Sora 2 n8n 비디오 파이프라인

## Sora 2와 n8n을 활용한 비디오 콘텐츠 자동화: 완전한 파이프라인

파이프라인은 JavaScript와 LangChain의 엔트로피 모듈로 시작합니다. LLM으로 처음부터 아이디어를 생성하는 대신 미리 정의된 배열을 사용합니다: actions (skydiving, meditating, playing guitar), subjects (cyberpunk samurai, giant marshmallow man, majestic dragon), settings (neon-lit Tokyo alley, minecraft world, Studio Ghibli landscape). Code 노드의 스크립트는 요소들을 무작위로 조합해 "cyberpunk samurai meditating in a forest made of candy" 같은 기본 설정을 만듭니다.

LangChain 기반 Prompt Agent (z-ai/glm-4.5-air 모델을 OpenRouter 통해 사용)는 조합을 시네마틱한 프롬프트로 세밀하게 다듬습니다. Formatting 노드는 정규식을 사용해 출력을 정리합니다: 별표 제거, 불필요한 줄바꿈 제거, 따옴표 제거. 이는 Sora 2의 API 요청에서 JSON 형식에 민감하기 때문에 매우 중요합니다.

프록시를 통한 비디오 렌더링

비디오 생성은 HTTP Request 노드(POST)에서 api.kie.ai 게이트웨이를 통해 이루어집니다. 매개변수:

• model: "sora-2-text-to-video"
• n_frames: 10 (동적 효과와 비용의 균형)
• aspect_ratio: "portrait" (Shorts/Reels용 9:16)
• remove_watermark: true

비디오당 비용은 약 $0.15입니다. 공식 Sora API는 제한적입니다. 프록시는 대량 렌더링을 위한 액세스를 제공합니다.

폴링을 통한 비동기성 처리

API는 taskId를 반환하며 파일은 비동기적으로 준비됩니다. 폴링을 사용합니다:

• Wait Node: 10분 대기.
• taskId로 recordInfo에 GET 요청.
• If node: 상태 확인 (code 200, resultJson 존재).

오류 시 — Stop and Error 분기. 성공 시 — JSON 파싱으로 MP4 링크 추출.

최종 패키징 및 게시

병렬로 Description Writer (LLM 에이전트)가 실행됩니다: 원래 프롬프트로부터 YouTube Shorts용 클릭베이트 제목 생성 (한 문장).

순서:

• HTTP Request2: MP4를 바이너리 형식으로 다운로드.
• YouTube Upload: 제목과 카테고리와 함께 채널에 업로드.

확장 및 실행

스케줄 트리거를 4시간마다 설정 — 하루 6개 비디오, 예산 <$1. 완전 자율화: 아이디어 랜덤라이저, Sora 렌더링, 자동 게시.

핵심 포인트:

• 순수 LLM 대신 제어된 랜덤성으로 독특한 비주얼 생성.
• 10분 대기로 폴링하여 요청 최소화.
• 정규식 프롬프트 정리로 Sora API 안정성 확보.
• Shorts 최적화: 세로 9:16 + 10 프레임.
• 일일 출력: 6개 비디오에 $0.90.

— Editorial Team