CLI

La CLI Atlas Cloud fournit la commande atlas pour accéder à Atlas Cloud depuis un terminal ou un script d'automatisation. Elle prend en charge l'authentification, le chat LLM, l'inspection des schemas, la génération d'images, la génération de vidéos et le polling des prédictions.

Dépôt GitHub: AtlasCloudAI/cli

Installation

Homebrew

brew install AtlasCloudAI/tap/atlascloud

La formule Homebrew s'appelle atlascloud, mais la commande installée est atlas.

npm

npm install -g atlascloud-cli

Le package npm est un wrapper léger qui télécharge le binaire précompilé correspondant pour les plateformes prises en charge.

Windows PowerShell

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

Le PowerShell installer télécharge le zip Windows correspondant, le vérifie avec checksums.txt, installe atlas.exe et l’ajoute au PATH utilisateur par défaut.

macOS / Linux Shell Installer

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

Le shell installer prend en charge macOS et Linux. Pour les téléchargements manuels, utilisez GitHub Releases.

Vérifier

atlas version

Authentification

Créez un API Key dans Atlas Cloud Console, puis connectez-vous :

atlas auth login

Pour CI et les environnements non interactifs, passez la clé avec --token :

atlas auth login --token "$ATLASCLOUD_API_KEY"

Vérifiez l'état de connexion local sans appeler l'API de compte :

atlas auth status

Les commandes de compte et de facturation sont actuellement marquées upcoming dans la CLI. Utilisez la console tant que ces endpoints ne sont pas disponibles.

Chat

Utilisez atlas chat avec les modèles de chat compatibles OpenAI :

atlas chat "Explain UUID v7 in two sentences" \
  --model deepseek-ai/deepseek-v3.2

Vous pouvez transmettre une entrée depuis une autre commande :

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

Quand stdout n'est pas un TTY, la CLI produit automatiquement du JSON. Vous pouvez aussi le forcer :

atlas chat "say only OK" \
  --model deepseek-ai/deepseek-v3.2 \
  --json | jq -r '.choices[0].message.content'

Modèles

Lister et rechercher des modèles :

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

Inspecter le schema d'un modèle :

atlas models get deepseek-ai/deepseek-v3.2 --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 et models search couvrent surtout les modèles de chat pour l'instant. Certains modèles image et vidéo sont utilisables par ID direct avant d'apparaître dans la liste. Pour les modèles média, utilisez la documentation ou atlas models get avec un ID connu.

Générer des images

Générer une image et attendre la fin :

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

Retourner immédiatement un prediction id :

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

Consulter ou attendre une prédiction asynchrone :

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

Par défaut, atlas generate image attend la fin et télécharge les sorties dans le répertoire courant. Utilisez --no-download si un agent ou script n'a besoin que des URLs.

Générer des vidéos

Les modèles image-to-video nécessitent une URL d'image ou un fichier 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

Utilisez ensuite atlas generate wait <prediction_id> pour interroger la tâche.

Les schemas vidéo varient selon le modèle. Les champs courants comme --image, --images, --end-image, --video, --audio, --resolution, --size et --duration ont des flags dédiés. Pour les champs nouveaux ou propres au fournisseur, utilisez --params-json ou --param key=value répété :

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

Utilisation adaptée aux agents

Pour les scripts et AI agents, privilégiez une sortie stable et lisible par machine :

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 recommandés:

Variables d'environnement

Limites connues

• atlas chat ne prend pas encore en charge le streaming ; chaque appel renvoie la réponse complète en une fois.
• install.sh prend en charge macOS et Linux sur amd64 et arm64. Sous Windows, utilisez l'installateur PowerShell.