Set up Higgsfield for me so I can generate images and videos from here.
1. Install the CLI: run `npm i -g @higgsfield/cli`.
2. Authenticate: run `higgsfield auth login` and complete the sign-in in the browser it opens.
3. Install the companion skills: run `npx skills add higgsfield-ai/skills`.
Once that's done, let me know when it's ready.
내 프로젝트에서 Higgsfield를 사용하기 전에 확인할 항목을 연결 상태, 잔액, 콘티, 입력 이미지, 모델, 예상 크레딧, 승인 문장 순서로 체크리스트로 만들어 주세요. 생성은 하지 마세요.
대괄호 안은 실제 값으로 바꿔서 붙여넣습니다.
한 단계 더
아래 한 숏의 모델과 설정을 읽고 Higgsfield 예상 비용 확인 명령만 만들어 주세요. 실행하거나 생성하지 마세요.
모델: [모델 이름]
프롬프트: [한 숏 프롬프트]
입력 이미지: [파일 경로 또는 없음]
Higgsfield를 연결한 뒤 생성하지 않은 상태에서 잔여 크레딧과 예상 크레딧 확인 명령을 각각 한 번 확인합니다.
헷갈리기 쉬운 것
Higgsfield 공식 페이지는 Claude 웹·데스크톱 앱에는 MCP 연결을, Claude Code에는 CLI 설치를 안내합니다. 둘을 한꺼번에 설치할 필요는 없습니다. 사용자 지정 커넥터에 API 키나 OAuth 시크릿을 직접 적지 않습니다. `generate cost`와 `generate create`는 이름이 비슷하지만, 앞의 명령은 예상 비용만 계산하고 뒤의 명령은 실제 크레딧을 씁니다.
왜 이렇게 작동하나요
결제 전에 장바구니 금액을 확인하는 것처럼, 영상 생성 전에 한 숏의 예상 크레딧을 확인합니다.
연결 확인, 잔액 확인, 비용 계산은 크레딧을 쓰지 않습니다. 모델과 입력 이미지가 확정된 뒤 횟수까지 적어야 승인 범위를 계산할 수 있습니다.
더 알고 싶다면
MCP와 CLI를 모두 설치해야 합니까?
Claude 웹·데스크톱 앱은 MCP를 사용하고 Claude Code는 CLI를 사용합니다. 실제로 쓸 경로 하나만 연결합니다.
어느 쪽인지는 생성 요청을 어디에서 보낼지로 정합니다. 대화하면서 한 장씩 확인할 계획이면 앱의 MCP가, 프로젝트 폴더 안에서 파일로 받으며 작업할 계획이면 Claude Code의 CLI가 맞습니다.
두 경로를 다 연결하더라도 크레딧은 같은 Higgsfield 계정에서 차감되므로, 생성 전 잔액·예상 크레딧 확인 습관은 어느 경로에서든 동일하게 적용합니다.
왜 입력 이미지를 먼저 승인합니까?
정지 이미지의 제품 형태와 구도가 틀리면 영상에서도 같은 문제가 움직입니다. 영상 단계에서는 움직임만 검수할 수 있게 시작 프레임을 먼저 고정합니다.
비용 순서 문제이기도 합니다. 이미지 단계에서 잡을 결함을 영상까지 만들고 나서 발견하면 이미지와 영상 두 단계의 크레딧을 다시 씁니다.
승인 문장에 입력 이미지 파일명이 들어가는 이유도 여기 있습니다. approved-frame.png처럼 확정본에 이름을 붙여 두면 어떤 이미지가 영상으로 넘어갔는지 나중에 추적할 수 있습니다.
새 상황에 적용
한 숏 비용만 계산하기
모델, 프롬프트, 입력 이미지, 생성 횟수를 적고 cost 명령으로 예상 크레딧만 확인합니다.
확인할 결과
생성 작업이 0건이고 예상 크레딧과 잔여 크레딧이 함께 기록됩니다.
막혔을 때 확인할 순서
모델 입력값 오류가 나오면 `higgsfield model get <video_model>`로 허용 항목을 확인합니다.
