영상 자르기

이 파이프라인을 사용하는 레시피

• 긴 영상 → 캡션이 달린 여러 클립, 명령 한 번으로

  긴 영상을 캡션이 달린 짧은 클립 N개로 잘라내세요. 한 번만 전사하고, AI가 핵심 순간을 자동으로 골라, 각 클립을 병렬로 트리밍하고 캡션을 붙입니다. 필요하면 TikTok / Reels / Shorts용 세로형(9:16), Instagram용 정사각형(1:1), 또는 세로 비율(4:5)로 재구성하세요 — 캡션 위치는 자동으로 맞춰집니다.

  6 파이프라인 · CLI

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영상 자르기 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-trim",
  input: {
    video_url: "https://example.com/interview.mp4",
    transcript_url: "https://example.com/interview.vtt",
    start_sec: 12,
    end_sec: 48,
  },
});

import asyncio
import os

from pipe2 import Pipe2Client

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

run = asyncio.run(client.run_pipeline(
    pipeline_slug="video-trim",
    input={
        "video_url": "https://example.com/interview.mp4",
        "transcript_url": "https://example.com/interview.vtt",
        "start_sec": 12,
        "end_sec": 48,
    },
))

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

input := json.RawMessage(`{
  "video_url": "https://example.com/interview.mp4",
  "transcript_url": "https://example.com/interview.vtt",
  "start_sec": 12,
  "end_sec": 48
}`)

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

pipe2 pipelines run \
  --pipeline video-trim \
  --input-json '{"video_url": "https://example.com/interview.mp4", "transcript_url": "https://example.com/interview.vtt", "start_sec": 12, "end_sec": 48}' \
  --wait

API 토큰 발급 →

매개변수

end_sec 필수

구간 종료 지점(제외)입니다. start_sec보다 커야 합니다.

number

start_sec 필수

구간 시작 지점입니다. 보통 상위 선택기(예: highlights)가 제공합니다.

number

transcript_url 필수

원본의 SRT 전사본입니다, 필수. 구간이 세그먼트 경계에 맞춰 정렬되고, 이후 자막 작업을 위해 잘린 SRT가 반환됩니다.

string

video_url 필수

잘라낼 원본 비디오입니다.

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" }
    }
  }
}

전체 API 레퍼런스→ MCP 설정→ CLI 레퍼런스→

자주 묻는 질문