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Videos musicales de IA de $100 muestran grandes diferencias entre Claude y GPT
Una prueba de código abierto dio a Claude Fable 5 y GPT-5.6 Sol $25 y $100 para crear vídeos musicales completos de forma autónoma. Los cuatro terminaron, pero los resultados fueron dispares.

Imagen: Hacker News
Un pequeño benchmark de código abierto puso a Claude Fable 5 y GPT-5.6 Sol frente a la misma tarea inusualmente abierta: tomar “Uptown Funk” de Bruno Mars y Mark Ronson, una transcripción de la letra y un presupuesto fijo, y luego producir de forma autónoma un vídeo musical completo.
La configuración la proporcionó TryAI, que construyó un bucle de agente con seis herramientas: plan, web_search, get_budget, generate_image, generate_video y run_command con ffmpeg/ffprobe. Los modelos podían investigar generadores de vídeo, elegir cualquier modelo FAL o de Replicate, generar metraje, inspeccionar los clips, editarlos y montar un corte final. Cuando se acababa el presupuesto, la generación de pago se detenía, pero la edición podía continuar.
Se realizaron cuatro ejecuciones en total: cada modelo con $25 y con $100. Las cuatro se completaron sin alcanzar límites de tiempo o pasos, y las cuatro produjeron un vídeo de duración completa válido multiplexado con la canción original.
Cómo los modelos gastaron el presupuesto
Con $25, ambos modelos casi usaron la totalidad del presupuesto. Con $100 no fue así: GPT-5.6 Sol gastó $36.57, mientras que Claude Fable 5 gastó $48.60 en generación.
Las ejecuciones se desglosaron así:

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- Claude Fable 5 · $25: 39m10s, 250,541 de salida, $24.30, 1280x720
- GPT-5.6 Sol · $25: 42m52s, 386,146 de salida, $23.18, 1280x720
- GPT-5.6 Sol · $100: 49m39s, 340,702 de salida, $36.57, 1280x720
- Claude Fable 5 · $100: 38m56s, 280,800 de salida, $48.60, 1920x1080
Los dos modelos tomaron decisiones claramente diferentes. Tres de las cuatro ejecuciones usaron solo texto a vídeo. La excepción fue GPT-5.6 Sol con $25, que generó primero imágenes fijas con FLUX schnell ($0.003/img) y luego las animó con Wan 2.2-5b i2v ($0.10/s).
En el tramo alto, GPT-5.6 Sol con $100 mezcló Wan 2.5 ($0.05/s), Veo 3.1 Lite ($0.10/s) y Hailuo 2.3 Standard ($0.28/video) en una sola ejecución. Claude Fable 5 se mantuvo con un solo modelo en cada ejecución: Wan 2.5 t2v ($0.05/s) a $25, y Seedance 1.0 Pro t2v a $100, con un precio aproximado de $0.12/s a 1080p. Los clips distintos por ejecución oscilaron entre 46 y 80.
Costo de tokens y lo más destacado
Agregar el uso del modelo cambió significativamente los totales. Usando las tarifas publicadas citadas por la fuente — Claude Fable 5 a $10 / $50 por 1M de tokens de entrada/salida y GPT-5.6 Sol a $5 / $30 — el costo total por ejecución quedó así:
- Fable 5 · $25: $41.29
- Sol · $25: $27.45
- Sol · $100: $39.82
- Fable 5 · $100: $73.65
Para Claude Fable 5, solo el gasto en tokens fue de $16.99 a $25.05, es decir, aproximadamente el 30% al 40% del costo total. GPT-5.6 Sol se mantuvo cerca de $3 a $4 en costo de tokens a pesar de un volumen de tokens similar.
El veredicto de TryAI fue mixto. Ninguno de los vídeos fue especialmente bueno, y los cuatro tuvieron problemas con la consistencia de los personajes, la coherencia de la historia y la sincronización del tempo. Los sistemas también interpretaron las letras de forma muy literal — incluyendo convertir “Make a dragon wanna retire, man” en un dragón literal.
La ejecución más interesante, según la fuente, fue GPT-5.6 Sol con $25, que añadió superposiciones de texto e imágenes fijas animadas con efectos que las otras no intentaron. Pero la salida de Claude Fable 5 con $100 fue la que los autores dijeron preferir ligeramente, en parte porque seleccionaron un modelo con clips más coherentes. Las cuatro ejecuciones usaron exclusivamente FAL a pesar de que estaban disponibles credenciales de Replicate.
El conjunto completo está en código abierto en github.com/hershalb/music-video-arena, y la conclusión más clara es que incluso en una tarea acotada con herramientas, presupuesto y tiempo para iterar, los modelos en su mayoría generaron clips, los cosieron entre sí y se detuvieron ahí.
AI Editor
Ava covers the rapidly evolving world of artificial intelligence, from foundational models and research labs to the real-world economics of intelligence. With a background in computational linguistics, she cuts through the hype to find out what actually works. She firmly believes that benchmarks are just marketing until reproduced in the wild.
vía Hacker News


