2026 年做 AI 短剧，最大的痛点已经从 “能不能做” 变成了 “贵不贵”。 经过一段时间的落地调试，我整理了一套基于中间件（聚合层）的多模型智能调度方案，核心逻辑是按 “场景分层” 而非 “模型品牌” 来分配算力：

长篇大纲/人设：锁定 Claude Opus 4.8。利用长上下文保逻辑连贯，避免后期返工，长线看反而省钱。

短视频对白/钩子：锁定 GPT-4o。擅长强冲突台词，减少润色次数，提升完播率。

批量测试/分镜：切到 Gemini 3.5 Flash+ DeepSeek V4。用极低单价跑废稿和备选剧情，几乎没有试错成本。

落地效果：

接入智能路由后，实测一个月数据：

算力开销下降 20%-40%（视长篇内容占比而定）。 无需专人维护多平台 Key 和对账，省下的人力相当于半个编剧薪资。 开启 “错峰调度” 后，基本解决了批量生成时的 API 拥堵问题。

踩坑复盘：

不要过度追求低价：曾试图用最便宜的模型写对白，结果质量太差，反而增加了人工修稿成本。 Prompt 兼容性：不同模型对 System Prompt 支持不同，路由层需做好格式转换。

对于独立开发者或小团队，现在的竞争核心在于谁能以更低成本跑通工业化管线。这套方案目前在几个工作室验证可行，欢迎交流。 体验网址：https://www.routescope.ai/register?aff=HmXZMA