Transcrição

• ElevenLabs Scribe v2

Receitas que usam este pipeline

• Vídeo longo → vários clipes legendados, em um comando

  Fatie qualquer vídeo longo em N clipes menores e legendados. Transcreva uma vez, escolha os melhores momentos automaticamente com IA, corte + legende cada um em paralelo. Opcionalmente reformate para vertical (9:16) para TikTok / Reels / Shorts, quadrado (1:1) para Instagram ou retrato (4:5) — a âncora da legenda se ajusta automaticamente.

  6 pipelines · CLI

Artigos sobre este pipeline

• Como cortar um vídeo em um clipe limpo que nunca corta no meio de uma frase

• Como fazer shorts: transformar um vídeo longo em cortes

• O que é IA generativa: como funciona e o que ela cria

• Como colocar legenda em vídeo com um arquivo SRT

• Como criar vídeos com IA: do prompt ao vídeo final

API do Transcrição

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.

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

Obter um token de API →

Parâmetros

source_asset_id obrigatório

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

string

corrections

Substituições opcionais por palavra inteira aplicadas ao SRT e TXT gerados, úteis quando o reconhecedor entende errado uma palavra específica (um nome, uma sigla, um termo técnico) e a escreve sempre da mesma forma errada. Cada chave é a palavra como transcrita; o valor é a grafia correta. Diferencia maiúsculas de minúsculas; as correspondências devem alinhar a palavras inteiras. Deixe vazio para entregar a transcrição exatamente como o reconhecedor a escreveu.

object predefinição [object Object]

diarize

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

boolean predefinição false

Use a partir de um agente de IA

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

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

Referência completa da API→ Configuração de MCP→ Referência da CLI→

Perguntas frequentes