用途：为 fal.ai 平台提供 API 集成基础参考，帮助在 JavaScript/TypeScript 和 Python 项目中接入 fal.ai 模型，并在 subscribe、run、stream 等调用方式之间做出选择。
主要能力：涵盖 JavaScript 的 @fal-ai/client 与 Python 的 fal_client 两个客户端库；核心方法包括 fal.subscribe()（基于队列并自动轮询，推荐）、fal.run()（同步直连，仅适用于 30 秒内的快速端点）、fal.stream()（服务端事件推送渐进输出）、fal.realtime.connect()（WebSocket 实时交互）；队列方法有 submit、status、result、cancel；存储方法支持上传文件到 fal.media CDN；另有 Webhook 回调、REST 端点、认证头（Authorization: Key YOUR_FAL_KEY）、错误响应与限流说明。
使用方式：JavaScript 通过 npm install @fal-ai/client 安装并调用 fal.config({ credentials: process.env.FAL_KEY })，可选 proxyUrl 供浏览器应用使用自定义代理。Python 通过 pip install fal-client 安装，支持同步 run/subscribe/submit 与异步 run_async/subscribe_async/submit_async。REST 调用使用 queue.fal.run 提交/查询/取消任务，fal.run 直连执行，WebSocket 为 wss://fal.run/{model_id}。文件上传可用 fal.storage.upload 或 fal_client.upload_file、upload。资料还列出 FLUX 图像、视频、Whisper 音频模型的常见输入输出参数。
适用场景：需要把 fal.ai 集成到 JS/TS 或 Python 应用、使用队列与 Webhook 处理长任务、实时交互式生成、上传素材到 CDN 等。
限制：run 仅用于 30 秒内的快速端点；encode_file 仅适合小文件；限流随订阅层级变化，429 需指数退避；官方建议以 https://docs.fal.ai 最新文档为准。资料未提供具体定价与速率数值。