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Two files that let ComfyUI run **MiniMax H3 video generation in 4 steps** using FastVideo's Video Sparse Attention. On a 24 GB RTX 3090 Ti, this drops a 5-second, 0.8 MP clip from ~8 minutes (base, 20 steps) to under 1 minute (draft) or ~2.5 minutes (best quality). Requires the companion custom node — you can't load these with a normal LoRA loader alone. > **Most people should probably use one of the established H3 turbo LoRAs** (e.g. Comfy-Org's official 4-step turbo, lightx2v's 8-step turbo) — they're simpler to set up and don't need a custom node. This project exists for people who want to experiment with FastVideo's sparse-attention approach and see if the speed/quality tradeoff works better for their use case, or for people on older cards (RTX 3090 / 4090) who can't run FastVideo's latest official releases that target Hopper/Blackwell GPUs. Compare and pick what you like. > ⚠️ **Experimental.** Tested on one machine (RTX 3090 Ti). Requires the companion custom node — this is not a drop-in for standard LoRA loading. See the node repo before downloading.

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分类待补充
输入 待核验→ 输出 待核验
价格待核验多模态与渠道费用须分别核对
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COST EXPLORER

好模型,也要算好成本。

费用分析

调整月度 Token 用量,直观比较不同模型的预估 API 开支。

1 M = 100 万 Token · 美元计价
仅比较同一渠道的基础文本 Token 报价

使用已采集且单位可比的 USD / 百万 Token 渠道报价。报价为采集时快照;不计缓存优惠、阶梯价、推理额外输出与税费,请以来源的当前报价为准。

MODEL HANDBOOK

读懂模型,再做选择

选型与常见问题
API 价格应该怎么比较?+

先区分输入、输出和缓存价格,再使用同一任务和用量估算总费用。图像、音频和视频可能按张、时长或分辨率计费,不能直接与 Token 单价比较。

开放权重,就代表可以免费商用吗?+

不一定。必须逐一核对具体模型版本的许可证、商用限制及使用政策。自己部署还需要考虑显存、推理资源和运维费用。

排行榜第一,就是最适合我的模型吗?+

榜单取决于测试任务、版本与评测方法。建议用实际业务样本比较准确性、时延、稳定性和成本,再选择模型。

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