Búsqueda de imágenes

Desde 0.5 créditos

Busca en archivos de museos y bancos de imágenes. La IA formula búsquedas precisas y selecciona los mejores resultados de cinco fuentes.

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Aún falta: Tema

Cómo usar Búsqueda de imágenes

Una guía de decisión concisa para ubicar este pipeline en un flujo de trabajo.

Ideal para

Arte, piezas de museo, pinturas e ilustraciones históricas
Imágenes académicas y del patrimonio cultural
Contenido de dominio público o con licencia Creative Commons
Fotografías de alta calidad como entrada para image-motion

Consejos

Usa términos visuales concretos: «vista aérea de una ciudad al atardecer», no «ciudad»
Es especialmente útil para contenido histórico, porque los archivos de museos ofrecen material único
Combina los resultados con image-motion para convertir las imágenes fijas en segmentos de vídeo
Elimina los enlaces duplicados cuando hagas varias búsquedas

API de Búsqueda de imágenes

Llama a este pipeline desde tu propio código. Una petición lanza una ejecución; el modelo es un campo de entrada, no un endpoint aparte.

Obtener un token de API

entradas: 2
obligatorio: 1
Precios: 0.5 créditos

Idioma

TypeScript Python Go CLI

bun add @pipe2-ai/sdk

Ejecutar un pipeline

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

Ejecutar un pipeline

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

Ejecutar un pipeline

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

Ejecutar un pipeline

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

Por página

Entrada	Tipo	por defecto	Descripción
`topic`obligatorio	string	por defecto—	Describe las imágenes que necesitas
`image_count`	enum	por defecto20	Número de imágenes que quieres recibir. 10 · 20 · 30 +1 `10203050`

Apunta cualquier cliente MCP a pipe2 y tu agente obtiene estas herramientas. Encuentra este pipeline, lee el mismo esquema de arriba y lo ejecuta.

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" }
    }
  }
}

Configuración de MCP

Referencia completa de la API Referencia de la CLI

Preguntas frecuentes

¿Cuántas imágenes puedo buscar?

Puedes elegir 10, 20, 30 o 50. La IA prepara consultas para distintos enfoques, elimina los duplicados y devuelve como máximo la cantidad seleccionada.

¿Estas imágenes se pueden usar gratis?

La mayoría de los resultados son de dominio público o tienen licencia Creative Commons. Comprueba siempre la fuente y la licencia de cada imagen.

¿Cómo decide la IA qué buscar?

Analiza el tema y genera entre 3 y 5 consultas, cada una centrada en un enfoque distinto. Así consigue resultados más variados que una única búsqueda.

¿Se guardan las imágenes en mi biblioteca?

No. Los resultados enlazan directamente a la fuente original, lo que evita llenar tu biblioteca y volver a alojar los archivos.

¿Cuántos créditos cuesta?

0.5 créditos por búsqueda.