Транскрипция

• ElevenLabs Scribe v2

Рецепты с этим пайплайном

• Длинное видео → несколько клипов с субтитрами одной командой

  Нарежьте любое длинное видео на N коротких клипов с субтитрами. Одна транскрипция, автоматический подбор моментов с ИИ, обрезка и субтитры для каждого клипа параллельно. По желанию переформатируйте в вертикаль (9:16) для TikTok / Reels / Shorts, квадрат (1:1) для Instagram или портрет (4:5) — привязка субтитров подстраивается автоматически.

  6 пайплайны · CLI

Статьи об этом пайплайне

• Как обрезать видео в аккуратный клип, который не режется на середине фразы

• Как сделать шортс: нарезка длинного видео на клипы

• Что такое генеративный ИИ: как он работает и что создаёт

• Как добавить субтитры к видео с помощью SRT-файла

• Как создавать видео с помощью ИИ: от промпта до готового ролика

API Транскрипция

Вызывайте этот пайплайн из своего кода. Один запрос запускает выполнение; модель — это поле ввода, а не отдельный эндпоинт.

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

Получить API-токен →

Параметры

source_asset_id обязательно

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

string

corrections

Опциональные замены по границам слов, применяемые к готовым SRT и TXT, полезно, когда распознаватель неверно слышит конкретное слово (имя, аббревиатуру, термин) и каждый раз пишет его одинаково неправильно. Ключ, слово в том виде, как оно расшифровано; значение, правильное написание. Учитывается регистр; совпадения должны приходиться на слово целиком. Оставьте пустым, чтобы получить транскрипт ровно в том виде, как его записал распознаватель.

object по умолчанию [object Object]

diarize

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

boolean по умолчанию false

Использование из ИИ-агента

Направьте любой MCP-клиент на pipe2, и ваш агент получит эти инструменты. Он найдёт этот пайплайн, прочитает ту же схему выше и запустит его.

• 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" }
    }
  }
}

Полная справка по API→ Настройка MCP→ Справочник CLI→

Часто задаваемые вопросы