How I Make Claude Motion Graphics: I Test Every Model

🖼️ 인포그래픽

🖼️ 4컷 인포그래픽

💡 한 줄 결론

Claude로 모션 그래픽을 직접 제작해 네 모델을 비교한 결과, 발표자는 예산을 고려하면 Sonnet, 추가 비용을 감수하면 Opus를 추천하며 정확한 브랜드 자산과 후속 수정의 중요성을 강조한다.

📌 핵심 요점

1. 발표자는 Claude Motion을 기다리는 대신, 애니메이션을 설명하면 Claude가 작성하고 서버에서 영상 파일로 렌더링하는 개인용 도구를 만들었다.
2. 첫 실험은 Muse의 30초짜리 9:16 UGC 광고다. 목표·톤·스토리·문구·마지막 화면·창작 재량을 담은 동일한 프롬프트로 네 모델을 블라인드 비교했고, Sonnet을 1위, Opus를 차점으로 골랐다.
3. 생성 시간과 API 환산 비용에는 큰 차이가 있었다. 첫 실험에서 시간은 최단 282초와 최장 570초, 비용은 0.04달러와 1.48달러가 제시됐지만, 비싼 모델이 반드시 더 오래 걸리지는 않았다.
4. 두 번째 실험은 대화로 마스터 프롬프트를 만든 뒤 제작한 15초짜리 1:1 광고다. 발표자는 D를 선호한 뒤 Opus를 공개했으며, 최종적으로 비용을 중시하면 Sonnet, 추가 비용을 감수하면 Opus를 권했다.
5. 자동으로 브랜드 자산을 찾아 반영하는 과정은 기대에 못 미쳤다. 실제 제작에서는 정확한 로고와 디자인 자료를 첨부하고, 화면 구성·내레이션 간격·세부 애니메이션을 수정해야 한다.

🧩 배경과 문제 정의

발표자는 자신이 사용하는 구독 플랜에서 Claude Motion을 이용할 수 없다고 설명하며, 기다리는 대신 개인용 모션 그래픽 도구를 만들었다. 사용자가 애니메이션을 설명하면 Claude가 작성하고 서버에서 영상 파일로 렌더링하는 방식이다. 영상용 모션 그래픽과 전환 효과, 고객용 유료 광고를 만드는 것이 제작 목적이다.

영상의 중심 질문은 같은 광고 요청에 어떤 모델이 더 적합한 결과를 내는가다. 발표자는 자막에서 Fable 5.1, Opus 5.5, Sonnet 5.5, Haiku 5.5로 소개한 네 모델을 비교한다. 첫 실험은 직접 준비한 Muse 광고 프롬프트, 두 번째 실험은 대화로 구체화한 광고 프롬프트를 사용한다. 시각적 선호와 함께 시간·API 환산 비용을 살피며, 브랜드 자료를 스스로 찾아 정확히 반영할 수 있는지도 확인한다.

🕒 시간순 섹션별 상세정리

1. 개인 제작 도구와 첫 광고 실험 설정

• 발표자는 Claude Motion의 이용 제한을 설명하고, 애니메이션 설명을 Claude가 작성한 뒤 서버에서 영상 파일로 렌더링하는 개인용 도구를 보여준다. [00:15]
• 첫 요청은 Muse를 위한 UGC 광고다. 잠자는 동안 AI가 청구액을 낮췄다는 문구를 중심으로 목표·톤·스토리·필수 문구·마지막 화면·창작 재량을 구성한다. [00:55]
• 네 모델에 동일한 요청을 주고 9:16 비율의 30초 영상으로 생성한다. 블라인드 비교를 켜고 출력 토큰, API 환산 비용, 검색 수행 여부를 살피도록 설정한다. [01:32]

2. 첫 결과의 시간·비용과 브랜드 오류

• 첫 결과에서 최장 생성 시간은 570초, 최단은 282초로 묶인다. 비용은 0.04달러와 1.48달러가 제시되며, 두 번째로 빠른 모델이 가장 비쌌다는 점을 짚어 본다. [02:16]
• 발표자는 타이핑 효과와 애니메이션을 보며 A와 C를 선호한다. 다만 네 결과 모두 Muse 로고를 정확히 가져오지 못했다고 평가하고, 자신의 프롬프트가 원인일 가능성을 제기한다. [03:17]
• 최종적으로 C를 선택하고 A를 차점으로 꼽은 뒤 모델 이름을 공개한다. C가 Sonnet이라는 사실에 놀라움을 표현한다. [03:39]

3. 첫 실험의 모델 평가와 수정 과제

• 발표자는 Opus도 높이 평가하지만, 예산이 제한적이면 Sonnet을 선택하라고 드러낸다. 자신은 대부분의 작업에 Opus를, 리서치에는 Fable을 사용한다고 보여준다. [04:13]
• 한 번의 프롬프트로 만든 결과임을 강조하며 손가락 표현을 수정할 필요가 있다고 짚어 본다. Haiku의 전화기 목업과 메시지 표현도 긍정적으로 평가한다. [04:38]
• Haiku 결과에는 전화기를 확대하고 검은 여백을 줄이거나 배경을 활용하는 개선안을 제안한다. 아웃트로는 칭찬하고 첫 실험의 승자로 Sonnet을 확정한다. [05:08]

4. 도구의 제작 목적과 개인용 운영 방식

• 도구는 자신의 영상에 넣을 모션 그래픽과 전환 효과, 고객용 유료 광고를 만들기 위해 제작했다고 보여준다. Muse와 Meta Ads Library를 활용하는 후속 영상도 언급한다. [05:37]
• 현재 GPT와 Anthropic 모델을 전환하며 사용하는 개인용 도구라고 드러낸다. 공개 서비스가 아니며, API 비용을 직접 지불하는 대신 구독을 연결해 자신의 서버에서 실행한다고 보여준다. [05:54]
• Claude Motion 역시 모델을 기반으로 작동한다는 관점에서, 서비스 제공을 기다리기보다 자신의 모션 도구를 만들어 보라고 권한다. [06:08]

5. 대화로 두 번째 광고의 제작 요청 구체화

• 두 번째 요청은 자막에서 Grock Bot으로 표기된 대상의 UGC 광고다. 로고·광고 자료·색상·서체를 정확히 찾고 Facebook과 Instagram에 사용할 1:1 광고를 만들도록 요청한다. [07:09]
• 발표자는 광고나 연출 경험이 부족해 원하는 결과를 설명하기 어렵다고 드러낸다. 도구의 채팅 기능과 Fable을 이용해 제작 의도를 마스터 프롬프트로 정리한다. [07:43]
• 생성된 프롬프트에는 장면 목록, 톤, 스토리, 문구, 마지막 화면이 포함된다. 생성 과정에서 비율 설정을 빠뜨린 것을 발견하고 1:1·15초로 변경한 뒤 다시 실행한다. [08:32]

6. 두 번째 결과 비교와 세부 수정 지점

• 결과를 처음 보자 D를 선호하며, 이번 영상에는 음성도 포함됐음을 확인한다. A가 가장 비싸고 B가 가장 저렴하다는 표시를 보고 B를 Haiku로 추정한다. [09:16]
• 받은편지함을 정리하는 봇 Piper의 광고를 시청한다. A는 요청한 브랜드 자료를 가져오지 못했다고 평가하며, 유료 브랜드 작업에서는 자료를 직접 제공해야 한다고 강조한다. B의 그래픽은 A보다 인상적이라고 드러낸다. [10:16]
• D가 로고에 가장 가까웠다는 이유로 선택한다. 로고 첨부와 장면 사이의 간격 조정이 필요하고 제목과 훅이 한 문장처럼 이어지는 부분이 어색하다고 짚은 뒤, 이름을 공개하며 Opus와 Sonnet을 언급한다. [11:51]

7. 최종 모델 추천과 자동화의 한계

• 발표자는 모션 그래픽과 유료 광고에서 예산을 고려하면 Sonnet, 추가 비용을 지불할 수 있다면 Opus를 추천한다. 이번 비교에서 Opus는 약 두 배 비싸고 약 1분 30초 더 걸렸다고 보여준다. [12:35]
• Haiku도 구체적인 연출 지시와 브랜드 자산을 더 제공하면 활용할 수 있다고 본다. 이번 실험에서 원하는 정보를 찾아 반영하는 자동화는 아직 기대에 못 미쳤고, Muse 로고도 임의로 만들어졌다고 정리한다. [13:09]
• 자신을 AI 전문가가 아닌 제작 과정을 공개하며 작동하는 사례를 공유하는 사람으로 보여준다. 시청자의 직업·대상 고객·질문을 받아 후속 영상을 만들겠다고 말하며 인사하고 음악으로 끝난다. [13:40]

🧾 결론

• 이 영상은 동일한 제작 요청을 여러 모델에 맡겨 결과를 비교하는 개인 실험이다. 첫 광고에서는 Sonnet이 선택됐고, 두 번째 광고와 최종 추천에서는 Opus가 더 높은 평가를 받았다.
• 모델 선택은 시각적 완성도뿐 아니라 생성 시간, 비용, 수정할 부분을 함께 보고 결정해야 한다. 발표자는 Sonnet과 Opus 모두 유용하다고 평가했다.
• 한 번의 프롬프트로 나온 결과는 제작의 출발점이다. 브랜드 정확성과 장면 전달력을 높이려면 자료 제공과 후속 편집이 필요하다.

📈 투자·시사 포인트

• 광고 제작 도구를 평가할 때 모델 이름만 보기보다, 같은 요청에서 얻는 결과와 API 환산 비용을 함께 비교필요가 있다. 영상에서는 비용과 속도의 순서가 일치하지 않았다.
• 발표자가 마지막에 비교한 사례에서 Opus는 Sonnet보다 약 두 배 비싸고 약 1분 30초 더 걸렸다. 추가 비용을 지불할지는 실제 결과물의 차이를 보고 판단할 문제다.
• 로고 검색과 브랜드 반영이 불완전했으므로, 유료 광고 제작에서는 브랜드 자료를 준비하고 결과를 검수하는 작업까지 고려해야 한다.
• 발표자의 도구는 구독을 연결한 개인용 환경이다. 화면에 표시한 API 환산 비용을 실제 API 결제액이나 공개 서비스의 운영비로 해석해서는 안 된다.

⚠️ 불확실하거나 확인이 필요한 부분

• Claude Motion이 Teams·Enterprise에만 제공된다는 설명과 Fable 5.1·Opus 5.5·Sonnet 5.5·Haiku 5.5라는 모델 표기는 제공된 자막 속 발표자의 설명이다. 현재 제공 범위와 공식 모델 명칭은 이 자료만으로 확인할 수 없다.
• 두 광고의 결과와 발표자의 주관적 선택만으로 모델의 보편적인 우열을 확정하기 어렵다. 반복 생성 횟수, 점수표, 전체 프롬프트 내용은 자막에 충분히 제시되지 않는다.
• 첫 실험의 시간·비용 최댓값과 최솟값을 특정 모델에 정확히 연결할 정보가 부족하다. 두 번째 실험에서 저렴한 B를 Haiku로 추정한 발언도 확정된 식별 결과와 구분해야 한다.
• 자막 기반 정리: 타임스탬프가 있는 자막을 기준으로 정리했으며, 고유명사·수치·인용은 원문 확인 필요 시 별도 검증한다.
• 영상 속 주장: 발표자의 해석·전망·비교는 확인된 외부 사실이 아니라 영상 속 주장으로 분리해 읽는다.
• 검증 필요: 수치, 기업 실적, 정책·시장 전망은 발행 전 최신 자료로 별도 검증이 필요하다.

✅ 액션 아이템

• 제작할 광고의 목표, 톤, 스토리, 필수 문구, 마지막 화면, 창작 재량을 하나의 공통 프롬프트로 정리한다.
• 생성 전에 화면 비율과 길이를 확인한다. 영상에서도 두 번째 광고를 1:1·15초로 다시 설정했다.
• 같은 요청으로 Sonnet과 Opus의 결과를 비교하고, 가능하면 모델 이름을 가린 상태에서 선호 결과를 먼저 고른다.
• 정확한 로고, 색상, 서체 등 브랜드 자료를 첨부하고 생성물에 올바르게 반영됐는지 검수한다.

❓ 열린 질문

• 같은 프롬프트를 여러 번 실행하거나 다른 브랜드 광고를 만들 때도 Sonnet과 Opus에 대한 선호가 유지될까?
• 정확한 브랜드 자산과 더 구체적인 연출 지시를 제공하면 Haiku의 결과는 어느 정도 개선될까?
• 브랜드 자료를 자동으로 찾는 과정에서 생긴 오류는 프롬프트 개선만으로 해결할 수 있을까?