CLI

Installa e usa la CLI di Atlas Cloud per chattare con i modelli, ispezionare gli schema e generare immagini o video dal terminale.

La CLI di Atlas Cloud fornisce il comando atlas per accedere ad Atlas Cloud da terminale o script di automazione. Supporta autenticazione, chat LLM, ispezione degli schema, generazione di immagini, generazione di video e polling delle predizioni.

Repository GitHub: AtlasCloudAI/cli

Installazione

Homebrew

brew install AtlasCloudAI/tap/atlascloud

La formula Homebrew si chiama atlascloud, ma il comando installato è atlas.

npm

npm install -g atlascloud-cli

Il pacchetto npm è un wrapper leggero che scarica il binario precompilato corretto per le piattaforme supportate.

Windows PowerShell

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

Il PowerShell installer scarica lo zip Windows corretto, lo verifica con checksums.txt, installa atlas.exe e lo aggiunge al PATH utente per impostazione predefinita.

macOS / Linux Shell Installer

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

Lo shell installer supporta macOS e Linux. Per download manuali, usa GitHub Releases.

Verifica

atlas version

Autenticazione

Crea un API Key nella Atlas Cloud Console, poi accedi:

atlas auth login

Per CI e ambienti non interattivi, passa la chiave con --token:

atlas auth login --token "$ATLASCLOUD_API_KEY"

Controlla lo stato di login locale senza chiamare l'account API:

atlas auth status

I comandi account e billing sono attualmente marcati come upcoming nella CLI. Usa la console finché gli endpoint server non sono disponibili.

Chat

Usa atlas chat per modelli chat compatibili con OpenAI:

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

Puoi inviare input da un altro comando:

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

Quando stdout non è un TTY, la CLI usa automaticamente JSON. Puoi anche forzarlo:

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

Modelli

Elenca e cerca modelli:

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

Ispeziona lo schema di un modello:

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 e models search al momento coprono soprattutto i modelli chat. Alcuni modelli immagine e video sono utilizzabili tramite ID diretto prima di apparire nella lista. Per i modelli media usa la documentazione o atlas models get con un ID noto.

Generare immagini

Genera un'immagine e attendi il completamento:

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

Restituisci subito un prediction id:

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

Controlla o attendi una predizione asincrona:

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

Per impostazione predefinita, atlas generate image attende il completamento e scarica gli output nella directory corrente. Usa --no-download se un agent o script ha bisogno solo degli URL.

Generare video

I modelli image-to-video richiedono un URL immagine o un file locale:

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> per fare polling in seguito.

Gli schema video variano per modello. Campi comuni come --image, --images, --end-image, --video, --audio, --resolution, --size e --duration hanno flag dedicati. Per campi nuovi o specifici del vendor, usa --params-json o --param key=value ripetuto:

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 adatto agli agent

Per script e AI agent, preferisci output stabile e leggibile da macchina:

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

Flag consigliati:

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

Variabili d'ambiente

Variable	Descrizione
`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.

Limiti noti

atlas account e atlas auth whoami restano upcoming finché gli endpoint account server non sono disponibili.
atlas models list --type image e atlas models list --type video possono essere incompleti mentre /v1/models resta focalizzato sui modelli chat. Per ID media noti usa atlas models get MODEL_ID --json.
install.sh supporta macOS e Linux. Su Windows usa il PowerShell installer. Scoop/Winget potranno essere aggiunti in seguito come canali package manager.

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