모든 음성 AI 제품에는 근사한 웹 데모가 있어요. 하지만 음성으로 무언가를 실제로 만드는 일, 그러니까 온보딩 흐름에 내레이션을 붙이고 게임에 쓸 대사를 생성하고 앱에 할 말을 쥐여 주는 일은 브라우저에서 일어나지 않아요. 그 일은 터미널과 에디터, CI 파이프라인에서 일어나고, 점점 더 AI 에이전트의 툴 호출 루프 안에서 일어나요. Breeze CLI는 바로 그 현실에서 출발해요. Breeze의 음성 생성을 개발자가 이미 일하고 있는 자리로 가져오고, “얼마나 빨리 소리를 들을 수 있는가”를 가장 중요한 지표로 삼아요.
빠른 시작
30초 만에 듣는 첫 소리
음성 API를 평가하는 가장 빠른 방법은 직접 들어 보는 거예요. 이 글에 나오는 명령은 전부 한 줄짜리예요. 복사해서 실행하고, 그대로 읽어 나가세요. 먼저 설치해요:
curl -fsSL https://breezeblue.ai/cli/install.sh | sh제대로 설치됐는지 확인해요:
breeze version로그인은 한 번이면 돼요. CLI가 브라우저를 열고, 기기를 승인하면 기기 전용 키가 엄격한 파일 권한으로 로컬에 저장돼요. API 키를 손으로 복사할 일은 전혀 없고, 서버에는 그 해시만 남아요:
breeze login이제 말하게 해봐요:
breeze tts "Hello from Breeze"첫 바이트가 도착하는 순간 오디오가 재생되기 시작해요. 스피커로 곧장 스트리밍되고, 터미널에는 실시간 파형이 그려져요. 하지 않은 일들을 눈여겨보세요. 모델을 고르지도, 음성 카탈로그를 뒤지지도, 퀵스타트 문서를 읽지도 않았어요. 음성을 직접 고르지 않으면 Breeze가 좋은 음성을 대신 골라 줘요. 처음 30초 동안 중요한 질문은 “지금 들리는 이 소리가 마음에 드는가” 하나뿐이니까요.
음성 탐색
셸을 벗어나지 않고 알맞은 음성 찾기
기본 음성이 머릿속의 그 목소리가 아니라면, 라이브러리를 둘러보세요:
breeze voice list다른 무엇이든 A/B로 비교하듯 오디션을 봐요. 같은 대사, 다른 음성, 즉각적인 비교예요. 목록에 나온 voice ID로 다시 실행해요:
breeze tts "This is the voice of our onboarding narrator" --voice voc_xeh3w54cqvnp마음에 드는 테이크는 남겨 둬요:
breeze tts "This is the voice of our onboarding narrator" -o narrator.wav음성과 관련한 나머지 기능도 서브커맨드 하나 거리에 있어요. 텍스트 브리프로 새 음성 디자인하기, 복제, 미리 듣기, 생성 기록, 비동기 작업까지요. 이 CLI는 Breeze Developer API의 완전한 클라이언트예요. 한쪽 귀퉁이 기능만 감싼 데모 껍데기가 아니고요.
프로덕션 투입
즉흥적인 명령 한 줄에서 프로덕션 요청까지
프로토타이핑에서 가장 최악인 순간은 재미있는 도구와 진짜 API가 서로 다른 세계였다는 걸 알게 되는 때예요. Breeze CLI는 구조적으로 그 간극을 없앴어요. 모든 명령이 공개된 /v1 Developer API에 그대로 대응하고, 이건 Python과 TypeScript SDK가 쓰는 것과 같은 API예요. 그래서 어떤 테이크가 마음에 들면, CLI에게 그 요청을 그대로 내놓으라고 하면 돼요:
breeze curl tts "This is the voice of our onboarding narrator" --voice voc_xeh3w54cqvnp --format mp3 -o narrator.mp3breeze curl은 방금 한 작업을 그대로 재현하는 cURL 요청을 출력해요. 실제 키는 자리표시자로 바뀌어 있어서 스크립트나 풀 리퀘스트, 동료와의 대화창에 붙여 넣어도 안전해요. SDK 호출로 옮겨도 되고, 그대로 프로덕션에 올려도 돼요. 탐색과 프로덕션 사이에 의미가 달라지는 부분은 없어요. 처음부터 끝까지 같은 API였으니까요.
에이전트 네이티브
AI 에이전트도 일급 사용자예요
CLI 명령을 입력하는 “개발자”가 AI 에이전트인 경우가 점점 늘고 있어요. 우리는 이걸 신기한 현상이 아니라 설계 제약으로 받아들였어요. 어떤 명령에든 --agent를 붙이면 Breeze CLI는 얌전한 툴 호출이 돼요. 결과 JSON은 stdout으로, 오류 JSON 봉투는 stderr로 나가고, 입력 프롬프트도 스피너도 없으며 갑자기 소리가 나는 일도 없어요:
breeze voice list --agent방금 대화형으로 실행한 합성도 조용히 파일만 만들어 내는 호출이 돼요:
breeze tts "Hello from Breeze" --voice voc_xeh3w54cqvnp -o hello.wav --agent실패는 파싱할 대상이 아니라 분기할 대상이에요. 인증, credits, 타임아웃, 네트워크 오류가 각각 안정적인 종료 코드에 대응되기 때문에, 스크립트는 사람이 읽는 문구를 정규식으로 훑는 대신 로직으로 복구해요. 다시 로그인하거나, 충전하거나, 재시도하는 식으로요. 에이전트가 시행착오로 명령 체계를 익힐 필요도 없어요. CLI가 한 번의 호출로 스스로를 설명하거든요:
breeze capabilities --agent코딩 에이전트에게는 한 단계 더 나아간 방법이 있어요. Claude Code와 Codex, Cursor에 권장 Breeze 워크플로를 가르쳐 주는 엄선된 skills예요. 설치는 명시적으로 선택할 때만 이뤄지고, API 키는 절대 건드리지 않아요:
breeze skills install --target codexcodex 자리에 claude나 cursor를 넣어도 똑같아요. CLI 설치까지 에이전트가 대신 해주는 상황이라면, 한 줄로 둘 다 설치돼요:
curl -fsSL https://breezeblue.ai/cli/install.sh | sh -s -- --with-skills codexVideo Lab
내레이션이 얹힌 영상, 내 컴퓨터에서 렌더링
음성이 혼자 나오는 경우는 드물어요. CLI에 내장된 Video Lab은 HTML composition을 Breeze TTS 내레이션이 담긴 MP4로 만들어 줘요. 게다가 이 파이프라인 전체는 에이전트가 몰기 좋도록, 단계마다 JSON 리포트를 내놓게 설계했어요. 프로젝트를 초기화해요:
breeze video init --project demo --template authored --agent렌더링에 시간을 쓰기 전에 먼저 검증해요. 에이전트가 프레임 단위로 시각적 문제를 잡아내는 지점이기도 해요. 텍스트 넘침, 잘린 요소, 읽기 어려운 자막 같은 것들이죠:
breeze video validate --project demo --agent그다음 내레이션까지 포함한 완성 MP4를 렌더링해요:
breeze video render --project demo --agentcomposition과 에셋, 완성된 영상은 모두 내 컴퓨터를 벗어나지 않아요. 파이프라인 전체에서 네트워크 요청은 내레이션 하나뿐이에요.
완성도
신뢰는 하나의 기능이에요
스크립트에 파이프로 물릴 도구는 필요한 자리에서 지루할 만큼 예측 가능해야 해요. 데이터는 stdout으로, 상태는 stderr로 나가서 파이프가 언제나 제대로 동작해요. 자격 증명은 권한이 잠긴 로컬 파일에 저장되고, 출력에 등장하는 키는 언제나 마스킹된 형태예요. 프로파일을 쓰면 한 대의 머신에서 스테이징과 프로덕션을, 또는 두 개의 계정을 깔끔하게 분리할 수 있어요. 그리고 breeze update는 요청할 때만 바이너리와 런타임을 업데이트해요. 스크립트 도중에도, CI 안에서도, 몰래 뒤에서도 절대 하지 않아요.
직접 해보기
여기서 시작하세요
빈 터미널에서 소리를 듣기까지, 딱 세 줄이에요:
curl -fsSL https://breezeblue.ai/cli/install.sh | shbreeze loginbreeze tts "Hello from Breeze"퀵스타트와 명령 레퍼런스, 스크립팅 가이드, 문제 해결까지 전체 문서는 docs.breezeblue.ai/cli에 있어요. 여러분이 이걸로 무엇을 만들지 정말 궁금해요.