CLI

Instal dan gunakan Atlas Cloud CLI untuk chat, memeriksa schema model, serta membuat gambar atau video dari terminal.

Atlas Cloud CLI menyediakan perintah atlas untuk mengakses Atlas Cloud dari terminal atau skrip otomatisasi. CLI ini mendukung autentikasi, chat LLM, pemeriksaan schema model, pembuatan gambar, pembuatan video, dan polling prediksi.

Repositori GitHub: AtlasCloudAI/cli

Instalasi

Homebrew

brew install AtlasCloudAI/tap/atlascloud

Formula Homebrew bernama atlascloud, tetapi perintah yang terpasang adalah atlas.

npm

npm install -g atlascloud-cli

Paket npm adalah wrapper ringan yang mengunduh binary release siap pakai untuk platform yang didukung.

Windows PowerShell

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

PowerShell installer mengunduh zip release Windows yang sesuai, memverifikasinya dengan checksums.txt, memasang atlas.exe, dan menambahkannya ke user PATH secara default.

macOS / Linux Shell Installer

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

Shell installer mendukung macOS dan Linux. Untuk unduhan manual, gunakan GitHub Releases.

Verifikasi

atlas version

Autentikasi

Buat API Key di Atlas Cloud Console, lalu login:

atlas auth login

Untuk CI dan lingkungan non-interaktif, berikan key dengan --token:

atlas auth login --token "$ATLASCLOUD_API_KEY"

Periksa status login lokal tanpa memanggil account API:

atlas auth status

Perintah akun dan billing saat ini ditandai upcoming di CLI. Gunakan console sampai endpoint tersebut tersedia.

Chat

Gunakan atlas chat untuk model chat yang kompatibel dengan OpenAI:

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

Kirim input dari perintah lain:

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

Saat stdout bukan TTY, CLI otomatis memakai output JSON. Anda juga dapat memaksanya:

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

Model

Daftar dan cari model:

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

Periksa schema model:

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 dan models search saat ini paling kuat untuk model chat. Beberapa model gambar dan video dapat digunakan melalui ID langsung sebelum muncul di daftar. Untuk model media, gunakan dokumentasi model atau atlas models get dengan ID yang diketahui.

Membuat gambar

Buat gambar dan tunggu sampai selesai:

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

Langsung kembalikan prediction id:

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

Periksa atau tunggu prediksi async:

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

Secara default, atlas generate image menunggu hingga selesai dan mengunduh output ke direktori saat ini. Gunakan --no-download jika agent atau skrip hanya membutuhkan URL.

Membuat video

Model image-to-video membutuhkan URL gambar atau file lokal:

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

Gunakan atlas generate wait <prediction_id> untuk polling tugas nanti.

Schema model video berbeda-beda. Field umum seperti --image, --images, --end-image, --video, --audio, --resolution, --size, dan --duration punya flag tersendiri. Untuk field baru atau khusus vendor, gunakan --params-json atau --param key=value berulang:

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

Penggunaan ramah agent

Untuk skrip dan AI agent, pilih output stabil yang dapat dibaca mesin:

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 yang disarankan:

Flag	Kegunaan
`--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

Variabel lingkungan

Variable	Deskripsi
`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.

Batasan yang diketahui

atlas account dan atlas auth whoami masih upcoming sampai endpoint account server tersedia.
atlas models list --type image dan atlas models list --type video mungkin belum lengkap selama /v1/models masih fokus pada model chat. Untuk ID media yang diketahui, gunakan atlas models get MODEL_ID --json.
install.sh mendukung macOS dan Linux. Di Windows, gunakan PowerShell installer. Scoop/Winget dapat ditambahkan nanti sebagai kanal package manager.

On this page