WaveSpeed CLI

Ogni modello WaveSpeed — dal tuo terminale

Una CLI open-source per eseguire qualsiasi modello AI WaveSpeed. Immagine, video, audio, 3D. Aiuto dinamico per modello ottenuto in tempo reale, scorciatoie alias che controlli tu e output JSON sicuro per pipe destinato agli agenti.

$npm install -g @wavespeed/cli

Installa da npm Vedi su GitHub

Tre comandi e sei in produzione

Installa

Richiede Node 18+. Una sola installazione globale mette il binario wavespeed a disposizione ovunque.

$npm install -g @wavespeed/cli

Accedi

Apre la pagina della chiave di accesso nel tuo browser. Rileviamo automaticamente una chiave copiata e la validiamo in tempo reale.

$wavespeed login

Esegui qualsiasi modello

Stessa forma per tutti i modelli. Passa l'ID del modello e gli input — ricevi una URL CDN, o invia --json ai tuoi script in pipe.

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

Costruita per persone e agenti

Aiuto dinamico per modello

Esegui wavespeed run '<'model'>' -h e la CLI recupera in tempo reale lo schema di input di quel modello e stampa esattamente i flag che accetta — niente congetture.

Alias che viaggiano con il tuo repo

Definisci scorciatoie con nome in wavespeed.json che raggruppano un modello + input predefiniti. I team scaricano il file, digitano wavespeed run hero e ottengono output coerente con il brand.

Nativa per agenti per design

Ogni comando supporta --json su stdout e il progresso su stderr. Aggiungi un file SKILL.md così Claude Code, Cursor e Codex sanno come chiamarla.

Niente magia, niente daemon

La CLI non modifica mai il tuo prompt e non apre alcun processo in background. Chiama direttamente api.wavespeed.ai. Open source, licenza MIT.

Com'è fatta una sessione reale

Dalla navigazione del catalogo all'output JSON — tre comandi.

~/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
}

Collegala al tuo coding agent in un passo

Nessun server MCP, nessuna configurazione extra. I coding agent sanno già come eseguire comandi shell — il file SKILL.md gli spiega come usare la CLI.

$wavespeed skill install

Funziona con Claude Code, Cursor, Codex e qualsiasi agent che carica automaticamente .claude/skills/*.

Open source. Pronta oggi.

Licenza MIT, distribuita sotto @wavespeed su npm, ospitata su GitHub. Issues e PR benvenuti.

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