Destaques

A partir de 10 créditos

Analise uma transcrição SRT e receba N seleções editoriais: os trechos mais marcantes e fáceis de citar para criar clipes, capítulos ou publicações nas redes sociais.

Transcrição (SRT)

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Idioma

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API do Destaques

Chame este pipeline a partir do seu próprio código. Um pedido lança uma execução; o modelo é um campo de entrada, não um endpoint separado.

Obter um token de API

entradas: 4
obrigatório: 1
Preços: 10 créditos

Idioma

TypeScript Python Go CLI

bun add @pipe2-ai/sdk

Executar um pipeline

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

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

const { run_pipeline } = await client.RunPipeline({
  pipeline_slug: "highlights",
  input: {
    transcript_asset_id: "a1b2c3d4-0000-4000-8000-000000000002",
  },
});

pip install pipe2

Executar um pipeline

import asyncio
import os

from pipe2 import Pipe2Client

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

run = asyncio.run(client.run_pipeline(
    pipeline_slug="highlights",
    input={
        "transcript_asset_id": "a1b2c3d4-0000-4000-8000-000000000002",
    },
))

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

Executar um pipeline

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

input := json.RawMessage(`{
  "transcript_asset_id": "a1b2c3d4-0000-4000-8000-000000000002"
}`)

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

brew install pipe2-ai/tap/pipe2

Executar um pipeline

pipe2 pipelines run \
  --pipeline highlights \
  --input-json '{"transcript_asset_id": "a1b2c3d4-0000-4000-8000-000000000002"}' \
  --wait

Por página

Entrada	Tipo	predefinição	Descrição
`transcript_asset_id`obrigatório	string	predefinição—	Transcrição SRT com marcações de tempo na qual os destaques serão buscados. Use o ID do arquivo retornado pelo upload. Consulte /docs/api/ para ver o processo de envio.
`count`	integer	predefinição5	Quantidade de momentos de destaque a retornar.
`language`	string	predefiniçãoen	Idioma da transcrição. Deixe em branco para detectar automaticamente.
`style`	string	predefinição—	Descreva em linguagem natural o tipo de trecho desejado, por exemplo "os momentos mais engraçados", "os argumentos mais fortes", "as opiniões polêmicas". Deixe vazio para o seletor padrão de momentos citáveis.

Aponte qualquer cliente MCP para o pipe2 e o seu agente ganha estas ferramentas. Ele encontra este pipeline, lê o mesmo esquema acima e executa-o.

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" }
    }
  }
}

Configuração de MCP

Referência completa da API Referência da CLI

Receitas que usam este pipeline

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Vídeo longo → vários clipes com legendas, em um único comando

Transforme qualquer vídeo longo em N clipes menores com legendas. Transcreva uma vez, deixe a IA escolher os melhores momentos e corte e legende cada clipe em paralelo. Se quiser, adapte o resultado para o formato vertical (9:16) do TikTok, Reels e Shorts, o quadrado (1:1) do Instagram ou o retrato (4:5); a posição das legendas se ajusta automaticamente.

6 pipelines um comando de CLI

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1. 1 Transcrição
2. 2 Destaques
3. 3 Corte de Vídeo
4. 4 Reenquadramento de Vídeo
5. 5 Legendas
6. 6 Marca-d'água
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Perguntas frequentes

Quais formatos de transcrição são suportados?

Apenas SRT, o formato padrão de legendas com marcações de tempo. Texto simples sem marcações de tempo não é aceito. Gere primeiro um SRT com o pipeline de Transcrição.

Como funciona a orientação de estilo?

Escreva uma diretriz em linguagem comum, 'os momentos mais engraçados', 'os argumentos mais fortes', 'as opiniões mais polêmicas', 'os picos emocionais'. Deixar em branco usa o padrão embutido: os momentos mais citáveis e cativantes, com opiniões fortes, fatos surpreendentes, histórias vívidas e argumentos claros.

Quantos momentos devo solicitar?

5 é um bom padrão para uma gravação de 30 a 60 minutos. Para um vídeo de 10 minutos, 2 a 3 costuma ser o ideal. Para uma palestra de conferência de várias horas, 8 a 10. A seleção respeita a quantidade de momentos realmente distintos; um clipe de 5 minutos com um único ponto principal retornará 1 escolha, mesmo que você peça 5.

Como isso funciona com a receita clip-factory?

A receita clip-factory executa highlights automaticamente, você não precisa chamar este pipeline separadamente, a menos que queira revisar ou editar as seleções antes de cortar. Passe --highlights-count e --highlights-style para a receita para ajustá-la.

Quanto custa?

10 créditos fixos, independentemente da extensão da transcrição ou do número de seleções. O custo vem da análise da IA, não do comprimento da transcrição.