2026 年，AI 影片生成領域發生了巨大變革。Seedance 2.0、Kling v3.0、Wan-2.7、Vidu 和 Hailuo 等模型現在僅需一個提示詞（prompt）即可生成電影級品質的影片，但這些模型幾乎全數屬於閉源、雲端託管且僅提供 API 的模型。
對於 ComfyUI 使用者來說，這造成了實際的基礎設施落差。ComfyUI 的設計初衷是透過基於節點（node-based）的圖表來運行本地模型權重。雲端影片模型並不提供權重下載，而是透過 API 公開服務。要單獨彌補這一落差，意味著必須管理五組不同的 API 金鑰、五組自訂節點集以及五個不同的帳單儀表板。
Atlas Cloud 是一個全模態 AI 推論平台，透過單一且相容於 OpenAI 的 API 來弭平此落差。ComfyUI 使用者無需為每個供應商重建工作流程，即可透過單一整合存取 Seedance、Kling、Wan、Vidu、Hailuo 以及其他 300 多個模型。
為什麼 ComfyUI 無法原生運行像 Seedance 和 Kling 這樣的雲端影片模型
ComfyUI 的核心架構是圍繞本地擴散模型（diffusion model）權重建立的。節點會載入檢查點（checkpoint），透過採樣器處理潛空間（latent），並解碼輸出。這種管線對於可以下載並自行託管的模型運作良好。
像 Seedance 2.0 和 Kling v3.0 這類雲端影片模型的運作方式則不同。它們從不公開可下載的權重，生成過程發生在供應商的專有基礎設施上，並透過 API 回應以影片檔案形式傳回。ComfyUI 的預設節點中沒有可供載入的檢查點。
常見的權宜之計是安裝第三方自訂節點套件（每個供應商各一個）。這種方法會迅速使工作流程破碎化：
· 每個供應商使用不同的驗證格式
· 節點套件會各自獨立過期
· 帳單和使用監控分散在多個儀表板中
· 在專案中途切換模型意味著必須在完全不同的節點集之間進行情境切換
因此，碎片化的程度與創作者或開發者想要使用的影片模型數量成正比。對於希望同時使用 Seedance、Kling、Wan、Vidu 和 Hailuo 的團隊來說，單是維護成本就可能超過創作工作本身的投入。
Atlas Cloud 如何透過單一 API 將 ComfyUI 連接到 300 多個模型
Atlas Cloud 為文字、圖像和影片領域的 300 多個 SOTA（最先進）模型提供了一個 API 金鑰、一個端點和一個整合帳戶。該平台相容於 OpenAI——這是一種適用於熟悉 OpenAI 風格 SDK 呼叫的 API 模式——這意味著現有的 ComfyUI HTTP 請求節點無需自訂封裝即可存取 Atlas Cloud。
實務上，設定只需幾分鐘。開發者只需將
1base_urlAtlas Cloud 還提供了原生的 MCP Server——這是一個讓 AI 工具與外部服務連結的協定層——並與包括 n8n、Cursor、VS Code 和 Claude Desktop 在內的開發者工具進行整合。對於 ComfyUI 而言，這意味著影片模型存取可以與其他模態一起置於更廣泛的自動化管線內，而無需引入額外的驗證系統。
更具體地說，統一的帳單層消除了生產團隊最頭痛的痛點之一：分散在各個供應商中且無法預測的成本。使用 Atlas Cloud，每一次影片生成——無論呼叫的是哪種模型——都會出現在一份整合的使用報告中。
您可以透過 Atlas Cloud 在 ComfyUI 中使用哪些影片模型
Atlas Cloud 的影片目錄包含了本文標題中提到的五種模型，以及針對特定任務的其他幾種選擇。
| 模型 | 任務 | 價格 |
|---|---|---|
| Seedance 2.0 | 文字轉影片 | ≈ USD0.096/s |
| Kling v3.0 Std | 文字轉影片 | USD0.071/s |
| Wan-2.7 | 文字轉影片 | USD0.1/s |
| Vidu Q3-Pro | 文字轉影片 | USD0.042/s |
| Hailuo-2.3 | t2v 標準版 | USD0.28/s |
大多數模型也以相當的價格支援「圖生影片」和「參考生影片」。Seedance 2.0 圖生影片約為 USD0.096/s；Kling v3.0 Pro 圖生影片 為 USD0.095/s；Hailuo-2.3 i2v 標準版 為 USD0.28/s。
話雖如此，影片只是其中一種模態。同一個 API 金鑰還能存取像是 Seedream v5.0 Lite 和 Wan-2.7 文字轉圖像 等影像模型，以及包括 DeepSeek、Qwen 和 Kimi 在內的 LLM。所有這些都透過同一個端點進行路由，使 Atlas Cloud 成為在單一 ComfyUI 圖表中混合使用多種生成類型的實用基礎。
如何設定 Atlas Cloud ComfyUI 整合
該整合僅需三個步驟：
1. 開設 Atlas Cloud 帳戶：前往 atlascloud.ai 並從控制台取得您的 API 金鑰。
2. 加入 HTTP 請求節點：在 ComfyUI 中加入 HTTP 請求節點——或使用支援外部 API 呼叫的現有自訂節點——並將端點設定為 Atlas Cloud 的統一 API。
3. 更新 base_url 和您的 API 金鑰：在節點配置中更新這些參數，然後在請求負載中指定目標模型的名稱。
對於在堆疊其他部分已使用 OpenAI SDK 的團隊，Atlas Cloud 可作為直接替換方案。無需重寫請求邏輯——只需更改
1base_url您可以使用這些模型在 ComfyUI 中建構什麼
透過單一 API 金鑰存取多個雲端影片模型，開啟了以往在 ComfyUI 內難以整合的多階段生產工作流程。
一個典型的內容生產圖表可能如下：提示詞進入文字節點，路由至 Wan-2.7 文字轉影片 以 USD0.1/s 的價格進行快速概念草稿，然後將最佳輸出幀傳送至 Kling v3.0 Pro 圖生影片 以 USD0.095/s 的價格進行高保真度延伸。同一個圖表可以並行分支——同時將相同的提示詞傳送至 Seedance 2.0，並在進行人工審核步驟前將兩者的輸出匯入比較節點。
當所有五個模型共用一個 API 金鑰時，三種工作流程模式變得切實可行：
· 鏈式生成：以 USD0.042/s 使用 Vidu Q3-Pro 快速迭代動作概念，然後將批准的概念路由至 Seedance 2.0 或 Hailuo-2.3 Pro 進行最終輸出——無需在各輪之間重新連接圖表。
· 並行 A/B 比較：同時將一個提示詞路由至 Kling 和 Wan，在 ComfyUI 內比較輸出，並在傳送至下游之前選出保留項目。
· 混合模態管線：使用 Wan-2.7 文字轉圖像生成參考圖（USD0.03/張），將其傳送至 Hailuo-2.3 i2v 標準版進行動畫製作，然後將輸出傳送到 影片放大器——一切都在同一個連線圖表中完成，並結算至同一個帳戶。
這種工作流程的可組合性正是統一 API 所帶來的實質便利。每一次模型更換都只是參數的變更，而非節點的重建。因此，團隊無需在每次發布更新的模型時重寫核心應用程式邏輯，就能實現更快的交付。
結論
對於想要在單一工作流程中使用 Seedance、Kling、Wan、Vidu 和 Hailuo 的 ComfyUI 使用者來說，最直接的路徑就是透過一個能夠在統一位置處理驗證、路由和帳單的 API。
Atlas Cloud 讓開發者能夠透過一個 API 金鑰和一個相容 OpenAI 的端點，存取上述所有五種模型以及其他 300 多個模型。設定只需幾分鐘：開設帳戶、更新
1base_url探索完整的 模型列表 或開啟 Atlas Cloud 控制台以發出您的第一個 API 呼叫。
