Recherche d'images

À partir de 0.5 crédits

Explorez cinq fonds muséaux et banques d’images à partir d’un seul sujet. L’IA lance des recherches ciblées, élimine les doublons et classe les résultats les plus pertinents.

Sujet

Nombre d'images

Encore requis : Sujet

Comment utiliser Recherche d'images

Un guide de décision concis pour placer ce pipeline dans un workflow.

Idéal pour

Œuvres d'art, pièces de musée, peintures et illustrations historiques
Images universitaires et documents du patrimoine culturel
Contenus du domaine public ou sous licence Creative Commons
Photos de qualité à utiliser ensuite dans image-motion

Conseils

Employez des termes visuels précis : « vue aérienne d'une ville au coucher du soleil » plutôt que « ville »
Profitez des fonds uniques des musées pour les sujets historiques
Envoyez les images vers image-motion pour les convertir en séquences vidéo
Éliminez les URL en double lorsque vous lancez plusieurs recherches

API Recherche d'images

Appelez ce pipeline depuis votre propre code. Une requête lance une exécution ; le modèle est un champ d'entrée, pas un endpoint distinct.

Obtenir un jeton d'API

entrées: 2
requis: 1
Tarifs: 0.5 crédits

Langue

TypeScript Python Go CLI

bun add @pipe2-ai/sdk

Exécuter 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

Exécuter 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

Exécuter 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

Exécuter un pipeline

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

Par page

Entrée	Type	par défaut	Description
`topic`requis	string	par défaut—	Décrivez les images recherchées
`image_count`	enum	par défaut20	Nombre d’images à renvoyer. 10 · 20 · 30 +1 `10203050`

Pointez n'importe quel client MCP vers pipe2 et votre agent obtient ces outils. Il trouve ce pipeline, lit le même schéma ci-dessus, puis l'exécute.

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" }
    }
  }
}

Configuration MCP

Référence complète de l'API Référence de la CLI

Foire aux questions

Combien d'images puis-je demander ?

Choisissez 10, 20, 30 ou 50. L'IA explore plusieurs angles, élimine les doublons et renvoie au maximum le nombre demandé.

Puis-je réutiliser ces images librement ?

La plupart appartiennent au domaine public ou sont proposées sous licence Creative Commons. Vérifiez néanmoins la source et la licence de chaque résultat.

Comment les recherches sont-elles formulées ?

À partir de votre sujet, l'IA crée de 3 à 5 requêtes ciblées couvrant des angles différents. Vous obtenez ainsi une sélection plus variée qu'avec une recherche unique.

Les images sont-elles ajoutées à ma bibliothèque ?

Non. Les résultats pointent directement vers leur source d'origine, ce qui évite de remplir votre bibliothèque et de réhéberger les fichiers.

Combien coûte une recherche ?

0.5 crédits par recherche.