코덱스(Codex)와 클로드 코드(Claude Code)로 책 소개 덱 2벌과 모션 영상을 만들었어요. 2026년 10월 1일 작업 기록으로 과정과 90분 강의 비용을 계산했어요.
큰 자료를 읽고 발표 흐름으로 정리하는 일에서는 이번에 클로드 쪽이 더 마음에 들었어요. 클릭할 때마다 도식이 한 단계씩 나오는 슬라이드도 발표에 잘 맞았고요. 음성까지 들어간 영상이 나오니 개인별 맞춤형 강의는 얼마면 만들지 궁금해졌어요.
코덱스·클로드 코드에 30분 북토크를 요청했어요
지피터스 김태현이에요. 우리 팀이 Mark Pincus의 『Life at the Speed of Play』를 배우는 북토크 자료를 만들었어요. 9월 30일부터 10월 1일에 한 작업을 돌아보되, 아래 덱·영상 제작의 구체적인 기록은 10월 1일에 남아 있어요.
책 전체를 고르게 소개하기보다 5장까지를 대상으로 범위를 잡았어요. 중심은 Proven-Better-New 프레임워크와 사례, 로드맵 회의의 Blue Sheets가 효과적인 이유와 실제 작성법이었어요. 우리 기업 교육을 예시로 넣어 팀원이 자기 일에 대입하게 하고 싶었고요.
코덱스와 클로드 코드에 같은 슬라이드 요청을 보냈어요. 처음 요청의 앞부분은 이랬어요.
@life-at-the-speed-of-play 폴더의 책 원문의 ~5장까지의 내용을 슬라이드로 만들려고 해.
aitk의 geniefy-brand-deck 스킬과 eli5 스킬을 써서 쉽게 도식화해주고
다이어그램이나 도식화가 들어가는 부분은 애니메이션으로 만들어서 눈길을 끌어줘.
여러 얘기보다 핵심은 Proven-Better-New 프레임워크와 사례들, 그리고, 로드맵 회의의 블루프린트가 왜 효과적인지에 대한 것, 실제 작성법이야. (뒤로 8줄 더. 기업 교육 참고 문서, 30분 발표 목적, 사전 질문 요청이 이어졌어요.)
코덱스는 팀원의 독서 상태, 시간 배분, 기업 교육 사례 범위, 파일 형식을 물었어요. 선택형 질문이 어디에 뜬 건지 몰라 “질문을 어디로 보낸거야?”라고 되물었고, 본문으로 질문을 다시 받았어요. 제 답은 이랬습니다.
1. 모두 안 읽음
2. 30분 발표
3. 기존 B2B 교육 개선만
4. 애니메이션 HTML+발표자 노트면 충분코덱스 15장과 클로드 코드 22장을 비교했어요
코덱스는 솔 6.1(Sol 6.1), 클로드 코드는 클로드 오푸스 5.5(Claude Opus 5.5)를 썼어요. 기록의 모델 ID도 각각 gpt-6.1-sol, claude-opus-5-5로 확인했어요.
코덱스는 15장짜리 HTML 덱과 30분 발표자 노트, 빈 Blue Sheets 양식, 가상 작성 예시를 만들었어요. 1장부터 3장은 배경으로 묶고 4장과 5장에 집중한 구성이었어요. 원문 근거, 기업 교육의 기존 기록, 새로 제안한 실험을 구분한 점도 결과물에서 확인했어요.
클로드 코드는 22장으로 구성했어요. Proven-Better-New를 설명한 뒤 Zynga Poker, Slack, FarmVille, tbh, Threads 사례를 이어 붙이고, Blue Sheets 작성법과 회의에서 빠지기 쉬운 함정까지 나눴어요. 같은 책을 읽어도 어디를 한 장으로 묶고 어디를 풀어 보여주는지가 달랐습니다.
코덱스 Sol 6.1의 15장 덱 중 Proven-Better-New 설명 화면
코덱스 덱의 3번째 장. 검증된 경험, 개선, 새 실험의 관계를 한 화면에 놓았어요.
클로드 코드 Opus 5.5의 22장 덱 중 Proven-Better-New 설명 화면
클로드 코드 덱의 3번째 장. 아래부터 Proven, Better, New가 쌓이고 새로운 것은 따로 시험한다는 설명이 붙어요.
제 느낌은 큰 자료의 요약과 정리는 Opus 5.5가 Sol 6.1보다 더 잘한다는 쪽이에요. 이번에는 책의 개념과 사례를 발표 흐름으로 풀어주는 구성이 더 마음에 들었어요. 두 결과물만 보고 한 판단이고, 별도 평가표로 정확도나 누락률을 재지는 않았습니 다. 장수가 많다는 사실 자체를 품질 점수로 보지는 않아요.
클릭하며 도식이 나오는 슬라이드가 좋았어요
둘 다 발표자가 클릭하거나 방향키를 누르면 도식이 단계별로 나오는 HTML 덱이에요. Proven을 보여주고 Better를 얹은 뒤 New를 분리하는 식으로 설명할 수 있어요. 단계가 끝나면 다음 장으로 넘어갑니다.
한 화면에 모든 내용을 처음부터 보여주면 청중이 어디부터 볼지 직접 골라야 해요. 제가 설명하는 순서에 맞춰 요소가 나타나니 핵심을 하나씩 파악하기 좋더라고요. 발표자가 말을 멈춰 설명할 시간도 직접 조절할 수 있고요.
예상 결과, 실제 결과, 투입 일수를 함께 보는 Blue Sheets도 이런 방식과 잘 맞았어요. 표 전체를 먼저 읽게 하기보다 목표를 보여주고, 약속한 결과와 실제 결과를 차례로 비교하는 흐름을 만들었어요.
코덱스의 제작 기록에는 15장 전체 캡처, 화면 넘침 검사, 데스크톱·모바일 이동, 발표자 노트와 모션 감소 설정 점검이 남아 있어요. 발표용 HTML은 파일 안에 글꼴과 도식을 넣어 인터넷 연결 없이도 열리도록 만들었습니다.
클로드 코드로 13분 33초 모션 영상을 만들었어요
영상은 별도 대화에서 요청했어요. 같은 핵심 내용을 팀 학습용으로 최대 15분 안에 담고, 음성도 넣게 했습니다. 제작 방식은 제가 건넨 0xMovez의 모션 제작 글을 참고했어요.
완성본은 18개 장면, 대사 104줄, 1920×1080 해상도와 30fps의 영상이에요. 음성에는 실제 코드에 적힌 gemini-3.1-flash-tts-preview와 Charon 목소리를 썼어요. 최종 길이는 13분 33초였습니다.
클로드 코드가 만든 13분 33초 영상의 1분 26초 프레임
실제 MP4에서 뽑은 화면이에요. New를 분리해 시험한다는 도식과 해당 대사의 자막이 함께 나옵니다.
대사 한 줄마다 음성을 만들고, 그 음성 길이에 맞춰 자막과 화면 움직임을 배치했어요. 화면은 시간값을 넣으면 같은 장면이 나오는 seek(t) 구조로 만들었습니다. 원하는 시각의 화면을 뽑아 점검하고 영상을 여러 구간으로 나눠 출력하는 데 쓰였어요.
막힌 지점도 있었어요. 처음 넣은 API 키는 API_KEY_INVALID로 거절됐고, 키를 교체한 뒤 음성 생성이 진행됐습니다. 화면 점검에서는 함수 이름이 충돌해 두 번째 장면에 마지막 장면이 겹치는 문제와 문구·자막을 가리는 겹침 9곳을 고쳤어요. 음성 앞뒤의 무음도 잘라 48초를 줄였습니다.
완성 뒤 저는 이렇게 물었어요.
잘 만들어진거 같어. 그런데 이걸 만드는데 x.com의 아티클이 실제로 도움이 되었니?클로드는 직접 화면을 뽑아 보고 문제를 고치는 과정이 가장 도움이 됐다고 답했어요. 제품 광고용의 음악 박자 규칙은 쓰지 않았고, 긴 강의에 필요한 줄별 음성·자막·챕터 진행 표시를 별도로 만들었다고 했습니다. 원래 글이 요구한 비평은 3라운드였지만 실제로는 2라운드만 했고 점수 기록도 남기지 않았다는 답도 받았어요.
영상 제작 50분과 약 $13의 비용을 확인했어요
영상 한 편 제작에는 약 51분이 걸렸어요. 제가 기억한 비용은 API 기준 약 $13, 구독료를 배분하면 약 $2예요. 구독료 $2는 제 체감 배분액이고 건별 청구 단가는 아닙니다.
이번 글을 쓰며 두 클로드 작업 기록의 중복 응답을 제거하고 제작 구간 75개의 사용량을 다시 계산했어요.
Opus 5.5 공식 단가를 적용하면 약 $12.22입니다. 이전 대화의 계산은 $12.21이었는데 반올림을 다시 하면 1센트 차이가 나요. 후속 질문까지 포함한 기존 집계는 $13.27이었어요. 이 금액에는 Google 음성 비용이 빠져 있습니다.
출력 213,891토큰: 100만 토큰당 $20, 약 $4.28.
1시간 캐시 쓰기 413,352토큰: 100만 토큰당 $8, 약 $3.31.
캐시 읽기 23,149,492토큰: 100만 토큰당 $0.20, 약 $4.63.
일반 입력 219토큰: 100만 토큰당 $4, $0.001 미만.
캐시는 이미 읽은 내용을 저장해 두고 다시 쓰는 기능이에요. 캐시 읽기 2,315만 토큰은 원서 분량이 아니라 반복 호출에서 누적된 양입니다. 긴 자료와 코드를 계속 다시 읽는 비용이 컸어요.
90분 맞춤형 강의 영상은 얼마면 만들까요
90분은 실제 영상 812.717초의 약 6.64배예요. 같은 방식과 비용 밀도로 새로 제작한다고 가정하면 에이전트 비용은 $12.2154 × 6.6444 = 약 $81.16입니다. 이것은 길이에 비례시킨 추정이고, 90분 영상을 실제로 만든 측정값은 아니에요.
음성 비용은 따로 계산했어요.
Google 공식 요금표에서 이번에 쓴 TTS의 유료 표준 단가는 입력 100만 토큰당 $1, 출력 오디오 100만 토큰당 $20이며, 음성 1초가 25토큰이에요. 90분 내내 말한다고 잡으면 5,400초 × 25 × $20 ÷ 1,000,000 = $2.70입니다. 대사와 말투 지시를 합친 입력을 25,000토큰으로 가정하면 $0.025가 더 붙어요.
그래서 같은 방식으로 90분을 처음부터 만드는 API 비용은 약 $83.89예요. 제 구독료 배분액 $2를 같은 비율로 늘리고 TTS를 더하면 약 $16.01이지만, 구독 한도와 월 사용량에 따라 달라집니다. 대량 제작의 API 원가에는 이 배분액을 쓰기 어려워요.
개인별로 대본과 사례만 바꾸고 모션 엔진을 재사용하면 다른 계산이 나옵니다. Opus에 일반 입력 20만·출력 4만 토큰을 쓰고, 내용 점검 에 입력 5만·출력 1만 토큰을 더 쓴다고 가정했어요. 에이전트 $2.00 + TTS $2.725 = 90분 한 편에 약 $4.73입니다. 템플릿에 맞는 대본과 장면 데이터를 이 분량 안에 만들고 점검한다는 조건이에요. 아직 이 방식으로 제작해 보지는 않았습니다.
두 계산 모두 사람의 검수 시간, 로컬 출력의 전기료·장비 비용, 저장·전송·호스팅, 세금과 추가 재생성은 제외했어요. 이번처럼 코드로 그린 도식과 내레이션을 합성하는 강의 기준이고, 영상 생성 모델로 90분의 장면을 생성하는 비용은 계산하지 않았습니다.
90분 강의 비용을 1년 뒤와 2년 뒤로 예상해 봤어요
지금 수준의 90분 맞춤형 강의를 1년 뒤와 2년 뒤에는 얼마면 만들까요? Epoch AI의 2026년 9월 22일 연구는 2023년 이후 같은 성능을 내는 AI의 비용이 분기마다 약 47%, 연간 약 13분의 1로 내려갔다고 추정했어요. 이 과거 추세가 이어진다고 놓고 현재 제작비에 적용했습니다.
계산식은 현재 AI 비용 ÷ 13ⁿ이에요. n은 지금부터 지난 연수입니다. 같은 강의 품질과 제작 범위를 유지하고, 그 성능을 더 싸게 내는 모델로 바꾼다는 조건이에요. Opus 5.5 자체의 가격이 매년 내려간다는 뜻은 아닙니다.
에이전트와 음성 비용 모두 이 속도로 낮아진다고 가정한 90분 한 편의 API 비용은 이렇습니다.
현재(2026년 10월): 약 $83.89.
1년 뒤(2027년 10월): $83.8888 ÷ 13 = 약 $6.45.
2년 뒤(2028년 10월): $83.8888 ÷ 169 = 약 $0.50.
현재보다 각각 약 92.3%, 99.4% 줄어드는 셈이에요. 모션 엔진을 재사용하는 현재 $4.73의 가정에도 같은 비율을 적용하면 1년 뒤 약 $0.36, 2년 뒤 약 $0.03입니다. 반올림 전 $4.725로 계산했어요.
다만 이 연구는 LLM의 성능 대비 비용을 다뤘고 음성 가격까지 같은 속도로 떨어진다고 측정하지는 않았어요. 음성 비용 $2.725를 그대로 두고 에이전트 비용만 낮추면, 처음부터 제작하는 비용은 1년 뒤 $81.1638 ÷ 13 + $2.725 = 약 $8.97, 2년 뒤 $81.1638 ÷ 169 + $2.725 = 약 $3.21이에요. 엔진 재사용은 같은 조건에서 약 $2.88, 약 $2.74입니다.
과거 추세를 연장한 시나리오지만, 개인마다 다른 90분 강의를 몇 달러에 만드는 경우를 계산해 볼 수 있어요. 음성까지 저렴해지는 조건에서는 2년 뒤 $1 아래도 나옵니다. 사람 검수, 장비·전기, 호스팅·저장·전송, 세금과 재생성은 여전히 별도예요. 같은 품질을 유지하면서 이 추세가 이어질지는 실제 제작으로 확인할 부분입니다.
아직 남은 점과 다음에 쓸 요청
이번 결과로 강의 생성도 해볼 만하다는 생각이 들었어요. 제게 남은 질문은 가격을 어디까지 줄이면서 원하는 설명과 도식을 유지할 수 있느냐예요. 같은 원문을 다시 넣고 대본만 바꾸는 방식부터 비교해 보고 싶습니다.
영상의 전체 흐름과 음악은 사람이 끝까지 보며 확인할 일이 남아 있어요. 클로드도 실시간 재생 전체를 본 것이 아니라 정지 화면, 짧은 움직임의 연속 캡처, 음성과 자막의 시간값으로 점검했다고 밝혔어요. 책을 안 읽은 팀원이 실제로 얼마나 이해했는지도 아직 측정하지 않았습니다.
완성된 결과물도 직접 보실 수 있어요. 코덱스의 15장 덱은 로그인 없이 열리는 공개 사이트로 배포했고, 클로드 코드의 22장 덱과 소개 영상도 링크를 넣었어요. 덱은 클릭하거나 방향키로 도식을 단계별로 볼 수 있습니다.
원서나 비공식 번역본, 기업 교육의 원본 내부 문서는 첨부하지 않았어요.
다음 제작에는 이렇게 시키면 돼요. 실제 요청들을 바탕으로 재사용하기 좋게 정리한 프롬프트예요.
[원문 자료]를 읽고 [대상과 사전 지식]에 맞는 [발표 시간] 소개 덱을 만들어줘.
핵심은 [개념과 사례]이고 [우리 업무 자료]를 적용 예시로 써줘.
도식은 클릭할 때마다 핵심이 하나씩 나오게 하고 발표자 노트도 만들어줘.
책의 사실, 우리 업무의 기존 기록, 새 제안을 구분해줘.
영상은 기존 모션 엔진을 재사용하고 대본과 장면 데이터만 바꿔줘.
실제 음성 길이에 맞춰 자막과 모션을 배치하고 화면 겹침을 확인해줘.
에이전트와 TTS 비용을 따로 기록하고, 끝나면 실제 사용량으로 계산해줘.