OpenClaw создаёт 90% видео с помощью ИИ-моделей за $69.5.
Пользователь Reddit продемонстрировал использование OpenClaw для создания 90% видео, при этом оставшиеся 10% включали базовое редактирование в CapCut и загрузку на YouTube.
Что обработал OpenClaw
- Выбор темы
- Генерация персонажей
- Создание раскадровки
- Создание сцен
- Подготовка первых кадров
- Создание промптов для видео
- Генерация видеосегментов
Ручные шаги, которые потребовались
- Использование CapCut для добавления вступления, текста, субтитров и нескольких переходов
- Загрузка на YouTube (отмечено, что это потенциально можно автоматизировать с помощью агента)
Результаты и выводы
Финальное видео содержало глюки, но достигло:
- Последовательности персонажей на протяжении всего видео
- Автоматизации многих ручных шагов
- Создания 2 персонажей, 3 окружений, 50 изображений первых кадров и 50 клипов длиной от 4 до 8 секунд
Модели и затраты
Использованные модели:
- OpenAI GPT-5 для выбора темы, раскадровки и генерации промптов
- VEO3.1 fast
- Nano Banana Pro
Расходы на создание видео:
- Изображения: 50 × $0.15 = $7.50
- Клипы: 50 × $0.15 × 8 = $60.00
- LLM: 200 × $0.01 = $2.00
- Итого: $69.50
Тестирование и настройка с несколькими попытками обошлись дополнительно в $100.
📖 Read the full source: r/openclaw
👀 Смотрите также
Гибридный подход "Локальный+API" снижает затраты на ИИ на 79% в ходе месячного тестирования.
Разработчик, запустивший круглосуточного ИИ-ассистента на VPS от Hetzner, сократил ежемесячные расходы с $288 до $60, стратегически комбинируя локальные модели с API-вызовами. В настройке используются nomic-embed-text для эмбеддингов и Qwen2.5 7B для фоновых задач, а более сложная работа направляется к моделям Claude.
Практическое применение OpenClaw для операций компании с одним сотрудником
Разработчик делится своим опытом использования OpenClaw для ведения компании в одиночку, отмечая, что он работает на вашем собственном компьютере в виртуальной машине или на Mac Mini и подключается к существующим инструментам. В посте говорится, что он больше всего подходит для повторяющихся задач и небольших операционных работ, а не для полностью автономного управления компанией.
Разработчик создает MCP-сервер с Claude Code для автоматизации поиска земельных участков в Миннесоте.
Разработчик с опытом в области информационной безопасности и автоматизации использовал Claude Code для создания сервера на Python/FastMCP с 7 инструментами, который собирает данные о земельных участках в сельской местности Миннесоты с Zillow и LandWatch. Система фильтрует объекты по 10 критериям в 21 округе и нашла 29 уникальных участков в первом запуске.
Опыт неподготовленного пользователя с OpenClaw: трудности настройки перевешивают преимущества автоматизации.
Соло-консультант без технического образования протестировал OpenClaw для автоматизации рутинной работы, но обнаружил, что процесс настройки требует управления VPS, развертывания Docker и отладки команд в терминале. Хотя интеграция с Gmail и текстовый ввод работали хорошо, лимиты API и техническая сложность лишь перераспределили работу, а не устранили её.