CLI

Atlas Cloud CLI をインストールして使い、ターミナルからチャット、モデル Schema の確認、画像や動画の生成を行います。

Atlas Cloud CLI は、ターミナルや自動化スクリプトから Atlas Cloud にアクセスするための atlas コマンドを提供します。認証、LLM チャット、モデル Schema の確認、画像生成、動画生成、予測タスクのポーリングに対応しています。

GitHub リポジトリ: AtlasCloudAI/cli

インストール

Homebrew

brew install AtlasCloudAI/tap/atlascloud

Homebrew formula 名は atlascloud ですが、インストールされるコマンドは atlas です。

npm

npm install -g atlascloud-cli

npm パッケージは軽量 wrapper で、対応プラットフォームに合う事前ビルド済み Release バイナリをダウンロードします。

Windows PowerShell

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

PowerShell installer は対応する Windows Release zip をダウンロードし、checksums.txt で検証して atlas.exe をインストールし、既定でユーザー PATH に追加します。

macOS / Linux Shell Installer

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

Shell installer は macOS と Linux に対応しています。手動ダウンロードは GitHub Releases を使用してください。

確認

atlas version

認証

Atlas Cloud Console で API Key を作成してからログインします：

atlas auth login

CI や非対話環境では --token を渡します：

atlas auth login --token "$ATLASCLOUD_API_KEY"

アカウント API を呼ばずにローカルのログイン状態を確認します：

atlas auth status

アカウントと請求関連の CLI コマンドは現在 upcoming です。サーバー側のエンドポイントが利用可能になるまでは Console で確認してください。

チャット

atlas chat で OpenAI 互換のチャットモデルを呼び出します：

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

別コマンドから入力をパイプできます：

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

stdout が TTY でない場合、CLI は自動的に JSON を出力します。--json で明示することもできます：

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

モデル

モデルを一覧表示または検索します：

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

モデル Schema を確認します：

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

現在の models list と models search はチャットモデルのカバーが最も強いです。一部の画像・動画モデルは一覧に出る前でも、既知の model id を直接指定して利用できます。メディアモデルはモデルドキュメント、または atlas models get を使って確認してください。

画像生成

画像を生成して完了まで待ちます：

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

待たずに prediction id を返します：

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

非同期タスクを確認または待機します：

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

デフォルトでは atlas generate image は完了まで待ち、出力を現在のディレクトリにダウンロードします。Agent やスクリプトで URL だけ必要な場合は --no-download を使います。

動画生成

Image-to-video モデルには画像 URL またはローカルファイルが必要です：

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

後で atlas generate wait <prediction_id> でタスクをポーリングできます。

動画モデルの Schema はモデルごとに異なります。--image、--images、--end-image、--video、--audio、--resolution、--size、--duration などの一般的な項目は一等 flag があります。新しいモデルやベンダー固有の項目は --params-json または繰り返し指定する --param key=value で渡します：

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

Agent 向けの使い方

スクリプトや AI Agent では、安定した機械可読出力を優先してください：

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

推奨 flags:

Flag	用途
`--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

環境変数

Variable	説明
`NO_COLOR`	カラー出力を無効にします。
`ATLAS_DEBUG`	`1` を指定すると詳細な診断情報を stderr に出力します（`--verbose` と同等）。
`ATLAS_USER_AGENT`	`minimal` を指定すると User-Agent から OS とアーキテクチャの情報を除きます。
`HTTP_PROXY` / `HTTPS_PROXY` / `NO_PROXY`	標準のプロキシ設定。API リクエストにのみ適用され、生成物のダウンロードは常に直接接続します。
`XDG_CONFIG_HOME`	Linux で認証情報ファイルの保存先を指定します。CI で認証情報を分離する際に便利です。

既知の制限

atlas chat はまだストリーミングに対応しておらず、各呼び出しで完全な応答を一度に返します。
install.sh は macOS と Linux の amd64 / arm64 に対応しています。Windows では PowerShell インストーラーを使用してください。

On this page