1분짜리 영상 하나에 사장님이 70위안을 썼습니다! Codex로 Opus 5.5 한 줄 프롬프트 영상 워크플로우를 구축해 봤습니다

한 줄 요약: 코드는 거의 쓰지 않았어요. Codex에 요구사항을 전달하고, 실행을 승인하고, 방향이 어긋날 때 바로잡아 준 것만으로 Opus 5.5 한 문장 영상 워크플로를 만들었어요. 결과물은 정말 놀라웠지만, 청구서도 만만치 않았어요.

요즘 꽤 신나서 몰두한 일이 하나 있어요. Codex에게 영상 워크플로를 통째로 재현해 달라고 했어요. 제가 요구사항을 한 문장만 입력하면 Opus 5.5가 알아서 기획하고, 애니메이션 코드를 쓰고, 배경음악을 만들고, 결과를 점검해 수정한 뒤 MP4로 내보내요.

영상이 완성됐을 때는 정말 신났어요. 그런데 비용을 확인하고 나서는 좀 조용해졌어요. 약 1분짜리 영상 하나에 제 기록 기준으로 모델 비용이 9.4943달러, 우리 돈으로 약 1만 3천 원 정도, 중국 위안으로는 약 70위안이 나왔어요. 다행히 돈은 사장님이 내셨어요.

아래에서 소개하는 구축 과정, 크레딧 소모량, 비용은 모두 제가 직접 한 차례 돌려 본 실제 기록이에요. Codex가 처음에 방향을 잘못 잡고 엉뚱하게 만들었던 실제 경험도 함께 담았어요.

Opus 5.5 비디오 워크플로 용어 한눈에 보기

앞으로 아래 용어들이 계속 등장해요. 중간에 헷갈리지 않도록 먼저 말을 맞춰 둘게요.

01 Bilibili에서 Opus 5.5 영상을 보고, 나도 만들어 보고 싶어졌어요

계기는 아주 단순했어요. 얼마 전 Bilibili를 보다가 누군가 Opus 5.5로 만든 영상을 봤어요. 서사 흐름이 명확하고 화면도 보기 편했고, 전체적인 미적 감각도 좋았어요. 초기 AI 영상처럼 기교 부린 장면만 잔뜩 늘어놓은 게 아니라, 하나의 이야기를 제대로 풀어내고 있었어요.

그때 이런 형식이 콘텐츠 운영과 개인 IP에 잘 맞겠다고 생각했어요. AI가 기획, 화면, 더빙, 편집까지 스스로 해낼 수 있다면 콘텐츠를 만드는 문턱이 확 낮아지니까요. 특히 지식 콘텐츠나 전문 분야 콘텐츠처럼 내용을 분명하게 설명해야 하는데 직접 얼굴을 드러내고 싶지는 않은 경우에 딱이에요.

여기까지 생각하니 가만히 있을 수가 없었어요. 남이 만들 수 있다면 나도 한 세트 만들어 봐야겠다 싶었죠.

02 Codex에게 딱 한마디만 했어요: “나도 그 사람 거 갖고 싶어, 줘”

애니메이션 엔진이나 렌더링 파이프라인, 오디오 처리를 처음부터 연구할 생각은 없었어요. 영상 시스템 전체를 직접 짤 생각도 없었고요. 목표를 그대로 Codex에게 던졌는데, 원문 그대로 옮기면 “나도 그 사람 거 갖고 싶어, 줘” 정도였어요.

그다음부터는 거의 Codex가 일했어요.

• 튜토리얼을 찾아보고, 참고 프로젝트의 설명과 소스 코드를 읽기
• Node.js, Python, FFmpeg 등 의존성을 설치하고 로컬 환경 구성하기
• 렌더링, 음성, 자막, 검사 같은 도구를 하나로 연결하기
• 테스트를 돌리고, 오류가 나면 스스로 고치기

제가 한 일은 주로 요구사항을 말하고 방향을 확인하는 것, 그리고 Codex가 명령을 실행하려 할 때 승인 버튼을 누르는 것이었어요. 구축이라고 하기엔, 기술은 잘 모르지만 원하는 건 분명히 아는 클라이언트 역할에 더 가까웠어요.

Codex가 처음에는 Opus 5.5 영상 워크플로를 엉뚱하게 만들었어요

과정이 순탄하지는 않았어요. Codex가 처음 만든 건 “모델이 스토리보드를 생성하고 고정된 애니메이션 템플릿에 적용하는” 작업대였어요. Opus는 미리 정해진 템플릿에 텍스트와 파라미터를 채워 넣는 역할만 할 수 있었죠. 실행은 됐지만 Opus의 창작 여지를 너무 꽉 막아 버려서, 결과물이 Bilibili에서 본 영상과는 전혀 다른 물건이었어요.

그래서 방법을 바꿨어요. “그 예쁜 느낌으로 만들어 줘”라고 계속 설명하는 대신, 이미 성공한 사례를 그대로 참고해서 만들라고 했어요. Codex가 Ploto의 제작 기록을 다시 찾아봤고, 거기서 언급된 오픈소스 프로젝트 Lemo-Opuscar를 기반으로 삼았어요. 그제야 방향이 제대로 잡혔어요.

💡 이번에 꼭 기억해 둘 만한 경험: Agent에게 복잡한 작업을 맡길 때는 원하는 바를 반복해서 설명하는 것보다, 구체적이고 검증된 성공 사례를 바로 건네주는 편이 훨씬 효과적인 경우가 많아요.

Opus 5.5 영상 워크플로를 구축하느라 Codex 할당량의 80%를 써 버렸어요

구축을 마치고 확인해 보니, Codex가 제 ChatGPT Plus 요금제의 당시 5시간 윈도우 할당량을 약 80% 소진한 상태였어요.

03 최종적으로 완성된 Opus 5.5 영상 워크플로우는 정확히 뭘까요?

먼저 세 가지 역할부터 정리할게요. “Codex로 Opus 워크플로우를 구축했다”는 말을 들으면 모델 두 개가 함께 영상을 만든다고 생각하기 쉬운데, 사실 둘은 서로 다른 단계에 등장해요.

기반이 되는 Lemo-Opuscar는 “코드로 영상을 만드는” 스타일 툴박스예요. 연출 방법, 기술 구현, 시각 스타일을 각각 다른 가이드에 나눠 적어 두고, 에이전트가 그 가이드를 따라 작업해요. 프로젝트에는 바로 골라 쓸 수 있는 스타일 라이브러리가 있고, 직접 스타일을 만들 수도 있어요. 이 스타일들은 Claude Opus 5.5에 맞춰 튜닝했다고 명시되어 있어서, 다른 모델에서는 같은 효과가 나오지 않을 수 있어요. 제 로컬에 설치된 버전의 설명에는 영상 한 편을 만들 때 에이전트가 보통 30~60분 동안 작업하고 상당한 양의 토큰을 소모한다는 내용도 있었어요. 그때는 대수롭지 않게 넘겼다가, 나중에 비용을 확인하고서야 실감했어요.

Opus 5.5 영상 워크플로우는 “AI가 영상을 바로 생성”하는 방식이 아니에요

가장 오해하기 쉬운 부분이에요. 어떤 AI 영상 모델을 호출해서 한 문장만 입력하면 영상이 뚝딱 나오는 방식이 아니에요. 프로젝트 기술 문서에 따르면 영상은 코드로 제작하며, 영상 생성 모델에 의존하지 않고 스톡 영상 소재도 쓰지 않아요. 구체적으로는 Opus가 웹페이지 안의 화면과 애니메이션 코드를 작성하고, 브라우저가 시간 지점마다 프레임을 하나씩 캡처한 다음, 마지막에 화면과 소리를 영상으로 합성해요.

도구 체인을 간단히 정리하면 다음과 같아요.

• Node.js＋Canvas/WebGL: Opus가 작성한 화면 코드를 실행하고 시간에 따라 애니메이션을 그려요
• Playwright 헤드리스 브라우저: 애니메이션 페이지를 열고 프레임 단위로 화면을 캡처해요
• Kokoro: 로컬에서 쓸 수 있는 중국어 음성 합성 기능이에요. 이번 무내레이션 영상에서는 사용하지 않았어요
• Whisper: 내레이션이 있을 때 음성을 다시 텍스트로 인식해서 문장 단위로 대조해요
• Python: 음성, 검증, 효과음, 배경음악 처리를 맡아요
• FFmpeg: 인코딩, 믹싱, 최종 영상 합성을 맡아요

이 방식에는 장점이 있어요. 화면, 음악, 자막, 효과음이 하나의 타임라인을 공유하기 때문에 샷 전환을 소리 이벤트와 맞출 수 있어요. 환경 요구 사항은 Node.js 20 이상, FFmpeg 7 이상, Python 3.11 이상이고, 기본 출력은 1920×1080, 24fps예요. 저는 이번에 실제로 30fps로 돌렸어요.

04 한 문장 입력 후, Opus 5.5 영상 워크플로가 알아서 일하기 시작해요

워크플로를 한번 구축해 두면 사용법은 아주 간단해요. 전체 흐름은 대략 이렇습니다.

1. 제가 어떤 영상을 만들고 싶은지 Opus에게 한 문장으로 입력해요
2. Opus가 스스로 기획하고, 스크립트를 쓰고, 샷을 설계해요
3. 화면 제작: 애니메이션 코드를 작성해 시각 효과와 카메라 움직임을 만들어요
4. 사운드 제작: 음악, 효과음, 자막을 만들고, 내레이션이 필요하면 음성 합성 기능을 호출해요
5. 프레임을 뽑아 화면과 소리를 점검하고, 문제가 보이면 스스로 고쳐요
6. 프레임 단위로 렌더링한 뒤 합성해서 MP4로 내보내요

음성 합성 쪽에는 약간의 에피소드가 있었어요. 원래 프로젝트의 기본 오프라인 중국어 인터페이스는 소리는 나왔지만, 처음 Whisper로 인식시켜 보니 원문과 꽤 많이 달랐어요. 그래서 Codex가 Kokoro 엔진 제작자의 중국어 예제를 참고해 v1.1 중국어 모델과 Misaki 중국어 발음 프런트엔드를 추가했고, 조정 후에는 중국어 테스트 문장 두 개 모두 검증을 통과했어요. 온라인 음성 합성으로 바꾸지 않고도 해결한 거예요. 이 기능은 시스템에 갖춰져 있지만, 이번에 제작한 영상 여덟 편에서는 사용하지 않았어요.

최종 워크플로에는 입구가 두 개 있어요.

한 가지 짚고 넘어가면, ‘한 문장’은 어디까지나 상호작용 층위에서 단순해진 것뿐이에요. 뒤에서는 여전히 Opus의 다회차 호출, 도구 실행, 반복 수정이 이어지기 때문에 토큰은 하나도 줄지 않아요.

05 Opus 5.5 영상 워크플로가 실제로 돌아가는 걸 보고 좀 놀랐어요

처음 제대로 써 볼 때는 조금 어려운 주제를 골랐어요. 중국 전통 술수인 기문둔갑(奇門遁甲)의 팔문(八門) 의미를 소개하는 영상이에요. 조건은 약 1분 길이, 1920×1080 해상도, 30프레임, 사람 목소리 내레이션은 없음이었어요. Opus가 실행 설명서에서 내놓은 방안은 “제발(題跋) 스타일 자막 + 고금(古琴) 배경음악”이었어요. 프로젝트 디렉터리의 크레딧 파일에도 이 영상의 소리가 전부 코드로 합성됐고, 녹음이나 사람 목소리는 없다고 적혀 있었어요.

결과물은 정말 의외였어요. 가장 눈에 띈 건 한자예요. 선명하고 반듯해서 제 예상보다 훨씬 좋았어요. 궁위(宮位), 비성(飛星), 괘상(卦象) 같은 전문 요소가 나올 때는 초기 AI 영상에서 보던 것처럼 글자가 뒤섞이거나 엉뚱하게 쓰이거나 형태가 뭉개질 줄 알고 마음의 준비를 하고 있었어요. 그런데 그런 일은 전혀 없었고, 배치도 깔끔했어요.

미적 감각도 훌륭했어요. 중국 수묵화 느낌의 바탕에 제발 방식의 자막, 거기에 고금 연주가 더해져서 전체적으로 단정하면서도 품격 있는 분위기가 주제와 잘 어울렸어요. 제가 받은 느낌은 단순히 “AI가 화면을 만들어 낼 수 있구나”가 아니라, 이런 종류의 콘텐츠를 어떻게 그려야 하는지 알고 있는 것 같다는 거였어요.

06 그런데 Opus 5.5 영상 워크플로의 비용을 확인해 보니, 1분에 9.4943달러였어요

비용을 한번 확인해 봤어요.

1달러에 약 7.3위안이라는 예시 환율로 대략 계산하면 약 70위안이에요.

솔직한 제 생각은 이래요. 결과물은 확실히 좋았지만, 1분짜리 영상에 70위안이면 제작 비용만 놓고 보면 절대 싼 편은 아니에요. 만들어서 올렸는데 트래픽이나 팔로워, 수익으로 이어지지 않는다면 그 돈은 그냥 손해예요.

Claude 요금제와 API 종량제 과금은 서로 다른 비용 구조예요

Anthropic 공식 안내를 다시 찾아봤는데, 두 방식의 과금 체계는 확실히 달라요.

그래서 API가 무조건 요금제보다 비싸다고 단정할 수도 없고, 요금제가 무제한으로 돌아간다고 말할 수도 없어요. 요금제는 워크플로를 꾸준히, 대량으로 돌릴 때 더 잘 맞을 수 있고, API의 장점은 매번 얼마를 썼는지 분명하게 알 수 있다는 점이에요. 어느 쪽이 더 이득인지는 실제 사용량과 결과물 생산 빈도에 따라 달라지니, 일정 기간 동안의 실제 데이터를 놓고 비교해 보는 게 가장 좋아요.

💰 정산 팁: 종량제 과금을 쓴다면 영상 하나를 완성할 때마다 APIYI apiyi.com 콘솔에서 상세 내역을 확인해 보세요. 주제와 수정 횟수도 함께 기록해 두면, 몇 편만 쌓여도 영상 한 편당 비용 범위를 가늠할 수 있어요.

작은 비용으로 먼저 시험해 보고 싶다면? Opus 5.5의 기획 능력부터 따로 테스트해 보세요

전체 워크플로를 구축할지 아직 정하지 못했다면, 아주 적은 비용으로 Opus 5.5를 한 번만 따로 호출해 보세요. 콘티(분镜) 작성 실력과 함께 토큰 사용량도 확인할 수 있어요.

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="YOUR_API_KEY",
    base_url="https://api.apiyi.com/v1"  # APIYI OpenAI 호환 인터페이스
)

resp = client.chat.completions.create(
    model="claude-opus-5.5",  # 예시 이름이므로 APIYI 모델 목록의 실제 이름을 기준으로 하세요
    messages=[{"role": "user", "content": "为一条1分钟的奇门八门科普短片写6个镜头的分镜，水墨风格，无旁白"}],
)
print(resp.choices[0].message.content)
print(resp.usage)  # 이번 호출의 입력·출력 토큰 사용량

import json
import time
from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="YOUR_API_KEY",
    base_url="https://api.apiyi.com/v1"
)

LOG_PATH = "usage_log.jsonl"

def ask_with_log(prompt: str, model: str = "claude-opus-5.5", tag: str = "storyboard") -> str:
    """모델을 호출하고, 매번 토큰 사용량을 로그에 추가로 기록해 나중에 대조하기 쉽게 한다"""
    resp = client.chat.completions.create(
        model=model,
        messages=[{"role": "user", "content": prompt}],
    )
    usage = resp.usage
    record = {
        "time": time.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S"),
        "tag": tag,
        "model": model,
        "prompt_tokens": usage.prompt_tokens,
        "completion_tokens": usage.completion_tokens,
    }
    with open(LOG_PATH, "a", encoding="utf-8") as f:
        f.write(json.dumps(record, ensure_ascii=False) + "\n")
    return resp.choices[0].message.content

def summarize(log_path: str = LOG_PATH) -> dict:
    """누적 토큰 사용량을 집계한다. 단가는 콘솔의 실제 가격에 맞춰 직접 환산할 것"""
    total_in, total_out = 0, 0
    with open(log_path, encoding="utf-8") as f:
        for line in f:
            r = json.loads(line)
            total_in += r["prompt_tokens"]
            total_out += r["completion_tokens"]
    return {"input_tokens": total_in, "output_tokens": total_out}

if __name__ == "__main__":
    print(ask_with_log("为一条1分钟的奇门八门短片设计镜头节奏和配乐思路"))
    print(summarize())

🚀 빠르게 시험해 보기: APIYI(apiyi.com)에서 신규 가입자에게 제공하는 무료 테스트 크레딧으로 콘티 테스트를 몇 번 돌려 보세요. Opus 5.5의 창작 스타일이 마음에 드는지 확인한 뒤에 전체 워크플로에 비용을 투자할지 결정하셔도 늦지 않아요.

07 결과는 만족스럽지만, Opus 5.5 영상 워크플로의 비용은 다시 계산해야 해요

이번 실험으로 Agent 영상 워크플로가 어디까지 해낼 수 있는지 직접 확인했어요. 콘텐츠 운영, 퍼스널 IP, 지식형 영상, 전문 버티컬 콘텐츠를 다루는 분이라면 계속 살펴볼 만한 도구예요. 다만 기술적으로 만들어 낼 수 있다는 것과 사업적으로 남는 장사라는 것은 별개의 문제예요.

이 영상들로 트래픽, 팔로워, 전환을 얻을 수 있다면 70위안은 합리적인 제작 투자라고 볼 수 있어요. 반대로 1분짜리 영상 하나 만들어 혼자 보는 용도라면 70위안은 확실히 아깝죠. 참고로 하나 짚고 갈게요. Lemo-Opuscar의 코드와 문서는 MIT 라이선스이고, 예시 영상과 스틸 컷은 CC BY 4.0이라서 이걸로 만든 영상의 저작권은 창작자에게 있어요. 하지만 일부 음성 더빙을 포함한 서드파티 소재는 각자 라이선스가 따로 있어요. 상업적으로 쓰기 전에는 가급적 직접 만든 소재를 쓰고, 항목별로 하나씩 확인해 보세요.

이번에 얻은 진짜 수확은 워크플로 전체를 제가 직접 끝까지 돌려 봤고, 그 과정에 돈이 얼마나 드는지도 알게 됐다는 점이에요. 어쨌든 이번 라운드는 실제 돈을 써서 돌렸어요(물론 돈을 낸 건 사장님이지만요). 결과물은 정말 좋았고, 돈도 정말 나갔어요. 직접 해 보고 싶은 분이라면 먼저 요금제 한도로 가는지, API 종량제로 가는지부터 확실히 정해 두세요. 그러지 않으면 영상으로 트래픽을 벌기도 전에 청구서부터 날아와요.

자주 묻는 질문 FAQ

Opus 5.5 영상 워크플로 핵심 요약 Key Takeaways

• 역할 분담을 분명히 하세요: Codex는 환경 구축, Claude Code는 작업대, Opus 5.5는 창작을 맡아요
• 영상 생성 모델이 아니에요: 화면은 코드가 프레임 단위로 렌더링해서 글자와 기호가 또렷하고 제어하기 쉬워요
• 이론보다 사례가 더 잘 통해요: Codex가 엉뚱하게 구축했을 때, 성공 사례를 보여주고 나서야 바로잡을 수 있었어요
• 두 가지 비용을 헷갈리지 마세요: 80%는 Codex 구독 한도이고, 9.4943달러는 API 호출 비용이에요
• 70위안은 정가가 아니에요: 이번에 만든 영상 한 편의 개별 사례일 뿐이고, 환율 환산도 예시일 뿐이에요
• 작은 비용으로 먼저 시험해 보세요: APIYI(apiyi.com)의 무료 크레딧으로 Opus의 콘티 구성 능력을 먼저 테스트해 볼 수 있어요

정리

이번 Opus 5.5 영상 워크플로 실험을 마치며 제가 내린 결론은 세 가지예요.

1. 성능은 진짜예요: 한자, 궁위, 별자리, 괘상의 표현과 전체적인 수묵화 감성이 기대 이상이었어요
2. 비용도 진짜예요: 1분 남짓한 영상 한 편에 약 70위안이 들고, 환경을 구축하는 동안 Codex 한도도 상당 부분 소진돼서 결코 저렴하지 않아요
3. 가치가 있는지는 回報에 달렸어요: 트래픽, 팔로워, 전환으로 이어지면 투자고, 그렇지 않으면 손해예요

기술적으로 만들 수 있다고 해서 사업적으로도 할 만한 가치가 있는 건 아니에요. 영상으로 무엇을 얻고 싶은지 먼저 정리한 다음, 구독 요금제로 갈지 종량제로 갈지 고르시길 권해요. 낮은 부담으로 먼저 검증해 보고 싶다면 APIYI(apiyi.com)의 무료 크레딧으로 Opus 5.5의 기획 능력만 따로 테스트해 보세요. 결과가 마음에 들면 그때 전체 워크플로를 돌려 보면 돼요.

📚 참고 자료

1. Lemo-Opuscar 프로젝트 저장소: 코드로 영상을 만드는 스타일 툴박스
2. 링크: github.com/lemomo-ai/lemo-opuscar

3. 설명: 연출, 기술, 스타일 세 가지 가이드와 라이선스 안내가 들어 있어요

4. Lemo-Opuscar 기술 문서 TECHNIQUE.md: 영상 제작 메커니즘 설명

5. 링크: github.com/lemomo-ai/lemo-opuscar/blob/main/TECHNIQUE.md

6. 설명: 코드 기반 화면 구성, 프레임 단위 렌더링, 음성 검증, 자막과 FFmpeg 합성 과정을 소개해요

7. Anthropic 고객센터: Claude Code와 Pro, Max, Ultra 요금제 안내

8. 링크: support.claude.com/en/articles/11145838-use-claude-code-with-your-pro-max-or-ultra-plan

9. 설명: 구독 한도와 API 과금의 차이, 그리고 ANTHROPIC_API_KEY의 우선순위를 설명해요

10. Ploto 제작 기록: AI로 긴 영상을 만든 경험 공유

11. 링크: ploto.me/posts/how-i-made-a-long-video-with-ai
12. 설명: Codex가 구축 방향을 바로잡을 때 참고한 성공 사례의 출처예요

작성자: APIYI 기술팀
기술 교류: APIYI 웹사이트 첫 화면에서 언제든 문의해 주세요. 더 많은 연동 자료는 docs.apiyi.com 문서 센터에서 확인할 수 있어요

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