CLI

Installieren und verwenden Sie die Atlas Cloud CLI, um im Terminal zu chatten, Schemas zu prüfen und Bilder oder Videos zu generieren.

Die Atlas Cloud CLI stellt den Befehl atlas bereit, um Atlas Cloud aus einem Terminal oder Automatisierungsskript zu nutzen. Sie unterstützt Authentifizierung, LLM-Chat, Modell-Schemas, Bildgenerierung, Videogenerierung und das Polling von Vorhersagen.

GitHub-Repository: AtlasCloudAI/cli

Installation

Homebrew

brew install AtlasCloudAI/tap/atlascloud

Die Homebrew-Formula heißt atlascloud, installiert aber den Befehl atlas.

npm

npm install -g atlascloud-cli

Das npm-Paket ist ein schlanker Wrapper und lädt das passende vorgebaute Release-Binary für unterstützte Plattformen herunter.

Windows PowerShell

irm https://raw.githubusercontent.com/AtlasCloudAI/cli/main/install.ps1 | iex

Der PowerShell-Installer lädt das passende Windows-Release-Zip, prüft es gegen checksums.txt, installiert atlas.exe und fügt es standardmäßig dem Benutzer-PATH hinzu.

macOS / Linux Shell Installer

curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/AtlasCloudAI/cli/main/install.sh | sh

Der Shell-Installer unterstützt macOS und Linux. Für manuelle Downloads verwenden Sie GitHub Releases.

Prüfen

atlas version

Authentifizierung

Erstellen Sie in der Atlas Cloud Console einen API Key und melden Sie sich dann an:

atlas auth login

Für CI und nicht interaktive Umgebungen übergeben Sie den Key mit --token:

atlas auth login --token "$ATLASCLOUD_API_KEY"

Prüfen Sie den lokalen Login-Status, ohne die Account-API aufzurufen:

atlas auth status

Account- und Billing-Befehle sind in der CLI derzeit als upcoming markiert. Nutzen Sie bis zur Verfügbarkeit der Server-Endpunkte die Console.

Chat

Verwenden Sie atlas chat für OpenAI-kompatible Chat-Modelle:

atlas chat "Explain UUID v7 in two sentences" \
  --model deepseek-ai/DeepSeek-V3-0324

Eingaben können aus einem anderen Befehl gepiped werden:

cat error.log | atlas chat "Find the root cause and suggest a fix"

Wenn stdout kein TTY ist, gibt die CLI automatisch JSON aus. Sie können JSON auch erzwingen:

atlas chat "say only OK" \
  --model deepseek-ai/DeepSeek-V3-0324 \
  --json | jq -r '.choices[0].message.content'

Modelle

Modelle auflisten und suchen:

atlas models list --json
atlas models search deepseek --json

Ein Modell-Schema prüfen:

atlas models get deepseek-ai/DeepSeek-V3-0324 --json
atlas models get google/nano-banana-2/text-to-image --json
atlas models get google/veo3.1/image-to-video --json
atlas models get bytedance/seedance-2.0-fast/image-to-video --json
atlas models get alibaba/wan-2.7/image-to-video --json

models list und models search decken derzeit vor allem Chat-Modelle ab. Einige Bild- und Videomodelle sind über direkte IDs verfügbar, bevor sie in der Liste erscheinen. Für Medienmodelle nutzen Sie die Modelldokumentation oder atlas models get mit einer bekannten ID.

Bilder generieren

Ein Bild generieren und auf Abschluss warten:

atlas generate image google/nano-banana-2/text-to-image \
  -p "a tiny cat"

Sofort mit einer prediction id zurückkehren:

atlas generate image google/nano-banana-2/text-to-image \
  -p "a tiny cat" \
  --no-wait \
  --json

Eine asynchrone Vorhersage prüfen oder abwarten:

atlas generate get <prediction_id> --json
atlas generate wait <prediction_id> --json --no-download

Standardmäßig wartet atlas generate image auf den Abschluss und lädt Ausgaben in das aktuelle Verzeichnis. Verwenden Sie --no-download, wenn ein Agent oder Skript nur URLs benötigt.

Videos generieren

Image-to-video-Modelle benötigen eine Bild-URL oder lokale Datei:

atlas generate video google/veo3.1/image-to-video \
  -p "A cinematic camera push-in" \
  --image "https://example.com/input.png" \
  --resolution 1080p \
  --duration 8 \
  --no-wait \
  --json

Später können Sie mit atlas generate wait <prediction_id> pollen.

Video-Schemas unterscheiden sich je nach Modell. Häufige Felder wie --image, --images, --end-image, --video, --audio, --resolution, --size und --duration haben eigene Flags. Neue oder anbieterspezifische Felder übergeben Sie mit --params-json oder wiederholtem --param key=value:

atlas generate video google/veo3.1/image-to-video \
  --params-json '{"prompt":"A cinematic camera push-in","image":"https://example.com/input.png","resolution":"1080p","duration":8}' \
  --no-wait \
  --json

Agent-freundliche Nutzung

Für Skripte und AI Agents bevorzugen Sie stabile maschinenlesbare Ausgabe:

atlas models get google/nano-banana-2/text-to-image --json

atlas generate image google/nano-banana-2/text-to-image \
  -p "a tiny cat" \
  --no-wait \
  --json

atlas generate video google/veo3.1/image-to-video \
  --params-json '{"prompt":"A cinematic camera push-in","image":"https://example.com/input.png","resolution":"1080p","duration":8}' \
  --no-wait \
  --json

atlas generate wait <prediction_id> \
  --json \
  --no-download

Empfohlene Flags:

Flag	Verwendung
`--json`	Force JSON output for parsing
`--no-wait`	Start a generation job and return the prediction ID immediately
`--no-download`	Print result URLs without writing files
`--quiet`	Suppress progress text in automation
`--params-json`	Pass an exact model input object from the model schema
`--param`	Add or override one model-specific field

Umgebungsvariablen

Variable	Beschreibung
`ATLAS_API_BASE`	Override the API base URL. A trailing `/v1` is normalized automatically.
`ATLAS_TOKEN_FILE`	Store the CLI token in a custom file, useful for multiple accounts or CI.
`NO_COLOR`	Disable color output.

Bekannte Einschränkungen

atlas account und atlas auth whoami bleiben upcoming, bis die serverseitigen Account-Endpunkte verfügbar sind.
atlas models list --type image und atlas models list --type video können unvollständig sein, solange /v1/models auf Chat-Modelle fokussiert ist. Nutzen Sie für bekannte Medienmodelle atlas models get MODEL_ID --json.
install.sh unterstützt macOS und Linux. Unter Windows verwenden Sie den PowerShell-Installer. Scoop/Winget können später als Paketmanager-Kanäle ergänzt werden.

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