ドキュメント

CLI リファレンス

CLI は再現可能なターミナル運用を求めるチーム向けに Hosted API サーフェスをそのまま反映しています。

インストールと認証

bashcd sdk/cli
pip install -e .

schift auth login
schift auth status

設定の優先順位

SCHIFT_API_KEY は ~/.schift/config.json より優先されます。SCHIFT_API_URL は既定の https://api.schift.io/v1 より優先されます。

コマンドグループ

グループ	コマンド	メモ
`auth`	`login`, `logout`, `status`	環境変数を使わない場合は `~/.schift/config.json` にキーを保存
`catalog`	`list`, `get MODEL_ID`	モデルメタデータの参照
`embed`	`schift embed TEXT --model ...`, `schift embed batch --file texts.jsonl --model ... [--output out.jsonl]`	バッチ入力は `text` フィールド付き JSONL
`db`	`create`, `list`, `stats`	ホスト型コレクション管理
`query`	`query TEXT --collection ... [--top-k] [--model] [--threshold]`	自然言語検索
`bench`	`bench --source ... --target ... --data eval.jsonl [--top-k]`	ローカルファイルのパスを API に送る
`migrate`	`fit --source ... --target ... [--sample]`, `run --projection ... --db ... [--dry-run] [--batch-size]`	実 DB を書き換える前に `--dry-run` 推奨
`usage`	`usage [--period]`	アカウント要約とモデル別利用量

エンドツーエンド例

bashschift catalog list
schift embed "四半期売上レポート" --model openai/text-embedding-3-large
schift db create finance-docs --dim 3072
schift query "取締役会メモ" --collection finance-docs --top-k 5
schift bench --source openai/text-embedding-3-small --target google/gemini-embedding-001 --data ./eval.jsonl
schift migrate fit --source openai/text-embedding-3-small --target google/gemini-embedding-001 --sample 0.1
schift migrate run --projection proj_abc123 --db pgvector://user:pass@localhost/app --dry-run

バッチ埋め込み入力は各行が text フィールドを持つ JSON オブジェクトである必要があります。
migrate run は表示時にパスワードを伏せますが、実際の資格情報はシェル履歴に残さないでください。
CLI は Rich ベースなので、表と要約パネルは人が読む前提で設計されています。