infsh-cli

安装 belt CLI 技能： npx skills add belt-sh/cli

inference.sh

通过简单的 CLI 在云端运行 AI 应用。无需 GPU。

安装 CLI

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

Agent / 非交互式 Shell：使用 printf %s "$KEY" | belt login --key-stdin，或设置 INFERENCE_API_KEY（每次执行命令时读取，无需登录；旧版 belt 读取 INFSH_API_KEY，现已弃用）。 如果没有 TTY，belt login 会打印一个 URL；然后浏览器会显示一个认领码。请在同一台机器上于 5 分钟内运行 belt login --code <code>。

安装程序会做什么？ 安装脚本 会检测你的操作系统和架构，从 dist.inference.sh 下载正确的二进制文件，验证其 SHA-256 校验和，并将其放入你的 PATH。就是这样——无需提升权限，不会运行后台进程，也没有遥测。如果你安装了 cosign，安装程序还会自动验证 Sigstore 签名。

手动安装（如果你不想通过管道传给 sh）：

# 下载二进制文件和校验和
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)
# 验证校验和
sha256sum -c checksums.txt --ignore-missing
# 解压并安装
tar -xzf inferencesh-cli-*.tar.gz
mv inferencesh-cli-* ~/.local/bin/inferencesh

快速示例

# 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-create --input '{"text": "Hello from AI!"}'

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

本地文件上传

提供路径而非 URL 时，CLI 会自动上传本地文件：

# 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"]}'

命令

任务	命令
浏览应用商店	belt app list
搜索商店	belt app search "flux"
按类别筛选	belt app list --category image
列出你的应用	belt app list
获取应用详情	belt app get google/veo-3-1-fast
生成示例输入	belt app sample google/veo-3-1-fast --save input.json
运行应用	belt app run google/veo-3-1-fast --input input.json
运行应用但不等待	belt app run <app> --input input.json --no-wait
检查任务状态	belt task get <task-id>

可用内容

类别	示例
图像	FLUX、Gemini 3 Pro、Grok Imagine、Seedream 4.5、Reve、Topaz Upscaler
视频	Veo 3.1、Seedance 2.0、Wan 2.5、OmniHuman、Fabric、MMAudio
大模型	Claude Opus/Sonnet/Haiku、Gemini 3 Pro、Kimi K2、GLM-4、任意 OpenRouter 模型
搜索	Tavily Search、Tavily Extract、Exa Search、Exa Answer、Exa Extract
3D	Rodin 3D Generator
Twitter/X	post-create、dm-send、user-follow、post-like、post-retweet
实用工具	媒体合并、视频添加字幕、图像拼接、音频提取

相关技能

# 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

参考文件

• 身份验证与设置
• 发现应用
• 运行应用
• CLI 参考

文档

• Agent Skills 概览 - AI 能力的开放标准
• 快速入门 - inference.sh 介绍
• 什么是 inference.sh？ - 平台概览
• 应用概览 - 了解应用生态系统
• CLI 设置 - 安装 CLI
• 工作流与 Agent - 何时使用哪一种
• Agent 运行时为何重要 - 运行时的优势