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Recorte de vídeo

Recorte de vídeo determinista y consciente de la transcripción: divide un SRT según tu ventana explícita [inicio, fin] y corta la fuente con ffmpeg para que coincida. Ajusta los cortes a los límites de frase y devuelve la transcripción de la ventana rebasada al clip para el subtitulado posterior. Sin LLM: la decisión editorial corresponde a un paso anterior (normalmente el pipeline de destacados).

0.1

Aún falta: Vídeo, Transcripción (SRT), Inicio (segundos), Fin (segundos)

Ideal para

  • •Cortar vídeos largos a una ventana explícita ya elegida en un paso anterior
  • •Encadenar tras destacados: destacados elige el momento, video-trim lo recorta
  • •Producir un clip ajustado a los límites de frase más su SRT de ventana rebasado en una sola llamada

Cuándo usarlo

  • •Siempre después de la transcripción + destacados (o de cualquier llamante que ya conozca la ventana)
  • •Antes de captions: el SRT de ventana rebasado en la salida alimenta directamente el paso de subtítulos

Consejos

  • ✓Combínalo con destacados (count=N, style=...) para obtener selecciones editoriales autorizadas
  • ✓Los cortes se ajustan a los límites de segmento SRT: pasa una ventana ligeramente ajustada y deja que el ajuste la amplíe a una frase completa
  • ✓La URL de la transcripción de salida ya está rebasada a t=0; aliméntala directamente a captions

Recetas que usan este pipeline

Artículos sobre este pipeline

API de Recorte de vídeo

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

4 entradas
4 obligatorio
0.1 créditos
bun add @pipe2-ai/sdk 
import { createClient } from "@pipe2-ai/sdk";

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

const { run_pipeline } = await client.RunPipeline({
  pipeline_slug: "video-trim",
  input: {
    video_url: "https://example.com/interview.mp4",
    transcript_url: "https://example.com/interview.vtt",
    start_sec: 12,
    end_sec: 48,
  },
});
pip install pipe2 
import asyncio
import os

from pipe2 import Pipe2Client

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

run = asyncio.run(client.run_pipeline(
    pipeline_slug="video-trim",
    input={
        "video_url": "https://example.com/interview.mp4",
        "transcript_url": "https://example.com/interview.vtt",
        "start_sec": 12,
        "end_sec": 48,
    },
))
go get github.com/pipe2-ai/sdk-go 
client := pipe2.NewClient(os.Getenv("PIPE2_TOKEN"))

input := json.RawMessage(`{
  "video_url": "https://example.com/interview.mp4",
  "transcript_url": "https://example.com/interview.vtt",
  "start_sec": 12,
  "end_sec": 48
}`)

run, err := pipe2.RunPipeline(context.Background(), client, "video-trim", input)
if err != nil {
    log.Fatal(err)
}
brew install pipe2-ai/tap/pipe2 
pipe2 pipelines run \
  --pipeline video-trim \
  --input-json '{"video_url": "https://example.com/interview.mp4", "transcript_url": "https://example.com/interview.vtt", "start_sec": 12, "end_sec": 48}' \
  --wait

Obtener un token de API →

Parámetros

end_sec obligatorio

Fin de la ventana (exclusivo). Debe ser mayor que start_sec.

number
start_sec obligatorio

Inicio de la ventana. Normalmente lo proporciona un selector previo (p. ej. highlights).

number
transcript_url obligatorio

Transcripción SRT del origen: obligatoria. La ventana se ajusta a los límites de sus segmentos y se devuelve el SRT recortado para el subtitulado posterior.

string
video_url obligatorio

Vídeo de origen para recortar.

string

Úsalo desde un agente de IA

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" }
    }
  }
}

Referencia completa de la API Configuración de MCP Referencia de la CLI

Recorte de vídeo: corte determinista y consciente de la transcripción

Pasa un vídeo de origen, su transcripción SRT y una ventana explícita [start_sec, end_sec]. El pipeline ajusta la ventana a los límites reales de los segmentos para que los cortes nunca caigan a mitad de frase, recorta la fuente con ffmpeg y devuelve la transcripción de la ventana rebasada a t=0, lista para que el paso de subtítulos la consuma sin volver a transcribir.

Cómo funciona

  1. Ajuste a los segmentos: el inicio/fin se recortan hasta los límites de segmento SRT más cercanos
  2. Divide el SRT: los segmentos conservados se rebasan a t=0 y se suben como una transcripción de la ventana
  3. Recorte con FFmpeg: la fuente se corta según la ventana ajustada con bordes limpios y precisión de fotograma

Por qué aquí no hay LLM

  • La decisión editorial (qué momento vale la pena recortar) corresponde a un paso anterior, normalmente el pipeline de destacados
  • Llamar a un LLM por segunda vez después de destacados solo añade deriva entre la ventana elegida y la renderizada
  • Facturación de una sola llamada: 0.1 créditos fijos por recorte, sin reconciliación por token

Preguntas frecuentes

¿Cómo se elige la ventana?
Tú la aportas. El pipeline de destacados (o cualquier otro selector anterior) emite start_sec y end_sec; este recorte los consume de forma determinista. No hay LLM en el propio recorte: la decisión editorial vive en el selector.
¿Por qué requiere una transcripción?
La transcripción es lo que hace que el corte se ajuste a una frase completa en lugar de caer a mitad de palabra. El pipeline conserva cada segmento que se solapa con tu ventana, toma la extensión del conjunto conservado y recorta el vídeo para que coincida; el mismo SRT se divide luego + se rebasa a t=0 y se devuelve para que el paso de subtítulos lo reutilice.
¿Puede ejecutarse sin transcripción?
Ya no. El anterior recurso de visión sobre fotogramas clave se eliminó cuando destacados asumió la selección editorial: se desviaba constantemente de la ventana elegida. Transcribe primero la fuente (el pipeline de transcripción almacena en caché por hash de la fuente, así que las repeticiones son gratuitas).
¿Esto consume créditos?
0.1 créditos por recorte, fijos.
¿Y si start_sec/end_sec caen fuera de la transcripción?
La ventana se compara con tu transcripción, no con el vídeo en bruto. Si se pasa del final, el corte se ajusta hacia atrás hasta la última frase de la transcripción.

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