CLI

Instala y usa la CLI de Atlas Cloud para chatear, revisar schemas de modelos y generar imágenes o videos desde la terminal.

La CLI de Atlas Cloud proporciona el comando atlas para acceder a Atlas Cloud desde una terminal o script de automatización. Soporta autenticación, chat con LLMs, inspección de schemas, generación de imágenes, generación de videos y polling de predicciones.

Repositorio GitHub: AtlasCloudAI/cli

Instalación

Homebrew

brew install AtlasCloudAI/tap/atlascloud

La formula de Homebrew se llama atlascloud, pero el comando instalado es atlas.

npm

npm install -g atlascloud-cli

El paquete npm es un wrapper ligero que descarga el binario precompilado correspondiente para las plataformas compatibles.

Windows PowerShell

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

El instalador PowerShell descarga el zip de Windows correspondiente, lo verifica con checksums.txt, instala atlas.exe y lo agrega al PATH del usuario por defecto.

macOS / Linux Shell Installer

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

El instalador shell soporta macOS y Linux. Para descargas manuales, usa GitHub Releases.

Verificar

atlas version

Autenticación

Crea un API Key en Atlas Cloud Console y luego inicia sesión:

atlas auth login

Para CI o entornos no interactivos, pasa la clave con --token:

atlas auth login --token "$ATLASCLOUD_API_KEY"

Consulta el estado local de login sin llamar la API de cuenta:

atlas auth status

Los comandos de cuenta y facturación están marcados como upcoming en la CLI. Usa la consola hasta que esos endpoints estén disponibles.

Chat

Usa atlas chat para modelos de chat compatibles con OpenAI:

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

Puedes pasar entrada desde otro comando:

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

Cuando stdout no es un TTY, la CLI usa JSON automáticamente. También puedes forzarlo:

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

Modelos

Lista y busca modelos:

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

Inspecciona el schema de un modelo:

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 y models search cubren mejor los modelos de chat por ahora. Algunos modelos de imagen y video funcionan con IDs directos antes de aparecer en la lista. Para modelos multimedia, usa la documentación de modelos o atlas models get con un ID conocido.

Generar imágenes

Genera una imagen y espera el resultado:

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

Devuelve inmediatamente un prediction id:

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

Consulta o espera una predicción asíncrona:

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

Por defecto, atlas generate image espera a que termine y descarga los outputs en el directorio actual. Usa --no-download si un agent o script solo necesita URLs.

Generar videos

Los modelos image-to-video requieren una URL de imagen o archivo local:

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

Usa atlas generate wait <prediction_id> para consultar la tarea más tarde.

Los schemas de video varían por modelo. Campos comunes como --image, --images, --end-image, --video, --audio, --resolution, --size y --duration tienen flags propios. Para campos nuevos o específicos del proveedor, usa --params-json o --param key=value repetido:

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

Uso amigable para agents

Para scripts y AI agents, prefiere salida estable y legible por máquina:

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

Flags recomendados:

Flag	Uso
`--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

Variables de entorno

Variable	Descripción
`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.

Límites conocidos

atlas account y atlas auth whoami son upcoming hasta que existan los endpoints de cuenta del servidor.
atlas models list --type image y atlas models list --type video pueden estar incompletos mientras /v1/models siga enfocado en chat. Para IDs multimedia conocidos usa atlas models get MODEL_ID --json.
install.sh soporta macOS y Linux. En Windows, usa el instalador PowerShell. Scoop/Winget se pueden agregar después como canales de gestores de paquetes.

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