Créditos generados por IA de InVideo son la moneda de uso que sustenta las funciones de IA generativa de InVideo. En el plan Generative, las dos opciones anuales disponibles son 800 créditos al mes por $170 al mes, facturados como $2.000 al año, y 1.600 créditos al mes por $340 al mes, facturados como $4.000 al año. Según la ficha del plan, Con 800 créditos se pueden cubrir hasta 3.200 generaciones de Nano Banana Pro o 6.400 generaciones de Nano Banana 2., mientras que 1.600 créditos duplican esa cantidad hasta alcanzar los 6.400 Nano Banana Pro o los 12.800 Nano Banana de dos generaciones.
Sobre el papel, eso parece generoso. En la práctica, Créditos generados por IA de InVideo pueden agotarse mucho más rápido de lo esperado cuando generas clips, revisas escenas, sustituyes elementos visuales, creas recursos de imagen a vídeo, regeneras resultados de baja calidad o dejas que el flujo de trabajo de IA cambie automáticamente el tamaño, optimice o reconstruya partes de un vídeo. El mayor problema no es solo el precio de los créditos, sino la dificultad de predecir con exactitud cuándo se consumirán y si se reembolsarán los créditos correspondientes a las generaciones fallidas o inutilizables.
Precios de los créditos generativos de InVideo AI: 800 frente a 1.600 créditos al mes
El plan Generative cuenta con dos niveles principales de créditos, que se muestran en la pantalla de precios:
| Plan | Precio mensual | Facturación anual | Créditos mensuales | Capacidad de generación (ejemplo) |
|---|---|---|---|---|
| Generativo 800 | 1 TP 4 T 170 al mes | $2.000 al año | 800 créditos al mes | 3.200 Nano Banana Pro o 6.400 Nano Banana de dos generaciones |
| Generativo 1.600 | $340 al mes | $4.000 al año | 1.600 créditos al mes | 6.400 Nano Banana Pro o 12.800 Nano Banana de dos generaciones |
Ambos niveles incluyen acceso a todos los modelos de IA que figuran en la ficha del plan, entre los que se incluyen Seedance 2.0, Veo 3.1 y Kling 3. Ambos incluyen además acceso a flujos de trabajo de IA, tendencias de vídeo con IA, exportaciones ilimitadas sin marca de agua y acceso a iStock.
El nivel de 800 créditos incluye:
- 800 créditos al mes
- Acceso a todos los modelos de IA, incluidos Seedance 2.0, Veo 3.1 y Kling 3
- Acceso a todos los flujos de trabajo de IA
- Acceso a las tendencias de vídeo sobre IA
- 40 avatares de IA y clones de voz
- 10 veces más capacidad de concurrencia que la versión Plus
- 2 TB de almacenamiento
- 1.000 recursos de iStock
- Exportaciones ilimitadas sin marca de agua
El nivel de 1.600 créditos incluye:
- 1.600 créditos al mes
- Acceso a todos los modelos de IA, incluidos Seedance 2.0, Veo 3.1 y Kling 3
- Acceso a todos los flujos de trabajo de IA
- Acceso a las tendencias de vídeo sobre IA
- 80 avatares de IA y clones de voz
- 10 veces más capacidad de concurrencia que la versión Plus
- 4 TB de almacenamiento
- 2.000 recursos de iStock
- Exportaciones ilimitadas sin marca de agua
El plan de 1.600 créditos no solo duplica el número de créditos. También duplica el número de avatares y clones de voz permitidos, el espacio de almacenamiento y el acceso a los recursos de iStock. Para un creador independiente o una pequeña empresa que realice clips de IA de forma ocasional, 800 créditos pueden parecer suficientes. Para un equipo, una agencia o un flujo de trabajo de pruebas publicitarias frecuentes, 1.600 créditos resultan más realistas, pero solo si el flujo de trabajo se gestiona de acuerdo con una estructura Guía de suscripción a InVideo.
A qué velocidad se agotan los créditos generativos de InVideo AI en flujos de trabajo reales
La forma más segura de entender los «Créditos generativos de InVideo AI» es la siguiente: la cifra principal indica tu capacidad teórica de generación, no la producción garantizada de vídeos terminados.
Según la tabla de precios, 800 créditos equivalen a 3.200 generaciones de Nano Banana Pro. Eso supone aproximadamente 0,25 créditos por cada generación de Nano Banana Pro en ese ejemplo. También puede equivaler a 6.400 Nano Banana de segunda generación, o aproximadamente 0,125 créditos por cada Nano Banana de segunda generación. El nivel de 1.600 créditos simplemente duplica esas capacidades.
Pero los vídeos finales no se crean a partir de una única generación impecable. Los proyectos reales suelen incluir la generación de guiones, la conversión de imágenes en clips de vídeo, revisiones de escenas, material de sustitución, avatares, locuciones, cambios visuales generados por IA, cambios de tamaño y regeneraciones tras resultados fallidos. Ahí es donde los créditos se agotan rápidamente.
En mi investigación sobre los usuarios, el flujo de trabajo de una pequeña empresa comenzaba con un gasto previsto en crédito de 21,4 créditos: una acción confirmada en 18 créditos, a las que siguieron dos acciones de menor envergadura en 1,7 créditos cada uno. El creador esperaba que el proyecto se mantuviera cerca de esa cifra. En cambio, las modificaciones adicionales y las generaciones a nivel de fotograma generaron gastos tales como 11 créditos, 17 créditos y 9,6 créditos, hasta vaciarlo por completo Saldo de 100 créditos.
Ese ejemplo es importante porque pone de manifiesto el riesgo real: es posible que puedas calcular el coste de la primera generación, pero no el coste total del proyecto terminado.
Caso práctico sobre créditos generativos de InVideo AI: $125 gastados, 87 créditos utilizados, 0 % de resultados utilizables
Uno de los resultados más importantes de mi investigación fue un proyecto de vídeo promocional para una startup dedicada a la tecnología marina. El objetivo era claro: crear un vídeo promocional profesional dirigido a un público aficionado a la navegación, basándome en un guion de producción detallado.
El creador pagó $125 y usado 87 de 189 créditos. El resultado esperado era un vídeo corporativo que se pudiera utilizar. El resultado real fue 0 % de rendimiento útil, con Reembolso de $0 y 0 créditos devueltos.
El flujo de trabajo antes de utilizar InVideo AI era sencillo, pero manual: generar o recopilar clips y, a continuación, montarlos en programas de edición tradicionales como Premiere o DaVinci. El tiempo estimado para la edición manual era de De 2 a 3 horas, sobre todo si se utilizan clips cortos al estilo Veo y se unen manualmente.
Se suponía que el flujo de trabajo tras utilizar InVideo AI sería más rápido: subir el concepto, dejar que la IA creara el vídeo, revisar las escenas y exportarlo. En cambio, el tiempo se dedicó más a la resolución de problemas que a la edición. Según se informa, el resultado presentaba problemas como imágenes incorrectas, un mal manejo del texto, dificultades para seguir las instrucciones y artefactos que hacían que el vídeo no fuera adecuado para un público empresarial serio.
La lección es práctica: los créditos generativos de InVideo AI resultan más valiosos cuando el resultado se puede utilizar tras una ligera edición. Cuando los primeros resultados son inservibles, los créditos se convierten en un presupuesto de riesgo. En el caso de los vídeos corporativos, las campañas de marca o los trabajos destinados a los clientes, el coste real no es solo el precio de los créditos. Es el coste de las generaciones fallidas, el tiempo de revisión y la posibilidad de tener que empezar de cero con otra herramienta.
Caso práctico sobre los créditos generativos de InVideo AI: se han perdido 100 créditos tras una previsión de 21,4 créditos
Otro caso se refería al propietario de una pequeña empresa que tenía contratado un plan de pago de InVideo AI. El usuario confirmó un uso de crédito que parecía ascender a un total de 21,4 créditos: 18 créditos más 1,7 más 1,7.
El proyecto no se ajustó en absoluto a esa estimación. A medida que avanzaba la edición, surgieron más tareas que consumían muchos créditos, entre ellas los gastos relacionados con 11 créditos, 17 créditos y 9,6 créditos. El resultado fue que Se han agotado los 100 créditos.
Este es uno de los ejemplos más claros de por qué los créditos generados por IA de InVideo resultan impredecibles en la producción real. La indicación inicial o la generación pueden resultar asequibles. La parte costosa suele ser la segunda mitad del flujo de trabajo: corregir escenas, volver a generar recursos, sustituir elementos visuales y aceptar los ajustes automáticos de la IA.
Antes de utilizar el flujo de trabajo generativo, el creador esperaba recibir una confirmación visible antes de realizar un uso significativo del crédito. Tras utilizarlo, quedó claro cuál era el punto débil: el consumo de crédito debe ser visible en todas las fases, no solo al inicio de un proyecto.
Para los creadores profesionales, la conclusión es sencilla: no empieces un proyecto dando por hecho que la primera estimación confirmada de los créditos es el coste final del proyecto. Considera cada revisión como un posible cambio en los créditos.
Caso práctico sobre los créditos generados por IA de InVideo: un sencillo flujo de trabajo para YouTube Shorts acabó resultando más caro
Otro caso de estudio procedía de un creador que utilizaba InVideo para crear vídeos cortos sencillos en YouTube Shorts. El flujo de trabajo anterior era básico: utilizar imágenes propias, crear un vídeo corto y evitar el uso intensivo de la generación por IA. El creador recordaba una estructura de costes más cercana a aproximadamente 1 crédito por vídeo para proyectos sencillos.
Tras pasar al nuevo flujo de trabajo centrado en la IA, el creador pagó $20 para un plan con 75 créditos y aún así no conseguí terminar ni un solo «Short» de YouTube antes de que se acabaran los créditos.
Este caso es importante porque distingue entre dos necesidades diferentes de los usuarios. Algunos creadores quieren una IA generativa de tipo cinematográfico. Otros solo quieren un editor rápido para crear Shorts, Reels o publicaciones en redes sociales sencillas basadas en imágenes. Cuando un flujo de trabajo de edición sencillo se integra en un flujo de trabajo de un agente de IA, los créditos pueden consumirse en acciones que el creador en realidad no deseaba: clips generados automáticamente, elementos visuales adicionales, cambios de tamaño, sustituciones e interpretaciones de la IA.
En el mismo grupo de investigación, otro informe grave se refería a un Proyecto de vídeo de 5 minutos en la que el usuario describía una pérdida de $1,983 sin obtener el resultado final esperado. Esa cifra no debe considerarse una estimación de costes normal, pero sí pone de manifiesto la intensidad emocional que rodea a los intentos fallidos de crear vídeos largos con IA.
La conclusión es clara: los creadores de contenido breve necesitan un flujo de trabajo sencillo y sin complicaciones para realizar ediciones básicas. Si cada ajuste se convierte en una acción generativa, el modelo de créditos empieza a parecer un obstáculo para la creación de contenido básico.
Créditos generativos de InVideo AI para anuncios con contenido generado por los usuarios mediante IA: la curva de aprendizaje puede salir cara
Los anuncios generados por IA a partir de contenido creado por los usuarios (UGC) son otro caso de uso habitual de InVideo AI. La propuesta es atractiva: crear vídeos con formato publicitario sin necesidad de contratar a actores, grabar material de vídeo ni desarrollar un flujo de trabajo de producción completo.
Sin embargo, la investigación puso de manifiesto un importante punto de fricción: los nuevos usuarios pueden sentirse limitados por los créditos incluso antes de haber producido un primer vídeo utilizable. Uno de los casos de marketing de contenido generado por el usuario (UGC) con IA se refería a un creador que vio dos tutoriales de YouTube, intentó crear un anuncio de vídeo de UGC con IA y, aun así, se encontró con confusiones relacionadas con los créditos antes de producir un recurso terminado.
Había No se ha comunicado ningún resultado de producción cuantificable En ese caso, pero la lección empresarial sigue siendo útil. En la creación de anuncios con IA, los primeros intentos suelen ser experimentos. Es posible que un profesional del marketing tenga que probar ganchos, avatares, enfoques del producto, guiones, estilos de voz y ritmo visual. Si la plataforma solicita créditos antes de que el usuario comprenda el flujo de trabajo, la curva de aprendizaje se percibe como un proceso de prueba y error de pago.
En el caso de los anuncios con contenido generado por el usuario (UGC) mediante IA, los créditos generativos de InVideo AI funcionan mejor si preparas la estructura del anuncio antes de abrir el generador. Escribe primero el gancho, la oferta, el argumento de venta del producto, la lista de escenas, la llamada a la acción (CTA) y las instrucciones para el avatar. Cuantas más decisiones tomes fuera de la herramienta, menos créditos correrás el riesgo de desperdiciar dentro de ella.
Créditos generados por IA de InVideo para canales de YouTube anónimos: gran potencial, pero los créditos aumentan rápidamente
El caso de investigación más positivo fue el de la automatización de YouTube sin intervención humana. El proceso consistía en generar vídeos sin necesidad de cámara, micrófono ni software de edición tradicional. La herramienta se encargaba de los guiones, las imágenes de archivo, la voz en off, la música, los subtítulos, las transiciones y la edición basada en indicaciones.
El flujo de trabajo descrito dio como resultado un vídeo final en menos de 10 minutos. El creador comenzó con un plan tipo «Plus» en $25 al mes con 100 créditos, y luego se actualizó a un Plan «$60/mes» (máximo) al cabo del primer mes, ya que los créditos se agotaron rápidamente. Para el cuarto mes, según se informa, el canal alcanzó la monetización y posteriormente generó De $300 a $600 al mes en ingresos publicitarios.
Este caso nos enseña una lección diferente a la de los ejemplos negativos. InVideo AI puede resultar útil cuando el contenido no requiere una precisión perfecta en los productos, un acabado a nivel de marca ni una cinematografía personalizada. Los vídeos sin rostros —ya sean educativos, basados en listas, motivacionales, explicativos o con material de archivo— son más flexibles que los anuncios para clientes o las demostraciones técnicas de productos.
El cambio entre el antes y el después es significativo:
Antes: para crear un canal sin rostro era necesario escribir el guion, grabar las voces, buscar material de archivo, editarlo, añadir subtítulos y música, y exportarlo a través de varias herramientas.
Después: un flujo de trabajo basado en indicaciones permitiría crear rápidamente un borrador completo, centrándose la edición en la revisión y la mejora.
La idea es que los créditos generativos de InVideo AI resultan más fáciles de justificar cuando la rapidez es más importante que la precisión. Si se puede crear un vídeo en menos de 10 minutos y el canal acaba generando entre $300 y $600 al mes, los créditos pasan a formar parte del coste de producción de contenidos. No obstante, el modelo sigue exigiendo disciplina, ya que al aumentar la producción también aumenta el consumo de créditos.
¿Qué es lo que realmente consume los créditos generativos de InVideo AI?
Según la pantalla de precios y los casos reales de producción, las acciones que más créditos consumen suelen ser las acciones generativas, y no solo la exportación básica.
Entre las medidas habituales relacionadas con el riesgo de crédito se incluyen:
- Creación de videoclips con IA
- Creación de recursos de imagen a vídeo
- Regeneración de escenas
- Sustitución o modificación de elementos visuales
- Utilizando modelos avanzados de inteligencia artificial como Veo, Kling o Seedance
- Creación de contenido basado en avatares o en la voz
- Solicitar al flujo de trabajo de IA que revise partes de un vídeo
- Dejar que la plataforma cambie automáticamente el tamaño, optimice o reinterprete los recursos
- Probar varias versiones de un anuncio, un gancho o una escena
Lo peligroso es que no todos los creadores perciben estas acciones como “compras” independientes. Muchas personas creen que siguen editando el mismo proyecto, cuando la plataforma puede interpretar la acción como una nueva solicitud generativa.
Por eso, el mejor flujo de trabajo consiste en separar la edición de la generación. Utiliza los créditos solo en aquellos momentos en los que la generación mediante IA sea realmente necesaria. Para recortes sencillos, cambios de texto, reordenaciones o el montaje de recursos ya existentes, un editor tradicional puede resultar más predecible.
¿Merece la pena utilizar los créditos generativos de InVideo AI?
Los créditos generativos de InVideo AI merecen la pena cuando la rapidez es más importante que el coste de las generaciones fallidas. Resulta más difícil justificarlos cuando la precisión, el control de la marca o la previsibilidad presupuestaria son más importantes que la automatización. Para una evaluación completa del rendimiento y las características principales, consulta nuestro exhaustivo Reseña de InVideo AI.
Es más probable que merezca la pena para:
- Canales de YouTube anónimos
- Vídeos explicativos breves
- Borradores de contenido para redes sociales
- Borradores de guías de uso del producto
- Borradores de formación interna o de incorporación
- Pruebas de conceptos publicitarios en fase inicial
- Creadores capaces de aceptar primeros borradores imperfectos
No son tan adecuados para:
- Vídeos publicitarios listos para el cliente
- Demostraciones técnicas de productos que requieren precisión
- Vídeos que cumplen unas directrices de marca estrictas
- Anuncios en los que hay que aprobar cada fotograma
- Shorts sencillos basados en imágenes que no requieren IA generativa
- Usuarios con un presupuesto fijo y poca tolerancia ante los resultados fallidos
En estos entornos empresariales tan rígidos, explorar una La mejor alternativa a InVideoo analizando comparativas de rendimiento entre equipos como InVideo frente a Pictory y HeyGen frente a InVideo puede ayudarte a identificar las plataformas que mejor se ajustan a tu presupuesto operativo.
La pregunta más importante no es “¿Cuántos créditos obtengo?”. La pregunta más acertada es: “¿Cuántos vídeos terminados y utilizables puedo crear tras las revisiones, los resultados fallidos y las sustituciones?”.”
Para algunos creadores, 800 créditos pueden ser más que suficientes. Para otros, 1.600 créditos pueden agotarse rápidamente si cada proyecto requiere varias regeneraciones.
Cómo evitar agotar demasiado rápido los créditos generativos de InVideo AI
La mejor forma de controlar los créditos generados por InVideo AI es reducir la incertidumbre antes de generar el contenido.
Empieza con un briefing creativo completo. Antes de recurrir a los créditos, define el objetivo del vídeo, el público objetivo, la estructura, el tono, la lista de escenas, las referencias visuales, la llamada a la acción (CTA) y los detalles que hay que evitar a toda costa. Las instrucciones poco claras suelen dar lugar a más revisiones.
Empieza por los bocetos de bajo riesgo. No empieces con el modelo más caro o avanzado a menos que el proyecto lo requiera. Prueba la estructura, el guion y el ritmo antes de crear clips de gran valor.
Evita regenerar vídeos completos cuando solo haya un error en una escena. Si la herramienta permite realizar modificaciones a nivel de escena, utilízalas con cuidado. Pero comprueba también si la modificación en sí misma consume créditos antes de confirmarla.
No utilices la IA generativa para tareas de edición sencillas. Si lo único que tienes que hacer es insertar tus propias imágenes en un formato Shorts, añadir pies de foto y exportar el resultado, un editor tradicional como CapCut puede resultar más económico y ofrecer resultados más predecibles.
Lleva un control manual de cada evento de crédito. Anota de forma sencilla el saldo inicial, cada generación confirmada, cada revisión y el saldo final. Esta es la única forma de conocer el coste real por vídeo terminado.
Establece un presupuesto de créditos por proyecto. Por ejemplo, si dispones de 800 créditos al mes y quieres producir 20 vídeos, tu presupuesto de trabajo es de 40 créditos por vídeo terminado. Si un proyecto alcanza los 40 créditos sin que haya ningún borrador utilizable, detente y reevalúa la situación.
Exporta solo después de revisar el contenido. Las exportaciones ilimitadas sin marca de agua son muy útiles, pero no solucionan el problema de la baja calidad de la generación. Revisa los guiones, las escenas, el texto y la coherencia visual antes de gastar más créditos en revisiones.
¿Deberías elegir 800 o 1.600 créditos generativos de InVideo AI?
Elige 800 créditos al mes si estás probando InVideo AI, produces un número moderado de vídeos o lo utilizas principalmente para borradores y experimentos. Es la opción que presenta menos riesgo desde el punto de vista económico, pero aún así cuesta $170 al mes (facturado anualmente), por lo que no es un plan para uso ocasional. Antes de comprometerte, puedes leer nuestra guía detallada Desglose de los precios de InVideo AI
para ver cómo funcionan estos niveles a lo largo de todo un año, y asegúrate de comprobar que el Código promocional de InVideo para reducir tu inversión inicial en la plataforma.
Elige 1.600 créditos al mes si produces en grandes volúmenes, trabajas en equipo, utilizas más avatares y clones de voz, necesitas más espacio de almacenamiento, dependes en gran medida de los recursos de iStock o realizas con frecuencia experimentos con anuncios y vídeos generados por IA. El coste es de $340 al mes, facturado anualmente, por lo que el compromiso anual total es de $4,000.
El plan de 1.600 créditos solo resulta más rentable si realmente aprovechas esa capacidad adicional. Comprar más créditos no resuelve el problema fundamental del desperdicio de generaciones. Si tu flujo de trabajo genera muchos resultados fallidos, los 1.600 créditos simplemente te dan más margen para gastarlos.
Una regla práctica para la toma de decisiones:
Si aún estás familiarizándote con la herramienta, empieza por calcular el coste previsto por vídeo terminado y utilizable. Si no puedes estimar esa cifra, no evalúes el plan en función del número de titulares generados. Evalúalo en función del número de vídeos completos que puedas producir de forma fiable sin tener que volver a empezar.
Veredicto final: los créditos generativos de InVideo AI son muy eficaces, pero solo si controlas el flujo de trabajo
Los créditos generativos de InVideo AI pueden resultar muy útiles para los creadores que necesitan borradores rápidos, vídeos de YouTube sin rostros, contenido para redes sociales, conceptos de contenido generado por los usuarios (UGC) con IA y vídeos explicativos. Los planes Generative de 800 y 1.600 créditos parecen muy potentes sobre el papel, sobre todo por el acceso a modelos como Seedance 2.0, Veo 3.1 y Kling 3.
Pero el coste real viene determinado por el número de vídeos utilizables que se obtienen tras las revisiones. Mi investigación reveló casos en los que los créditos supusieron una gran ventaja, incluido un flujo de trabajo anónimo en YouTube que alcanzó la monetización en el cuarto mes y generó De $300 a $600 al mes. También se detectaron casos en los que los créditos desaparecían rápidamente, entre ellos Se han consumido 100 créditos tras un flujo de trabajo previsto de 21,4 créditos, Se han gastado 75 créditos antes de terminar un simple «Short», y $125 gastado, con 87 créditos utilizados para una producción empresarial aprovechable del 0 %.
La mejor forma de utilizar los créditos generativos de InVideo AI es considerarlos como un presupuesto de producción, no como una asignación para funciones. Planifica antes de generar, realiza un seguimiento de cada revisión, evita utilizar la IA para ediciones básicas y evalúa el plan en función del coste por vídeo final utilizable.
