google/gemini-3.5-flash

LLM

Gemini 3.5 Flash API by Google

google/gemini-3.5-flash

Gemini-3.5-flash

Fast and cost-efficient multimodal model designed for high-throughput applications, real-time interactions, and everyday AI tasks.

المعلمات

مثال الكود
import os
from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key=os.getenv("ATLASCLOUD_API_KEY"),
    base_url="https://api.atlascloud.ai/v1"
)

response = client.chat.completions.create(
    model="google/gemini-3.5-flash",
    messages=[
    {
        "role": "user",
        "content": "hello"
    }
],
    max_tokens=1024,
    temperature=0.7
)

print(response.choices[0].message.content)

التثبيت

قم بتثبيت الحزمة المطلوبة للغة البرمجة الخاصة بك.

pip install requests

المصادقة

تتطلب 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"

ترويسات HTTP

import os

API_KEY = os.environ.get("ATLASCLOUD_API_KEY")
headers = {
    "Content-Type": "application/json",
    "Authorization": f"Bearer {API_KEY}"
}

حافظ على أمان مفتاح API الخاص بك

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.

إرسال طلب

import requests

url = "https://api.atlascloud.ai/v1/chat/completions"
headers = {
    "Content-Type": "application/json",
    "Authorization": "Bearer $ATLASCLOUD_API_KEY"
}
data = {
    "model": "your-model",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Hello"}],
    "max_tokens": 1024
}

response = requests.post(url, headers=headers, json=data)
print(response.json())

Input Schema

المعاملات التالية مقبولة في نص الطلب.

الإجمالي: 5مطلوب: 2اختياري: 3

modelstringrequired

The model ID to use for the completion.

Example: "google/gemini-3.5-flash"

messagesarray[object]required

A list of messages comprising the conversation so far.

rolestringrequired

The role of the message author. One of "system", "user", or "assistant".

systemuserassistant

contentstringrequired

The content of the message.

max_tokensinteger

The maximum number of tokens to generate in the completion.

Default: 1024Min: 1

temperaturenumber

Sampling temperature between 0 and 2. Higher values make output more random, lower values more focused and deterministic.

Default: 0.7Min: 0Max: 2

streamboolean

If set to true, partial message deltas will be sent as server-sent events.

Default: false

مثال على نص الطلب

{
  "model": "google/gemini-3.5-flash",
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Hello"
    }
  ],
  "max_tokens": 1024,
  "temperature": 0.7,
  "stream": false
}

Output Schema

تُرجع API استجابة متوافقة مع ChatCompletion.

idstringrequired

Unique identifier for the completion.

objectstringrequired

Object type, always "chat.completion".

Default: "chat.completion"

createdintegerrequired

Unix timestamp of when the completion was created.

modelstringrequired

The model used for the completion.

choicesarray[object]required

List of completion choices.

indexintegerrequired

Index of the choice.

messageobjectrequired

The generated message.

finish_reasonstringrequired

The reason generation stopped.

stoplengthcontent_filter

usageobjectrequired

Token usage statistics.

prompt_tokensintegerrequired

Number of tokens in the prompt.

completion_tokensintegerrequired

Number of tokens in the completion.

total_tokensintegerrequired

Total tokens used.

مثال على الاستجابة

{
  "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
  }
}

Atlas Cloud Skills

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.

العملاء المدعومون

Claude Code

OpenAI Codex

Gemini CLI

Cursor

Windsurf

VS Code

Trae

GitHub Copilot

Cline

Roo Code

Amp

Goose

Replit

40+ العملاء المدعومون

التثبيت

npx skills add AtlasCloudAI/atlas-cloud-skills

إعداد مفتاح API

احصل على مفتاح API الخاص بك من لوحة تحكم Atlas Cloud وعيّنه كمتغير بيئة.

export ATLASCLOUD_API_KEY="your-api-key-here"

الإمكانيات

بمجرد التثبيت، يمكنك استخدام اللغة الطبيعية في مساعد الذكاء الاصطناعي الخاص بك للوصول إلى جميع نماذج Atlas Cloud.

توليد الصورأنشئ صورًا باستخدام نماذج مثل Nano Banana 2 و Z-Image والمزيد.

إنشاء الفيديوأنشئ مقاطع فيديو من نص أو صور باستخدام Kling و Vidu و Veo وغيرها.

دردشة LLMتحدث مع Qwen و DeepSeek ونماذج اللغة الكبيرة الأخرى.

رفع الوسائطارفع الملفات المحلية لتحرير الصور وسير عمل تحويل الصور إلى فيديو.

MCP Server

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.

العملاء المدعومون

Cursor

VS Code

Windsurf

Claude Code

OpenAI Codex

Gemini CLI

Cline

Roo Code

100+ العملاء المدعومون

التثبيت

npx -y atlascloud-mcp

التكوين

أضف 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"
      }
    }
  }
}

الأدوات المتاحة

atlas_generate_imageتوليد صور من أوصاف نصية.

atlas_generate_videoإنشاء مقاطع فيديو من نص أو صور.

atlas_chatالدردشة مع نماذج اللغة الكبيرة.

atlas_list_modelsتصفح أكثر من 400 نموذج ذكاء اصطناعي متاح.

atlas_quick_generateإنشاء محتوى بخطوة واحدة مع اختيار تلقائي للنموذج.

atlas_upload_mediaرفع الملفات المحلية لسير عمل API.

اعرف المزيد

github.com/AtlasCloudAI/mcp-server

استكشف نماذج مماثلة

NEW

HOT

Preview version of Google's flagship reasoning model, offering enhanced analytical capabilities, long-context understanding, and advanced multimodal performance.

LLM

PROPREVIEW