CLI

Instale e use a CLI do Atlas Cloud para conversar com modelos, inspecionar schemas e gerar imagens ou videos pelo terminal.

A CLI do Atlas Cloud fornece o comando atlas para acessar o Atlas Cloud pelo terminal ou por scripts de automacao. Ela suporta autenticacao, chat com LLMs, inspecao de schemas, geracao de imagens, geracao de videos e polling de predicoes.

Repositorio GitHub: AtlasCloudAI/cli

Instalacao

Homebrew

brew install AtlasCloudAI/tap/atlascloud

A formula Homebrew se chama atlascloud, mas o comando instalado e atlas.

npm

npm install -g atlascloud-cli

O pacote npm é um wrapper leve que baixa o binário precompilado correto para as plataformas compatíveis.

Windows PowerShell

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

O PowerShell installer baixa o zip de release Windows correspondente, verifica com checksums.txt, instala atlas.exe e adiciona ao PATH do usuário por padrão.

macOS / Linux Shell Installer

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

O shell installer suporta macOS e Linux. Para downloads manuais, use GitHub Releases.

Verificar

atlas version

Autenticacao

Crie um API Key no Atlas Cloud Console e depois faca login:

atlas auth login

Para CI e ambientes nao interativos, passe a chave com --token:

atlas auth login --token "$ATLASCLOUD_API_KEY"

Verifique o estado local de login sem chamar a account API:

atlas auth status

Comandos de conta e billing estao marcados como upcoming na CLI. Use o console ate que esses endpoints estejam disponiveis.

Chat

Use atlas chat para modelos de chat compativeis com OpenAI:

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

Envie entrada de outro comando por pipe:

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

Quando stdout nao e um TTY, a CLI usa JSON automaticamente. Voce tambem pode forcar JSON:

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

Modelos

Liste e busque modelos:

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

Inspecione o schema de um modelo:

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 e models search atualmente cobrem melhor modelos de chat. Alguns modelos de imagem e video funcionam por ID direto antes de aparecerem na lista. Para modelos de midia, use a documentacao ou atlas models get com um ID conhecido.

Gerar imagens

Gere uma imagem e espere concluir:

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

Retorne imediatamente um prediction id:

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

Consulte ou espere uma predicao assincrona:

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

Por padrao, atlas generate image espera concluir e baixa os outputs no diretorio atual. Use --no-download quando um agent ou script precisar apenas das URLs.

Gerar videos

Modelos image-to-video exigem uma URL de imagem ou arquivo 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

Use atlas generate wait <prediction_id> para consultar a tarefa depois.

Schemas de video variam por modelo. Campos comuns como --image, --images, --end-image, --video, --audio, --resolution, --size e --duration possuem flags proprias. Para campos novos ou especificos do fornecedor, use --params-json ou --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 amigavel para agents

Para scripts e AI agents, prefira saida estavel e legivel por maquina:

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 recomendadas:

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

Variaveis de ambiente

Variable	Descricao
`NO_COLOR`	Desativa a saída colorida.
`ATLAS_DEBUG`	Defina como `1` para imprimir diagnósticos detalhados no stderr (equivale a `--verbose`).
`ATLAS_USER_AGENT`	Defina como `minimal` para remover o sistema operacional e a arquitetura do cabeçalho User-Agent.
`HTTP_PROXY` / `HTTPS_PROXY` / `NO_PROXY`	Configurações de proxy padrão. Aplicam-se apenas às requisições de API — o download dos arquivos gerados é sempre direto.
`XDG_CONFIG_HOME`	No Linux, define onde o arquivo de credenciais é armazenado. Útil para isolar credenciais em CI.

Limitacoes conhecidas

atlas chat ainda não oferece streaming; cada chamada retorna a resposta completa de uma vez.
install.sh oferece suporte a macOS e Linux em amd64 e arm64. No Windows, use o instalador do PowerShell.

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