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Case Study

Von Text zu Kampagne: meine KI-Content-Pipeline, mit den Kosten im Blick

Echte Läufe meiner eigenen Content-Pipeline — von Blogtext zu Video mit geklonter Stimme, und von Thema zu Social-Posts mit Approval-Flow und den KI-Kosten pro Call im Blick.

Viele „KI macht deinen Content"-Versprechen scheitern auf dieselbe Weise: Es ist eine Demo, kein System. Dies ist das Gegenteil — echte Läufe meiner eigenen Pipeline, mit den Kosten und den Grenzen klar im Blick. Kein Kundenprojekt, sondern Studio-Arbeit, die zeigt, wie ich KI-Content-Systeme baue und betreibe.

Von Text zu Video (geklonte Stimme)

Ein Blogbeitrag durchläuft die Video-Pipeline und kommt als kurzes Video heraus. Gemessen aus einem echten Lauf:

  • 8 Szenen aus einem Quellbeitrag
  • 8 KI-Bilder (Gemini), markenkonsistent über ein festes Style-Contract
  • ~1.250 Zeichen Text-to-Speech mit meiner geklonten Stimme
  • 1 Script-Call (gpt-5.2), der den Text in Szenen aufteilt
  • 3 Sprachen (NL/EN/DE) aus derselben Quelle; sprachunabhängige Bilder werden per Caching geteilt

Das Ergebnis ist live unter meinen Blogbeiträgen. Ein funktionierendes Beispiel sehen Sie auf KI-Experimente.

Von Thema zu Social-Posts (mit Governance)

Dieselbe Disziplin auf der Distributionsseite. Ein echter Lauf des Kampagnensystems:

  • 1 KI-Call (claude-sonnet-4-6) → 2 LinkedIn-Posts mit Hashtags und CTA
  • automatisch in einem Approval-Flow (Draft → freigegeben → veröffentlichen)
  • 274 Input- / 1.038 Output-Tokens → $0,0164 (~1,6 Cent) für 2 Posts
  • Kosten pro KI-Call erfasst; Veröffentlichen steht standardmäßig auf Dry-Run (keine ungewollten Posts)

Die Kosten, sichtbar

Keine „KI ist gratis"-Illusion. Jeder Call ist nachvollziehbar und der Verbrauch wird pro Lauf gemessen, sodass die Kosten mit Ihren eigenen Tarifen skalieren, statt eine Blackbox zu sein. Kostenerfassung pro KI-Call ist kein Detail — sie ist es, was KI in Produktion verantwortbar macht.

Was das beweist

Nicht „ich habe ein Tool". Sondern: Ich baue KI-Content-Systeme, die die ganze Kette durchlaufen — Generierung, Governance, Kosten, Mehrsprachigkeit, Veröffentlichung — und die laufen. Denselben Ansatz wende ich in Kundenprojekten rund um KI in der Produktion an.

Eine ehrliche Anmerkung: Das sind zwei echte, gemessene Läufe — das Video aus einem Blogbeitrag, die Social-Posts aus dem Kampagnensystem — nicht eine nahtlose Kette auf exakt derselben Eingabe.

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