🛠️ 工具教程
🛠️ 工具教程进阶
OpenHiggsfield-AI 实操：单 Prompt 调度 40 款图像视频大模型
从零部署开源 AIGC 聚合工作台，一个输入框搞定 Flux/Kling 3/Wan/Veo 3.1 等主流模型，告别多站点来回切换
20 分钟 5 个步骤2026-09-03
分享：
1第一步：本地或云端部署 OpenHiggsfield-AI
技术栈 Next.js 16 + React 19 + Zustand，部署方式和普通 Next.js 项目一致：
1. 克隆仓库：`git clone https://github.com/duanyao/openhiggsfield-ai && cd openhiggsfield-ai`
2. 安装依赖：`pnpm install`
3. 复制 `.env.example` 为 `.env.local`，按需填入各模型 API Key（Flux/Fal/Kling/Wan/Veo 等）
4. 启动：`pnpm dev`，访问 http://localhost:3000
云端部署推荐 Railway / Vercel / 自建 VPS；生产环境建议 Docker：`docker build -t oha . && docker run -p 3000:3000 oha`。
小贴士
- 先用官方演示站（无需部署）测试工作流是否契合需求，再决定是否私有化
- 模型 API Key 按"用量阶梯"买——低用量按 token 计费划算，高用量买月度套餐更省
- OpenHiggsfield 对图像模型支持更成熟，视频模型部分仍在快速迭代，生产环境优先用图像
- 搭配 One API 是降本关键——避免每家模型各自管理 Key 的碎片化
- 商用稳定性依赖社区维护，个人/小团队友好；大企业生产环境建议搭冗余
1 / 5