Ты записал часовой эфир и хочешь нарезать видео на шортс нейросетью. Отдаёшь расшифровку в чат, просишь найти лучшие моменты, и на середине ответа упираешься в лимит. Открываешь другой сервис, заново объясняешь задачу, и там снова лимит. Через час у тебя три вкладки, две исчерпанные квоты и ни одного готового ролика.
Нейросети тут ни при чём. Проблема в том, что ты работаешь с каждой по отдельности. Разберём, как собрать бесплатные лимиты разных AI-моделей в одну точку входа, чтобы запрос сам уходил к другой модели, когда у текущей кончилась квота. И сразу применим это к нарезке длинного видео.
Каждая нейросеть по отдельности — это пять подписок и ни одной полной
У большинства моделей есть бесплатный доступ: веб-чат с дневным лимитом или API с квотой на запросы. Отдельного лимита хватает на пару задач. Вместе их хватило бы на рабочий день, но вручную их никто не склеивает.
Поэтому соло-автор обычно оплачивает одну-две подписки и забывает про остальные модели. Деньги списываются каждый месяц, даже если ты неделю не делал контент.
Недавно в соцсетях разошёлся пост про скилл с GitHub, который якобы даёт 800 миллионов бесплатных токенов в месяц и сам распределяет запросы между GPT, Claude, Gemini и другими моделями. Проверить эту цифру я не могу, и тебе не советую верить ей на слово. Лимиты у провайдеров меняются, а сумма чужих квот в одном красивом числе — это маркетинг. Но сама идея рабочая, и повторить её можно без чужих ссылок и кодовых слов.
Роутер моделей работает как диспетчер такси
Роутер — это прослойка между твоим скриптом и нейросетями. Ты отправляешь запрос в одно место, а роутер решает, какой модели его отдать. Если модель вернула ошибку лимита, роутер пробует следующую по списку.
Готовые решения уже есть. OpenRouter даёт один ключ к десяткам моделей, и часть из них бесплатна, но с ограничением на частоту запросов. LiteLLM — открытая библиотека: ставишь её у себя и прописываешь в конфиге цепочку запасных моделей. Что даёт такой подход:
- один ключ и один формат запроса вместо отдельной интеграции под каждый сервис;
- автоматическое переключение, когда у модели кончилась квота или она не отвечает;
- простые задачи можно отдавать дешёвым моделям, а сложные — сильным;
- один журнал, в котором видно, сколько запросов ушло и куда.
Писать такой скрипт руками не обязательно. Claude Code соберёт его по описанию обычными словами, а тебе останется проверить, что он справляется с твоей задачей.
Как нарезать видео на шортс нейросетью за один вечер
Вот приём, который можно повторить сегодня. Понадобятся длинное видео, ffmpeg для нарезки и Whisper для расшифровки. Оба инструмента бесплатные и работают на твоём компьютере, токенов они не тратят.
Шаг первый. Прогони видео через Whisper с таймкодами. Получится текст, где у каждой фразы указано время начала и конца.
Шаг второй. Отдай расшифровку модели через роутер с таким заданием: «Найди 5 фрагментов длиной 20-50 секунд, которые понятны без контекста и начинаются с сильной фразы. Верни JSON: start, end, первая фраза, почему это зацепит». Токены уходят именно здесь, поэтому этому шагу переключение моделей нужнее всего. Если часовой эфир не влез в лимит одной модели, роутер доделает работу на другой.
Шаг третий. Скрипт читает JSON и режет видео командой вида ffmpeg -ss 00:12:05 -to 00:12:48 -i efir.mp4 -vf "crop=ih*9/16:ih" short1.mp4. Фильтр crop вырезает из горизонтального кадра вертикаль 9:16 по центру.
Чтобы собрать всё это, открой Claude Code в пустой папке и опиши задачу одним сообщением: «Напиши скрипт на Python. Он берёт видео, расшифровывает его через Whisper с таймкодами, отправляет текст в OpenRouter с запасными моделями на случай ошибки лимита, получает JSON с фрагментами и режет их через ffmpeg в вертикальный формат». Потом прогони его на ролике минут на десять и посмотри результат глазами.
Смотреть действительно нужно глазами. Скрипт может отработать без единой ошибки и при этом нарезать фрагменты, которые обрываются на полуслове. Досмотри первые три шортса до конца, прежде чем запускать нарезку на поток.
Бесплатные лимиты подводят в трёх местах
Роутер снимает рутину, но правила игры остаются прежними. Вот где обычно спотыкаются:
- Качество плавает. Запасная модель может понимать задачу хуже основной. Если после переключения фрагменты стали бессмысленными, отправь слабую модель в конец цепочки или убери её совсем.
- Данные. Некоторые провайдеры на бесплатных тарифах могут обучать модели на твоих запросах. Расшифровку публичного эфира отправлять не страшно, а клиентские материалы и ключи — нельзя.
- Лимиты меняются без предупреждения. Что бесплатно сегодня, завтра может стать платным. Держи в цепочке хотя бы одну модель, за которую не жалко заплатить копейки, иначе процесс встанет.
И ещё одно. Если кто-то обещает прислать «доступ» к такому инструменту за слово в комментариях, скорее всего, придёт ссылка на открытый репозиторий или на воронку продаж. Ничего плохого в этом нет, просто знай, что сам инструмент не секретный.
Одна настройка окупается уже на втором ролике
Первый вечер уйдёт на сборку и проверку. Зато потом нарезка часового эфира сводится к одной команде: кладёшь файл в папку, запускаешь скрипт и через несколько минут получаешь пачку вертикальных фрагментов с пояснением, чем цепляет каждый.
Схема годится не только для видео. Через тот же роутер можно генерировать крючки, переписывать подписи и разбирать чужие ролики, не думая, у какой модели сегодня остался лимит.
Если не хочешь собирать каждую такую задачу с нуля, у нас есть готовые AI-скиллы для Claude Code для сценариев, крючков и плана контента на неделю — они закрывают текстовую часть этой цепочки.