분석하기

단 한 번의 API 호출로, 영상을 구조화된 텍스트로 변환합니다.

프롬프트에 원하는 출력 형식을 자유롭게 정의하세요. Pegasus가 시각, 오디오, 음성 데이터를 통합 분석하여 요약, 챕터 분류, 리포트, 타임코드 메타데이터부터 사용자가 지정한 특정 JSON 스키마까지 요청한 구조를 정확히 반환합니다.

플레이그라운드에서 체험하기

Pegasus로 실현 가능해지는 영상 분석

최대 2시간 영상에서 음성, 화면 텍스트(OCR), 시각 정보를 통합 분석해 요약, 챕터, 리포트를 생성하세요. 화이트보드 글씨, 선수 등번호, 슬라이드 내용도 누락 없이 포함됩니다.

콘텐츠 유형 전반을 아우르는 영상 분석

원하는 출력 구조를 프롬프트로 지정하세요.
제목, Q&A, 리포트, JSON 스키마, 타임스탬프 메타데이터까지.

어떤 콘텐츠 유형도
정교하게 요약

사전 인덱싱 과정 없이도 최대 2시간 길이의 영상에서 설명, 하이라이트, 챕터 마커를 생성합니다. 영상 URL을 보내면 구조화된 텍스트 결과물을 바로 받아볼 수 있습니다.

태그와 인사이트 추출

카테고리, 해시태그, 타임스탬프 메타데이터를 생성해 검색 인덱스, 추천 엔진, 학습 파이프라인으로 곧바로 연동할 수 있습니다.

Pegasus로 실현 가능해지는 영상 분석

콘텐츠 유형 전반을 아우르는 영상 분석

원하는 출력 구조를 프롬프트로 지정하세요.
제목, Q&A, 리포트, JSON 스키마, 타임스탬프 메타데이터까지.

어떤 콘텐츠 유형도
정교하게 요약

태그와 인사이트 추출

카테고리, 해시태그, 타임스탬프 메타데이터를 생성해 검색 인덱스, 추천 엔진, 학습 파이프라인으로 곧바로 연동할 수 있습니다.

Pegasus로 개발을 시작해보세요.

어떤 영상이든, 원하는 텍스트로

Q&A부터 해시태그 생성, 상세 리포트까지 — 영상에서 다양한 텍스트를 자동으로 생성합니다.

챕터 자동 생성

제목, 소제목, 챕터까지 몇 초 만에 완성하세요.

텍스트 프롬프트 생성

한 번의 인덱싱으로, 텍스트 프롬프트를 무제한으로 자유롭게 생성할 수 있습니다.

콘텐츠 분석 및 사건 리포트

영상에 담긴 사건을 시간대별로 분석해 텍스트 리포트로 제공합니다.

콘텐츠 요약

영상의 핵심만 빠르게 요약해, 고품질 콘텐츠 이해를 돕습니다.

메타데이터 자동 생성

수작업 태깅 없이, 영상 메타데이터를 즉시 생성하세요.

Pegasus로 개발을 시작해보세요.

어떤 영상이든, 원하는 텍스트로

Q&A부터 해시태그 생성, 상세 리포트까지 — 영상에서 다양한 텍스트를 자동으로 생성합니다.

챕터 자동 생성

제목, 소제목, 챕터까지 몇 초 만에 완성하세요.

텍스트 프롬프트 생성

한 번의 인덱싱으로, 텍스트 프롬프트를 무제한으로 자유롭게 생성할 수 있습니다.

콘텐츠 분석 및 사건 리포트

영상에 담긴 사건을 시간대별로 분석해 텍스트 리포트로 제공합니다.

콘텐츠 요약

영상의 핵심만 빠르게 요약해, 고품질 콘텐츠 이해를 돕습니다.

메타데이터 자동 생성

수작업 태깅 없이, 영상 메타데이터를 즉시 생성하세요.

Pegasus로 개발을 시작해보세요.

어떤 영상이든, 원하는 텍스트로

Q&A부터 해시태그 생성, 상세 리포트까지 — 영상에서 다양한 텍스트를 자동으로 생성합니다.

챕터 자동 생성

제목, 소제목, 챕터까지 몇 초 만에 완성하세요.

텍스트 프롬프트 생성

한 번의 인덱싱으로, 텍스트 프롬프트를 무제한으로 자유롭게 생성할 수 있습니다.

콘텐츠 분석 및 사건 리포트

영상에 담긴 사건을 시간대별로 분석해 텍스트 리포트로 제공합니다.

콘텐츠 요약

영상의 핵심만 빠르게 요약해, 고품질 콘텐츠 이해를 돕습니다.

메타데이터 자동 생성

수작업 태깅 없이, 영상 메타데이터를 즉시 생성하세요.

Python

Node.js

import requests
 
# 2단계: API URL 및 특정 엔드포인트 정의
API_URL = "https://api.twelvelabs.io/v1.3"
INDEXES_URL = f"{API_URL}/indexes"
 
# 3단계: 인증에 필요한 헤더 생성
headers = {
    "x-api-key": "<YOUR_API_KEY>"
}
 
# 4단계: API 요청을 위한 데이터 페이로드 준비
INDEX_NAME = "<YOUR_INDEX_NAME>"
data = {
    "models": [
        {
            "model_name": "marengo3.0",
            "model_options": ["visual", "audio"]
        }
    ]
}