Modelflare Media Skill

Modelflare Media Skill 是一个可安装的 Agent Skill：一个包含 SKILL.md、自动生成的模型参考表和一个辅助脚本的目录。放进 Agent 的 skills 目录后，Claude Code、Codex 或任何会读取 SKILL.md 的 Agent 就知道如何选择 Modelflare 的图片或视频模型、核算价格、发出正确的请求、等待视频完成并保存结果。

这个包每隔几分钟就会从实时模型目录重新生成，因此里面的模型清单和价格不会过期。文本模型刻意不包含在内：你的 Agent 本来就有一个。辅助脚本只需要 Node.js 18 及以上（Claude Code 和 Codex 本来就依赖它），在 macOS、Windows、Linux 上行为一致。

1. 安装

你不需要知道 Agent 把 Skill 放在哪，Agent 自己知道。把下面这段话发给它，所有 Agent 用同一句：

Text

请安装这个 Skill：https://modelflare.dev/skills/modelflare-media/modelflare-media.zip（或使用我附上的 zip），然后读取其中的 SKILL.md。如果你不支持 Skill 机制，就解压到任意位置并按 SKILL.md 操作。我的 Key 在环境变量 MODELFLARE_API_KEY 里。

如果 Agent 不能下载文件，就先下载 zip，随消息一起发给它。支持 Skill 的 Agent（Claude Code、Codex 等）会装到自己的 skills 位置；没有 Skill 机制的 Agent 也能从解压位置读取 SKILL.md 并运行 scripts/mf.mjs。

手动安装（可选）

只在你想自己放置文件时需要，比如共用机器或 CI。

macOS 或 Linux

bash

curl -fsSL https://modelflare.dev/skills/modelflare-media/install.sh | sh

Windows PowerShell

PowerShell

irm https://modelflare.dev/skills/modelflare-media/install.ps1 | iex

两者都装到 ~/.claude/skills/modelflare-media（Windows 上是 %USERPROFILE%\.claude\skills），Claude Code 会把它当作用户级 Skill；项目级放在仓库内的 .claude/skills/。其他 Agent 先把 SKILL_DIR 设为它的 skills 目录（具体路径以该 Agent 的官方文档为准）。

macOS 或 Linux

bash

SKILL_DIR=~/.codex/skills curl -fsSL https://modelflare.dev/skills/modelflare-media/install.sh | sh

Windows PowerShell

PowerShell

$env:SKILL_DIR = "$HOME\.codex\skills"; irm https://modelflare.dev/skills/modelflare-media/install.ps1 | iex

也可以直接阅读 SKILL.md，看看 Agent 会照着做什么。

2. 给 Agent 一把 Key

在控制台创建 API Key，并在 Agent 运行的环境里设置。macOS 与 Linux 写进 shell 配置文件可长期保留；Windows 第二行为永久生效。

macOS 或 Linux

bash

export MODELFLARE_API_KEY="sk-..."

Windows PowerShell

PowerShell

$env:MODELFLARE_API_KEY = "sk-..."
setx MODELFLARE_API_KEY "sk-..."

如果你不熟悉环境变量配置，也可以在私密会话里把自己的 Key 发给自己信任的 Agent，让它代为配置。API Key 等同密码：先确认 Agent 会写入哪里，只发给你明确控制且可信的 Agent；不要发到公共或共享聊天、工单、Issue、仓库，也不要让它写入源代码、提示词、日志或 shell 历史。要求 Agent 配置后不要回显 Key、保存副本或提交；如果怀疑泄露，请立即在控制台撤销并重新创建。

Skill 不会把 Key 写进文件或提示词，也不会打印出来。通过 Castaly 注册的账号已经有一把名为 Castaly 的 Key，会在所有已解锁分组间自动路由；其他带图片/视频分组的 Key 同样可用。

3. 直接提需求

像平时一样和 Agent 对话：

• “用 gpt-image-2 生成一张 16:9 的海岸天文台黄昏海报。”
• “把这张首帧用 Seedance 做成 5 秒 1080p 视频。”
• “每秒低于 0.10 美元且支持图生视频的视频模型有哪些？”

Agent 会从 references/models.md 读取尺寸、分辨率、参考素材上限、价格和每个模型的请求模板，运行 node scripts/mf.mjs models 获取实时数字、cost 估算费用，再用 image 或 video 生成。本地参考文件会自动转成 data URL。结果保存在 ./outputs/（Windows 上是 .\outputs\）。每次调用都带 X-Modelflare-Skill: modelflare-media/1.0 请求头，用量日志里能看到哪些请求来自这个 Skill。

4. 从 Castaly 工作台出发

Castaly 工作台里每一次生成都有“在你自己的 Agent 里复现”面板，提供安装消息、zip 和任务简报。安装消息发一次，之后粘贴简报，Agent 就会用你自己的 Key 以同样的模型和参数复现。

Skill 不会做的事

• 不会自行重试失败的生成，也不会未经确认就批量执行；用户的每个请求对应一次计费调用。
• 不会把文件上传到任何存储：本地参考图以 data URL 形式内嵌在请求里，所以请控制在几 MB 以内。
• 不能解锁模型分组。若接口返回 model_unavailable，Agent 会从同一张表里换一个模型。

包结构

Text

modelflare-media/
  SKILL.md                 何时使用、规则、端点、错误处理
  references/models.md     图片与视频模型、美元价格和请求模板
  references/api.md        请求与响应格式
  scripts/mf.mjs           Node 18+ 辅助脚本：models、cost、image、video、task、file

随时重新安装即可获得新模型；两个安装脚本都会原地替换目录。