title: “Inference Sh Cli — Run 150+ AI apps (image, video, LLM) via inference.sh CLI” sidebar_label: “Inference Sh Cli” description: “Run 150+ AI apps (image, video, LLM) via inference.sh CLI”

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inference.sh CLI

通过 inference.sh CLI 运行 150 多种 AI 应用（图像、视频、大语言模型）。

技能元数据

参考：完整的 SKILL.md 文件

:::info 以下是 Hermes 在触发该技能时加载的完整技能定义。当技能处于激活状态时，智能体看到的指令即为此内容。

::

inference.sh CLI

通过简洁的 CLI 在云端运行 150 多种 AI 应用，无需 GPU。

所有命令均通过 终端工具 来执行 infsh 命令。

适用场景

• 用户请求生成图像（FLUX、Reve、Seedream、Grok、Gemini 图像）
• 用户请求生成视频（Veo、Wan、Seedance、OmniHuman）
• 用户询问关于 inference.sh 或 infsh 的信息
• 用户希望运行 AI 应用而无需管理各个提供商的 API
• 用户需要基于 AI 的搜索功能（Tavily、Exa）
• 用户需要生成头像或口型同步内容

先决条件

必须已安装并完成身份验证 infsh CLI。可通过以下命令进行检查：

infsh me

如果尚未安装：

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

有关完整的设置详情，请参阅 references/authentication.md 文件。

工作流程

1. 始终先进行搜索

切勿凭猜测确定应用名称——务必通过搜索来找到正确的应用 ID：

infsh app list --search flux
infsh app list --search video
infsh app list --search image

2. 运行应用

请使用搜索结果中显示的准确应用编号。为获得机器可读取的输出格式，务必使用 --json 参数：

infsh app run <app-id> --input '{"prompt": "your prompt here"}' --json

3. 解析输出结果

JSON格式的输出中包含生成的媒体文件的URL。可通过MEDIA:<url>的格式将这些URL展示给用户，以实现内联显示。

常用命令

图像生成

# Search for image apps
infsh app list --search image

# FLUX Dev with LoRA
infsh app run falai/flux-dev-lora --input '{"prompt": "sunset over mountains", "num_images": 1}' --json

# Gemini image generation
infsh app run google/gemini-2-5-flash-image --input '{"prompt": "futuristic city", "num_images": 1}' --json

# Seedream (ByteDance)
infsh app run bytedance/seedream-5-lite --input '{"prompt": "nature scene"}' --json

# Grok Imagine (xAI)
infsh app run xai/grok-imagine-image --input '{"prompt": "abstract art"}' --json

视频生成

# Search for video apps
infsh app list --search video

# Veo 3.1 (Google)
infsh app run google/veo-3-1-fast --input '{"prompt": "drone shot of coastline"}' --json

# Seedance (ByteDance)
infsh app run bytedance/seedance-1-5-pro --input '{"prompt": "dancing figure", "resolution": "1080p"}' --json

# Wan 2.5
infsh app run falai/wan-2-5 --input '{"prompt": "person walking through city"}' --json

本地文件上传

当您提供文件路径时，CLI会自动上传对应的本地文件：

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

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

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

搜索与调研

infsh app list --search search
infsh app run tavily/tavily-search --input '{"query": "latest AI news"}' --json
infsh app run exa/exa-search --input '{"query": "machine learning papers"}' --json

其他类别

# 3D generation
infsh app list --search 3d

# Audio / TTS
infsh app list --search tts

# Twitter/X automation
infsh app list --search twitter

常见问题

1. 切勿随意猜测应用 ID —— 请务必先运行 infsh app list --search <term>。应用 ID 随时会发生变化，且新应用也会不断添加。
2. 始终使用 --json 参数 —— 原始输出格式较难解析。使用 --json 参数可获取包含 URL 的结构化输出。
3. 检查认证状态 —— 若命令因认证错误而失败，请运行 infsh login，或确认 INFSH_API_KEY 已正确设置。
4. 长时间运行的应用 —— 视频生成过程可能需要 30 到 120 秒。终端工具的超时时间应足够长，但仍建议告知用户该过程可能需要一些时间。
5. 输入格式 —— --input 参数要求输入 JSON 字符串，请确保正确转义引号。

参考文档

• references/authentication.md —— 认证设置、登录及 API 密钥相关内容
• references/app-discovery.md —— 应用目录的搜索与浏览方法
• references/running-apps.md —— 应用运行方式、输入格式及输出处理方法
• references/cli-reference.md —— 完整的 CLI 命令参考手册