はじめに

Pipe2.ai は複数の AI モデルを連結して、自動化されたコンテンツパイプラインを構築します。入力（写真、テキスト、音声）をアップロードし、パイプラインを選ぶだけで、画像や動画などの完成したコンテンツが得られます。プロンプトエンジニアリングは不要です。

最初のパイプラインを実行する

アカウントを作成する

pipe2.ai にアクセスし、メールまたはソーシャルログイン（Google、GitHub、Microsoft）でサインアップします。
パイプラインを選ぶ

ダッシュボードで利用可能なパイプラインを閲覧します。それぞれに、何をするパイプラインか、出力例、クレジットコストが表示されます。
入力をアップロードする

写真をアップロードするか、テキストを入力するか、パイプラインの入力を設定します。各パイプラインには必要なものが明示されています。
生成する

Generate をクリックします。各 AI ステップが完了するたびにリアルタイムのステータスが表示されます。結果は通常 30 秒から 3 分ほどで得られます。
結果をダウンロードする

生成された画像や動画をプレビューしてダウンロードします。これらはライブラリにも保存されます。

AI パイプライン

複数の AI モデルを連結する事前構築済みワークフロー。各ステップが次のステップに引き継がれ、生成、処理、合成が自動的に行われます。

クレジットベースの課金

使った分だけ支払います。各パイプラインの実行には決められた数のクレジットがかかります。クレジットパックを購入するか、月間の割り当てを得るためにサブスクリプションに登録できます。

GraphQL API

GraphQL と TypeScript、Go、Python 向けの型付き SDK による完全なプログラマティックアクセス。パイプラインの実行、ステータス確認、アセット管理が可能です。

MCP サーバー

Model Context Protocol を介して Claude Desktop などの AI アシスタントを Pipe2.ai に接続します。会話しながらパイプラインを閲覧し、コンテンツを生成できます。

パイプライン利用可能なパイプラインと、その仕組みをご覧ください。

ユーザーガイドダッシュボード、ライブラリ、請求など。

API リファレンス GraphQL プレイグラウンドとスキーマリファレンス。

SDK TypeScript、Go、Python のクライアントライブラリ。