提交到完成约 5 分钟，比出图慢得多，批量跑视频要按这个量级排队列。
• 中文理解：老街、早餐铺、拉面坯、油锅、推镜这些元素都按提示词出现了，中文提示词可以直接用，不必先翻成英文。
• 动作数量要和时长匹配：提示词里写了「拉长、下锅、膨胀变金黄」三个动作，5 秒里清楚完成的是拉面坯和下锅，后面的膨胀变色没有完整展开。一个镜头想讲完整过程，就把 duration 拉长（Seedance 2.5 最长 30 秒），或者少写一个动作。

如果要对比 Kling、Veo 和 Seedance 的取舍，可以看 Kling 3.0 vs Veo 3.1。

提示词迁移：从界面选项到 API 字段

在即梦里，比例、时长、清晰度是界面上点出来的；到了 API 里，它们都变成 input 里的字段。迁移时最容易出问题的是每个模型的取值范围不一样：

迁移时的几条建议：

• 提示词里的比例描述和字段要一致。 「竖版海报」配 3:4，「竖屏短视频」配 9:16。字段才是实际生效的设置，提示词里的描述只帮模型安排构图。
• 中文提示词可以直接搬。 hiapi 文档里写明 Seedance 2.5 支持中文提示词，建议中文控制在 500 字以内；上面两组实测都是直接用中文提示词跑出来的。
• 同一段提示词多跑几个模型再定。 换模型只改 model 字符串，其余字段按上表调整，成本可控。

批量出图出片的工作流

即梦是一张一张点出来的，API 的优势在于批量。hiapi 的图片和视频都是异步任务：提交拿到 taskId，然后轮询或者等回调。

import json, subprocess, time

KEY = "你的 HIAPI_KEY"
HDR = ["-H", f"Authorization: Bearer {KEY}"]

def call(args):
    # 网络偶发抖动时重试，别让一次失败中断整批任务
    for _ in range(5):
        r = subprocess.run(["curl", "-s", "--max-time", "60", *args, *HDR],
                           capture_output=True, text=True)
        if r.returncode == 0:
            return json.loads(r.stdout)
        time.sleep(3)
    raise RuntimeError(r.stderr)

def submit(model, inp):
    body = json.dumps({"model": model, "input": inp}, ensure_ascii=False)
    d = call(["-X", "POST", "https://api.hiapi.ai/v1/tasks",
              "-H", "Content-Type: application/json", "-d", body])
    return d["data"]["taskId"]

# 一次提交一批：三种口味的竖版海报
flavors = ["桂花拿铁", "栗子燕麦拿铁", "红茶玛奇朵"]
tasks = [submit("nano-banana-2", {
    "prompt": f"小红书风格的竖版新品海报，顶部大标题文字为：秋日新品 · {f}，画面干净留白，商业摄影质感。",
    "aspect_ratio": "3:4", "resolution": "1K"}) for f in flavors]

# 统一轮询，终态是 success 或 fail
pending = set(tasks)
while pending:
    for tid in list(pending):
        t = call([f"https://api.hiapi.ai/v1/tasks/{tid}"])["data"]
        if t["status"] in ("success", "fail"):
            pending.discard(tid)
            print(tid, t["status"], t.get("output", [{}])[0].get("url"))
    time.sleep(5)

落地时注意三点：

1. 结果链接有有效期。 output[0].url 是临时链接，这次实测返回的 expireAt 约在 7 天后。拿到就下载转存到自己的存储，不要把它直接写进数据库当永久地址。
2. 轮询要能扛网络抖动。 这次实测里，有一次查询任务状态时遇到了偶发的网络错误（curl 退出码 35），任务本身没问题，换个重试就继续了。批量跑时把单次查询包上重试，别让一次报错把整批中断。
3. 不想轮询就用回调。 提交任务时带 callback.url，任务进入终态时 hiapi 会把任务对象推到你的 HTTPS 地址。字段说明见创建任务文档。

成本怎么算

两边计费方式不一样，适合的人也不一样：

• 即梦：按月订阅，积分各模型共用。以 Dreamina Basic 为例，$15/月约能换 42 秒 Seedance 2.5（720p）视频；档位越高，折算的每秒价格越低，官方卡片上最高档约 $0.08/秒。每月都用满的重度创作者，包月更划算。
• hiapi：按实际调用计费，没有月费。图片按张：Nano Banana 2 1K $0.018，Seedream 5.0 Pro 1K $0.05；视频按秒：Kling 3.0 720p 无声 $0.10/秒，Seedance 2.5 720p $0.204/秒。同样 42 秒 Seedance 2.5 720p 是 42 × $0.204 ≈ $8.57，用多少付多少，用量波动大、需要程序化调用时更合适。

拿本文实测算一笔：两张中文海报 $0.018 + $0.05，加一条 5 秒竖屏视频约 $1.02，合计约 $1.09。你可以按自己每月的出图张数和视频秒数，套定价页上对应档位估算。

如果你在即梦里做的是…

• 带中文标题的社媒图、海报 → 先试 Nano Banana 2（最便宜，这次中文全对），对质感要求高再跑 Seedream 5.0 Pro 对比。
• 写实产品图 → Seedream 5.0 Pro。
• 重设计感的图 → FLUX.2。
• 即梦那种长镜头视频 → Seedance 2.5，同源模型，最长 30 秒单镜头。
• 大量视频变体、控成本 → Kling 3.0，720p 无声 $0.10/秒起。
• 短而精的主视觉片段 → Veo 3.1。

常见问题

即梦有没有 API？

即梦的网页和 App 是面向创作者的产品，没有给个人开发者的直接 API 入口。字节把即梦 AI 的部分图片、视频和数字人能力做成了面向企业的 API，需要按企业流程单独开通和对接，也只能调字节自家模型。如果你想按量付费、同时调多家模型，可以用 hiapi 这类通用生成 API。

hiapi 上有即梦用的同款模型吗？

有。即梦底层是字节的 Seedream（图片）和 Seedance（视频）系列，hiapi 上可以直接调用 Seedream 5.0 Pro 和 Seedance 2.5，同时还能调 Google、快手、Black Forest Labs 的模型做对照。

中文提示词需要翻译成英文吗？

不需要。本文的海报和视频都是直接用中文提示词跑的，中文元素都理解到位。要注意的是用「」括起来的文字可能连括号一起画出来，长标题可能被截短，出图后要核字。

一个 key 能同时出图和出视频吗？

可以。图片和视频都走 POST /v1/tasks，同一个 key，换模型只改 model 和对应的 input 字段。

从即梦迁过来，成本会更高吗？

看用量。每月固定用满积分的重度用户，即梦高档位会员的单秒成本可能更低；用量不稳定、需要程序化批量调用、或者要在多个模型之间比较的场景，按量计费的 API 更灵活，也不会有用不完的积分。按你的真实用量在定价页算一遍最准。

开始迁移

最快的做法是拿你在即梦里常用的一段中文提示词，同时发给两三个模型看结果。注册 hiapi 拿到 API key 后，在模型列表里打开 Seedance 2.5 或 Nano Banana 2 开始试，用同一个 /v1/tasks 请求跑一遍你的真实需求。