用途 infsh-cli 是 inference.sh 提供的命令行工具技能，用于在云端运行各类 AI 应用（apps），无需本地 GPU。通过 belt 命令行即可调用图像、视频、大语言模型、搜索、3D 和 Twitter/X 自动化等能力。
安装方式 脚本安装：curl -fsSL https://cli.inference.sh | sh，随后运行 belt login。安装脚本会检测操作系统与架构，从 dist.inference.sh 下载对应二进制文件，校验 SHA-256 校验和并放入 PATH；不请求提权、不启动后台进程、不收集遥测。若已安装 cosign，还会自动验证 Sigstore 签名。 手动安装：下载二进制与校验文件，使用 sha256sum -c checksums.txt --ignore-missing 校验，解压后将文件放入 ~/.local/bin/inferencesh。 也可通过 npx skills add belt-sh/cli 安装该 CLI 技能。
主要能力与可用模型
- 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、HunyuanVideo Foley
- 大语言模型：Claude Opus/Sonnet/Haiku、Gemini 3 Pro、Kimi K2、GLM-4，以及任意 OpenRouter 模型
- 搜索：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
- 工具类：媒体合并、视频字幕、图像拼接、音频提取
使用方式与常用命令 运行应用：belt app run <app> --input '<json>' 浏览应用商店：belt app list 搜索：belt app search "flux" 按分类筛选：belt app list --category image 查看应用详情：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 不等待直接运行：belt app run <app> --input input.json --no-wait 查看任务状态：belt task get <task-id> 示例： belt app run falai/flux-dev-lora --input '{"prompt": "a cat astronaut"}'（生成图像） belt app run google/veo-3-1-fast --input '{"prompt": "drone over mountains"}'（生成视频） belt app run openrouter/claude-sonnet-45 --input '{"prompt": "Explain quantum computing"}'（调用 Claude） belt app run tavily/search-assistant --input '{"query": "latest AI news"}'（网络搜索） belt app run x/post-tweet --input '{"text": "Hello from AI!"}'（发推） belt app run infsh/rodin-3d-generator --input '{"prompt": "a wooden chair"}'（生成 3D）
本地文件上传 当输入中提供本地路径而非 URL 时，CLI 会自动上传本地文件。例如图像放大 falai/topaz-image-upscaler、图生视频 falai/wan-2-5-i2v、数字人 bytedance/omnihuman-1-5，以及带媒体发推 x/post-create 均可传入本地文件路径。
相关技能 可通过 npx skills add 安装细分技能，例如 ai-image-generation、ai-video-generation、llm-models、web-search、ai-avatar-video、twitter-automation，以及模型专属的 flux-image、google-veo 和工具类的 image-upscaling、background-removal。
适用场景 适合需要在命令行或自动化流程中调用多种云端 AI 应用（图像、视频、LLM、搜索、3D、社交自动化和媒体处理）而不配置本地 GPU 的开发者和用户。
限制 需提供信息的收费、价格、配额、速率限制、支持的平台数量、数据隐私政策及具体模型参数等，资料中暂未提供。部分第三方软件（如 OpenRouter、Tavily、Exa、X）可能有各自的账号与使用条件，资料未说明。