Vidu MoE、Q3 Pro 与 Q3 Turbo 对比：该选哪个

如果要用一句话总结：用 Vidu MoE 处理更难的提示词逻辑，用 Q3 Pro 出最终成片，用 Q3 Turbo 做低成本测试——全部通过一套 APIMart 配置。

下面是你可以立刻动手的简版：

• 我能通过 APIMart，用一个 API key 和一套主请求流程访问 Vidu MoE、Vidu Q3 Pro 和 Vidu Q3 Turbo。
• 核心端点是 POST https://api.apimart.ai/v1/videos/generations。
• 视频任务是 异步 的，所以我先拿到一个 task_id，然后轮询 GET /v1/tasks/{task_id}，直到任务状态变为 completed。
• Vidu 支持：
  • 文本生视频
  • 图像生视频
  • 基于参考的视频
  • 首尾帧过渡
• Q3 模型增加了 内置音频，如对话、音效和音乐。
• 片段最长可达 16 秒，输出为 540p、720p 或 1080p。
• 文章中列出的 APIMart 定价：
  • Q3 Pro： 720p 下约 $0.12/秒
  • Q3 Turbo： 720p 下约 $0.048/秒
• APIMart 会把结果保留 72 小时，所以任务完成后我应尽快下载文件。

核心要点

• APIMart 上 Vidu 的高端选项是 Vidu Q3 Mix（viduq3-mix），它是参考生视频模型，画质更高、智能转场更强，最短支持 1 秒片段；APIMart 文档并没有把它称为混合专家（MoE）模型（文档）。
• Vidu Q3 Pro（viduq3-pro）面向最终的电影级成片，支持 1080p 和音画同步；Vidu Q3 Turbo（viduq3-turbo）则侧重更低成本、更低延迟和快速迭代。
• 在 APIMart 上，720p 下 Q3 Pro 约每秒 0.12 美元，Q3 Turbo 约每秒 0.048 美元；Q3 模型可生成最长 16 秒、540p、720p 或 1080p 的视频。
• 三款模型共用一个 APIMart 密钥和异步的 POST https://api.apimart.ai/v1/videos/generations 流程，返回 task_id 后通过 GET /v1/tasks/{task_id} 轮询。
• 建议先用 Q3 Turbo 出草稿，再用 Q3 Pro 渲染最终的 1080p 成片；为保证运动质量，片段控制在 5–10 秒，并在 APIMart 保留结果的 72 小时内下载。

快速对比

让我印象深刻的是切换有多简单：在大多数情况下，我只需更改 model 字段，其余设置保持不变。这让这篇文章不那么关乎搭建工作，而更关乎 为成本、等待时间和 输出质量 挑选合适的模型。

Vidu 模型解析：MoE vs. Q 系列

Vidu 的 MoE 模型：它是什么以及何时使用

MoE（专家混合，Mixture of Experts） 模型把生成任务的不同部分分派给专门负责运动、场景一致性和提示词控制的专家。它在多场景或更长的提示词中最为合理，此时一致性比纯粹的速度更重要。

不过有个问题。MoE 占用更多算力，且周转比 Q 系列更慢 ^[7]。对于简单提示词，它往往超出你的需求。

Vidu Q 系列与 Vidu Q3 Pro：面向生产的性能

如果说 MoE 是专家，那么 Q 系列就是为生产工作打造的选项。Vidu Q3 Pro 专为精修的电影级输出和分镜驱动的视频而设计 ^[7]。它支持 1080p 视频、最长 16 秒的片段，以及带同步对话和音效的音画生成 ^[1][2][4]。通过 Vidu Q3 Pro API，720p 输出在 APIMart 上 每秒 $0.12 ^[2]。

Vidu Q3 Turbo 更偏向速度和低成本，场景切换更快 ^[6][7]。通过 Vidu Q3 Turbo API，540p 起价 每秒 $0.032，720p 为 每秒 $0.048。

Vidu Q4 Preview：图像与参考输入，最高 4K

最新的 Vidu Q4 Preview（viduq4-preview）只能从图像出发：要么让一张首帧动起来，要么用 1–15 张参考图加最多 3 段 MP3 音频生成片段，不支持文生视频。片段时长 3–16 秒，分辨率从 540p 到 4K；APIMart 黄金会员调用 Vidu Q4 API 时，720p 为每秒 $0.0912（2026 年 11 月）。如果需要文生视频或首尾帧过渡，继续使用 Q3 Pro 或 Q3 Turbo（文档）。

如何为你的工作流在 MoE 与 Q 系列之间选择

这个选择主要取决于提示词复杂度、周转时间和预算。如果你的工作流依赖严格的指令遵循和多场景逻辑，就选 MoE。如果你需要带音画同步的精修输出，Q3 Pro 更合适。或者，Kling V3 为电影级 AI 视频提供了另一个高保真选项。如果你的主要目标是快速迭代或更低的单片段成本，Q3 Turbo 是实用的选择。

下表把每个模型映射到它最擅长处理的工作类型。对于正在对比高端选项的人，Veo 3.1 提供最高 4K 的电影级文生视频和图生视频。

接下来，看看如何选择模型、认证，并通过 APIMart 发送请求。

如何通过 APIMart 访问 Vidu

账户设置、认证与 API Key 处理

选好模型后，你可以用 一个 API key 通过 APIMart 发送任务。首先，创建一个 APIMart 账户，并从仪表盘的 API key 管理页面生成你的 key ^[2][3]。

每个请求都在 Authorization 请求头中带上一个 Bearer token：

Authorization: Bearer YOUR_API_KEY

在存储方面，把 key 保存在环境变量或密钥管理器中，如 AWS Secrets Manager 或 GCP Secret Manager。为开发、预发布和生产使用单独的 key 也有帮助。如果 key 泄露，立即轮换它。也按固定计划做同样的轮换。记录请求时，只保存 task_id——绝不保存 token 本身 ^[5]。

在 APIMart 中查找 Vidu 模型、定价和输入 schema

登录后，在发送任何内容前先查看目录。那里可以确认模型名称、支持的输入和当前价格。在 APIMart 的目录中，Vidu 模型列在 视频生成（Video Generation） 下。你也可以在同一类别中找到其他高性能模型，如 MiniMax-Hailuo-02。用那个页面来对比 MoE、Q3 Pro 和 Q3 Turbo 的输入 schema、分辨率和每秒成本 ^[2][3]。

需要关注的主要字段是：

• model
• prompt
• duration
• resolution
• aspect_ratio

对于文本生视频任务，使用 aspect_ratio。对于基于图像的任务，系统会改用源图像的比例 ^[2]。文本提示词限制为 2,000 个字符 ^[2][3]。

端点、请求结构与异步任务处理

选好模型后，提交生成请求，并用返回的 task_id 跟踪异步任务。向 https://api.apimart.ai/v1/videos/generations 发送一个 POST 请求，然后用 GET https://api.apimart.ai/v1/tasks/{task_id} 轮询任务状态 ^[2][5]。

任务会经历这些状态：

• pending
• processing
• completed
• failed

APIMart 不会为 Vidu 任务推送 webhook，所以请轮询 GET /v1/tasks/{task_id}，直到状态变为 completed 或 failed。任务一旦完成，立即下载文件；视频 URL 位于 data.result.videos[0].url[0]。从这里开始，你可以把请求字段映射到文本生视频流程或基于参考的流程。

文本生视频与基于参考视频的分步集成

带模型选择的基础文本生视频流程

从目录中选好模型后，文本生视频流程相当简单。从服务端在 Authorization 请求头中以 Bearer {your_api_key} 的形式发送你的 API key。

下面是一个使用 viduq3-pro 的文本生视频任务的最小负载：

{
  "model": "viduq3-pro",
  "prompt": "A red fox running through a snowy forest at dusk, cinematic slow motion",
  "duration": 8,
  "resolution": "720p",
  "aspect_ratio": "16:9",
  "audio": true
}

提交后，响应会返回 task_id，状态为 submitted。之后用返回的 task_id 轮询 GET /v1/tasks/{task_id}，任务会依次经过 pending、processing，直到变为 completed 或 failed ^[2]。如果你想切换到 viduq3-turbo，基本上只需更改 model 字段。

异步模式在各模式间保持不变。变化的是输入字段。

添加图像或参考输入及高级控制

对于图像生视频，在 image_urls 数组中传入一个图像 URL。文本生视频用 0 张图像，图像生视频用 1 张，首尾帧模式用 2 张 ^[2]。在基于图像的模式中，输出宽高比来自源图像，所以你可以省略 aspect_ratio ^[2]。如果你直接上传文件而不使用 URL，每张图像保持 PNG、JPEG 或 WebP 格式，小于 50 MB，并保持 HTTP 总体积小于 20 MB ^[9][8]。

在 APIMart 上做参考生视频，使用同一个 POST /v1/videos/generations 端点，把 model 设为 viduq3 或 viduq3-mix，在 image_urls 中传入 1–7 张参考图，并填写必填的 prompt（最多 5,000 个字符）（文档）。subjects 数组和 @subjectname 写法只存在于 Vidu 自己的平台。如果你使用首尾帧模式，让两张图像在宽高比上接近，最好在 0.8 到 1.25 的比例范围内，以减少失败 ^[8]。当涉及面孔或手部时，运动提示词尽量克制，以减少畸变伪影 ^[5]。

下表展示了两种流程中的主要参数：

测试时如果你想在多次运行间得到相同的视觉结果，就设置一个固定的 seed ^[2][9]。

追踪用量、成本与生产可靠性

请求跑通后，下一个任务是在生产中把成本和可靠性控制好。

为每个请求记录 task_id 和时间戳。这给了你一种安全的调试方式，而无需存储敏感凭证 ^[5]。分别追踪排队时间和生成时间也有帮助，这样你就能区分平台延迟和模型延迟。

在成本估算方面，Vidu Q3 Pro 在 720p 下约为 APIMart 上的 每秒 $0.12，Q3 Turbo 约为 每秒 $0.048 ^[3][11]。在你月度预算上限的 50%、80% 和 100% 处设置自动告警，这样开销就不会失控 ^[5]。

重试同样重要。在 5xx 错误上，使用指数退避：在向用户显示错误前，先在 2 秒、然后 5 秒、再 15 秒时重试 ^[5]。短暂的失败难以完全避免，所以重试应是任何上线版本的一部分。

模型选择清单与关键要点

面向开发者、创作者和产品团队的使用场景清单

根据三点来挑选：提示词复杂度、速度和输出质量。下表把模型对比转化为一个实用的上线选择。

选定一行之后，从集成部分沿用相同的请求 schema。说白了：在 Q3 Turbo 中开始构思，然后把最终的 1080p 渲染交给 Q3 Pro。这是个简单的工作流，它能帮你快速推进而不必花超出所需的钱。

对于运动保真度最重要的片段，把目标定在 5–10 秒，而不是硬撑到 16 秒上限。更短的片段往往能给你更紧凑的运动和更少的麻烦。

上线前要记住的要点

MoE 是复杂、多场景逻辑的首选。Q3 Pro 给你高保真、电影级的 1080p 输出 ^[3]。Q3 Turbo 是更低成本的选项，720p 下 $0.048/秒 ^[3]。

在 APIMart 上，在这些模型之间切换只需更改单个 model 参数。请求中其余部分保持不变 ^[3]。这意味着你可以测试一个模型、切换到另一个，同时保持集成工作稳定。

每次都使用相同的异步流程：

• 提交请求
• 捕获 task_id
• 轮询 GET /v1/tasks/{task_id}，直到状态为 completed

另外，生成的视频就绪后尽快下载。APIMart 会把结果保留 72 小时 ^[3][11]。

常见问题

我应该从哪个 Vidu 模型开始？

从符合你对速度、音频和视觉控制需求的模型开始。

• viduq3-pro：最适合音画同步和镜头分段
• viduq3-turbo：生成比 pro 版本更快
• viduq3 或 viduq3-mix：用 1–7 张图做参考生视频；viduq4-preview：图像或参考输入，最高 4K

提交后我如何追踪一个视频任务？

在 APIMart 上，Vidu 任务通过轮询来追踪。

保存提交响应中的 task_id，然后按固定间隔调用 GET /v1/tasks/{task_id}。APIMart 不会为 Vidu 任务推送 webhook，因此没有需要配置的 callback_url。

状态变为 completed 后，响应中的 data.result.videos[0].url[0] 就是视频 URL；如果变为 failed，重试前先查看错误信息。

集成前我应该了解哪些输入和限制？

在集成 Vidu API 之前，确保你的输入保持在以下限制内：

• 图像：仅限 PNG、JPEG、JPG 或 WebP；每个文件必须小于 50 MB，且至少 128×128 像素
• HTTP 请求总体积：最大 20 MB
• 文本提示词：Q3 Pro 和 Q3 Turbo 最多 2,000 个字符，Q3 和 Q3 Mix 最多 5,000 个字符

时长限制取决于你使用的模型。Q3 Pro、Q3 Turbo 和 Q3 Mix 支持 1–16 秒，Q3 和 Q4 Preview 支持 3–16 秒。

另外，保管好你的 API key。不要在客户端代码中暴露它们。改为通过 服务端中间层 发送请求。