FFmpeg mit einer API in der Cloud ausführen.
Sende native FFmpeg-Befehle. FFHub übernimmt Worker, Queues, Storage und Skalierung und liefert anschließend die Ausgabe-URL.
# one-time setup, or: ffhub config <key> $ export FFHUB_API_KEY=sk_… $ npx ffhub -i https://storage.ffhub.io/sample.mp4 -c:v libx264 output.mp4 Command: ffmpeg -i … -c:v libx264 output.mp4 Task created: 01abcd… Processing...
Progress: 100% [running] Done! Execution time: 12.4s Downloading output.mp4 (3.1 MB, Ctrl+C to cancel)
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So funktioniert es
In vier Schritten vom FFmpeg-Befehl zur Ausgabe-URL.
API-Key erstellen
Registrieren, Key erzeugen, mit Testguthaben starten.
FFmpeg-Task senden
Einen nativen FFmpeg-Befehl mit öffentlicher Eingabe-URL per POST schicken.
Status verfolgen
Tasks laufen asynchron: pending → running → succeeded. Pollen oder Webhook nutzen.
Ergebnis herunterladen
Fertige Tasks liefern die URL der verarbeiteten Datei.
Native FFmpeg-Befehle
Dieselben Flags wie lokal. Keine proprietäre DSL.
Asynchrone Verarbeitung
Lange Jobs blockieren keine Requests. Jeder Task hat id und Status.
Datei-Upload oder Eingabe-URL
Direkt hochladen oder auf eine URL aus deinem Storage zeigen.
Status und Ausgabe-URL
Ein Task-Objekt enthält Fortschritt, Fehler und den Ort der fertigen Datei.
Keine FFmpeg-Server
Keine Build-Flags, keine Codec-Installation, keine Worker-Flotte, kein Autoscaling.
Referenz
Agent Skills
Cloud-FFmpeg als Skill für deinen AI-Agenten
Installiere den Open-Source FFHub FFmpeg Skill und beschreibe Medienaufgaben in natürlicher Sprache. Dein Agent erzeugt den Befehl, lädt lokale Dateien hoch, startet den Cloud-Task und lädt das Ergebnis herunter.
Funktioniert mit Claude Code, Codex, Cursor, OpenCode und mehr als 40 Tools mit Agent-Skills-Unterstützung.
Beschreibe einfach das gewünschte Ergebnis
Zum Beispiel „Komprimiere diese MOV-Datei für das Web“, ohne vorher FFmpeg-Optionen nachzuschlagen.
Der Skill übernimmt den Ablauf
Er erkennt lokale Dateien, lädt Eingaben hoch, erzeugt den Befehl und ruft die FFHub Cloud API auf.
Erhalte die fertige Datei
Der Skill verfolgt den Fortschritt und liefert Ausgabe-URL und Dateiinformationen zurück.
Für allgemeine Assistenten wie ChatGPT oder Claude.ai steht llms.txt als zuverlässiger FFHub-Integrationskontext bereit.
Von Transcoding bis Thumbnails – mit vertrauten FFmpeg-Optionen
Video komprimieren
-c:v libx264 -crf 26
Format konvertieren
mp4 · webm · mov · gif
Audio extrahieren
-vn -c:a libmp3lame
Zuschneiden
-ss 00:00:10 -t 15
Skalieren
-vf scale=1280:-2
Thumbnails
-frames:v 1 cover.jpg
Ergebnis im Browser prüfen, dann automatisieren
Führe den Befehl einmal in den Browser-Tools aus, prüfe das Ergebnis und schicke denselben Befehl dann über die API.
Nur Rechenzeit bezahlen, kein Abo
Du startest mit Testguthaben. Danach wird nur die tatsächliche FFmpeg-Ausführungszeit berechnet — keine Sitzplätze und kein Monatsminimum.
Preise ansehen →Erster Cloud-FFmpeg-Task in fünf Minuten.
Folge dem Request-Ablauf oder erzeuge einen Key und sende einen Befehl.