So verwendest du das WaveSpeedAI JavaScript SDK

Das WaveSpeedAI JavaScript SDK bietet eine einfache Möglichkeit, KI-gesteuerte Bild- und Videogenerierung in deine Node.js- und TypeScript-Anwendungen zu integrieren. Diese Anleitung deckt alles ab, was du zum Einstieg benötigst.

Voraussetzungen

Bevor du anfängst, stelle sicher, dass du folgende Voraussetzungen erfüllst:

Node.js 18+ auf deinem Computer installiert
Ein WaveSpeedAI API-Schlüssel von wavespeed.ai/settings/api-keys

Installation

Installiere das SDK mit npm:

npm install wavespeed

Oder mit yarn:

yarn add wavespeed

Authentifizierung einrichten

Das SDK benötigt deinen API-Schlüssel zur Authentifizierung von Anfragen. Du hast zwei Möglichkeiten:

Option 1: Umgebungsvariable (Empfohlen)

Setze die Umgebungsvariable WAVESPEED_API_KEY:

export WAVESPEED_API_KEY="your-api-key-here"

Verwende dann das SDK direkt:

import wavespeed from "wavespeed";

const output = await wavespeed.run("wavespeed-ai/z-image/turbo", { prompt: "Cat" });

Option 2: API-Schlüssel direkt übergeben

Importiere die Client-Klasse und übergebe deinen API-Schlüssel dem Konstruktor:

import { Client } from "wavespeed";

const client = new Client("your-api-key-here");

Generiere dein erstes Bild

Hier ist ein vollständiges Beispiel, das ein Bild mit Z-Image Turbo generiert:

import wavespeed from "wavespeed";

const output = await wavespeed.run(
  "wavespeed-ai/z-image/turbo",
  { prompt: "A serene mountain landscape at sunset with golden light" }
);

console.log(output["outputs"][0]); // URL to the generated image

Die run()-Methode handhabt den gesamten Workflow: Absenden der Anfrage, Abfrage des Abschluss und Rückgabe des Ergebnisses.

Dateien hochladen

Für Workflows, die Eingabebilder erfordern (wie Bild-zu-Video), verwende die upload()-Methode, um eine URL zu erhalten, auf die WaveSpeedAI zugreifen kann:

import wavespeed from "wavespeed";

// Upload a local image file
const imageUrl = await wavespeed.upload("./my-image.png");

// Use the uploaded image for video generation
const video = await wavespeed.run(
  "wavespeed-ai/wan-2.1/image-to-video",
  {
    image: imageUrl,
    prompt: "Camera slowly zooms in while clouds move in the background"
  }
);

console.log(video["outputs"][0]); // URL to the generated video

Konfigurationsoptionen

Client-Optionen

Konfiguriere das Wiederholungsverhalten beim Initialisieren des Clients:

import { Client } from "wavespeed";

const client = new Client(process.env.WAVESPEED_API_KEY, {
  maxRetries: 3,           // Max retries for failed requests
  maxConnectionRetries: 5, // Max retries for connection errors
  retryInterval: 1.0       // Seconds between retries
});

Run-Optionen

Konfiguriere einzelne run()-Aufrufe:

import wavespeed from "wavespeed";

const output = await wavespeed.run(
  "wavespeed-ai/z-image/turbo",
  { prompt: "A cute orange cat wearing a tiny hat" },
  {
    timeout: 60,        // Max seconds to wait for completion
    pollInterval: 0.5,  // Seconds between status checks
    enableSyncMode: true // Use synchronous mode if available
  }
);

Arbeiten mit verschiedenen Modellen

Text-zu-Bild

Generiere Bilder aus Textbeschreibungen:

import wavespeed from "wavespeed";

const output = await wavespeed.run(
  "wavespeed-ai/z-image/turbo",
  {
    prompt: "A futuristic cityscape with flying cars and neon lights",
    size: "1024x1024"
  }
);

Bild-zu-Video

Transformiere statische Bilder in Videos:

import wavespeed from "wavespeed";

const imageUrl = await wavespeed.upload("./landscape.jpg");

const video = await wavespeed.run(
  "wavespeed-ai/wan-2.1/image-to-video",
  {
    image: imageUrl,
    prompt: "Gentle wind blowing through the trees"
  }
);

Text-zu-Video

Generiere Videos direkt aus Text:

import wavespeed from "wavespeed";

const video = await wavespeed.run(
  "wavespeed-ai/wan-2.1/t2v-480p",
  {
    prompt: "A golden retriever running through a field of flowers"
  }
);

TypeScript-Verwendung

Das SDK enthält TypeScript-Definitionen. Hier ist ein typsicheres Beispiel:

import wavespeed from "wavespeed";

interface GenerationOutput {
  outputs: string[];
  timings?: Record<string, number>;
}

const output: GenerationOutput = await wavespeed.run(
  "wavespeed-ai/z-image/turbo",
  { prompt: "An astronaut riding a horse on Mars" }
);

const imageUrl: string = output.outputs[0];
console.log(imageUrl);

Fehlerbehandlung

Konfiguriere für Produktionsanwendungen Wiederholungen und behandele Fehler elegant:

import { Client } from "wavespeed";

const client = new Client(process.env.WAVESPEED_API_KEY, {
  maxRetries: 3,
  maxConnectionRetries: 5,
  retryInterval: 1.0
});

try {
  const output = await client.run(
    "wavespeed-ai/z-image/turbo",
    { prompt: "A beautiful sunset over the ocean" },
    { timeout: 120 }
  );
  console.log("Generated:", output.outputs[0]);
} catch (error) {
  console.error("Generation failed:", error.message);
}