文字起こし

• ElevenLabs Scribe v2

このパイプラインを使うレシピ

• 長尺動画 → 複数のキャプション付きクリップを、コマンド一つで

  長い動画をN本のキャプション付きショートクリップに分割。文字起こしは一度だけ、AIがベストな瞬間を自動抽出し、各クリップを並列でトリミング＋キャプション付け。オプションでTikTok / Reels / Shorts向けの縦型（9:16）、Instagram向けの正方形（1:1）、ポートレート（4:5）へ再フォーマットも可能。キャプションのアンカーは自動調整されます。

  6 パイプライン · CLI

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文字起こし API

このパイプラインをご自身のコードから呼び出せます。1回のリクエストで実行が始まり、モデルは独立したエンドポイントではなく入力フィールドです。

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

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

const { run_pipeline } = await client.RunPipeline({
  pipeline_slug: "transcription",
  input: {
    source_asset_id: "a1b2c3d4-0000-4000-8000-000000000001",
  },
});

import asyncio
import os

from pipe2 import Pipe2Client

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

run = asyncio.run(client.run_pipeline(
    pipeline_slug="transcription",
    input={
        "source_asset_id": "a1b2c3d4-0000-4000-8000-000000000001",
    },
))

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

input := json.RawMessage(`{
  "source_asset_id": "a1b2c3d4-0000-4000-8000-000000000001"
}`)

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

pipe2 pipelines run \
  --pipeline transcription \
  --input-json '{"source_asset_id": "a1b2c3d4-0000-4000-8000-000000000001"}' \
  --wait

APIトークンを取得 →

パラメータ

source_asset_id 必須

Audio or video to transcribe. Asset id returned by an upload. See /docs/api/ for the upload flow.

string

corrections

生成される SRT および TXT に適用される任意の単語単位の置換, 認識エンジンが特定の単語(名前、頭字語、専門用語)を毎回同じように誤認識する場合に便利です。各キーは文字起こしされた単語、値は正しい綴りです。大文字と小文字を区別し、一致は単語全体に揃える必要があります。空欄にすると、認識エンジンが書き出したままの文字起こしが出力されます。

object 既定値 [object Object]

diarize

Label who is speaking. Turn on for interviews and multi-speaker recordings.

boolean 既定値 false

AIエージェントから使う

任意の MCP クライアントを pipe2 に接続すると、エージェントがこれらのツールを使えるようになります。このパイプラインを見つけ、上と同じスキーマを読み取って実行します。

• list_pipelines
• get_pipeline_schema
• run_pipeline
• get_pipeline_run_status
• request_upload

{
  "mcpServers": {
    "pipe2ai": {
      "url": "https://mcp.pipe2.ai/mcp",
      "headers": { "Authorization": "Bearer YOUR_TOKEN" }
    }
  }
}

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