강의에 다른 비용이 들어가나요? 예를 들면 ai 토큰 비용이나 다른 클라우드 비용등 기타로 들어가는 비용이 있을까요?
남박사
2026-08-10599289
안녕하세요, nkhwi 님.
강의는 로컬 환경과 클라우드 GPU 환경 두 가지를 모두 다룹니다.
로컬 환경을 다루는 이유는 이미 NVIDIA GPU를 보유하고 계신 분들이 별도의 GPU 대여 비용 없이 최대한 비용을 절감하면서 활용할 수 있도록 하기 위함이고, 클라우드 환경을 함께 다루는 이유는 고성능 GPU가 없는 분들이나 단순 취미 수준을 넘어 업무적으로 빠르게 고품질 결과물을 만들어야 하는 분들도 동일한 내용을 실습할 수 있도록 하기 위해서입니다.
따라서 강의 내용을 충분히 이해한 뒤, 본인의 컴퓨터에 작업에 필요한 수준의 GPU가 갖춰져 있다면 추가적인 클라우드 비용 없이 대부분의 작업을 로컬 환경으로 구성하는 것도 가능합니다.
반대로 고성능 GPU가 없다면 GPU를 빌려 사용하는 비용이 발생합니다. 강의에서는 클라우드 환경의 경우 RTX 5090급 GPU를 기준으로 실습하며, 로컬 환경은 RTX 3070 8GB에서도 직접 실습할 수 있는 내용들을 함께 설명하고 있습니다.
다만 GPU 성능 차이는 단순히 생성 속도만의 차이는 아닙니다. 예를 들어 RTX 5090에서 1분 정도 걸리는 작업이 RTX 3070급에서는 훨씬 오래 걸릴 수도 있으며, 모델이나 작업 방식에 따라서는 VRAM 부족으로 실행 자체가 어려운 경우도 있습니다. 그래서 강의에서는 상황에 따라 로컬과 클라우드 중 어떤 환경을 선택하는 것이 효율적인지도 함께 이해하실 수 있도록 구성했습니다.
질문해주신 AI 토큰 비용의 경우에도 사용하는 서비스와 구성 방식에 따라 달라집니다. 강의에서 다루는 모든 기능이 반드시 유료 AI API를 사용해야 하는 구조는 아니며, 가능한 부분은 로컬 모델이나 직접 구축한 환경으로 대체할 수 있습니다. 반면 특정 외부 AI API나 클라우드 서비스를 사용하는 실습에서는 해당 서비스의 사용량에 따른 별도의 비용이 발생할 수 있습니다.
즉, 강의 수강료 외에 반드시 고정적으로 추가 결제해야 하는 비용이 정해져 있는 것은 아닙니다. 보유하고 있는 하드웨어와 어떤 방식으로 환경을 구성하느냐에 따라 추가 비용 없이 진행할 수도 있고, 필요한 경우에만 클라우드 GPU나 외부 AI API 비용을 사용하게 됩니다.
이 강의는 특정 툴 하나의 사용법만 배우는 강의라기보다 ComfyUI를 기반으로 이미지·영상 생성부터 n8n 자동화, AI Agent 구축까지 전체 제작 파이프라인을 다루는 강의라서 범위가 상당히 넓습니다. 그만큼 모든 것을 특정 유료 서비스에 의존하도록 구성하기보다는, 각자의 하드웨어와 목적에 맞게 로컬과 클라우드를 선택해서 활용할 수 있도록 하는 것에 초점을 맞추고 있습니다.
nkhwi2026-08-091854272
안녕하세요, nkhwi 님. 강의는 로컬 환경과 클라우드 GPU 환경 두 가지를 모두 다룹니다. 로컬 환경을 다루는 이유는 이미 NVIDIA GPU를 보유하고 계신 분들이 별도의 GPU 대여 비용 없이 최대한 비용을 절감하면서 활용할 수 있도록 하기 위함이고, 클라우드 환경을 함께 다루는 이유는 고성능 GPU가 없는 분들이나 단순 취미 수준을 넘어 업무적으로 빠르게 고품질 결과물을 만들어야 하는 분들도 동일한 내용을 실습할 수 있도록 하기 위해서입니다. 따라서 강의 내용을 충분히 이해한 뒤, 본인의 컴퓨터에 작업에 필요한 수준의 GPU가 갖춰져 있다면 추가적인 클라우드 비용 없이 대부분의 작업을 로컬 환경으로 구성하는 것도 가능합니다. 반대로 고성능 GPU가 없다면 GPU를 빌려 사용하는 비용이 발생합니다. 강의에서는 클라우드 환경의 경우 RTX 5090급 GPU를 기준으로 실습하며, 로컬 환경은 RTX 3070 8GB에서도 직접 실습할 수 있는 내용들을 함께 설명하고 있습니다. 다만 GPU 성능 차이는 단순히 생성 속도만의 차이는 아닙니다. 예를 들어 RTX 5090에서 1분 정도 걸리는 작업이 RTX 3070급에서는 훨씬 오래 걸릴 수도 있으며, 모델이나 작업 방식에 따라서는 VRAM 부족으로 실행 자체가 어려운 경우도 있습니다. 그래서 강의에서는 상황에 따라 로컬과 클라우드 중 어떤 환경을 선택하는 것이 효율적인지도 함께 이해하실 수 있도록 구성했습니다. 질문해주신 AI 토큰 비용의 경우에도 사용하는 서비스와 구성 방식에 따라 달라집니다. 강의에서 다루는 모든 기능이 반드시 유료 AI API를 사용해야 하는 구조는 아니며, 가능한 부분은 로컬 모델이나 직접 구축한 환경으로 대체할 수 있습니다. 반면 특정 외부 AI API나 클라우드 서비스를 사용하는 실습에서는 해당 서비스의 사용량에 따른 별도의 비용이 발생할 수 있습니다. 즉, 강의 수강료 외에 반드시 고정적으로 추가 결제해야 하는 비용이 정해져 있는 것은 아닙니다. 보유하고 있는 하드웨어와 어떤 방식으로 환경을 구성하느냐에 따라 추가 비용 없이 진행할 수도 있고, 필요한 경우에만 클라우드 GPU나 외부 AI API 비용을 사용하게 됩니다. 이 강의는 특정 툴 하나의 사용법만 배우는 강의라기보다 ComfyUI를 기반으로 이미지·영상 생성부터 n8n 자동화, AI Agent 구축까지 전체 제작 파이프라인을 다루는 강의라서 범위가 상당히 넓습니다. 그만큼 모든 것을 특정 유료 서비스에 의존하도록 구성하기보다는, 각자의 하드웨어와 목적에 맞게 로컬과 클라우드를 선택해서 활용할 수 있도록 하는 것에 초점을 맞추고 있습니다.