Vidu Q3 Pro ist online — jetzt ausprobieren
Anmelden

WaveSpeed CLI

Jedes WaveSpeed-Modell — aus deinem Terminal

Eine Open-Source-CLI, um jedes WaveSpeed-KI-Modell auszuführen. Bild, Video, Audio, 3D. Dynamische, pro Modell live abgerufene Hilfe, von dir kontrollierte Alias-Shortcuts und pipe-sicheres JSON für Agenten.

$npm install -g @wavespeed/cli
Über npm installierenAuf GitHub ansehen

Drei Befehle und du lieferst aus

1

Installieren

Node 18+ erforderlich. Eine globale Installation stellt das wavespeed-Binary überall bereit.

$npm install -g @wavespeed/cli
2

Anmelden

Öffnet die Access-Key-Seite in deinem Browser. Wir erkennen einen kopierten Key automatisch und validieren ihn live.

$wavespeed login
3

Jedes Modell ausführen

Gleiche Struktur für alle Modelle. Übergib Modell-ID und Inputs — erhalte eine CDN-URL zurück oder leite --json in deine Skripte um.

$wavespeed run wavespeed-ai/z-image/turbo -p "a cat"

Für Menschen und Agenten gebaut

Dynamische Hilfe pro Modell

Führe wavespeed run '<'model'>' -h aus, und die CLI ruft das Input-Schema des Modells live ab und zeigt genau die Flags, die es akzeptiert — kein Raten.

Aliase, die mit deinem Repo mitgehen

Definiere benannte Shortcuts in wavespeed.json, die ein Modell + Standard-Inputs bündeln. Teams pullen die Datei, tippen wavespeed run hero und erhalten markenkonforme Ergebnisse.

Agent-nativ konzipiert

Jeder Befehl unterstützt --json auf stdout und Fortschritt auf stderr. Lege eine SKILL.md ab, damit Claude Code, Cursor und Codex wissen, wie sie sie aufrufen.

Keine Magie, kein Daemon

Die CLI verändert deinen Prompt nie und öffnet keinen Hintergrundprozess. Sie spricht api.wavespeed.ai direkt an. Open Source, MIT-lizenziert.

So sieht eine echte Session aus

Vom Katalog-Browsen zur JSON-Ausgabe — drei Befehle.

~/projects/marketing
# 1. browse the catalog
$ wavespeed models --type text-to-image --popular

# 2. inspect a model's inputs — schema fetched live
$ wavespeed run wavespeed-ai/z-image/turbo -h
  * prompt          string
    size            string   default: "1024*1024"
    strength        number   default: 0.6   range: 0..1
    output_format   string   default: "jpeg"   enum: jpeg | png | webp

# 3. run — JSON out so you can pipe it
$ wavespeed run wavespeed-ai/z-image/turbo \
    -p "a cyberpunk skyline at golden hour" --json
{
  "model": "wavespeed-ai/z-image/turbo",
  "outputs": ["https://d2p7pg.cachecloud.net/.../skyline.jpeg"],
  "elapsed_ms": 4718
}

In einem Schritt in deinen Coding-Agenten integrieren

Kein MCP-Server, keine zusätzliche Konfiguration. Coding-Agenten wissen bereits, wie man Shell-Befehle ausführt — die SKILL.md zeigt ihnen, wie sie die CLI nutzen.

$wavespeed skill install

Funktioniert mit Claude Code, Cursor, Codex und jedem Agenten, der .claude/skills/* automatisch lädt.

Open Source. Heute bereit.

MIT-lizenziert, unter @wavespeed auf npm, gehostet auf GitHub. Issues und PRs willkommen.

Über npm installierenAuf GitHub Stern geben