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소품 더하기: Pyra의 포근한 목도리

Grok Imagine Quality. 지시 하나로 Pyra에게 손뜨개 보라색 목도리를 둘러 줍니다. 더한 건 소품 하나뿐, 그 아래 드래곤은 그대로 — 같은 보라색 눈과 빛나는 무한대 문양입니다.

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이미지 에디터 API

직접 작성한 코드에서 이 파이프라인을 호출하세요. 요청 한 번으로 실행이 시작되며, 모델은 별도의 엔드포인트가 아니라 입력 필드입니다.

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

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

const { run_pipeline } = await client.RunPipeline({
  pipeline_slug: "image-editor",
  input: {
    image_url: "https://example.com/product.jpg",
    instructions: "Remove the background and place the product on a soft grey studio backdrop",
    model: "grok-imagine-image-quality",
  },
});

import asyncio
import os

from pipe2 import Pipe2Client

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

run = asyncio.run(client.run_pipeline(
    pipeline_slug="image-editor",
    input={
        "image_url": "https://example.com/product.jpg",
        "instructions": "Remove the background and place the product on a soft grey studio backdrop",
        "model": "grok-imagine-image-quality",
    },
))

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

input := json.RawMessage(`{
  "image_url": "https://example.com/product.jpg",
  "instructions": "Remove the background and place the product on a soft grey studio backdrop",
  "model": "grok-imagine-image-quality"
}`)

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

pipe2 pipelines run \
  --pipeline image-editor \
  --input-json '{"image_url": "https://example.com/product.jpg", "instructions": "Remove the background and place the product on a soft grey studio backdrop", "model": "grok-imagine-image-quality"}' \
  --wait

API 토큰 발급 →

매개변수

image_url 필수

Public URL of the image to edit.

string

instructions 필수

What to change, in plain language — the edit is applied to the whole image.

string

aspect_ratio

Output aspect ratio. Leave unset to keep the source image's ratio.

1:116:99:164:33:4 기본값 1:1

AI 에이전트에서 사용하기

MCP 클라이언트를 pipe2에 연결하면 에이전트가 이 도구들을 사용할 수 있습니다. 이 파이프라인을 찾아 위와 동일한 스키마를 읽고 실행합니다.

• 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" }
    }
  }
}

전체 API 레퍼런스→ MCP 설정→ CLI 레퍼런스→

자주 묻는 질문