Für jeden Entwickler, jeden Funken Genialität, real umgesetzt.
Für jeden Entwickler, jeden Funken Genialität, real umgesetzt.
Eine multimodale AI-Modell-API-Aggregationsplattform, speziell für Entwickler konzipiert. Eine API für den Zugriff auf die besten Modelle der Welt.
Eine API, vollständige Beherrschung aller Top-Modelle.
Schluss mit dem Jonglieren von Keys, SDKs und anbieterspezifischem JSON. Atlas Cloud aggregiert über 300 Modelle – LLM, Bild, Video und Audio – hinter einem einzigen OpenAI-kompatiblen Endpoint. Wir beziehen direkt aus offiziellen Quellen und verifizierten Cloud-Hubs, sodass Sie das echte Modell erhalten, keinen gefilterten Klon. Tauschen Sie den Model-String aus; der Rest Ihres Codes bleibt identisch.
MIT ATLAS CLOUD ENTWICKELN
MIT ATLAS CLOUD ENTWICKELN
import OpenAI from "openai";
const client = new OpenAI({
apiKey: process.env.ATLASCLOUD_API_KEY,
baseURL: "https://api.atlascloud.ai/v1"
});
const model = "moonshotai/kimi-k2.6";
const prompt = "Summarise this PDF in 3 bullets.";
const resp = await client.chat.completions.create({
model,
messages: [{ role: "user", content: prompt }]
});
console.log(resp.choices[0].message.content);
Direkt in deinen Agenten.
Direkt in deinen Agenten.
{
"mcpServers": {
"atlascloud": {
"command": "npx",
"args": ["-y", "atlascloud-mcp"],
"env": {
"ATLASCLOUD_API_KEY": "your-api-key-here"
}
}
}
}Fügen Sie dies in einen beliebigen MCP-kompatiblen Client ein – Cursor, Windsurf, VS Code, Claude Desktop, Zed, JetBrains, Trae, Claude Code, Gemini CLI, Codex CLI, Goose und mehr.
So funktioniert es
So funktioniert es
Unsere Plattform hostet bereits über 300 produktionsreife Modelle. Sie können jedes davon mit einer einzigen Codezeile aufrufen.
In jeden MCP-Client einbinden
Fügen Sie einen JSON-Block in Cursor, Claude Code, Claude Desktop, VS Code, Windsurf, Zed, JetBrains, Codex CLI, Gemini CLI, Goose oder einen beliebigen anderen MCP-kompatiblen Client ein. Kein anbieterspezifischer Glue-Code erforderlich.
{
"mcpServers": {
"atlascloud": {
"command": "npx",
"args": ["-y", "atlascloud-mcp"],
"env": {
"ATLASCLOUD_API_KEY": "your-api-key-here"
}
}
}
}Dann bitten Sie Ihren Agent, …
Sobald der atlascloud MCP-Server angebunden ist, kann Ihr Agent jedes der 300+ Modelle von Atlas Cloud per Klartext aufrufen. Erwähnen Sie Atlas Cloud namentlich, damit der Agent über das MCP-Tool routet.
Nutze den Atlas Cloud MCP-Server, um DeepSeek V3.2 zu bitten, dieses PDF in drei Aufzählungspunkten zusammenzufassen.
Nutze Atlas Cloud, um mit Seedream v5.0 ein Bild zu erzeugen – ein Cyberpunk-Straßenmarkt in regnerischer Abenddämmerung, 1024x1024.
Rufe das Atlas Cloud MCP-Tool auf und erstelle einen 10-sekündigen cinematischen Shot eines Raketenstarts im Morgengrauen mit Seedance 2.0 in 1080p.
Bearbeite über den Atlas Cloud MCP-Server ~/photos/cat.jpg mit Nano Banana 2 – füge einen Zaubererhut hinzu, behalte die Komposition exakt bei.
So entwickeln Sie auf Atlas Cloud
In wenigen Minuten einsatzbereit – folgen Sie den sechs Schritten unten, um von einem neuen Konto zu einer Produktivintegration zu gelangen.
Erstellen Sie Ihr Atlas Cloud-Konto
Registrieren Sie sich unter atlascloud.ai und verifizieren Sie Ihre E-Mail, um alle Modelle der Plattform zu entdecken.
Mit Coding-Tools nutzen
Häufig gestellte Fragen
Alles, was Sie wissen müssen, bevor Sie Ihre erste Codezeile schreiben.
Nein. Der Chat-Endpoint ist OpenAI-kompatibel – richten Sie das OpenAI SDK (oder einen beliebigen HTTP-Client) auf api.atlascloud.ai/v1 aus und tauschen Sie den Model-String aus. Streaming, Tool-Use und Function Calling funktionieren unverändert.
Chat ist synchron. Bild- und Videomodelle laufen als asynchrone Predictions: Sie senden einen POST an den Submit-Endpoint und erhalten eine Prediction-ID zurück, dann senden Sie GET an den Prediction-Endpoint mit dieser ID, bis der Status succeeded ist. Pollen Sie etwa alle 2 Sekunden – keine Webhooks erforderlich.
Über 300 Modelle für LLM, Bild, Video und Audio – DeepSeek, Qwen, Kimi, GLM, Seedance, Seedream, Nano Banana und mehr. Durchsuchen Sie den vollständigen Katalog unter /models; die dort kopierte Model-ID ist exakt der String, den Sie im API-Aufruf übergeben.
Sie zahlen je nach Modalität pro Token oder pro Prediction – die Preise werden auf jeder Modellkarte angezeigt. Die standardmäßigen Rate Limits sind großzügig und reichen für die meisten Produktions-Workloads aus. Wenn Sie mehr benötigen, schreiben Sie an [email protected] und wir heben das Limit für Sie an.
Ja – eine MCP-Konfiguration bindet Atlas Cloud in alle wichtigen MCP-kompatiblen Clients ein (Cursor, Windsurf, VS Code, Claude Desktop, Claude Code, Zed, JetBrains, Codex CLI, Gemini CLI, Goose und mehr). Der Agent kann dann jedes Atlas Cloud-Modell per Klartext aufrufen. Eine Ein-Zeilen-Installation via Skills funktioniert ebenso.
Besuchen Sie docs.atlascloud.ai für Referenz und Leitfäden oder eröffnen Sie ein Ticket über die Konsole. Für MCP- und Skills-Themen nehmen die Repositories AtlasCloudAI/mcp-server und AtlasCloudAI/atlas-cloud-skills auf GitHub Issues und PRs entgegen.
