WaveSpeed CLI
हर WaveSpeed मॉडल — आपके टर्मिनल और एजेंट से
किसी भी WaveSpeed AI मॉडल को चलाने के लिए एक ओपन-सोर्स CLI। इमेज, वीडियो, ऑडियो, 3D। Codex, Claude Code, Claude Cowork, और Cursor जैसे टर्मिनल और कोडिंग एजेंट्स के लिए बनाया गया।
$npm install -g @wavespeed/cliतीन कमांड और आप तैयार हैं
इंस्टॉल करें
Node 18+ आवश्यक। एक ग्लोबल इंस्टॉल आपको हर जगह wavespeed बाइनरी देता है।
$npm install -g @wavespeed/cliसाइन इन करें
आपके ब्राउज़र में एक्सेस-की पेज खोलता है। हम कॉपी की गई की को स्वतः पहचानते हैं और उसे लाइव सत्यापित करते हैं।
$wavespeed loginकोई भी मॉडल चलाएं
सभी मॉडल्स के लिए एक ही ढाँचा। मॉडल ID और इनपुट पास करें — बदले में एक CDN URL पाएं, या अपनी स्क्रिप्ट में --json पाइप करें।
$wavespeed run wavespeed-ai/z-image/turbo -p "a cat"इंसानों और एजेंट्स के लिए बनाया गया
डायनामिक प्रति-मॉडल सहायता
wavespeed run <model> -h चलाएं और CLI उस मॉडल का इनपुट स्कीमा लाइव प्राप्त करता है और वे सटीक फ़्लैग प्रिंट करता है जो वह स्वीकार करता है — कोई अनुमान नहीं।
एलियास जो आपके रिपॉज़िटरी के साथ आते हैं
wavespeed.json में नामित शॉर्टकट परिभाषित करें जो एक मॉडल + डिफ़ॉल्ट इनपुट को बंडल करते हैं। टीमें फ़ाइल पुल करती हैं, wavespeed run hero टाइप करती हैं, और ब्रांड के अनुरूप आउटपुट पाती हैं।
डिज़ाइन से ही एजेंट-नेटिव
हर कमांड stdout पर --json और stderr पर प्रगति का समर्थन करता है। एक SKILL.md रखें ताकि Codex, Claude Code, Claude Cowork, और Cursor जानें कि इसे कैसे कॉल करना है।
कोई जादू नहीं, कोई डीमन नहीं
CLI कभी आपके प्रॉम्प्ट को नहीं बदलता और कभी बैकग्राउंड प्रोसेस नहीं खोलता। यह सीधे api.wavespeed.ai को कॉल करता है। ओपन सोर्स, MIT लाइसेंस।
एक वास्तविक सत्र कैसा दिखता है
कैटलॉग ब्राउज़ से JSON आउटपुट तक — तीन कमांड।
# 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://cdn.wavespeed.ai/outputs/skyline.jpeg"],
"elapsed_ms": 4718
}एक ही चरण में अपने कोडिंग एजेंट में प्लग करें
कोई MCP सर्वर नहीं, कोई अतिरिक्त कॉन्फ़िग नहीं। Codex, Claude Code, और Claude Cowork जैसे कोडिंग एजेंट पहले से ही जानते हैं कि शेल कमांड कैसे चलाने हैं — SKILL.md उन्हें बताता है कि CLI का उपयोग कैसे करना है।
$wavespeed skill installCodex, Claude Code, Claude Cowork, Cursor, और किसी भी एजेंट के साथ काम करता है जो .claude/skills/* को स्वतः लोड करता है।
ओपन सोर्स। आज ही तैयार।
MIT लाइसेंस, npm पर @wavespeed के अंतर्गत, GitHub पर होस्ट किया गया। इशू और PR का स्वागत है।