InVideo AI – Generative Credits sind die Währung, die für die generativen KI-Funktionen von InVideo verwendet wird. Im „Generative“-Tarif stehen die beiden folgenden Jahresoptionen zur Auswahl: 800 Credits/Monat für $170/Monat, abgerechnet als $2.000 jährlich, und 1.600 Credits/Monat für $340/Monat, abgerechnet als $4.000 jährlich. Basierend auf der Plan-Karte, Mit 800 Credits lassen sich bis zu 3.200 Generationen des Nano Banana Pro oder 6.400 Generationen des Nano Banana 2 abdecken., während 1.600 Credits verdoppeln diese Zahl auf 6.400 „Nano Banana Pro“ oder 12.800 „Nano Banana 2“-Generationen.
Auf dem Papier klingt das großzügig. In der Praxis, InVideo AI – Generative Credits können viel schneller aufgebraucht sein als erwartet, wenn Sie Clips erstellen, Szenen überarbeiten, Bildmaterial ersetzen, Bild-zu-Video-Assets erstellen, mangelhafte Ergebnisse neu generieren oder den KI-Workflow Teile eines Videos automatisch in der Größe anpassen, optimieren oder neu erstellen lassen. Das größte Problem ist nicht nur der Preis der Credits. Es ist die Schwierigkeit, genau vorherzusagen, wann Credits verbraucht werden und ob fehlgeschlagene oder unbrauchbare Generierungen wieder gutgeschrieben werden.
Preise für generative Credits bei InVideo AI: 800 vs. 1.600 Credits pro Monat
Der „Generative“-Tarif umfasst zwei Hauptkreditstufen, die auf dem Preisbildschirm angezeigt werden:
| Plan | Monatspreis | Jährliche Abrechnung | Monatliche Gutschriften | Beispiel: Erzeugungskapazität |
|---|---|---|---|---|
| Generativ 800 | 1 TP 4 T 170/Monat | 1.000/Jahr | 800 Credits pro Monat | 3.200 Nano Banana Pro oder 6.400 Nano Banana der 2. Generation |
| Generativ 1.600 | $340/Monat | 1.000/Jahr | 1.600 Credits/Monat | 6.400 Nano Banana Pro oder 12.800 Nano Banana der 2. Generation |
Beide Tarife umfassen den Zugriff auf alle auf der Tarifübersicht aufgeführten KI-Modelle, darunter Seedance 2.0, Veo 3.1 und Kling 3. Beide bieten zudem Zugriff auf KI-Workflows, KI-Videotrends, unbegrenzte Exporte ohne Wasserzeichen sowie Zugriff auf iStock.
Die 800-Credit-Stufe umfasst:
- 800 Credits pro Monat
- Zugriff auf alle KI-Modelle, darunter Seedance 2.0, Veo 3.1 und Kling 3
- Zugriff auf alle KI-Workflows
- Zugang zu KI-Videotrends
- 40 KI-Avatare und Stimmklone
- 10-mal mehr gleichzeitige Nutzer als Plus
- 2 TB Speicherplatz
- 1.000 iStock-Bilder
- Unbegrenzte Exporte ohne Wasserzeichen
Die Stufe mit 1.600 Kreditpunkten umfasst:
- 1.600 Credits/Monat
- Zugriff auf alle KI-Modelle, darunter Seedance 2.0, Veo 3.1 und Kling 3
- Zugriff auf alle KI-Workflows
- Zugang zu KI-Videotrends
- 80 KI-Avatare und Stimmklone
- 10-mal mehr gleichzeitige Nutzer als Plus
- 4 TB Speicherplatz
- 2.000 iStock-Bilder
- Unbegrenzte Exporte ohne Wasserzeichen
Der 1.600-Credit-Tarif bietet nicht nur doppelt so viele Credits. Er verdoppelt auch das Kontingent an Avataren und Stimmklonen, den Speicherplatz sowie den Zugriff auf iStock-Assets. Für einen Einzelkreativen oder ein kleines Unternehmen, das gelegentlich KI-Clips erstellt, mögen 800 Credits ausreichend erscheinen. Für ein Team, eine Agentur oder einen Workflow mit häufigen Werbetests sind 1.600 Credits realistischer – allerdings nur, wenn der Workflow nach einem strukturierten Konzept verwaltet wird. Leitfaden zum InVideo-Abonnement.
Wie schnell die generativen Credits von InVideo AI in realen Arbeitsabläufen aufgebraucht sind
Am einfachsten lässt sich „InVideo AI Generative Credits“ wie folgt verstehen: Die angegebene Zahl gibt Ihre theoretische Generierungskapazität an, nicht die garantierte Anzahl fertiger Videos.
Auf der Preisliste entsprechen 800 Credits 3.200 Generationen von Nano Banana Pro. Das bedeutet ungefähr 0,25 Credits pro Generation von Nano Banana Pro in diesem Beispiel. Das entspricht auch 6.400 Nano Banana der 2. Generation oder ungefähr 0,125 Credits pro Nano Banana der 2. Generation. Die 1.600-Credit-Stufe verdoppelt diese Kapazitäten einfach.
Fertige Videos entstehen jedoch nicht in einem einzigen, fehlerfreien Durchgang. In der Praxis umfassen Projekte oft die Erstellung von Skripten, die Umwandlung von Bildern in Videoclips, Szenenüberarbeitungen, das Einfügen von Ersatzmaterial, Avatare, Voiceovers, visuelle Änderungen durch KI, Größenanpassungen und Neugenerierungen nach fehlgeschlagenen Ausgabevorgängen. Genau hier schwinden die Gutschriften schnell dahin.
Im Rahmen meiner Nutzerforschung begann ein Arbeitsablauf in einem Kleinunternehmen mit einem erwarteten Kreditausgabenvolumen von 21,4 Kreditpunkte: eine bestätigte Aktion bei 18 Credits, gefolgt von zwei kleineren Aktionen in jeweils 1,7 Credits. Der Urheber ging davon aus, dass das Projekt in etwa bei dieser Zahl bleiben würde. Stattdessen entstanden durch zusätzliche Bearbeitungen und die Generierung auf Einzelbildebene Kosten wie beispielsweise 11 Credits, 17 Credits und 9,6 Credits, bis schließlich die gesamte Menge Guthaben von 100 Credits.
Dieses Beispiel ist wichtig, weil es das tatsächliche Risiko verdeutlicht: Man kann zwar die Kosten der ersten Generation berechnen, nicht jedoch die Gesamtkosten des fertigen Projekts.
Fallstudie zu generativen Credits bei InVideo AI: $125 ausgegeben, 87 Credits verbraucht, 0 Prozent verwertbare Ergebnisse
Eines der wichtigsten Ergebnisse meiner Forschung war ein Projekt zur Erstellung eines Werbevideos für ein Start-up aus dem Bereich der Meerestechnologie. Das Ziel war klar: anhand eines detaillierten Drehbuchs ein professionelles Werbevideo für ein Publikum aus der Bootsbranche zu erstellen.
Der Urheber hat bezahlt $125 und verwendet 87 von 189 Leistungspunkten. Das erwartete Ergebnis war ein brauchbares Unternehmensvideo. Das tatsächliche Ergebnis war 0 Prozent nutzbare Leistung, mit $0 erstattet und 0 Credits zurückerstattet.
Der Arbeitsablauf vor dem Einsatz von InVideo AI war zwar unkompliziert, aber manuell: Clips erstellen oder sammeln und diese anschließend in herkömmlicher Schnittsoftware wie Premiere oder DaVinci zusammenfügen. Die geschätzte manuelle Bearbeitungszeit betrug 2 bis 3 Stunden, insbesondere wenn man kurze Clips im Veo-Stil verwendet und diese manuell zusammenfügt.
Der Arbeitsablauf nach dem Einsatz von InVideo AI sollte eigentlich schneller sein: Konzept hochladen, die KI das Video erstellen lassen, Szenen überarbeiten und exportieren. Stattdessen verlagerte sich der Zeitaufwand vom Schneiden hin zur Fehlerbehebung. Das Ergebnis wies Berichten zufolge Probleme wie falsche Bildinhalte, mangelhafte Textverarbeitung, Schwierigkeiten bei der Befolgung der Eingabeaufforderungen sowie Artefakte auf, die das Video für ein seriöses Geschäftspublikum ungeeignet machten.
Die Erkenntnis ist ganz praktisch: InVideo AI Generative Credits sind dann am wertvollsten, wenn die Ergebnisse mit geringem Bearbeitungsaufwand verwendet werden können. Sind die ersten Ergebnisse unbrauchbar, werden die Credits zu einem Risikobudget. Bei Unternehmensvideos, Markenkampagnen oder kundenorientierten Projekten sind die tatsächlichen Kosten nicht nur der Preis für die Credits. Es sind die Kosten für fehlgeschlagene Generierungen, die Zeit für Überarbeitungen und die Möglichkeit, mit einem anderen Tool von vorne beginnen zu müssen.
Fallstudie zu generativen Credits bei InVideo AI: 100 Credits verbraucht, obwohl nur 21,4 Credits erwartet wurden
Ein weiterer Fall betraf den Inhaber eines Kleinunternehmens, der einen kostenpflichtigen InVideo-AI-Tarif nutzte. Der Nutzer bestätigte eine Kreditinanspruchnahme, die sich offenbar auf insgesamt 21,4 Kreditpunkte: 18 Credits plus 1,7 plus 1,7.
Das Projekt blieb weit hinter dieser Schätzung zurück. Im Laufe der weiteren Bearbeitung kamen weitere ressourcenintensive Vorgänge hinzu, darunter Kosten im Zusammenhang mit 11 Credits, 17 Credits und 9,6 Credits. Das Ergebnis war, dass 100 Credits wurden vollständig aufgebraucht.
Dies ist eines der deutlichsten Beispiele dafür, warum sich „InVideo AI Generative Credits“ in der Praxis oft unvorhersehbar anfühlen. Die anfängliche Eingabe oder Generierung mag zwar erschwinglich sein. Der kostspielige Teil ist jedoch oft die zweite Hälfte des Arbeitsablaufs: das Korrigieren von Szenen, das erneute Generieren von Assets, das Ersetzen von Bildmaterial und das Akzeptieren automatischer KI-Anpassungen.
Vor der Nutzung des generativen Workflows erwartete der Ersteller eine sichtbare Bestätigung, bevor eine nennenswerte Inanspruchnahme von Guthaben erfolgte. Nach der Nutzung wurde der Schwachpunkt deutlich: Der Guthabenverbrauch muss in jeder Phase sichtbar sein, nicht nur zu Beginn eines Projekts.
Für professionelle Kreative lautet die Schlussfolgerung ganz einfach: Gehen Sie bei einem Projekt nicht davon aus, dass die erste bestätigte Kostenvoranschlagssumme bereits die endgültigen Projektkosten darstellt. Betrachten Sie jede Überarbeitung als möglichen Kostenfaktor.
Fallstudie zu generativen Credits mit InVideo AI: Ein einfacher YouTube-Shorts-Workflow wurde teurer
Ein weiterer Fall aus der Praxis stammte von einem Creator, der InVideo für einfache YouTube Shorts nutzte. Der bisherige Arbeitsablauf war recht einfach: eigene Bilder verwenden, ein kurzes Video erstellen und auf aufwendige KI-Generierung verzichten. Der Creator erinnerte sich an eine Kostenstruktur, die eher etwa 1 Credit pro Video für einfache Projekte.
Nach der Umstellung auf den neueren, KI-zentrierten Arbeitsablauf zahlte der Urheber $20 für einen Tarif mit 75 Kreditpunkte und es gelang mir trotzdem nicht, auch nur ein einziges einfaches YouTube-Short fertigzustellen, bevor die Guthaben aufgebraucht waren.
Dieser Fall ist wichtig, weil er zwei unterschiedliche Nutzerbedürfnisse voneinander trennt. Manche Creator wünschen sich eine generative KI im Kino-Stil. Andere wünschen sich lediglich einen schnellen Editor für einfache, bildbasierte Shorts, Reels oder Social-Media-Beiträge. Wenn ein einfacher Bearbeitungsablauf in einen KI-Agenten-Workflow integriert wird, können Credits für Aktionen verbraucht werden, die der Creator eigentlich gar nicht wollte: automatisch generierte Clips, zusätzliche visuelle Elemente, Größenanpassungen, Ersetzungen und KI-Interpretationen.
Im selben Forschungscluster betraf ein weiterer schwerwiegender Bericht einen 5-minütiges Videoprojekt in dem der Nutzer einen Verlust von $1,983 ohne das erwartete Endergebnis zu erzielen. Diese Zahl sollte nicht als normale Kostenschätzung betrachtet werden, zeigt jedoch die emotionale Intensität, die mit gescheiterten Versuchen zur Erstellung langer KI-Videos einhergeht.
Die Erkenntnis ist klar: Ersteller von Kurzform-Inhalten benötigen einen reibungslosen Workflow mit geringem Credit-Aufwand für einfache Bearbeitungen. Wenn jede Anpassung zu einer generativen Aktion wird, wirkt das Credit-Modell auf die Erstellung einfacher Inhalte zunehmend hinderlich.
InVideo AI Generative Credits für KI-basierte UGC-Anzeigen: Die Lernkurve kann Geld kosten
AI-UGC-Anzeigen sind ein weiterer häufiger Anwendungsfall für InVideo AI. Das Versprechen ist verlockend: Erstellen Sie werbeähnliche Videos, ohne Schauspieler engagieren, Filmmaterial drehen oder einen kompletten Produktionsworkflow aufbauen zu müssen.
Die Untersuchung deckte jedoch einen wesentlichen Reibungspunkt auf: Neue Nutzer könnten sich bereits durch die Nennungspflicht blockiert fühlen, noch bevor sie überhaupt ein brauchbares erstes Video produziert haben. Ein Fallbeispiel aus dem Bereich des KI-UGC-Marketings betraf einen Creator, der sich zwei YouTube-Tutorials ansah, versuchte, eine KI-UGC-Videoanzeige zu erstellen, und dennoch auf Unklarheiten bezüglich der Nennungspflicht stieß, bevor er ein fertiges Asset produzieren konnte.
Es gab Es wurden keine messbaren Produktionsergebnisse mitgeteilt In diesem Fall mag das zwar zutreffen, doch die geschäftliche Erkenntnis ist dennoch nützlich. Bei der Erstellung von KI-Werbung sind die ersten Versuche in der Regel Experimente. Ein Marketingfachmann muss möglicherweise Aufhänger, Avatare, Produktperspektiven, Skripte, Sprachstile und das visuelle Tempo testen. Wenn die Plattform Credits verlangt, bevor der Nutzer den Arbeitsablauf verstanden hat, wirkt die Lernkurve wie ein kostenpflichtiges Ausprobieren.
Bei KI-gestützten UGC-Anzeigen funktionieren die InVideo AI Generative Credits am besten, wenn Sie die Anzeigenstruktur bereits vor dem Öffnen des Generators vorbereiten. Formulieren Sie zunächst den Aufhänger, das Angebot, die Produktaussage, die Szenenliste, den CTA und die Anweisungen für den Avatar. Je mehr Entscheidungen Sie außerhalb des Tools treffen, desto weniger Credits riskieren Sie, innerhalb des Tools zu verschwenden.
InVideo AI: Generierte Credits für anonyme YouTube-Kanäle – großes Potenzial, aber die Kosten steigen schnell an
Das vielversprechendste Forschungsbeispiel betraf die automatisierte Erstellung von YouTube-Videos ohne menschliche Beteiligung. Der Arbeitsablauf bestand darin, Videos ohne Kamera, Mikrofon oder herkömmliche Bearbeitungssoftware zu erstellen. Das Tool übernahm die Verarbeitung von Skripten, Archivmaterial, Voice-over, Musik, Untertiteln, Übergängen und die promptbasierte Bearbeitung.
Der beschriebene Arbeitsablauf führte zu einem fertigen Video in weniger als 10 Minuten. Der Ersteller begann mit einem Tarif im Plus-Stil bei 1 TP4T25 pro Monat mit 100 Credits, dann auf ein $60/Monat – Max-Tarif nach dem ersten Monat, da die Guthaben schnell aufgebraucht waren. Bis zum vierter Monat, der Kanal soll die Monetarisierung erreicht und später Einnahmen generiert haben $300 bis $600 pro Monat an Werbeeinnahmen.
Aus diesem Fall lässt sich eine andere Lehre ziehen als aus den negativen Beispielen. InVideo AI kann sinnvoll sein, wenn der Inhalt keine perfekte Produktgenauigkeit, keine markengerechte Aufbereitung oder keine maßgeschneiderte Kameraführung erfordert. Anonyme Videos aus den Bereichen Bildung, Listenformate, Motivationsvideos, Erklärvideos und solche, die auf Stock-Footage basieren, sind weniger anspruchsvoll als Kundenwerbung oder technische Produktdemos.
Der Unterschied zwischen vorher und nachher ist beachtlich:
Früher: Um einen „Faceless“-Kanal zu erstellen, waren das Verfassen von Skripten, Sprachaufnahmen, die Beschaffung von Filmmaterial, der Schnitt, Untertitel, Musik sowie Exporte über mehrere Tools hinweg erforderlich.
Danach: Mit einem auf Eingabeaufforderungen basierenden Arbeitsablauf könnte schnell ein vollständiger Entwurf erstellt werden, wobei sich die Bearbeitung auf die Überprüfung und Verbesserung konzentrieren würde.
Die Erkenntnis ist, dass sich der Einsatz von InVideo AI Generative Credits leichter rechtfertigen lässt, wenn Geschwindigkeit wichtiger ist als Präzision. Wenn ein Video in weniger als 10 Minuten erstellt werden kann und der Kanal letztendlich $300 bis $600 pro Monat einbringt, werden Credits zu einem Teil der Produktionskosten für Inhalte. Das Modell erfordert jedoch nach wie vor Disziplin, da eine Steigerung der Produktionsmenge auch den Verbrauch an Credits erhöht.
Wofür werden die InVideo AI Generative Credits eigentlich verbraucht?
Ausgehend vom Preisbildschirm und konkreten Produktionsfällen sind generative Vorgänge in der Regel die Bereiche, die die meisten Credits verbrauchen – und nicht allein der einfache Export.
Zu den üblichen Maßnahmen im Bereich des Kreditrisikos gehören:
- Erstellen von KI-Videoclips
- Erstellung von Bild-zu-Video-Assets
- Szenen neu laden
- Grafiken ersetzen oder ändern
- Einsatz fortschrittlicher KI-Modelle wie Veo, Kling oder Seedance
- Erstellung von Avatar- oder sprachbasierten Inhalten
- Den KI-Workflow bitten, Abschnitte eines Videos zu überarbeiten
- Die Plattform die Größe von Assets automatisch anpassen, sie optimieren oder neu interpretieren lassen
- Testen mehrerer Versionen einer Anzeige, eines Aufhängers oder einer Szene
Das Gefährliche daran ist, dass nicht jeder Creator diese Aktionen als separate “Käufe” wahrnimmt. Viele glauben, sie würden weiterhin am selben Projekt arbeiten, während die Plattform die Aktion möglicherweise als neue generative Anfrage behandelt.
Deshalb ist es am besten, die Bearbeitung von der Generierung zu trennen. Setzen Sie KI-Generierung nur dort ein, wo sie wirklich benötigt wird. Für einfache Schnitte, Textänderungen, Neuanordnungen oder das Zusammenfügen vorhandener Elemente ist ein herkömmlicher Editor möglicherweise die zuverlässigere Wahl.
Lohnt sich der Einsatz von generativen InVideo-AI-Credits?
InVideo AI Generative Credits lohnen sich, wenn der Zeitgewinn größer ist als die Kosten für fehlgeschlagene Generierungen. Sie lassen sich hingegen schwerer rechtfertigen, wenn Genauigkeit, Kontrolle über die Marke oder eine vorhersehbare Budgetplanung wichtiger sind als Automatisierung. Eine vollständige Bewertung der Leistung und der Kernfunktionen finden Sie in unserem umfassenden InVideo AI im Test.
Für folgende Personen lohnen sie sich eher:
- Anonyme YouTube-Kanäle
- Kurze Erklärvideos
- Entwürfe für Social-Media-Inhalte
- Entwürfe für Produkt-Walkthroughs
- Entwürfe für interne Schulungen oder Einarbeitungsprogramme
- Konzepttests für Anzeigen in der frühen Entwicklungsphase
- Kreative, die unvollkommene erste Entwürfe akzeptieren können
Sie eignen sich weniger für:
- Kundenfertige Werbevideos
- Technische Produktvorführungen, bei denen es auf Genauigkeit ankommt
- Videos mit strengen Markenrichtlinien
- Anzeigen, bei denen jedes Einzelbild genehmigt werden muss
- Einfache, bildbasierte Shorts, für die keine generative KI erforderlich ist
- Nutzer mit einem festen Budget und geringer Toleranz gegenüber fehlerhaften Ergebnissen
In diesen starren Geschäftsszenarien bietet die Erforschung einer Die beste Alternative zu InVideooder die Analyse von direkten Leistungsvergleichen wie InVideo vs. Pictory und HeyGen vs. InVideo kann dabei helfen, Plattformen zu finden, die besser zu Ihrem Betriebsbudget passen.
Die wichtigste Frage lautet nicht: “Wie viele Credits bekomme ich?” Die bessere Frage ist: “Wie viele brauchbare, fertige Videos kann ich nach Überarbeitungen, fehlgeschlagenen Produktionen und Ersatzaufnahmen erstellen?”
Für manche Kreative sind 800 Credits vielleicht mehr als genug. Für andere können 1.600 Credits schnell aufgebraucht sein, wenn jedes Projekt mehrere Regenerationen erfordert.
So vermeiden Sie, dass Sie Ihre InVideo-AI-Generative-Credits zu schnell aufbrauchen
Der beste Weg, die von InVideo AI generierten Credits zu steuern, besteht darin, Unsicherheiten bereits vor der Generierung zu minimieren.
Beginnen Sie mit einem umfassenden Kreativ-Briefing. Bevor Sie das Budget einsetzen, legen Sie das Ziel des Videos, die Zielgruppe, den Aufbau, den Tonfall, die Szenenliste, visuelle Referenzen, den Call-to-Action sowie Details fest, die unbedingt vermieden werden müssen. Vage Vorgaben führen in der Regel zu mehr Überarbeitungen.
Verwenden Sie zunächst risikoarme Entwürfe. Beginnen Sie nicht mit dem teuersten oder fortschrittlichsten Modell, es sei denn, das Projekt erfordert dies. Testen Sie den Aufbau, das Skript und das Tempo, bevor Sie hochwertige Clips erstellen.
Vermeiden Sie es, ganze Videos neu zu generieren, wenn nur eine Szene fehlerhaft ist. Wenn das Tool Bearbeitungen auf Szenenebene zulässt, nutzen Sie diese mit Bedacht. Prüfen Sie jedoch vor der Bestätigung auch, ob die Bearbeitung selbst Credits verbraucht.
Verwenden Sie generative KI nicht für einfache Bearbeitungsaufgaben. Wenn es lediglich darum geht, Ihre eigenen Bilder in ein Shorts-Format einzufügen, Bildunterschriften hinzuzufügen und das Ergebnis zu exportieren, ist ein herkömmlicher Editor wie CapCut möglicherweise kostengünstiger und zuverlässiger.
Erfassen Sie jedes Kreditereignis manuell. Notieren Sie sich ganz einfach Ihren Anfangssaldo, jede bestätigte Erstellungsrunde, jede Überarbeitung und den Endsaldo. Nur so können Sie Ihre tatsächlichen Kosten pro fertiggestelltem Video ermitteln.
Legen Sie ein Credit-Budget pro Projekt fest. Wenn Sie beispielsweise 800 Credits pro Monat zur Verfügung haben und 20 Videos produzieren möchten, beträgt Ihr Arbeitsbudget 40 Credits pro fertigem Video. Wenn ein Projekt die 40 Credits erreicht, ohne dass ein brauchbarer Entwurf vorliegt, sollten Sie innehalten und die Situation neu bewerten.
Exportieren Sie erst nach der Überprüfung. Unbegrenzte Exporte ohne Wasserzeichen sind zwar wertvoll, lösen jedoch nicht das Problem einer schlechten Generierungsqualität. Überprüfen Sie Skripte, Szenen, Text und die visuelle Konsistenz, bevor Sie weitere Credits für Überarbeitungen ausgeben.
Sollten Sie sich für 800 oder 1.600 InVideo AI Generative Credits entscheiden?
Wählen Sie 800 Credits/Monat, wenn Sie InVideo AI testen, eine moderate Anzahl an Videos produzieren oder die Plattform hauptsächlich für Entwürfe und Experimente nutzen. Dies ist die finanziell risikoärmere Option, kostet jedoch immer noch $170/Monat bei jährlicher Abrechnung und ist daher kein Tarif für den gelegentlichen Gebrauch. Bevor Sie sich festlegen, können Sie unsere ausführlichen Informationen durchlesen Preisstruktur von InVideo AI
um zu sehen, wie diese Stufen über ein ganzes Jahr hinweg funktionieren, und stellen Sie sicher, dass Sie prüfen, ob ein aktives InVideo-Gutscheincode um Ihre Anfangsinvestition in die Plattform zu senken.
Wählen 1.600 Credits/Monat wenn Sie in größerem Umfang produzieren, mit einem Team zusammenarbeiten, mehr Avatare und Stimmklone einsetzen, mehr Speicherplatz benötigen, stark auf iStock-Assets zurückgreifen oder häufig KI-Experimente mit Anzeigen und Videos durchführen. Die Kosten betragen $340/Monat, jährliche Abrechnung, sodass sich die jährliche Gesamtverpflichtung auf $4,000.
Der 1.600-Credit-Tarif ist nur dann preiswerter, wenn Sie die zusätzliche Kapazität auch tatsächlich nutzen. Der Kauf weiterer Credits löst nicht das Kernproblem der verschwendeten Generationen. Wenn Ihr Workflow viele fehlerhafte Ergebnisse liefert, bieten Ihnen 1.600 Credits lediglich mehr Spielraum, um Credits zu verbrauchen.
Eine praktische Entscheidungsregel:
Wenn Sie sich noch mit dem Tool vertraut machen, berechnen Sie zunächst die voraussichtlichen Kosten pro verwendbarem fertigen Video. Wenn Sie diesen Wert nicht abschätzen können, beurteilen Sie den Plan nicht anhand der Anzahl der generierten Überschriften. Beurteilen Sie ihn vielmehr danach, wie viele fertige Videos Sie zuverlässig produzieren können, ohne von vorne beginnen zu müssen.
Fazit: Die generativen Abspann-Funktionen von InVideo AI sind leistungsstark – aber nur, wenn Sie den Arbeitsablauf selbst steuern
InVideo AI Generative Credits können für Creator von großem Nutzen sein, die schnelle Entwürfe, YouTube-Videos ohne Gesichter, Social-Media-Inhalte, KI-basierte UGC-Konzepte und Erklärvideos benötigen. Die Generative-Tarife mit 800 und 1.600 Credits wirken auf dem Papier vielversprechend, insbesondere durch den Zugriff auf Modelle wie Seedance 2.0, Veo 3.1 und Kling 3.
Die tatsächlichen Kosten hängen jedoch davon ab, wie viele brauchbare Videos man nach den Überarbeitungen erhält. Bei meinen Recherchen stieß ich auf Fälle, in denen Credits eine starke Hebelwirkung entfalteten, darunter ein anonym gehaltener YouTube-Workflow, der bereits im vierten Monat die Monetarisierung erreichte und $300 bis $600 pro Monat. Außerdem wurden Fälle festgestellt, in denen Guthaben schnell verschwanden, darunter Nach einem Workflow mit voraussichtlich 21,4 Credits wurden 100 Credits verbraucht, 75 Credits sind schon weg, bevor ich einen einfachen Kurzfilm fertiggestellt habe, und $125 ausgegeben, davon 87 Credits für 0 Prozent nutzbare Geschäftsleistung verwendet.
Am besten nutzen Sie die generativen Credits von InVideo AI, indem Sie sie wie ein Produktionsbudget und nicht wie ein Kontingent für bestimmte Funktionen behandeln. Planen Sie vor der Erstellung, verfolgen Sie jede Überarbeitung, vermeiden Sie den Einsatz von KI für einfache Bearbeitungen und bewerten Sie den Plan anhand der Kosten pro nutzbarem, fertiggestelltem Video.
