infsh-cli

belt CLI スキルをインストール： npx skills add belt-sh/cli

inference.sh

シンプルな CLI でクラウド上の AI アプリを実行します。GPU は不要です。

CLI をインストール

curl -fsSL https://cli.inference.sh | sh
belt login

インストーラーは何をしますか？ インストールスクリプトが OS とアーキテクチャを検出し、dist.inference.sh から適切なバイナリをダウンロードして、SHA-256 チェックサムを検証した後、PATH に配置します。これだけです。昇格した権限やバックグラウンドプロセス、テレメトリーは必要ありません。cosign がインストールされている場合、インストーラーは Sigstore 署名も自動的に検証します。

手動インストール（sh にパイプするのを避けたい場合）：

# バイナリとチェックサムをダウンロード
curl -LO https://dist.inference.sh/cli/checksums.txt
curl -LO $(curl -fsSL https://dist.inference.sh/cli/manifest.json | grep -o '"url":"[^"]*"' | grep $(uname -s | tr A-Z a-z)-$(uname -m | sed 's/x86_64/amd64/;s/aarch64/arm64/') | head -1 | cut -d'"' -f4)
# チェックサムを検証
sha256sum -c checksums.txt --ignore-missing
# 展開してインストール
tar -xzf inferencesh-cli-*.tar.gz
mv inferencesh-cli-* ~/.local/bin/inferencesh

クイック例

# Generate an image
belt app run falai/flux-dev-lora --input '{"prompt": "a cat astronaut"}'

# Generate a video
belt app run google/veo-3-1-fast --input '{"prompt": "drone over mountains"}'

# Call Claude
belt app run openrouter/claude-sonnet-45 --input '{"prompt": "Explain quantum computing"}'

# Web search
belt app run tavily/search-assistant --input '{"query": "latest AI news"}'

# Post to Twitter
belt app run x/post-tweet --input '{"text": "Hello from AI!"}'

# Generate 3D model
belt app run infsh/rodin-3d-generator --input '{"prompt": "a wooden chair"}'

ローカルファイルのアップロード

URL の代わりにパスを指定すると、CLI はローカルファイルを自動的にアップロードします。

# Upscale a local image
belt app run falai/topaz-image-upscaler --input '{"image": "/path/to/photo.jpg", "upscale_factor": 2}'

# Image-to-video from local file
belt app run falai/wan-2-5-i2v --input '{"image": "./my-image.png", "prompt": "make it move"}'

# Avatar with local audio and image
belt app run bytedance/omnihuman-1-5 --input '{"audio": "/path/to/speech.mp3", "image": "/path/to/face.jpg"}'

# Post tweet with local media
belt app run x/post-create --input '{"text": "Check this out!", "media": "./screenshot.png"}'

コマンド

タスク	コマンド
アプリストアを閲覧	belt app list
ストアを検索	belt app search "flux"
カテゴリーで絞り込む	belt app list --category image
アプリの一覧を表示	belt app list
アプリの詳細を取得	belt app get google/veo-3-1-fast
サンプル入力を生成	belt app sample google/veo-3-1-fast --save input.json
アプリを実行	belt app run google/veo-3-1-fast --input input.json
待たずに実行	belt app run <app> --input input.json --no-wait
タスクのステータスを確認	belt task get <task-id>

利用可能なもの

カテゴリー	例
画像	FLUX、Gemini 3 Pro、Grok Imagine、Seedream 4.5、Reve、Topaz Upscaler
動画	Veo 3.1、Seedance 2.0、Wan 2.5、OmniHuman、Fabric、HunyuanVideo Foley
LLM	Claude Opus/Sonnet/Haiku、Gemini 3 Pro、Kimi K2、GLM-4、OpenRouter の任意のモデル
検索	Tavily Search、Tavily Extract、Exa Search、Exa Answer、Exa Extract
3D	Rodin 3D Generator
Twitter/X	post-tweet、post-create、dm-send、user-follow、post-like、post-retweet
ユーティリティ	メディアの結合、動画へのキャプション追加、画像の結合、音声の抽出

関連スキル

# Image generation (FLUX, Gemini, Grok, Seedream)
npx skills add inference-sh/skills@ai-image-generation

# Video generation (Veo, Seedance, Wan, OmniHuman)
npx skills add inference-sh/skills@ai-video-generation

# LLMs (Claude, Gemini, Kimi, GLM via OpenRouter)
npx skills add inference-sh/skills@llm-models

# Web search (Tavily, Exa)
npx skills add inference-sh/skills@web-search

# AI avatars & lipsync (OmniHuman, Fabric, PixVerse)
npx skills add inference-sh/skills@ai-avatar-video

# Twitter/X automation
npx skills add inference-sh/skills@twitter-automation

# Model-specific
npx skills add inference-sh/skills@flux-image
npx skills add inference-sh/skills@google-veo

# Utilities
npx skills add inference-sh/skills@image-upscaling
npx skills add inference-sh/skills@background-removal

リファレンスファイル

• 認証とセットアップ
• アプリの検索
• アプリの実行
• CLI リファレンス

ドキュメント

• エージェントスキルの概要 - AI 機能のオープンスタンダード
• はじめに - inference.sh の紹介
• inference.sh とは？ - プラットフォームの概要
• アプリの概要 - アプリエコシステムについて
• CLI のセットアップ - CLI のインストール
• ワークフローとエージェントの比較 - それぞれを使う場面
• エージェントランタイムが重要な理由 - ランタイムのメリット