숏폼 제작

이 파이프라인을 사용하는 레시피

• 프롬프트 하나 → 세로형 AI 댄스 릴

  GPT Image 2로 라벨이 붙은 댄스 동작 그리드를 만들고, 이를 Seedance 2 Pro에 레퍼런스로 넘겨 안무가 실제로 동작을 따라가게 한 다음, 음악에 맞춘 세로형 릴로 엮어냅니다.

  6 파이프라인 · CLI

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숏폼 제작 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: "video-reel",
  input: {
    video_urls: [],
  },
});

import asyncio
import os

from pipe2 import Pipe2Client

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

run = asyncio.run(client.run_pipeline(
    pipeline_slug="video-reel",
    input={
        "video_urls": [],
    },
))

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

input := json.RawMessage(`{
  "video_urls": []
}`)

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

pipe2 pipelines run \
  --pipeline video-reel \
  --input-json '{"video_urls": []}' \
  --wait

API 토큰 발급 →

매개변수

video_urls 필수

Public URLs of the clips to assemble, in order.

array

instructions

AI 몽타주 스타일을 위한 선택적 힌트입니다

string

music_url

Public URL of a background music track. Leave unset for no music.

string

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" }
    }
  }
}

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자주 묻는 질문