मैंने हमारे वीडियो प्रोडक्शन स्टैक को AI टूल्स से बदल दिया। यहाँ बताया गया है कि वास्तव में क्या काम आया।

संक्षिप्त संस्करण: छह महीने तक AI टूल्स को हमारी प्राथमिक उत्पादन विधि के रूप में उपयोग करने के बाद — पारंपरिक वर्कफ़्लो के पूरक के रूप में नहीं, बल्कि वास्तविक वर्कफ़्लो के रूप में — जिन गुणवत्ता संबंधी चिंताओं से मैंने शुरुआत की थी, वे अब समस्या नहीं हैं। बाधा प्लेटफ़ॉर्म का विस्तार था। इसे ठीक करने से AI पर स्विच करने की तुलना में अधिक समय की बचत हुई।

हमने स्विच करने का निर्णय क्यों लिया

हमारी टीम उत्पाद लॉन्च, सोशल कैंपेन और क्लाइंट डेमो के लिए मार्केटिंग वीडियो बनाती है। पिछले साल तक, इसका मतलब था या तो बाहर से काम पर रखना ($3,000–$6,000 प्रति तैयार टुकड़ा) या 30 सेकंड से अधिक की किसी भी चीज़ के लिए आंतरिक उत्पादन चक्र पर दो से तीन सप्ताह खर्च करना।

जब मैंने 2025 के मध्य में AI वीडियो टूल्स का परीक्षण करना शुरू किया, तो आउटपुट गुणवत्ता वहां नहीं थी। 2026 की शुरुआत तक, कुछ बदल गया था। Sora 2 और Kling 3.0 जैसे मॉडल ऐसे फुटेज तैयार कर रहे थे जिनका मैं वास्तव में उपयोग करूंगा — फ़िलर सामग्री के रूप में नहीं, बल्कि मुख्य डिलिवरेबल के रूप में। तभी मैंने उनके आसपास अपने वर्कफ़्लो को फिर से बनाने का संकल्प लिया।

सब्सक्रिप्शन समस्या जिसके बारे में कोई आपको चेतावनी नहीं देता

मेरी पहली गलती अलग-अलग प्लेटफ़ॉर्म की सब्सक्रिप्शन लेना था। उत्पाद डेमो के लिए Sora 2। शॉर्ट-फ़ॉर्म सोशल के लिए Kling। वॉयसओवर के लिए ElevenLabs। स्थिर छवियों के लिए Stable Diffusion। चार प्लेटफ़ॉर्म, चार बिलिंग चक्र, क्रेडेंशियल्स के चार सेट, सीखने के लिए चार अलग UX प्रतिमान।

तीन लोगों की टीम में इसका प्रबंधन करना वास्तव में दर्दनाक था। यह पता लगाना कि किस खाते में अभी भी क्रेडिट हैं, कौन सी सब्सक्रिप्शन नवीनीकृत होने वाली है, कौन सा निर्यात प्रारूप किस संपादन टूल के साथ संगत है — यह प्रशासनिक परत वह है जिसका "AI वीडियो उत्पादन को बदल देता है" बातचीत में कोई उल्लेख नहीं करता। मेरा अनुमान है कि मेरी सामग्री प्रबंधक वास्तविक निर्माण के बजाय प्लेटफ़ॉर्म लॉजिस्टिक्स पर अपने समय का 30–35% खर्च कर रही थी।

समस्या यह नहीं थी कि कोई एक प्लेटफ़ॉर्म खराब था। यह था कि उनमें से पांच का प्रबंधन करना चुपचाप सामग्री निर्माण को संचालन प्रबंधन में बदल गया था।

यहां बताया गया है कि समेकित सेटअप की तुलना में खंडित दृष्टिकोण वास्तव में कैसा दिखता था:

व्यवहार में समेकन वास्तव में कैसा दिखता है

लगभग तीन महीने में, मैंने हमारे पूरे वर्कफ़्लो को GenMix AI में स्थानांतरित कर दिया, जो 30+ मॉडल लाता है — जिसमें Sora 2, Veo 3.1, Kling 3.0, Seedance 1.5, GPT-4o Image, और Flux Kontext शामिल हैं — एक सब्सक्रिप्शन और एक साझा क्रेडिट पूल के तहत।

क्रेडिट मॉडल का मतलब है कि हम किसी एक प्रदाता में बंधे नहीं हैं। यदि Sora 2 किसी उत्पाद वॉकथ्रू के लिए बेहतर परिणाम देता है, तो हम Sora 2 का उपयोग करते हैं। यदि Seedance Instagram के लिए बेहतर लय-समन्वित क्लिप तैयार करता है, तो हम स्विच करते हैं। वही खाता, वही बिलिंग, वही निर्यात वर्कफ़्लो। उस बदलाव ने अकेले उस समय का अधिकांश हिस्सा वापस पा लिया जो हम खाता स्विचिंग में खो रहे थे।

एक ईमानदार ट्रेड-ऑफ: आप कुछ विस्तृत नियंत्रणों को छोड़ देते हैं जो आपको प्रत्येक प्लेटफ़ॉर्म के मूल ऐप के अंदर सीधे काम करते समय मिलते हैं। हमारे लगभग 90% उत्पादन कार्य के लिए इससे कोई फर्क नहीं पड़ा है। लेकिन यह जानने लायक है, खासकर यदि आपकी टीम विशिष्ट आउटपुट प्रकारों के लिए उन्नत प्रॉम्प्ट-स्तरीय सेटिंग्स पर निर्भर करती है।

टेक्स्ट-टू-वीडियो, इमेज-टू-वीडियो और इमेज जेनरेशन के बीच स्विच करने के लिए एक उत्पाद से लॉग आउट करने और दूसरे में लॉग इन करने की आवश्यकता नहीं है। दो सप्ताह में, हमने पूरी तरह से हैंडऑफ से डरना बंद कर दिया था।

हम किन मॉडल का उपयोग करते हैं और किसके लिए

छह महीने के वास्तविक उत्पादन कार्य के बाद — डेमो नहीं, वास्तविक डिलिवरेबल — यहां बताया गया है कि मॉडल हमारे वर्कफ़्लो में कैसे विभाजित होते हैं:

• Sora 2 — उत्पाद डेमो और व्याख्याकार अनुक्रम। कैमरा मूवमेंट सबसे मजबूत विशेषता है: आप वास्तविक सटीकता के साथ एक वर्चुअल शॉट निर्देशित कर सकते हैं। 20-सेकंड की क्लिप सीमा का मतलब है कि लंबे टुकड़ों को अभी भी सिलाई की आवश्यकता है, जो एक कदम जोड़ता है, लेकिन ग्राहक-सामना करने वाली किसी भी चीज़ के लिए नियंत्रण इसके लायक है।
• Kling 3.0 — शॉर्ट-फ़ॉर्म सोशल। तेज़ टर्नअराउंड, 9:16, 1:1 और 16:9 में विश्वसनीय। हमने पिछले महीने एक उत्पाद लॉन्च श्रृंखला के लिए इसका उपयोग किया और इसने एक दिन के भीतर 22 विविधताओं को संभाला।
• Seedance 1.5 — ऑडियो के साथ सिंक करने की आवश्यकता वाली कोई भी चीज़। लय-जागरूक रेंडरिंग अन्य मॉडलों से वास्तव में अलग है; यह सिर्फ एक समय की चाल नहीं है।
• Nano Banana Pro — ब्रांड संपत्ति उत्पादन जहां एक बैच में निरंतरता मायने रखती है। चरित्र और दृश्य शैली को बनाए रखने के लिए चार संदर्भ छवियों तक स्वीकार करता है। इसने हमारे अधिकांश स्थिर डिज़ाइन आउटसोर्सिंग को बदल दिया।
• Veo 3.1 — हीरो सामग्री और त्रैमासिक अभियान जहां रेंडर गुणवत्ता टर्नअराउंड समय से अधिक है। हम इसका उपयोग त्वरित-टर्न कार्य के लिए नहीं करते; जब आउटपुट को एक अभियान को एंकर करने की आवश्यकता होती है तो यह सही उपकरण है।

हमने आउटपुट की तुलना करने के लिए एक ही ब्रीफ को एक के बाद एक दो मॉडलों के माध्यम से चलाया है। ऐसा A/B परीक्षण केवल मिनटों में होता है जब आप इसे करने के लिए खाते स्विच नहीं कर रहे होते हैं।

वास्तविक संख्या, छह महीने में

हम साझा टूल में परियोजनाओं को ट्रैक करते हैं, इसलिए ये वास्तविक परियोजना रिकॉर्ड से आते हैं, अनुमानों से नहीं:

• प्रति तैयार टुकड़े की लागत: $3,000–$6,000 (आउटसोर्स) से तुलनीय गुणवत्ता आउटपुट के लिए क्रेडिट में $200 से कम हो गई
• आंतरिक चक्र समय: अभियानों के लिए औसतन 30–35% तेज़ जिनमें पहले बहु-सप्ताह की समयसीमा की आवश्यकता थी
• लॉजिस्टिक्स ओवरहेड: सामग्री प्रबंधक अब प्लेटफ़ॉर्म लॉजिस्टिक्स पर लगभग 5% समय खर्च करता है, 30–35% से नीचे
• मॉडल तुलना गति: हम एक ही प्रॉम्प्ट पर दो मॉडलों का परीक्षण कम समय में कर सकते हैं जितना समय दूसरे प्लेटफ़ॉर्म में लॉग इन करने में लगता था

हम तीन लोगों की टीम में प्रति माह 8–12 उत्पादन परियोजनाएं चलाते हैं। उस मात्रा पर दक्षता लाभ बने रहते हैं — मुझे उम्मीद है कि वे उच्च आउटपुट पर और बढ़ेंगे।

मैं अब यह शुरू करने वाले किसी को क्या बताऊंगा

AI वीडियो टूल्स का मूल्यांकन अलगाव में मॉडल आउटपुट गुणवत्ता के आधार पर न करें। 2026 तक, हर प्रमुख मॉडल ऐसी सामग्री तैयार कर सकता है जिसे आप वास्तव में प्रकाशित करेंगे। महत्वपूर्ण निर्णय यह है कि क्या आप एक समेकित वर्कफ़्लो बना रहे हैं या एक खंडित स्टैक जो आपकी मात्रा बढ़ने पर प्रबंधन के लिए अधिक महंगा हो जाता है।

यदि मैं फिर से शुरू कर रहा होता: कोई अन्य निर्णय लेने से पहले एक समेकित प्लेटफ़ॉर्म के माध्यम से एक वास्तविक डिलिवरेबल चलाएं। परीक्षण प्रॉम्प्ट नहीं — कुछ ऐसा जो आप वास्तव में प्रकाशित करेंगे। प्लेटफ़ॉर्मों के बीच गुणवत्ता अंतर इतना कम हो गया है कि वर्कफ़्लो दक्षता अब वास्तविक चर है। मैंने देखा है कि अधिकांश टीमें अभी भी गलत चीज़ को अनुकूलित कर रही हैं।