AI画像生成コストと動画：フレームあたり2～9倍の差

Seedance 2.0 Faceの720pビデオ1秒は$0.15375で、24フレームを含みます。つまり、1フレームあたり$0.0064^[1]です。同じプラットフォームで最も安い単一画像はNano Banana 2 Liteで$0.015^[2]。AI画像生成のコストはビデオフレームの2.3倍で、かつビデオフレームには時間的に一貫性のある23の兄弟フレームが付属しています。

この逆転は販売するすべてのティアに当てはまり、安い側ではさらに大きくなります。Seedance 2.0 Miniのフレームは約$0.00158に対し、最も安い独立画像は$0.015です。ほぼ9対1。なぜこれが起きるのか理解することは重要です。スタンド画像が必要な時に、どのツールを選ぶかが変わるからです。

TL;DR

• 720pビデオフレームは**$0.0064**、最も安い独立画像は**$0.015**^[1][2]です。
• メガピクセルあたりに正規化すると、画像はビデオフレームの2～9倍のコストがかかります。
• AI画像生成コストの差は低い側で最大です（Mini 480pフレーム$0.00158、任意の画像より約9倍安い）。4Kでは最小です（画像は約2倍）。
• ビデオ料金は全体ピクセル数に基づく、画像料金は生成ごと。短いクリップはフレーム数を自己補助します。
• 落とし穴は制御です。ビデオフレームはアドレス指定不可、再ロール不可、孤立した状態ではプロンプト操作不可です。
• 生成ビデオからスタンド画像を抽出することは安くて合法的です。ただし、9つの無関連なコンポジションが必要な場合は間違ったツールです。

フレームあたりの数字

ビデオは1秒あたりで見積もられ、1秒あたり24フレームでレンダリングされます。したがって、フレームあたりのコストは1秒あたりの料金を24で割ったものです。この表はSeedance 2.0ファミリー全体のソースビデオなしの料金を使用しています^[1][3]：

画像カタログに対して^[2][4][5][6]：

AI画像生成のメガピクセルあたりコストは$0.0143に底をつけ、最も安いビデオティアは$0.0035コストです。4倍。フラッグシップ画像モデルとミッドティアビデオを比較すると、倍数は9に達します。

AI画像生成コストがビデオから分岐する理由

ビデオは配信される全体ピクセル数に基づく計測です。Seedanceファミリーの公開される公式は、期間にフレーム面積にフレームレートを乗じ、トークンバケットに分割します^[7]。すべてのフレームは他のすべてのフレームと同一に価格設定され、言及する価値のある固定的なリクエストあたりオーバーヘッドはありません。

画像生成は呼び出しあたり価格を設定します。モデルがプロンプト解釈、サンプリングスケジュール、安全パスに費やすものは何であれ、まさに1つの出力にわたって償却されます。4秒のクリップは96フレーム全体に同じクラスのオーバーヘッドを償却します。

第2の要因はモデルに要求される内容です。画像モデルはすべての生成を独立した問題として扱います：新しいコンポジション、新しい被写体、すべてが新しい。ビデオモデルは1つのコンポジションを解決して伝播します。これは全体として難しい問題ですが、フレームあたり根本的に安い操作です。

これらのどちらも、誰かが選んだ価格設定の変わった点ではありません。それは実際にワークロードを実行するコストであり、レートカードに反映されています。

ビデオからスタンド画像を抽出することが正しい場合

算術は明白な裁定機会を示唆し、いくつかの仕事ではそれは本当に機能します。

特定の被写体の特定のポーズのヒーロー画像が必要な場合、1080pの4秒最小は$1.53のコストで、約$0.01594ずつ96候補フレームを返します。最良のものを選択します。単一Nano Banana Proを$0.033でと比較して、96倍のオプションのために総価格の約46倍を支払っています。被写体は全体に一貫しています。

複数のショットで同じ顔で文字が表示される必要がある場合、ビデオは圧倒的に安い一貫性メカニズムです。これは参照駆動型生成の全体的な前提であり、参照ティアが低いフレームレートで存在する理由です。

1つの概念のコンタクトシート多様性が必要な場合、同じロジックが適用されます。複数のリクエストにわたる20秒のMini 480pは$0.76で、480フレームを生成します。

多くの場合、間違った呼び出し

ビデオフレームはアドレス指定不可です。フレーム37をプロンプトすることはできません。クリップを操作して着地するものを受け入れます。一方、画像モデルは、単一出力のシード、完全なプロンプト、および再ロールを提供します。

圧縮は実在します。ビデオフレームはエンコードされたストリームから来るため、動き補償アーティファクトを持ちます。スタルジェネレーターはこれらを導入しません。480pで細かいテクスチャのある被写体では、これは目に見え、ポストでは修正不可能です。

テキストレンダリングは崩れます。スタンド画像に読み取り可能な単語が必要な場合、GPT Image 2はビデオモデルがフレームをフレームタイプグラフィーで安定させ保持しないという理由だけで存在します^[6]。

アスペクト比は制限されています。ビデオティアは16:9と標準比率を配信します。同じプラットフォームの画像モデルは1:4、4:1、8:1に達します^[4]。ビデオはどの価格でもできません。

そして9つの無関連なコンポジションは、どちらにしても9つの生成を意味します。フレームあたりの利点は、相互に関連していないフレームが必要な瞬間に蒸発します。関連性はあなたが買っている全体です。

製品にとって実際に重要な数字

フレームあたりもしくは画像あたりのAI画像生成コストは予算で計算する図ではありません。受け入れられた出力あたりのコストで予算を立てます。

$0.030で4つの生成のうち1つを受け入れる画像ワークフローは、キーパーあたり$0.120のコストがかかります。720p Faceで最小4秒で$0.615を生成し、1つのフレームを保つビデオワークフローは、キーパーあたり$0.615のコストがかかります。これは、同じクリップから追加のキーパーが必要になるまで悪化します。

どのAI画像生成コストがあなたに適用されるか決定する前に、独自の受け入れ率を実行します。ビデオフレームのAI画像生成コストの利点は実在しますが、ワークフローが生成あたり複数のフレームを消費する場合にのみ、節約された金銭に変換されます。

実際の請求書にギャップが表示される場所

月に500の製品スタンド画像が必要な店舗を想定します。Nano Banana Proでは、AI画像生成コストは$16.50です。同じ500フレームを1080pビデオから収穫することは、約$8.033で21秒の生成を意味し、約半分で、すべてのフレームが照明とカメラ処理を共有します。

次に、ブリーフを500の無関連製品に変更します。ビデオルートが崩壊します。500の異なる被写体は500の別個のクリップを意味し、AI画像生成コストは圧倒的に安いオプションになります。同じ月次ボリューム、逆の答え、および決定的な変数は決してコストではありませんでした。

これが上記の表を読むのに役立つ方法です。AI画像生成コスト・プレミアムは同等の出力にマークアップではありません。これはあなたが生成間の独立性のために支払うものであり、独立性はあなたのワークフローのいずれかの全体的なポイントか、それは無駄な重みです。最適化する前に、どちらを持っているかを計算します。

FAQ

ビデオフレームはAI画像生成コストが買う品質と一致しますか？

いいえ。エンコードされたストリームから来るため、圧縮アーティファクトを持ちます。一般的に細かいテクスチャでは柔らかいです。1080p以上では差は大幅に狭くなります。

生成ビデオからフレームを抽出できますか？

はい。出力は標準的なビデオファイルなので、フレーム抽出ツールはそれを処理します。プラットフォームの何物もそれを制限しません。

4Kビデオが1080pより1メガピクセルあたり安いのはなぜですか？

4Kティアのトークンレートは1080pティア^[7]より低い。総コストは、フレームが4倍のピクセルを運ぶため、はるかに高いままです。ただし、メガピクセルあたりで正規化すると、前に出ます。

ショットを超えた文字の一貫性には、どちらが安いですか？

ビデオ、明確に。参照駆動型生成は1秒あたりレートでフレーム全体の被写体を安定させます。これは、画像モデルが近似するために1出力あたり請求するものです。

参照ビデオティアはこの数学を変えますか？

1秒あたりのレートを低くしますが、入力クリップを請求対象期間に追加します^[7]。参照入力なしのフレーム収穫の場合、プレーンレートが適用される内容です。

ビデオティアは実際にどの解像度にレンダリングされますか？

480pは約864 x 496でレンダリングされ、720pは1280 x 720で、1080pは1920 x 1080で、4Kは3840 x 2160^[7]。メガピクセルあたり列が使用する寸法です。

失敗した生成はお金がかかりますか？

いいえ。失敗したジョブはreAPIで自動的に払い戻されます^[1]。

2つを選択

レートカードは、ビデオフレームが安く、AI画像生成コストが高いと言い、字句的に取られて、2から9の係数で正しいです。アドバイスとして取られ、それは誤解を招いています。なぜなら、2つの製品は代替ではないからです。ビデオはすべてのフレームが隣人に関連する配列を売っています。画像は一度に1つの出力の独立した制御を売っています。

数学が本当に支払う中の対応ワークフローは、関連性を望む対応：文字シート、固定された被写体のショットの変動、単一の概念からのコンタクトシート。9つの異なるコンポジションまたは読み取り可能なテキストを必要とするものについて、高いAI画像生成コストは、どの価格でもビデオフレームから得ることができない制御を購入し、その制御は通常、最後に安い購入です。

References

1. reAPI. Seedance 2.0 Face, Fast Face, and Mini — model pages and live pricing. Retrieved August 17, 2026 from reapi.ai/models/seedance-2-0 and reapi.ai/models/seedance-2-0-mini
2. reAPI. Nano Banana 2 Lite — model page and live pricing. Retrieved August 2026 from reapi.ai/models/nano-banana-2-lite
3. reAPI. Seedance 2.0 Mini — model page and live pricing. Retrieved August 2026 from reapi.ai/models/seedance-2-0-mini
4. reAPI. Nano Banana 2 — model page and live pricing. Retrieved August 2026 from reapi.ai/models/gemini-3-1-flash-image-preview
5. reAPI. Nano Banana Pro — model page and live pricing. Retrieved August 2026 from reapi.ai/models/gemini-3-pro-image-preview
6. reAPI. GPT Image 2 — model page and live pricing. Retrieved August 2026 from reapi.ai/models/gpt-image-2
7. BytePlus. ModelArk — model pricing, token calculation formula and per-video examples. Retrieved August 2026 from docs.byteplus.com/en/docs/ModelArk/1544106