AI 编程实战教程（3）：从注册账号到接通支付，10 美金搭建一个海外 AI 视频 SaaS 的 11 个步骤
出海建站赚美金，我认为是现在 AI 搞钱非常值得尝试的一条路
过去很多需要团队才能完成的产品开发，现在一个普通人借助 AI 就能做
而且越来越多传统 SaaS，都在被大模型重新做一遍
现在真正的机会，不只是学会用 AI，而是用 AI 做出产品，然后卖给全球用户
正好我之前从 0 搭过一个 AI 视频 SaaS
今天这篇文章，我直接拿这个 AI 视频 SaaS 当案例，把整个过程拆开讲清楚：
一个完全不会写代码的普通人，怎么借助 AI，从 0 到 1 搭出一个可以注册、生成视频、充值、付费，并真正上线收钱的海外 AI SaaS。
这个产品真正花在“搭站”上的启动成本，只有 10 美金的域名费用
数据库、部署、登录、邮件等服务，第一阶段基本都可以先用免费额度
整个过程，我把它拆成了 11 个步骤：
- 注册基础账号：准备 Google、GitHub、数据库、模型、支付、部署等服务
- 搭建网站框架：先把首页、生成页、定价页、个人中心跑起来
- 配置用户登录：接入 Google 一键登录
- 配置数据库：保存用户、任务、订单和积分数据
- 接入 AI 视频模型：跑通图片 / 文本生成视频
- 配置文件存储：长期保存用户生成的视频结果
- 搭建积分系统：实现赠送、扣费、退款和积分流水
- 计算成本和定价：设计积分包、订阅和利润空间
- 接通海外支付：实现付款、订单、积分自动到账
- 制作落地页：把产品能力、案例、定价和信任信息展示出来
- 部署上线并验收：绑定域名，完整测试注册、生成、支付闭环
你不需要先学会前端、后端、数据库，再开始做产品，先理解一个 SaaS 产品到底由哪些模块组成，再让 AI 帮你把这些模块一个个搭起来、串起来
一、开工前，先把需要的账号准备好
第一步不是写网站，而是注册各种基础服务
建议专门建一个表格，记录：
平台 / 登录邮箱 / 用途 / 是否配置完成
密钥、密码等敏感信息不要直接记录在普通表格里，统一放到密码管理器或者建站平台的安全配置中
一个基础的海外 AI SaaS，通常需要准备下面几类服务：
1. Google
主要用来：
- Google 一键登录
- Search Console 网站收录
- 后续网站流量与搜索分析
2. GitHub
主要用来：
- 保存网站项目
- 管理项目版本
- 连接部署平台
3. 数据库
用于保存：
- 用户账号
- 用户积分
- 视频生成任务
- 订单
- 支付记录
例如可以使用 Supabase、Neon 等
4. AI 模型平台
也就是你真正提供给用户的能力
比如：
- 图片生成视频
- 文本生成视频
- 视频增强
- 图片生成
早期不要一次接十几个模型，第一版只需要把一个最核心的能力跑通
4 .邮件服务
用于：
- 用户通知
- 支付通知
- 系统邮件
- 找回密码
5. 平台
用来收海外用户的钱，例如 Stripe、Creem 等
6 .部署平台
负责把网站真正发布到互联网上
例如：
- Vercel
- Cloudflare
7.一个正式域名
域名我花了 10 美金，这是我真正花钱的地方
上面提到的这些平台新用户都有免费额度
新手做站，先最低成本跑通 MVP，有种子用户付费再花钱补充基础设施
到这里，你拥有的其实还只是一堆“零件”，接下来才是把它们串起来
二、先把网站框架跑起来
普通人最容易犯的错误，是第一天就开始设计 Logo、改字体、调颜色
其实这些都不重要
第一版网站只需要解决一件事：
用户能不能正常打开网站，并完成最核心的操作
网站最基础的结构可以只有：
- 首页
- 视频生成页
- 定价页
- 登录页
- 个人中心
- 订单记录
- 视频生成记录
先让 AI 帮你把这些基础页面搭出来
这时候不要追求“设计感”
先确认：
- 页面能打开
- 按钮能点击
- 手机端能正常显示
- 不同页面可以正常跳转
只要这一步跑通，项目就已经从“想法”变成了一个网站
三、配置用户登录系统
接下来解决用户身份问题
海外 SaaS 最简单的方案，就是优先支持：
Google 一键登录
用户点击：
Continue with Google
完成授权以后，系统自动创建用户账号
这里不需要普通用户理解 OAuth、回调地址这些技术名词
你只需要让 AI 帮你完成几项配置：
- 在 Google 创建网站登录应用
- 填写网站正式域名
- 配置登录成功后返回网站
- 将 Google 登录能力连接到你的用户系统
然后测试：
- 新用户能不能登录
- 登录后是否自动创建账号
- 退出后能不能重新登录
- 同一个 Google 账号是否不会重复创建用户
完成标志：
用户第一次访问网站，不需要注册密码，直接使用 Google 登录即可进入产品
四、配置数据库，让网站真正“记住用户”
网站能登录之后，还需要数据库
否则用户关闭网页以后，什么都没有留下
第一版数据库不需要设计得非常复杂
至少保存下面几类信息：
1.用户信息
包括：
- 用户是谁
- 注册时间
- 当前积分
- 会员状态
2. 视频生成任务
记录：
- 用户生成了什么内容
- 使用了什么模型
- 当前生成状态
- 是否成功
- 最终视频地址
- 消耗了多少积分
3.订单
记录：
- 用户买了什么套餐
- 支付了多少钱
- 支付状态
- 获得多少积分
4. 积分流水
记录：
- 积分为什么增加
- 为什么减少
- 增减了多少
- 增减后的余额
不用自己设计数据库，你只需要告诉 AI 我要记录哪些业务信息
剩下的数据结构，让 AI 根据业务帮你配置
五、接入第一个 AI 视频模型
接下来才进入这个 SaaS 最核心的一步：
让用户真正生成视频
第一版千万不要贪多
例如你的产品定位是：
把商品图片快速生成广告视频。
那第一版就只做：
上传图片 → 输入提示词 → 生成视频
完整流程应该是：
用户上传图片 ↓ 输入生成要求 ↓ 点击生成 ↓ 网站创建生成任务 ↓ 调用 AI 视频模型 ↓ 等待模型生成 ↓ 生成成功 ↓ 网站展示最终视频
需要注意一个问题：
绝大多数视频模型并不是点击以后马上返回结果
所以网站必须有一个任务状态系统
例如：
- 等待中
- 生成中
- 生成成功
- 生成失败
用户不能点击一次生成以后，看着页面一直转圈
最好给用户明确提示：
Your video is being generated.
生成完成后，再更新为：
Your video is ready.https://x.com/jarvis11x/status/2089702924888711565
六、把生成结果真正保存下来
很多 AI 产品 Demo 到这里就结束了
但 SaaS 不能
因为模型返回的视频地址可能只是临时地址
过一段时间，视频可能打不开
所以正确流程应该是：
模型生成视频 → 网站获取视频 → 保存到自己的文件存储 → 用户以后随时查看
这样用户进入个人中心时，才能看到历史生成记录
这里重点测试：
- 视频生成后能不能正常播放
- 刷新网页以后还在不在
- 第二天重新登录以后还能不能看到
- 能不能下载
- 失败任务会不会错误显示为成功
做到这一步，你已经拥有了一个真正可以使用的 AI 视频产品
接下来开始进入商业化
七、设计积分系统
AI SaaS 最重要的商业模块之一，就是积分
因为每调用一次 AI 模型，你都要付钱
所以不能让用户无限生成
最简单的方式就是：
每次生成消耗一定数量的积分。
例如：
注册用户获得免费积分
生成一次视频消耗积分
购买套餐以后增加积分
生成失败以后返还积分
你的积分系统至少要支持：
- 注册赠送
- 购买积分
- 生成扣费
- 失败退款
- 人工调整
- 积分过期
一条正常的生成流程应该是：
检查积分 → 创建生成任务 → 扣除积分 → 调用模型 → 生成成功
如果生成失败：
自动返还积分
这里必须重点测试：
- 余额不足不能生成
- 一个任务不能重复扣积分
- 失败任务自动退款
- 同一个任务不能重复退款
- 用户看到的余额和实际积分记录完全一致
积分系统不是一个小功能，它其实就是 AI SaaS 的财务系统
八、先算成本，再设计价格
很多人做 AI SaaS 的顺序是错的
先看别人卖多少钱，然后自己也定一个差不多的价格
正确做法应该是先算：
一次生成到底花多少钱
至少把这些成本算进去：
AI 模型调用成本+失败与重试成本+支付手续费+文件存储与带宽+退款成本+促销优惠
最后得到：
一次生成的真实成本
然后再反推积分体系：
- 一次生成扣多少积分
- 注册送多少积分
- 一个积分包卖多少钱
- 一个积分包包含多少次生成
- 订阅每个月送多少积分
- 积分是否过期
- 失败任务是否退积分
第一版的付费结构不用太复杂，一般可以配置：
- 小额体验包
- 主力积分包
- 高额度积分包
- 月付订阅
- 年付订阅
对于一个刚上线、用户还不认识你的新网站来说：
一次性积分包往往比强推订阅更容易完成第一次付款
因为用户心理压力更低
价格确定之后，一定检查三个地方：
网站价格页面 / 产品后台配置 / 支付平台商品
三个地方的：
- 商品名称
- 价格
- 积分数量
- 订阅周期
必须完全一致
九、接通海外支付
做到这里，网站终于开始具备真正赚钱的能力
支付流程看起来复杂，其实站在普通用户角度，只需要理解一条链路：
用户选择套餐 ↓ 进入支付页面 ↓ 完成付款 ↓ 支付平台告诉你“这个用户已经付款” ↓ 系统创建订单 ↓ 自动给用户增加积分 ↓ 用户回到网站继续使用
你需要在支付平台中提前创建好：
- 商品
- 价格
- 积分包
- 月度订阅
- 年度订阅
然后让 AI 帮你把支付平台和网站订单系统连接起来
这里最重要的不是“付款页面能不能打开”
而是：
付款以后，权益能不能自动到账
必须测试：
- 一次性积分包购买
- 月度订阅
- 年度订阅
- 支付成功返回网站
- 后台自动产生订单
- 积分自动到账
- 积分流水正常生成
- 同一个支付订单不会重复充值
- 退款以后权益正确处理
- 用户取消订阅后状态正确更新
尤其注意：
支付平台有时候会重复发送支付结果
你的系统必须确保：
同一个订单，无论收到多少次支付通知，都只能增加一次积分
完成标志只有一个：
用户付款以后，不需要管理员人工充值，权益自动到账
做到这里，一个 SaaS 的商业闭环基本就已经形成了
十、制作真正能转化的落地页
功能跑通以后，再回来优化首页
AI 视频网站首页最重要的原则是：
不要只告诉用户你很牛，要让用户尽快看到产品
所以首屏最好直接放视频生成器
而不是只放一个：
Get Started按钮
推荐的网站结构：
一句话说明结果 ↓ 视频生成器 ↓ 真实生成案例 ↓ 三步使用方法 ↓ 核心功能 ↓ 价格 ↓ FAQ ↓ 最后一次行动按钮
首屏文案不要再写这种话：
The Future of AI-Powered Creativity
这种话看起来很高级，但用户根本不知道你能干什么。
直接告诉用户结果：
Turn a product image into a promotional video.
把一张商品图变成一条宣传视频。
这才是产品文案。
首页也不要一口气展示十几个功能。
只展示用户最关心的三四个核心能力。
每个功能最好配：
- 真实产品截图
- 真实生成结果
- Before / After 对比
- 示例视频
尤其是刚上线的网站，不要伪造：
- 用户数量
- 客户评价
- 大公司 Logo
- 生成数据
没有用户背书的时候，更好的信任方式是：
真实案例 + 清晰价格 + 明确退款规则 + 联系邮箱 + 可查看的生成状态
同时把基础页面补齐：
- Privacy Policy
- Terms of Service
- Refund Policy
- Contact
这些页面平时没人看，但支付平台审核、Google、用户付款之前都可能会看
https://x.com/jarvis11x/status/2095123420467855387十一、正式部署，然后做一次完整验收
最后一步，就是把网站正式上线
如果你使用 GitHub 管理项目，可以直接连接 Vercel 或 Cloudflare
让部署平台自动读取项目
然后配置：
- 正式网站域名
- 数据库
- Google 登录
- AI 模型
- 文件存储
- 邮件服务
- 支付系统
再把域名 DNS 配置好
到这里不要急着发推说：
“我的产品上线了。”
先自己完整走一遍真实用户流程
建议按照下面这些检查逐项验收：
首页能否正常打开
Google 登录是否成功
新用户是否自动创建账号
注册赠送积分是否到账
图片是否能上传
视频是否能够正常生成
生成过程中状态是否变化
生成结果是否长期保存
视频是否能播放
视频是否能下载
失败任务是否自动退积分
余额不足是否禁止生成
积分是否准确
支付页面是否正常打开
真实付款是否成功
订单是否自动创建
积分是否自动到账
重复支付通知是否会重复充值
退款是否正常
取消订阅是否正常
邮件是否能正常发送
手机端是否正常
隐私政策和退款政策是否能访问
只有这些全部跑通以后：
一个真正能收费的 AI 视频 SaaS 才算搭完
最后再接入：
- Google Search Console
- 网站流量统计
- 用户行为分析
- 业务后台
开始观察这条完整漏斗：
访问 → 注册 → 第一次生成 → 再次生成 → 积分耗尽 → 查看价格 → 付款
你后面做的所有优化，其实都是在优化这条链路
最后
如果你是第一次做 AI SaaS，我最建议你记住一件事情：
第一版千万不要追求“大而全”
不要一上来就：
接十几个模型、做几十个页面、支持五种登录方式、设计复杂会员体系
你只需要先跑通一条最小闭环：
用户访问网站 → Google 登录 → 免费体验 → AI 生成视频 → 积分扣费 → 积分耗尽 → 用户付款 → 自动获得积分 → 再次生成
只要这一条闭环跑通，你就已经拥有了一个真正意义上的 SaaS
接下来再逐步增加模型、优化页面、做 SEO、跑流量、测试价格、推广获客
以前做一个这样的产品，可能需要产品经理、设计师、前端、后端一起配合
现在一个普通人真正需要掌握的，已经不再是每一行代码怎么写
而是：
知道一个 SaaS 应该有哪些模块，知道这些模块应该怎样连接，然后让 AI 帮你完成具体实现。
这可能才是 AI 时代普通人做产品最大的变化和最大的机会
我是 Jarvis，这里是我的AI 商业实验室 0 技术经验小白，正在用AI 做产品、搞流量、跑商业闭环 希望通过我的分享更多普通人看到 AI 的可能性
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