Seedance、可灵、Sora 的讨论热度很高，但很多人犯的错误是：用同一套 Prompt 写法去适配所有模型。这样会导致迭代成本暴涨。
这篇只回答一个问题：不同模型该怎么写 Prompt 才更省试错。
一句话结论
- Seedance：适合结构化场景表达和中英对照测试。
- 可灵：适合短 Prompt、镜头导向、可控输出。
- Sora：适合分镜连续性和扩展镜头管理。
三个模型的 Prompt 形态
Seedance
更吃结构化：
- 主体锁定
- 节拍拆分
- 镜头动线
- 硬约束
可灵
更吃简洁高优先级：
- 一场景
- 一动作
- 一镜头
- 明确禁止项
Sora
更吃分镜连续性：
- 基础镜头定义
- 连续性锚点
- 扩展意图
场景选择建议
产品展示
优先可灵，形态控制和镜头纪律更关键。
氛围短片
Seedance 在结构化节拍写法下表现更稳定。
多镜头叙事扩展
Sora 类流程更适合做时序连续。
成本视角：模型不是唯一变量
很多团队把问题归结为“换模型”。其实更常见的是 Prompt 结构不匹配模型偏好。先做模型适配写法，通常比频繁换模型更省成本。
建议的团队流程
- 按任务选模型，不按热度选。
- 每个模型使用独立 Prompt 模板。
- 建 Prompt 版本库，记录成功与失败。
- 重点 A/B 测试镜头词与约束词。
结论
不存在绝对“最强模型”，只有“更匹配的提示词架构”。当模型和 Prompt 结构对齐后，质量与效率会同步提升。
