WaveSpeedAI

Como Usar o SDK Python da WaveSpeedAI

python sdk api
Como Usar o SDK Python da WaveSpeedAI

O SDK Python do WaveSpeedAI fornece uma maneira simples de integrar geração de imagens e vídeos com IA em suas aplicações Python. Este guia cobre tudo o que você precisa para começar.

Pré-requisitos

Antes de começar, certifique-se de que você tenha:

Instalação

Instale o SDK usando pip:

pip install wavespeed

Configurando a Autenticação

O SDK precisa da sua chave de API para autenticar solicitações. Você tem duas opções:

Opção 1: Variável de Ambiente (Recomendado)

Defina a variável de ambiente WAVESPEED_API_KEY:

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

Em seguida, use o SDK diretamente:

import wavespeed

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

Opção 2: Passar a Chave de API Diretamente

Importe a classe Client e passe sua chave de API ao construtor:

from wavespeed import Client

client = Client(api_key="your-api-key-here")

Gerando Sua Primeira Imagem

Aqui está um exemplo completo que gera uma imagem usando Z-Image Turbo:

import wavespeed

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

print(output["outputs"][0])  # URL to the generated image

A função run() trata de todo o fluxo de trabalho: enviar a solicitação, pesquisar a conclusão e retornar o resultado.

Enviando Arquivos

Para fluxos de trabalho que requerem imagens de entrada (como image-to-video), use a função upload() para obter uma URL que o WaveSpeedAI possa acessar:

import wavespeed

# Upload a local image file
image_url = wavespeed.upload("./my-image.png")

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

print(video["outputs"][0])  # URL to the generated video

Opções de Configuração

Opções do Cliente

Configure o comportamento de retry ao inicializar o cliente:

from wavespeed import Client

client = Client(
    api_key="your-api-key",
    max_retries=3,            # Max retries for failed requests
    max_connection_retries=5, # Max retries for connection errors
    retry_interval=1.0        # Seconds between retries
)

Opções de Execução

Configure chamadas individuais de run():

import wavespeed

output = wavespeed.run(
    "wavespeed-ai/z-image/turbo",
    {"prompt": "A cute orange cat wearing a tiny hat"},
    timeout=60.0,           # Max seconds to wait for completion
    poll_interval=0.5,      # Seconds between status checks
    enable_sync_mode=True   # Use synchronous mode if available
)

Trabalhando com Diferentes Modelos

Texto para Imagem

Gere imagens a partir de descrições de texto:

import wavespeed

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

Imagem para Vídeo

Transforme imagens estáticas em vídeos:

import wavespeed

image_url = wavespeed.upload("./landscape.jpg")

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

Texto para Vídeo

Gere vídeos diretamente a partir de texto:

import wavespeed

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

Suporte Assíncrono

O SDK suporta async/await para operações não-bloqueantes:

import asyncio
import wavespeed

async def generate_image():
    output = await wavespeed.async_run(
        "wavespeed-ai/z-image/turbo",
        {"prompt": "An astronaut riding a horse on Mars"}
    )
    return output["outputs"][0]

# Run the async function
image_url = asyncio.run(generate_image())
print(image_url)

Tratamento de Erros

Para aplicações de produção, configure retries e trate erros adequadamente:

from wavespeed import Client

client = Client(
    max_retries=3,
    max_connection_retries=5,
    retry_interval=1.0
)

try:
    output = client.run(
        "wavespeed-ai/z-image/turbo",
        {"prompt": "A beautiful sunset over the ocean"},
        timeout=120.0
    )
    print("Generated:", output["outputs"][0])
except Exception as e:
    print(f"Generation failed: {e}")

Recursos

Comece a construir com WaveSpeedAI hoje e leve a geração de imagens e vídeos com IA para suas aplicações Python.