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WaveSpeed CLI

Cada modelo de WaveSpeed — desde tu terminal

Una CLI de código abierto para ejecutar cualquier modelo de IA de WaveSpeed. Imagen, vídeo, audio, 3D. Ayuda dinámica por modelo obtenida en vivo, atajos de alias que tú controlas y salida JSON segura para canalizaciones de agentes.

$npm install -g @wavespeed/cli
Instalar desde npmVer en GitHub

Tres comandos y a desplegar

1

Instalar

Requiere Node 18+. Una instalación global te deja el binario wavespeed disponible en todas partes.

$npm install -g @wavespeed/cli
2

Iniciar sesión

Abre la página de access-key en tu navegador. Detectamos automáticamente una clave copiada y la validamos en vivo.

$wavespeed login
3

Ejecutar cualquier modelo

Misma forma para todos los modelos. Pasa el ID del modelo y los inputs — obtén una URL de CDN, o canaliza --json a tus scripts.

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

Hecho para humanos y agentes

Ayuda dinámica por modelo

Ejecuta wavespeed run '<'model'>' -h y la CLI obtiene en vivo el esquema de entrada de ese modelo e imprime exactamente las flags que acepta — sin adivinanzas.

Aliases que viajan con tu repo

Define atajos con nombre en wavespeed.json que agrupan un modelo + inputs por defecto. Los equipos descargan el archivo, escriben wavespeed run hero y obtienen resultados alineados con la marca.

Diseñado de forma nativa para agentes

Cada comando soporta --json en stdout y progreso en stderr. Coloca un SKILL.md para que Claude Code, Cursor y Codex sepan cómo llamarlo.

Sin magia, sin daemon

La CLI nunca modifica tu prompt y nunca abre un proceso en segundo plano. Llama a api.wavespeed.ai directamente. Código abierto, licencia MIT.

Cómo se ve una sesión real

Del navegado del catálogo a la salida JSON — tres comandos.

~/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
}

Conéctalo a tu agente de codificación en un paso

Sin servidor MCP, sin configuración extra. Los agentes de codificación ya saben cómo ejecutar comandos de shell — el SKILL.md les dice cómo usar la CLI.

$wavespeed skill install

Funciona con Claude Code, Cursor, Codex y cualquier agente que cargue automáticamente .claude/skills/*.

Código abierto. Listo hoy.

Licencia MIT, publicado como @wavespeed en npm, alojado en GitHub. Issues y PRs son bienvenidos.

Instalar desde npmDar estrella en GitHub