用途：通过 RunPod 无服务器云 GPU 运行开源 AI 模型，本地命令行提交任务，云端处理图像与音视频，按秒计费。
主要能力：提供 image_edit、upscale、dewatermark、sadtalker、qwen3_tts 等工具的 Docker 镜像，可自动创建 RunPod 模板与无服务器端点并保存端点 ID；支持 GPU 类型回退、workersMin/workersMax 与空闲超时配置；提供 GraphQL 与 REST API 管理端点与任务状态。
使用方式：先在 runpod.io 注册账号，把 RUNPOD_API_KEY 写入 .env，再运行 uv run tools/image_edit.py --setup 等命令部署。输入上传到云存储（配置 Cloudflare R2 或使用免费上传服务），工具调用 /run 提交并轮询 /status/{job_id}，完成后下载输出。
适用场景：需要临时 GPU 算力进行图像编辑、放大、去水印、数字人说话与语音合成等批量任务，且希望按秒付费的用户。
限制：首次请求有 30–90 秒冷启动；ADA_24 常被限流，建议配置回退 GPU；OOM 需换更大显存或调低参数；/requests 只返回待处理任务，历史日志需看控制台；并发 worker 受套餐限制。价格与配置以资料所列为准。