Fast and cost-efficient multimodal model designed for high-throughput applications, real-time interactions, and everyday AI tasks.
Gemini 3.5 Flash من تطوير Google. توفّر Atlas Cloud (التي تُشغّلها Atlas Cloud AI LLC) إمكانية الوصول إليه ولا تملكه. جميع العلامات التجارية ملك لأصحابها المعنيين.
import os
import requests
# Multimodal Understanding Example
# Image: inline_data with base64 bytes, or file_data with a public URL
# Video: file_data with a public URL (recommended for large files)
url = "https://api.atlascloud.ai/v1/models/google/gemini-3.5-flash:generateContent"
headers = {
"Content-Type": "application/json",
"Authorization": f"Bearer {os.environ['ATLASCLOUD_API_KEY']}"
}
payload = {
"contents": [
{
"role": "user",
"parts": [
{
"inline_data": {
"mime_type": "image/png",
"data": "<BASE64_IMAGE_DATA>"
}
},
{
"file_data": {
"mime_type": "video/mp4",
"file_uri": "https://example.com/your-video.mp4"
}
},
{
"text": "Please describe the content of this image/video"
}
]
}
],
"generationConfig": {
"maxOutputTokens": 32768,
"temperature": 0.7
}
}
response = requests.post(url, headers=headers, json=payload)
print(response.json()["candidates"][0]["content"]["parts"][0]["text"])قم بتثبيت الحزمة المطلوبة للغة البرمجة الخاصة بك.
pip install requestsتتطلب جميع طلبات API المصادقة عبر مفتاح API. يمكنك الحصول على مفتاح API الخاص بك من لوحة تحكم Atlas Cloud.
export ATLASCLOUD_API_KEY="your-api-key-here"import os
API_KEY = os.environ.get("ATLASCLOUD_API_KEY")
headers = {
"Content-Type": "application/json",
"Authorization": f"Bearer {API_KEY}"
}لا تكشف أبدًا مفتاح API الخاص بك في الكود من جانب العميل أو المستودعات العامة. استخدم متغيرات البيئة أو وكيل الخادم الخلفي بدلاً من ذلك.
import requests
url = "https://api.atlascloud.ai/v1/models/google/gemini-3.5-flash:generateContent"
headers = {
"Content-Type": "application/json",
"Authorization": "Bearer $ATLASCLOUD_API_KEY"
}
data = {
"contents": [
{
"role": "user",
"parts": [
{
"text": "what is difference between http and https"
}
]
}
],
"generationConfig": {
"maxOutputTokens": 32768,
"temperature": 0.7
}
}
response = requests.post(url, headers=headers, json=data)
print(response.json())المعاملات التالية مقبولة في نص الطلب.
{
"contents": [
{
"role": "user",
"parts": [
{
"inline_data": {
"mime_type": "image/png",
"data": "<BASE64_IMAGE_DATA>"
}
},
{
"file_data": {
"mime_type": "video/mp4",
"file_uri": "https://example.com/your-video.mp4"
}
},
{
"text": "Please describe the content of this image/video"
}
]
}
],
"generationConfig": {
"maxOutputTokens": 32768,
"temperature": 0.7
}
}تُرجع API استجابة متوافقة مع ChatCompletion.
{
"id": "chatcmpl-abc123",
"object": "chat.completion",
"created": 1700000000,
"model": "model-name",
"choices": [
{
"index": 0,
"message": {
"role": "assistant",
"content": "Hello! How can I assist you today?"
},
"finish_reason": "stop"
}
],
"usage": {
"prompt_tokens": 10,
"completion_tokens": 20,
"total_tokens": 30
}
}يدمج Atlas Cloud Skills أكثر من 400 نموذج ذكاء اصطناعي مباشرة في مساعد البرمجة بالذكاء الاصطناعي الخاص بك. أمر واحد للتثبيت، ثم استخدم اللغة الطبيعية لتوليد الصور ومقاطع الفيديو والدردشة مع LLM.
npx skills add AtlasCloudAI/atlas-cloud-skillsاحصل على مفتاح API الخاص بك من لوحة تحكم Atlas Cloud وعيّنه كمتغير بيئة.
export ATLASCLOUD_API_KEY="your-api-key-here"بمجرد التثبيت، يمكنك استخدام اللغة الطبيعية في مساعد الذكاء الاصطناعي الخاص بك للوصول إلى جميع نماذج Atlas Cloud.
يربط Atlas Cloud MCP Server بيئة التطوير الخاصة بك بأكثر من 400 نموذج ذكاء اصطناعي عبر Model Context Protocol. يعمل مع أي عميل متوافق مع MCP.
npx -y atlascloud-mcpأضف التكوين التالي إلى ملف إعدادات MCP في بيئة التطوير الخاصة بك.
{
"mcpServers": {
"atlascloud": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"atlascloud-mcp"
],
"env": {
"ATLASCLOUD_API_KEY": "your-api-key-here"
}
}
}
}