我用 Next.js 构建了一个 AI 视频生成器，并在 3 个月内获得了首位付费用户
I Built an AI Video Generator with Next.js and Got My First Paid User in 3 Months
我们发现了什么
我用 Next.js 构建了一个 AI 视频生成器，并在 3 个月内获得了首位付费用户。我用 Next.js 构建了一个 AI 视频生成器，并在 3 个月内获得了首位付费用户。我是……
- 来源：DEV Community（发现于 2026-07-26）
- 证据等级：D · 发现产品或需求信号，暂未获得可核验的商业证据。
- 商业模式：待核验
- 主题：内容与设计
- 初筛评分：17.3/100 · 收录 1 次
证据，比故事更重要。
规则清洗与初筛，未经人工商业核验。原文语境、实际客户和付费情况仍需自行验证。
引用与数字披露
来源类型（原作者自述／第三方测算／媒体转引）需采集端标注，本版尚未落字段。
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上下文核对：来源原文含限定词one-time一次性，中文摘要未逐字保留 —— 引用或跨期比较前请回原文核对，别把估算读成已实现。
中文辅助译文（全文）
我用 Next.js 搭建了一个 AI 视频生成器，3 个月内获得了第一位付费用户
我是一名在深圳某银行工作的前端开发。白天我写 React 组件。到了晚上，我一直在开发 Froging AI——一款能在几分钟内把图片和文本变成视频的 AI 视频生成器。
三个月前我对 AI 视频 API 一无所知。上周，我拿到了第一笔付费订单。下面是事情发生的经过。
技术栈
我想要快速上线，并保持低成本。我的技术栈如下： · Next.js 14（App Router）—— 前端 + API 路由放在同一个仓库 · Supabase —— 认证、PostgreSQL 以及存储 · Vercel —— 部署，零运维 · Creem —— 支付（一次性 + 订阅） · Replicate / Minimax / 海螺AI —— 视频生成 API
为什么不选 Python？因为我是前端开发。Next.js 的 API 路由处理异步队列完全够用。我不想去学一套新的部署流水线。快速上线，更快地迭代。
功能介绍
Froging AI 有两个核心功能：
图片生成视频 上传一张照片，加入提示词，AI 就会把它动效化成一段短视频。适合用于产品演示、社交媒体内容以及创意实验。
文本生成视频 用简洁的英文描述一个场景，几分钟后就能拿到生成的视频。无需相机，也无需剪辑软件。
底层实现上，我会根据模型可用性和成本把请求路由到不同的服务提供商。Replicate 的开源模型（如 Wan-2.1 等）用于低成本实验。Minimax 和 海螺AI 用于产出更高质量的结果。用户不需选择模型，系统会自动针对速度和质量进行优化。
第一笔收入
7 月 13 日那天早上，我醒来看到一封来自 Creem 的邮件：“You received a payment.”
那是 4.99 美元。一位用户购买了 Starter 套餐。
这一小笔金额改变了一切。在那之前，我一直在优化 SEO、微调落地页配色，像盯鹰一样盯着 Google Analytics。在那之后，我意识到：唯一重要的指标就是是否有人愿意付费。
这位用户来自自然搜索。我花了数周时间撰写博客文章、向 AI 目录站投稿、并建设外链。没有投放广告。只有内容和耐心。
我学到的 3 件事 · 从一个功能开始，而不是十个 我原本的计划是做一个“一站式 AI 创意套件”——图像生成、视频生成、编辑工具，应有尽有。我把它精简到只剩视频。如果我一直要等到完整愿景实现，我可能还在写代码，而不是已经收费了。 · SEO 是一场耐心的游戏 我在烧光预算却零转化之后停掉了 Google Ads。转向长尾 SEO：“image to video AI free”、“text to video generator no signup”。流量来得慢，但是免费且会不断累积。 · 支付集成是产品的一部分 我在集成 Creem 之前花了太多时间打磨 UI。支付一上线，我的思维模式就从“业余项目”切换成了“生意”。尽早去做。即便没人付费，基础设施就绪会改变你构建产品的方式。
接下来要做的事 · 图像生成已排进路线图（终于要拓展到视频之外） · 更好的移动端体验（多数流量来自移动端） · 更多视频模型 —— 我正在密切关注 Kling 2.6 和 Veo-3
试一下
如果你感兴趣，Froging AI 已经上线。无需注册就可以免费生成几段视频。
如果你也在做 side project，欢迎留言。我会逐条阅读。
Tags: #ai #webdev #nextjs #saas #sideproject #startup #indiedev
译文由上游机器翻译生成，可能有误；判断请以英文原文为准。
英文原文（来源本站未改写）
I Built an AI Video Generator with Next.js and Got My First Paid User in 3 Months
I'm a frontend developer working at a bank in Shenzhen. By day I write React components. By night, I've been building Froging AI — an AI video generator that turns images and text into videos in minutes.
Three months ago I knew nothing about AI video APIs. Last week, I got my first paid order. Here’s how it happened.
The Stack
I wanted to ship fast and keep costs low. My stack: · Next.js 14 (App Router) — frontend + API routes in one repo · Supabase — Auth, PostgreSQL, and storage · Vercel — deployment, zero DevOps · Creem — payments (one-time + subscriptions) · Replicate / Minimax / 海螺AI — video generation APIs
Why not Python? I'm a frontend dev. Next.js API routes handle async queueing just fine. I didn't want to learn a new deployment pipeline. Ship fast, iterate faster.
What It Does
Froging AI has two core features:
Image to Video Upload a photo, add a prompt, and the AI animates it into a short video clip. Good for product demos, social content, and creative experiments.
Text to Video Describe a scene in plain English and get a generated video back in minutes. No camera, no editing software.
Under the hood, I'm routing requests to different providers based on model availability and cost. Replicate's open-source models (Wan-2.1, etc.) for cheap experiments. Minimax and 海螺AI for higher-quality outputs. The user doesn’t pick the model — the system optimizes for speed and quality automatically.
The First Dollar
On July 13th, I woke up to an email from Creem: "You received a payment."
It was $4.99. One user bought the Starter plan.
That small amount changed everything. Before that, I was optimizing SEO, tweaking landing page colors, and watching Google Analytics like a hawk. After that, I realized: the only metric that matters is whether someone is willing to pay.
The user came from organic search. I had spent weeks writing blog posts, submitting to AI directories, and building backlinks. No ads. Just content and patience.
3 Things I Learned · Start with one feature, not ten My original plan was an "all-in-one AI creative suite" — image generation, video generation, editing tools, the works.I stripped it down to video only.If I had waited for the full vision, I'd still be coding instead of charging. · SEO is a patience game I stopped Google Ads after burning through budget with zero conversions.Switched to long-tail SEO: "image to video AI free", "text to video generator no signup".Slow traffic, but free and compounding. · Payment integration is part of the product I spent too much time perfecting the UI before integrating Creem.
The moment payments went live, my mindset shifted from "hobby project" to "business." Do it early.Even if nobody pays, the infrastructure being ready changes how you build.
What's Next · Image generation is on the roadmap (finally expanding beyond video) · Better mobile experience (most traffic is mobile) · More video models — I'm watching Kling 2.6 and Veo-3 closely
Try It
If you're curious, Froging AI is live. You can generate a few videos for free without signing up.
If you're also building a side project, drop a comment. I read every one.
Tags: #ai #webdev #nextjs #saas #sideproject #startup #indiedev
这条还缺什么证据？
下面每条都由本条已有字段推出（等级、理由、商业模式、来源次数、是否演示）， 本站不生成推测性结论；通用验证方法放在方法论页。
- 可核验的收入或付费证据查官网定价页与付费口径；第三方数据源（如 GetLatka）只作旁证，需标注来源与时点。
- 商业模式未定确认按席位／按用量／授权还是开源托管版收费；开源项目另查 LICENSE 与是否存在付费版。
- 只有单一来源找一手站点或其他渠道是否重复出现同一产品；社区热帖数量不等于商业进展。
通用验证清单（谁有这个问题／谁愿意付费／一个人能交付哪一小步）见我们的筛选方法。