Miniatura YouTube

Da 5.3 crediti

Crea dal titolo del video una miniatura YouTube che attiri l’attenzione, con una composizione incisiva, un soggetto espressivo in primo piano e una scritta d’impatto di 2–4 parole incorporata nell’immagine.

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Google
- Nano Banana Pro

Esempi

Prima / DopoNano Banana Pro

Bold: Pyra, tutto automatizzato

Gemini 3 Pro Image. Il ritratto di Pyra diventa una miniatura YouTube da cartellone: volto frontale e al centro, un gancio "FULLY AUTOMATED" nitido e integrato, il suo emblema viola dell'infinito come simbolo. Entra un titolo, esce una copertina 16:9 pronta al clic.

Riproduci

0103

API di Miniatura YouTube

Richiama questa pipeline dal tuo codice. Una richiesta avvia un'esecuzione; il modello è un campo di input, non un endpoint separato.

Ottieni un token API

input: 4
obbligatorio: 1
Prezzi: 5.3 crediti

Lingua

TypeScript Python Go CLI

bun add @pipe2-ai/sdk

Esegui una pipeline

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

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

const { run_pipeline } = await client.RunPipeline({
  pipeline_slug: "youtube-cover",
  input: {
    title: "I Rebuilt My Studio in a Weekend",
  },
});

pip install pipe2

Esegui una pipeline

import asyncio
import os

from pipe2 import Pipe2Client

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

run = asyncio.run(client.run_pipeline(
    pipeline_slug="youtube-cover",
    input={
        "title": "I Rebuilt My Studio in a Weekend",
    },
))

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

Esegui una pipeline

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

input := json.RawMessage(`{
  "title": "I Rebuilt My Studio in a Weekend"
}`)

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

brew install pipe2-ai/tap/pipe2

Esegui una pipeline

pipe2 pipelines run \
  --pipeline youtube-cover \
  --input-json '{"title": "I Rebuilt My Studio in a Weekend"}' \
  --wait

Per pagina

Input	Tipo	predefinito	Descrizione
`title`obbligatorio	string	predefinito—	Il titolo del video guida la composizione. Scrivilo come un titolo giornalistico: specifico, concreto, emotivo.
`description`	string	predefinito—	Contesto aggiuntivo opzionale per modellare la parte visiva (genere del canale, atmosfera, scena chiave).
`style`	enum	predefinitobold	Stile visivo predefinito. bold = saturo e drammatico, minimal = editoriale e spazioso, clickbait = espressione di reazione estrema, cinematic = fotogramma cinematografico nei toni teal e arancione, vlog = lifestyle caldo, gaming = neon e sfocatura di movimento. bold · minimal · clickbait +3 `boldminimalclickbaitcinematicvloggaming`
`subject_image`	string	predefinito—	Opzionale: URL di una foto di un volto o di un prodotto come riferimento centrale per la miniatura.

Punta un qualsiasi client MCP su pipe2 e il tuo agente ottiene questi strumenti. Trova questa pipeline, legge lo stesso schema qui sopra e la esegue.

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" }
    }
  }
}

Configurazione MCP

Riferimento API completo Riferimento CLI

Domande frequenti

Quali sono le dimensioni dell'immagine?

16:9 a circa 1920×1080 pixel, la risoluzione delle miniature consigliata da YouTube.

Posso sovrapporre il mio testo?

Sì. L'IA crea un gancio breve e incisivo di 2–4 parole ricavato dal titolo e lo inserisce direttamente sull'immagine, nell'area di spazio negativo. La miniatura viene consegnata pronta, con il testo già integrato nell'immagine.

Devo caricare una foto?

No. Se non fornisci un'immagine del soggetto, l'IA inventa una scena adatta a partire dal solo titolo. Una foto di un volto o di un prodotto rende il soggetto più fedele e riconoscibile.

Quanti crediti costa?

5.3 crediti per miniatura. Il prezzo è fisso, riesegui con un titolo o uno stile diverso per fare test A/B.

Posso generare varianti della stessa miniatura?

Sì, esegui la pipeline più volte con titoli o stili leggermente diversi per fare test A/B su quale rende meglio.