Bildsuche

Ab 0.5 Credits

Durchsuchen Sie Museumsarchive und Stockfoto-Bibliotheken. Die KI formuliert gezielte Suchanfragen und stellt die besten Treffer zusammen.

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So verwendest du Bildsuche

Eine kompakte Entscheidungshilfe zur Einordnung dieser Pipeline in einen Workflow.

Am besten für

Kunstwerke, Museumsobjekte, historische Gemälde und Illustrationen
Wissenschaftliche Motive und Bilder aus Kulturerbe-Sammlungen
Gemeinfreie Inhalte und Material unter Creative-Commons-Lizenzen
Hochwertige Fotos als Ausgangsmaterial für image-motion

Tipps

Verwende konkrete visuelle Begriffe wie „Luftaufnahme Stadt-Skyline Sonnenuntergang“ statt eines allgemeinen Wortes wie „Stadt“
Die Suche eignet sich besonders für historische Themen, da Museumsarchive einzigartige Motive bieten
Kombiniere passende Standbilder mit image-motion, um daraus Videosegmente zu erstellen
Entferne doppelte URLs, wenn du mehrere Suchen ausführst

Bildsuche API

Rufen Sie diese Pipeline aus Ihrem eigenen Code auf. Eine Anfrage startet einen Lauf; das Modell ist ein Eingabefeld, kein eigener Endpunkt.

API-Token holen

Eingaben: 2
erforderlich: 1
Preise: 0.5 Credits

Sprache

TypeScript Python Go CLI

bun add @pipe2-ai/sdk

Pipeline ausführen

import { createClient } from "@pipe2-ai/sdk";

const client = createClient(process.env.PIPE2_TOKEN!);

const { run_pipeline } = await client.RunPipeline({
  pipeline_slug: "image-search",
  input: {
    topic: "minimalist workspace with warm morning light",
  },
});

pip install pipe2

Pipeline ausführen

import asyncio
import os

from pipe2 import Pipe2Client

client = Pipe2Client(token=os.environ["PIPE2_TOKEN"])

run = asyncio.run(client.run_pipeline(
    pipeline_slug="image-search",
    input={
        "topic": "minimalist workspace with warm morning light",
    },
))

go get github.com/pipe2-ai/sdk-go

Pipeline ausführen

client := pipe2.NewClient(os.Getenv("PIPE2_TOKEN"))

input := json.RawMessage(`{
  "topic": "minimalist workspace with warm morning light"
}`)

run, err := pipe2.RunPipeline(context.Background(), client, "image-search", input)
if err != nil {
    log.Fatal(err)
}

brew install pipe2-ai/tap/pipe2

Pipeline ausführen

pipe2 pipelines run \
  --pipeline image-search \
  --input-json '{"topic": "minimalist workspace with warm morning light"}' \
  --wait

Pro Seite

Eingabe	Typ	Standard	Beschreibung
`topic`erforderlich	string	Standard—	Beschreiben Sie die gesuchten Bilder
`image_count`	enum	Standard20	Anzahl der Bilder in der Ausgabe. 10 · 20 · 30 +1 `10203050`

Richten Sie einen beliebigen MCP-Client auf pipe2 aus, und Ihr Agent erhält diese Tools. Er findet diese Pipeline, liest dasselbe Schema von oben und führt sie aus.

list_pipelines
get_pipeline_schema
run_pipeline
get_pipeline_run_status
request_upload

https://mcp.pipe2.ai/mcp

{
  "mcpServers": {
    "pipe2ai": {
      "url": "https://mcp.pipe2.ai/mcp",
      "headers": { "Authorization": "Bearer YOUR_TOKEN" }
    }
  }
}

MCP-Einrichtung

Vollständige API-Referenz CLI-Referenz

Häufig gestellte Fragen

Wie viele Bilder kann ich suchen?

Du kannst 10, 20, 30 oder 50 Bilder auswählen. Es werden mehrere gezielte Suchanfragen erstellt, doppelte Treffer entfernt und bis zu der gewählten Anzahl an Ergebnissen ausgegeben.

Kann ich die Bilder kostenlos verwenden?

Viele Ergebnisse sind gemeinfrei oder unter Creative Commons lizenziert. Prüfe trotzdem bei jedem Bild die angegebene Quelle und Lizenz.

Wie wird nach passenden Bildern gesucht?

Aus deinem Thema entstehen 3–5 gezielte Suchanfragen mit unterschiedlichen Blickwinkeln. Dadurch fällt die Auswahl vielfältiger aus als bei einer einzigen allgemeinen Suche.

Werden die Bilder in meiner Bibliothek gespeichert?

Nein. Die Ergebnisse verweisen direkt auf die Originalquelle. Dadurch bleibt deine Bibliothek übersichtlich und die Dateien müssen nicht erneut gehostet werden.

Wie viele Credits kostet eine Suche?

Eine Suche kostet 0.5 Credits.