KI-Videos mit starken Modellen – ohne teure API-Calls! | Daily #89

Meine automatisierte KI-Short-Video-Pipeline läuft inzwischen stabil in der Cloud. Aber bei den Kosten gab es eine Überraschung: Nicht die Bildgenerierung war der teuerste Teil – sondern die LLM-Aufrufe für Script Writer und Content Strategist! Deshalb habe ich die Architektur umgebaut: Eine neue Agent-Bridge leitet die aufwendigen Textaufgaben an Sub-Agents weiter, die über mein bestehendes KI-Kontingent laufen. DeepSeek übernimmt weiterhin die günstigen Aufgaben und Seedream Pro erzeugt die Bilder. Das Ergebnis: Deutlich weniger direkte API-Kosten für starke Sprachmodelle, konsistent erfolgreiche Produktionsläufe und bereits veröffentlichte KI-Shorts. Außerdem geht es heute um: Einen neuen Script-QA-Agenten, für den bereits ein Pull Request existiert Self-Improvement (RSI) und die geplante Auswertung der YouTube-Performance TraderLight, das inzwischen zuverlässig über Cloud-Routinen läuft und eigenständig Verbesserungs-PRs erstellt Remote Control mit Codex und Claude Code Raspberry Pi, Wake-on-LAN und den Zugriff auf meinen Entwicklungsrechner ohne lokale Anmeldung *Kapitel:* 00:00 – Warum mich die OpenRouter-Kosten genervt haben 01:23 – Cloud-Orchestrierung und die neue Agent-Bridge 02:15 – Vier Sub-Agents statt teurer API-Aufrufe 03:08 – Stabile KI-Video-Produktion und YouTube-Uploads 03:31 – Self-Improvement, Analytics und Script-QA-Agent 04:34 – TraderLight läuft autonom in der Cloud 05:16 – Remote-Zugriff auf meinen Entwicklungsrechner 06:02 – Claude Code und Codex per Smartphone steuern 07:01 – Fazit #AI #CodingAgents #ClaudeCode #OpenRouter #Automation #Daily89