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Inference Sh Cli

目次

inference.sh の CLI から 150 以上の AI アプリ（画像・動画・LLM）を動かします。

skill の情報
提供元 追加 skill — hermes skills install official/devops/inference-sh-cli で入れます
パス optional-skills/devops/inference-sh-cli
バージョン 1.0.0
作者 okaris
ライセンス MIT
対応プラットフォーム linux, macos, windows
タグ AI, image-generation, video, LLM, search, inference, FLUX, Veo, Claude

参考: SKILL.md 全文

inference.sh CLI

150 以上の AI アプリを、シンプルな CLI からクラウドで動かせます。GPU は要りません。

すべてのコマンドは、terminal ツールから infsh を実行します。

使う場面

  • 画像を作ってほしいと頼まれたとき（FLUX、Reve、Seedream、Grok、Gemini image）
  • 動画を作ってほしいと頼まれたとき（Veo、Wan、Seedance、OmniHuman）
  • inference.sh や infsh について聞かれたとき
  • 各プロバイダの API を個別に管理せずに AI アプリを動かしたいとき
  • AI を使った検索を頼まれたとき（Tavily、Exa）
  • アバターやリップシンクの生成が必要なとき

事前に必要なもの

infsh CLI が入っていて、ログイン済みである必要があります。次のコマンドで確認します。

infsh me

入っていなければ、こうします。

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

準備の詳しい手順は references/authentication.md を見てください。

進め方

1. まず必ず検索する

アプリ名を当てずっぽうで書かず、必ず検索して正しいアプリ ID を確かめます。

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

2. アプリを実行する

検索結果に出たアプリ ID をそのまま使います。出力を機械的に扱えるよう、必ず --json を付けます。

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

3. 出力を読み取る

JSON の出力には、生成されたメディアの URL が入っています。MEDIA:<url> の形でユーザーに渡すと、その場に表示されます。

よく使うコマンド

画像の生成

# 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

動画の生成

# 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

手元のファイルを渡す

パスを渡すと、CLI が手元のファイルを自動でアップロードします。

# 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

検索と調べもの

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

そのほかの分野

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

# Audio / TTS
infsh app list --search tts

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

つまずきやすいところ

  1. アプリ ID を推測しない — 先に infsh app list --search <term> を実行してください。アプリ ID は変わりますし、新しいアプリもどんどん増えます。
  2. 必ず --json を付ける — そのままの出力は読み取りづらいです。--json を付けると、URL 付きの構造化された出力になります。
  3. ログイン状態を確認する — 認証まわりのエラーで失敗するときは、infsh login を実行するか、INFSH_API_KEY が設定されているか確かめてください。
  4. 時間のかかるアプリがある — 動画の生成は 30〜120 秒ほどかかります。terminal ツールの制限時間内には収まるはずですが、少し待つことをユーザーに伝えておいてください。
  5. 入力の書き方 — --input には JSON の文字列を渡します。引用符のエスケープに気をつけてください。

参考資料

  • references/authentication.md — 準備、ログイン、API キー
  • references/app-discovery.md — アプリ一覧の検索と閲覧
  • references/running-apps.md — アプリの実行、入力の形式、出力の扱い
  • references/cli-reference.md — CLI コマンドの全一覧