Seedance 2.5 Kini Tersedia — Hadir Pertama di Atlas Cloud

MiniMax H3 2K vs 768P: Saya Menjalankan Prompt yang Sama Dua Kali dan Mendapatkan Dua Film yang Berbeda

Diukur 2026-08-05: MiniMax H3 2K vs 768P menghasilkan 1344x768 vs 2560x1440 pada $0.40 vs $0.56\. Mengapa draf murah bukan pratinjau dari final Anda, dan perbaikannya.

Dua cetakan foto botol cold brew di atas meja kayu

Dua cetakan dari botol cold brew yang sama tergeletak di meja kafe, satu lembut dan satu tajam, dengan struk di antaranya

Dua cetakan dari bidikan yang sama, satu lembut dan satu tajam. Di MiniMax H3, celah itu bukanlah penggeser kualitas. Dihasilkan dengan openai/gpt-image-2/text-to-image.

Saya mengirimkan prompt yang sama dua kali. Satu-satunya yang saya ubah adalah satu menu dropdown: 768P, lalu 2K.

Proses pertama berbiaya $0,40 dan selesai dalam 130 detik. Proses kedua berbiaya $0,56 dan memakan waktu 181 detik. Lalu saya letakkan dua bingkai itu berdampingan dan ada sesuatu yang terasa salah. Botolnya masih ada. Labelnya masih ada, cetakan kecil dan semuanya. Tapi meja telah berubah dari kayu hangat menjadi batu pucat, sebuah rak muncul di latar belakang belakang barista, kondensasi di kaca tiba-tiba ada di mana-mana, dan cahaya berubah warna.

Saya tidak menghemat uang untuk draf. Saya telah memotret dua film yang berbeda.

Ini bukan bug. Inilah arti sebenarnya dari "2K" di H3, dan begitu Anda memahaminya, saran standar yang diberikan semua orang, "draf murah lalu selesaikan mahal", perlahan runtuh. Di bawah ini adalah semua angka dari pengujian itu, plus satu perubahan yang membuat pembuatan draf murah berhasil.

Poin-poin penting (semua angka diukur di Atlas Cloud, 2026-08-05)

  • 768P menghasilkan 1344x768, 2K menghasilkan 2560x1440 pada permintaan 16:9. Itu 3,6x piksel dan 3,6x bitrate video.
  • Penagihan $0,40 vs $0,56 untuk klip 4 detik, jadi $0,10/dtk vs $0,14/dtk. 768P lebih murah 29% per detik, bukan setengah harga.
  • 768P kembali 28% lebih cepat pada pasangan teks-ke-video (130 dtk vs 181 dtk) dan 17% lebih cepat pada pasangan gambar-ke-video (194 dtk vs 234 dtk).
  • Teks-ke-video pada 768P dan 2K dengan prompt yang sama menghasilkan dua pengambilan berbeda, bukan dua kualitas dari satu pengambilan. Draf 768P mentah tidak pratinjau final 2K Anda.
  • Kunci bingkai pertama dengan gambar-ke-video dan penyimpangan berhenti. Set yang sama, pembingkaian yang sama, posisi label yang sama, dan 2K menghabiskan piksel ekstra tepat di mana MiniMax mengatakannya: cetakan kecil.
  • 768P tidak dibatasi. Kedua tingkatan tersedia di enum resolusi dan dapat dipilih di dropdown per 2026-08-05, apa pun ringkasan lama yang masih beredar.

MiniMax H3 2K vs 768P: Apakah 768P Masih dalam Beta Tertutup?

Tidak, dan ini penting untuk diakhiri sejak awal karena masih diulang di sebagian besar ringkasan harga yang ditulis beberapa hari setelah peluncuran.

Saya menarik skema input langsung untuk ketiga endpoint H3 hari ini. Bidang resolution membaca enum: ["768P", "2K"] dengan default: "2K" pada teks-ke-video, gambar-ke-video, dan referensi-ke-video, dan duration berjalan setiap detik penuh dari 4 hingga 15 pada ketiganya. Tidak ada bendera, tidak ada gerbang, tidak ada formulir penjualan. Saya kemudian mengirimkan pekerjaan 768P pada dua endpoint berbeda dan keduanya selesai dan ditagih dengan tarif lebih rendah. Jika sebuah halaman memberi tahu Anda untuk menghubungi penjualan untuk 768P, halaman itu menggambarkan minggu pertama peluncuran, bukan minggu ini.

MiniMax H3 2K vs 768P, Prompt Sama, Berdampingan

Kiri adalah 768P. Kanan adalah 2K. Prompt identik, duration=4 identik, ratio=16:9 identik, dikirimkan berturut-turut ke minimax/h3/text-to-video.

Perbandingan resolusi gambar berdampingan menunjukkan botol cold brew

Layar terpisah MiniMax H3 2K vs 768P dari prompt teks-ke-video yang sama, dengan resolusi, harga, dan waktu dinding yang terbakar

Prompt sama, dua proses. Kiri: 768P, 1344x768, $0,40, 130 dtk. Kanan: 2K, 2560x1440, $0,56, 181 dtk. Ditampilkan sebagai GIF senyap; kedua file yang dikirimkan membawa audio stereo 32 kHz. Diukur di Atlas Cloud, 2026-08-05.

Lihat apa yang sebenarnya berbeda. Ini bukan ketajaman. Ini filmnya. Bahan meja berbeda, dekorasi latar belakang berbeda, jumlah kondensasi berbeda, ketinggian kamera berbeda, suhu warna berbeda, dan label duduk di titik berbeda pada botol. Tidak ada apa pun di prompt yang meminta semua itu berubah.

Sekarang bagian yang semua orang anggap sebaliknya. Berikut adalah area label dari kedua pengambilan, dipotong dari file asli dan diperbesar ke lebar yang sama, sehingga potongan 768P diperbesar lebih dari potongan 2K.

Perbandingan resolusi 768p dan 2K pada label cold brew

Perbandingan potongan label antara pengambilan MiniMax H3 768P dan 2K, keduanya menunjukkan baris bahan kecil yang dapat dibaca

Baris kecil "single origin ethiopia guji / 250ml / roasted 04.08.2026" bertahan di 768P. Lebih lembut dan jarak huruf goyah, tetapi tidak ada yang tidak terbaca. Biaya sebenarnya dari 768P di sini bukanlah teks yang lembek, tetapi komposisi yang berbeda.

Jadi pembingkaian jujur ​​dari MiniMax H3 2K vs 768P bukanlah "tajam versus buram". Ini adalah "pengambilan ini versus pengambilan berbeda, ditambah passing detail di atasnya".

Lembar Spesifikasi MiniMax H3 2K vs 768P, Terukur

Semua yang ada di tabel ini berasal dari ffmpeg -i pada file yang dikirimkan dan dari bidang price pada prediksi yang selesai, bukan dari halaman dokumen.

Diukur pada file yang dikirimkan768P2KRasio
Resolusi yang dikirimkan (permintaan 16:9)1344x7682560x14403,6x piksel
Bitrate video998 kb/s3,624 kb/s3,6x
Ukuran file, klip 4,46 dtk620 KB2,00 MB3,3x
Bingkai per detik24 fps24 fpssama
Trek audioAAC stereo, 32.000 Hz, 131 kb/sAAC stereo, 32.000 Hz, 127 kb/ssama
Durasi kontainer untuk duration=44,46 dtk4,46 dtksama
Kirim hingga selesai, waktu dinding130 dtk181 dtk1,39x
Benar-benar ditagih$0,40$0,561,4x
Tarif efektif$0,10/dtk$0,14/dtk29% lebih murah

Dua catatan kaki yang membuat saya mengeluarkan uang untuk mempelajarinya. Pertama, kedua tingkatan memberikan 4,46 detik untuk permintaan duration=4 dan keduanya menagih 4 detik, jadi Anda mendapatkan kelebihan 0,46 dtk gratis tetapi Anda tidak dapat merencanakan potongan di sekitarnya. Kedua, audio identik di semua tingkatan. Jika klip Anda dibawakan oleh dialog atau sinkronisasi musik, 2K tidak memberi Anda apa pun pada hal yang penting.

Mengapa MiniMax H3 2K vs 768P Membuat Semua Orang Tersandung

Karena 2K di H3 bukanlah langkah upscale. Itu adalah generasi kedua.

MiniMax menjelaskan mekanismenya secara langsung: "Untuk output 2K H3, alih-alih menggunakan modul super-resolusi khusus konvensional, kami membuat model dasar H3 menghasilkan ulang output resolusi rendahnya sendiri dalam konteks." Mereka juga menjelaskan mengapa mereka membangunnya seperti itu: pendekatan dalam konteks "memungkinkannya menggambar konteks multimodal asli lagi untuk menghasilkan output resolusi tinggi, memulihkan detail yang hanya bisa 'ditebak' oleh super-resolusi tradisional dan seringkali tidak dapat dipulihkan, seperti teks kecil dan detail halus" (MiniMax, Juli 2026).

Baca itu lagi dengan topeng produksi. Passing 2K kembali ke konteks asli Anda dan menghasilkan lagi. Ketika konteks Anda tidak lebih dari prompt teks, "hasilkan lagi" berarti "lempar dadu lagi". Itulah tepatnya yang ditunjukkan oleh dua pengambilan saya. Model tidak pernah diperintahkan untuk mereproduksi versi 768P, karena tidak pernah melihat versi 768P.

Tiga cara ini menggigit dalam praktiknya:

  1. Anda menggulung draf murah di 768P pada teks-ke-video, memilih pemenang, lalu menjalankannya lagi di 2K. Anda mendapatkan orang asing kembali. Prompt dihormati, filmnya baru. Itulah pengujian di bagian atas halaman ini.
  2. Anda menganggarkan seolah-olah 29% lebih murah per detik berarti 29% lebih murah. Tidak, karena final adalah bagian mahal dari setiap batch nyata, dan satu pengguliran ulang 2K yang terbuang menghapus penghematan pada beberapa draf.
  3. Anda berasumsi jalur upgrade murah ada di suatu tempat. Saya memeriksa katalog lengkap di Atlas Cloud hari ini: 452 model, tiga endpoint H3, dan tidak ada endpoint regenerasi H3 di antaranya. Di mana hanya tiga endpoint generasi yang diekspos, "upgrade klip ini ke 2K" berarti menggulirkannya ulang atau menjalankan upscaler terpisah di atasnya. Keduanya menghabiskan uang, dan mereka tidak membeli hal yang sama.

Perlu dikatakan mengapa layak untuk merekayasa di sekitar model ini daripada beralih. Penawaran utama saat peluncuran adalah video "hingga resolusi 2K, dalam klip hingga 15 detik, dengan audio stereo asli" (DataNorth AI, Agustus 2026), dan skor mendukungnya: H3 saat ini berada di puncak papan peringkat Elo pengeditan video Artificial Analysis di 1.130, di depan Gemini Omni Flash di 1.122 dan 93 poin di depan Dreamina Seedance 2.0 720p di 1.037 (Artificial Analysis, Agustus 2026). Kualitasnya sepadan dengan alur kerja. Alur kerja hanya harus menghormati bagaimana 2K diproduksi.

Empat Model di Balik Pengujian MiniMax H3 2K vs 768P Ini, dalam Satu Tab

Seluruh pengujian adalah empat model, satu kunci API, satu tagihan. Saya menjalankannya di Atlas Cloud karena beralih antara model gambar, dua endpoint H3, dan upscaler berarti tiga akun dan tiga faktur untuk direkonsiliasi di akhir bulan.

Pekerjaan dalam pengujian iniModelHarga per Agustus 2026Yang sebenarnya saya bayar
Kunci bingkai pertamaopenai/gpt-image-2/text-to-imagetercantum dari $0,009/gambar (tingkatan token di atasnya)$0,1745 untuk satu 2048x1152 dengan kualitas tinggi
Draf dan final, bingkai terkunciminimax/h3/image-to-video$0,14/dtk di 2K, $0,10/dtk di 768P$0,40 dan $0,56 untuk masing-masing 4 dtk
Pasangan kontrol mentahminimax/h3/text-to-videodua tingkatan yang sama$0,40 dan $0,56 untuk masing-masing 4 dtk
Pertahankan pengambilan, naikkan pikselatlascloud/video-upscaler$0,018/dtk ke 1080p, $0,024/dtk ke 2K, minimum 5 dtk$0,12 untuk klip 4,46 dtk

Dua catatan sebelum Anda menyalin angka. Semua endpoint H3 menerbitkan satu tarif utama $0,14/dtk, yang merupakan tingkatan 2K; tarif 768P muncul di tagihan, bukan di daftar, jadi ukur sendiri sekali. Dan tidak satu pun dari keempat model ini yang didiskon saat ini. Jika Anda ingin memangkas langkah penguncian bingkai, openai/gpt-image-2-developer/text-to-image berjalan dengan diskon 50% ($0,004 dari $0,009) per Agustus 2026, dan ini adalah keluarga yang sama melakukan pekerjaan yang sama.

Cara Menjalankan Pengujian MiniMax H3 2K vs 768P Sendiri

Lima langkah, kredit $2,21, dan sekitar 15 menit total waktu dinding. Setiap prompt di bawah ini adalah string persis yang saya kirim.

Tiga catatan parameter terlebih dahulu, karena masing-masing dapat secara diam-diam menghabiskan biaya satu proses:

  • Pada teks-ke-video, bidangnya adalah ratio, bukan aspect_ratio, defaultnya adalah 1:1, dan enumnya tidak memiliki opsi adaptive. Berikan 16:9 sendiri atau Anda mendapatkan klip persegi. Pada gambar-ke-video, enumnya hanya adaptive, karena bingkai pertama Anda yang menentukan bentuk.
  • Selalu kirim duration secara eksplisit daripada mempercayai default yang didokumentasikan yaitu 8. Apa yang ditagihkan mengikuti apa yang dikirimkan, bukan apa yang Anda asumsikan.
  • Setiap pekerjaan H3 bertahan lebih lama dari batas waktu inline normal, jadi kirim secara asinkron dan polling. Bidang price juga terisi terlambat: ketika status berubah menjadi completed, seringkali masih kosong, dan Anda harus mempolling id prediksi sekali lagi untuk mendapatkan angka sebenarnya. Tanpa polling kedua itu, Anda tidak dapat membuat tabel biaya yang jujur.

Langkah 1: Kunci Bingkai Dengan GPT Image 2

Ini adalah langkah yang mengubah draf menjadi pratinjau alih-alih tiket lotre. Hasilkan komposisi akhir sebagai gambar diam, dan itu menjadi bagian tak tergoyahkan dari kedua proses video.

text
1Macro product photograph of a matte black cold-brew coffee bottle standing on a wet slate slab, morning window light raking across it from the right. A cream paper label wraps the bottle, sharply legible: bold uppercase title "NORTHBOUND COLD BREW" on one line, and directly beneath it in small type "single origin ethiopia guji / 250ml / roasted 04.08.2026". Condensation beads on the glass, an espresso machine and a barista in a denim shirt softly out of focus in the background. Cinematic, shallow depth of field, warm neutral grade, photoreal, 16:9.
2

Pengaturan: kualitas high, ukuran 2048x1152. Jangan berhemat di sini. Setiap detail yang ingin Anda lindungi dengan passing 2K harus ada dalam bingkai ini terlebih dahulu.

Sebotol kopi Northbound Cold Brew di atas meja kafe

Bingkai pertama yang terkunci dihasilkan dengan GPT Image 2 pada 2048x1152, menunjukkan botol cold brew dan cetakan kecilnya yang terbaca

Dihasilkan dengan openai/gpt-image-2/text-to-image, kualitas tinggi, 2048x1152. Ditagih $0,1745, kembali dalam 146 dtk.

Tangkapan layar antarmuka generator gambar AI dengan langkah bernomor

Lingkungan bermain GPT Image 2 di Atlas Cloud dengan prompt bingkai diisi dan botol yang dihasilkan di panel output

GPT Image 2 di Atlas Cloud: kualitas disetel ke tinggi, 16:9, bingkai terkunci dirender di sebelah kanan.

Langkah 2: Buat Draf di 768P

Endpoint yang sama yang akan Anda gunakan untuk final. Hanya resolusinya yang berbeda antara langkah ini dan langkah 4.

text
1Slow macro dolly-in on the bottle. Condensation beads slide down the glass. The label stays perfectly still and legible. In the soft background the barista wipes the counter once. Natural cafe room tone, a faint espresso machine hiss. No camera shake.
2

Pengaturan pada minimax/h3/image-to-video: bingkai pertama = output langkah 1 Anda, resolution=768P, duration=4, ratio=adaptive.

Sebotol kopi Northbound Cold Brew di atas meja kafe

Klip draf MiniMax H3 768P, dolly-in makro lambat pada botol cold brew

Draf 768P: 1344x768, ditagih $0,40, kembali dalam 194 dtk. Ditampilkan sebagai GIF senyap; file itu sendiri membawa stereo 32 kHz. Perhatikan empat goresan tetesan tebal yang membekas di label.

Antarmuka generator video AI dengan prompt dan video cold brew yang dihasilkan

Lingkungan bermain gambar-ke-video MiniMax H3 di Atlas Cloud dengan bingkai terkunci diunggah, prompt diketik, dan klip selesai di panel output

Formulir gambar-ke-video dengan bingkai terkunci dimuat. Resolusi dan Durasi adalah dua bidang yang memisahkan langkah ini dari langkah 4, dan kedua tingkatan berada dalam daftar yang sama tanpa ada yang membatasi salah satunya. Tangkapan ini dibiarkan pada default 2K dan 8 detik, itulah sebabnya tombol Run mengutip $1,12; alihkan Resolusi ke 768P dan Durasi ke 4 dan kutipan itu turun menjadi $0,40.

Langkah 3: Nilai Draf MiniMax H3 2K vs 768P pada Hal yang Benar

Draf adalah latihan, bukan bukti. Dari kedua pasangan saya, inilah yang secara andal diberitahukan kepada Anda dan apa yang tidak.

Percayai untuk: susunan kata prompt, apakah gerakan terbaca sama sekali, jumlah pergerakan kamera, tempo selama empat detik, dan latar audio. Semua itu ditransfer dengan bersih.

Jangan percayai untuk: tekstur permukaan halus, jenis huruf terkecil pada produk Anda, atau artefak apa pun yang ditemukannya. Dalam draf 768P saya, labelnya mengambil empat tetesan coklat tebal yang tidak dihasilkan oleh proses 2K, dan garis bahan kecil runtuh menjadi bubur. Jika saya menolak draf itu karena terlihat kotor, saya akan menolak prompt yang berhasil.

Itulah pembagian kerja yang sebenarnya. 768P menjawab "apakah ini bidikan yang tepat", 2K menjawab "apakah ini dapat dikirimkan".

Langkah 4: Balik Satu Bidang dan Selesaikan di 2K

Endpoint yang sama, bingkai pertama yang sama, string prompt yang sama. Ubah resolution menjadi 2K dan tidak ada yang lain.

Sebotol kopi Northbound Cold Brew di atas meja kafe

Klip final MiniMax H3 2K dari bingkai pertama yang terkunci yang sama, dengan label bersih dan cetakan kecil yang terbaca

Final 2K: 2560x1440, ditagih $0,56, kembali dalam 234 dtk. Lempengan yang sama, mesin espresso yang sama, tanaman yang sama, barista yang sama, posisi label yang sama dengan draf.

Inilah jawaban atas pertanyaan yang seluruh artikel ini dibangun untuk diuji, dan hasilnya positif. Dengan bingkai pertama terkunci, penyimpangan berhenti. Set, pembingkaian, tinggi kamera, dan posisi tipografi semuanya bertahan antara draf 768P dan final 2K. Perbedaannya terbatas pada detail: passing 2K membersihkan tetesan yang luntur menjadi satu aliran tipis, menyelesaikan butiran kertas, dan mengubah garis bahan kecil dari kebisingan kembali menjadi kata-kata. Itu persis perilaku yang diklaim MiniMax untuk regenerasi dalam konteks, dan ini adalah pertama kalinya dalam pengujian ini bahwa 2K terlihat seperti tingkatan kualitas daripada pengguliran ulang.

Sebagai perbandingan, kelompok kontrol. Ini adalah proses teks-ke-video mentah pada 2K, yang menghasilkan orang asing di bagian atas halaman ini. Konten prompt yang sama, tanpa bingkai pertama, jadi tidak ada yang menjepit komposisi.

11 kata

Lingkungan bermain teks-ke-video MiniMax H3 pada 2K dengan klip kontrol selesai di panel output

Teks-ke-video MiniMax H3 di Atlas Cloud: tanpa bingkai pertama, Resolusi 2K, Rasio Aspek 16:9, dan klip selesai di panel output. Tidak ada yang salah dengan generasi ini. Hanya saja ini bukan film yang sama dengan yang dihasilkan oleh proses 768P.

Langkah 5: Atau Lewati Pengguliran Ulang MiniMax H3 2K vs 768P dan Upscale Sebagai Gantinya

Terkadang pengambilan 768P sudah yang tepat. Performanya mendarat, waktunya tepat, dan Anda tidak ingin regenerasi yang mungkin mendarat berbeda. Maka jangan gulir ulang. Dorong file yang tepat melalui upscaler.

Pengaturan pada atlascloud/video-upscaler: video = URL output 768P Anda, target_resolution=2k. Batas input pada 2K adalah 23 detik dan 690 bingkai, dan fps input harus 30 atau lebih rendah, jadi klip 24 fps H3 lolos dengan nyaman.

Botol kopi Northbound Cold Brew di atas meja kafe

Pengambilan 768P didorong melalui upscaler video Atlas Cloud ke 2K, rekaman yang sama pada resolusi lebih tinggi

Pengambilan yang di-upscale: 2540x1452, ditagih $0,12, kembali dalam 40 dtk. Empat tetesan yang sama, semuanya sama. Ini adalah film yang sama, bukan yang baru.

Antarmuka generator video AI menunjukkan input dan output video yang selesai

Lingkungan bermain upscaler video Atlas Cloud dengan klip 768P dimuat dan hasil 2K di panel output

Upscaler video di Atlas Cloud dengan klip H3 768P dimuat dan hasil upscaled diputar di sebelah kanan. Tangkapan ini berjalan pada default 1080p, yang oleh tombol Run dihargai $0,09 untuk apa pun di bawah minimum 5 detik. Alihkan Target Resolution ke 2k dan Anda berada di tingkatan $0,024/dtk, yaitu $0,12 yang ditagihkan untuk proses saya sendiri.

Dan inilah putusan yang tidak boleh dilewatkan siapa pun, ketiga potongan label dari bingkai terkunci yang sama pada perbesaran yang sama.

Perbandingan tiga panel label botol cold brew pada resolusi berbeda

Perbandingan potongan label tiga arah: 768P asli, klip itu di-upscale ke 2K, dan 2K asli, menunjukkan hanya 2K asli yang memulihkan cetakan kecil

768P asli, klip yang sama di-upscale, dan 2K asli. Upscaler mempertajam butiran kertas dan judul besar dengan indah, dan mempertahankan pengambilan yang tepat. Apa yang tidak dapat dilakukannya adalah mengembalikan garis kecil, karena informasi itu tidak pernah ada di file 768P. Passing regenerasi dapat, karena kembali ke konteks, bukan ke piksel.

Jadi kedua rute bukanlah pesaing. Mereka menjawab pertanyaan yang berbeda. Upscaling mempertahankan performa. Regenerasi memulihkan detail. Pilih berdasarkan mana yang tidak mampu hilang oleh klip Anda.

Variasi yang Layak Diuji pada MiniMax H3 2K vs 768P

  • Vertikal. Pengujian 16:9 saya kembali 1344x768, jadi sisi pendek adalah apa yang ditentukan oleh tingkatan. Permintaan 9:16 harus mendarat di 768x1344 pada logika yang sama, tetapi ukur sekali sebelum Anda membangun batch vertikal berdasarkan asumsi. Pada gambar-ke-video, Anda mengatur bentuk melalui bingkai pertama daripada melawan enum adaptive.
  • Kepala berbicara. Ini adalah tempat saya akan melewatkan pembuatan draf sama sekali dan langsung ke 2K. Wajah, gigi, dan garis mata persis adalah kelas detail kecil yang ada untuk passing regenerasi, dan draf 768P akan memberi informasi yang salah kepada Anda tentang ketiganya.
  • Klip panjang. Pada 15 detik, kesenjangan melebar menjadi $1,50 versus $2,10, dan waktu dinding bertambah seiring dengannya. Rencanakan antreannya, bukan hanya anggarannya.
  • Teks produk dan pekerjaan multibahasa. Jenis huruf stabil dalam bingkai H3 dan audio multibahasa aslinya adalah alasan orang memilihnya untuk kemasan komersial sejak awal. Keduanya bertahan di 768P, yang menjadikan 768P sebagai tingkatan pengiriman yang benar-benar dapat digunakan untuk potongan sosial, bukan hanya ruang latihan.

Berapa Biaya Sebenarnya MiniMax H3 2K vs 768P Per Klip yang Dapat Digunakan?

Pertama, tiga rute ke kiriman 2K, per klip 8 detik, pada tarif yang sebenarnya saya dikenakan.

Rute ke klip 2KTarif yang digunakanBiaya untuk satu klip 8 dtkMempertahankan pengambilan yang samaMemulihkan teks kecil
Langsung ke 2K$0,14/dtk$1,12t/aYa
Draf 768P, lalu gulir ulang 2K pada bingkai terkunci$0,10/dtk lalu $0,14/dtk$0,80 + $1,12 = $1,92Ya, jika bingkai pertama terkunciYa
Final 768P, lalu upscale ke 2K$0,10/dtk lalu $0,024/dtk$0,80 + $0,192 = $0,99Ya, persisTidak

Sekarang angka yang menentukan bulan Anda. Ambil campuran realistis: sepuluh guliran draf 4 detik untuk menemukan bidikan, lalu dua klip final 8 detik.

Batch 10 draf + 2 finalDrafFinalKunci bingkaiTotal
Semuanya di 2K10 x 4 dtk x $0,14 = $5,602 x 8 dtk x $0,14 = $2,24tidak ada$7,84
Draf 768P, final 2K, bingkai terkunci10 x 4 dtk x $0,10 = $4,00$2,24$0,17$6,41 (18% lebih sedikit)
Draf 768P, final 768P, di-upscale$4,002 x ($0,80 + $0,192) = $1,98$0,17$6,15 (22% lebih sedikit)

Baca baris tengah dengan jujur. Penghematan per detik adalah 29%, tetapi penghematan per batch adalah 18%, karena final Anda tetaplah final. Penghematan hanya tumbuh mendekati 29% saat pembuatan draf mendominasi: pada dua puluh guliran draf 8 detik, bukan sepuluh pendek, rute dua mendarat sekitar 25% di bawah semua-2K. Dan setiap sennya bergantung pada bingkai yang terkunci, karena tanpa itu sepuluh guliran murah itu adalah sepuluh film yang tidak akan Anda kirim.

Dividen kedua adalah waktu, dan itu mungkin lebih penting. Pada pasangan teks-ke-video, 768P kembali 28% lebih cepat, dan di kedua pasangan tidak pernah memakan waktu lebih lama. Pada klip 4 detik dengan waktu dinding tersebut, itu kira-kira 27 guliran draf dalam satu jam, bukan 20. Ketika Anda masih berburu prompt yang tepat, tujuh ayunan ekstra lebih penting daripada $1,60 yang Anda hemat.

Satu catatan hukum jika Anda berencana untuk menghindari semua ini dengan hosting sendiri. Bobot terbuka di Hugging Face adalah H3-Base, yang menghasilkan pada sisi pendek 768. Passing 2K tinggal di sisi API, jadi bobot terbuka memberi Anda tingkatan draf dan bukan tingkatan akhir. Lisensi komunitas juga membawa wilayah yang dikecualikan meliputi UE, Inggris, Korea, dan AS, dengan saluran otorisasi terpisah terbuka, jadi baca lisensi sebelum Anda membangun jalur pipa komersial pada checkout lokal. Untuk melihat lebih luas apa yang dilakukan dan tidak termasuk dalam bobot yang dirilis, lihat ulasan MiniMax H3 kami, dan katalog model lengkap jika Anda ingin memberi harga H3 terhadap sisa bidang video saat ini.

Pertanyaan yang Sering Diajukan

Dalam MiniMax H3 2K vs 768P, apakah 768P benar-benar lebih murah per klip?

Ya. Saya ditagih $0,40 untuk klip 768P 4 detik dan $0,56 untuk permintaan identik pada 2K, jadi $0,10/dtk berbanding $0,14/dtk, penghematan 29% per detik. Tangkapannya adalah bahwa penghematan hanya berarti jika proses murah mengajarkan sesuatu kepada Anda tentang yang mahal, yang membutuhkan penguncian bingkai pertama. Draf teks-ke-video mentah pada 768P adalah film terpisah, dan uang yang dihabiskan untuk itu bukanlah uang yang dihemat.

Dalam MiniMax H3 2K vs 768P, apakah 2K hanya upscale dari output 768P?

Tidak. MiniMax membuat model dasar menghasilkan ulang output resolusi rendahnya sendiri dalam konteks, alih-alih menjalankan modul super-resolusi khusus, itulah sebabnya 2K dapat memulihkan teks kecil dan detail permukaan halus yang hanya dapat diperkirakan oleh upscaler. Perbandingan potongan label tiga arah saya menunjukkan persisnya: klip 768P yang di-upscale mempertajam butiran kertas tetapi meninggalkan garis bahan kecil sebagai kebisingan yang tidak terbaca, sementara proses 2K asli mengubahnya kembali menjadi kata-kata.

Akankah draf MiniMax H3 768P saya terlihat seperti final 2K saya?

Hanya jika Anda mengunci bingkai pertama. Pada teks-ke-video mentah, kedua tingkatan memberi saya dekorasi set yang berbeda, tinggi kamera yang berbeda, kondensasi yang berbeda, dan posisi label yang berbeda dari prompt yang sama. Pada gambar-ke-video dengan bingkai pertama tetap, komposisi, pembingkaian, dan tipografi semuanya bertahan di antara tingkatan dan satu-satunya perubahan adalah pada detail dan tekstur.

Apakah saya masih perlu menghubungi penjualan untuk MiniMax H3 768P?

Tidak, per 2026-08-05. Skema langsung pada ketiga endpoint H3 mencantumkan resolution sebagai enum: ["768P", "2K"], lingkungan bermain menunjukkan keduanya dalam satu dropdown, dan pekerjaan 768P saya selesai dan ditagih dengan tarif lebih rendah pada dua endpoint berbeda. Garis beta tertutup berasal dari liputan yang ditulis pada hari-hari pertama setelah peluncuran.

Dalam MiniMax H3 2K vs 768P, seberapa lebih lambat 2K?

Pada pasangan 4 detik saya, 1,2x hingga 1,4x lebih lambat: 181 dtk versus 130 dtk pada teks-ke-video dan 234 dtk versus 194 dtk pada gambar-ke-video, diukur dari kirim hingga selesai. Secara arsitektural, 2K adalah passing generasi kedua pada konteks yang sama, jadi perkirakan kesenjangan absolut melebar pada klip yang lebih panjang, bukan tetap datar.

Bisakah saya meningkatkan klip 768P ke 2K tanpa menggulirkannya ulang?

Anda dapat menaikkan resolusi tanpa menyentuh pengambilan dengan menjalankannya melalui upscaler video, yang membebani saya $0,12 untuk klip 4,46 detik pada tingkatan 2K ($0,024/dtk dengan minimum 5 detik) dan kembali dalam 40 detik. Itu mempertahankan performa bingkai demi bingkai. Apa yang tidak akan dilakukannya adalah memulihkan detail yang tidak pernah ditangkap, jadi jika tujuan pergi ke 2K adalah jenis huruf kecil yang terbaca, Anda memerlukan passing regenerasi, bukan upscaler.

Model Terbaru

Satu API untuk semua AI multimedia.

Jelajahi semua model