KI-Content-Pipelines. Ganz ohne Code.

Ein node-basierter visueller Workflow: eine Kette von Verarbeitungsschritten - Nodes genannt - die Sie miteinander verbinden. Jeder Node erledigt eine Aufgabe: ein Bild generieren, hochskalieren, skalieren, mit Wasserzeichen versehen, exportieren. Einmal verbinden und die Pipeline beliebig oft wiederverwenden.

Nein. Im visuellen Editor ziehen Sie Nodes auf eine Canvas, verbinden sie mit Linien und konfigurieren jeden Node über einfache Formularfelder. Keine Programmierung nötig. Wenn Sie gar nicht selbst verdrahten möchten, beschreiben Sie die Pipeline dem Workflow-Agenten und er baut den Graphen für Sie.

Es gibt keinen Loop-Node zu verdrahten. Wählen Sie mehrere Dateien in einem Input-Node und die gesamte Pipeline läuft einmal pro Datei. Oder fügen Sie einen Daten-Node hinzu, fügen eine CSV ein, und die Pipeline läuft einmal pro Zeile. Schritte oberhalb des Stapels werden einmal berechnet und wiederverwendet - Sie zahlen nie doppelt für dasselbe Asset.

Ja. Der Daten-Node ist eine Tabelle, in die Sie tippen oder eine CSV einfügen. Referenzieren Sie jede Spalte als @spalte in einem Prompt oder Parameter, und jede Zeile füllt sie aus. Aus einer 200-zeiligen Produkttabelle werden in einem Lauf 200 generierte, skalierte und mit Wasserzeichen versehene Assets.

Er baut den Graphen mit Ihnen: Er findet die passenden Operationen, fügt Nodes hinzu und verbindet sie, setzt Modelle und Parameter, ordnet die Canvas und führt die Validierung aus. Vor dem Bauen schlägt er einen Plan vor und wartet auf Ihre Freigabe. Er führt Ihre Pipeline nie aus und füllt nie Ihre Input-Dateien ein - das bleibt bei Ihnen.

Ja. Speichern Sie Ihre Pipeline, ändern Sie sie jederzeit und führen Sie sie immer wieder aus. Die Ausführungshistorie wird pro Lauf und pro Node protokolliert, sodass Sie frühere Ergebnisse vergleichen und Fehler analysieren können. Außerdem lässt sich jede Pipeline als JSON exportieren und später wieder importieren. Genau das ist der Kern: einmal bauen, immer wieder ausführen.

Verbindungen werden beim Ziehen typgeprüft - ein Bild-Output lässt sich nicht in eine reine Video-Operation stecken. Die Pipeline wird vor dem Lauf validiert, und der Ausführen-Button zeigt, was noch fehlt. Die Kosten werden vor dem Start über alle Stapel-Iterationen geschätzt, damit ein Stapel nie auf halbem Weg abbricht.

Über 100 Modelle führender Anbieter: Flux 3 und Flux 2, GPT Image 2.5, Nano Banana 2, Seedream 5, Krea 2, Ideogram, Veo 3.1, Sora 2, Kling 3, Seedance 2.5, LTX 2.5, Whisper, ElevenLabs und mehr. Alle stehen als Pipeline-Nodes zur Verfügung.