LLM / Chat

Descripción general

Atlas Cloud proporciona acceso a modelos de lenguaje de gran escala líderes en la industria a través de una API compatible con OpenAI. Si ya estás usando el SDK de OpenAI, solo cambia la URL base y la clave API — no se necesitan otros cambios en el código.

Capacidades principales

Generación de texto: Genera contenido coherente y contextualizado para cualquier caso de uso
IA conversacional: Construye chatbots y asistentes con soporte de conversación multi-turno
Generación de código: Genera, revisa y depura código en cualquier lenguaje de programación
Razonamiento: Razonamiento lógico complejo, matemáticas y resolución de problemas
Traducción: Comprensión y generación multilingüe en docenas de idiomas
Resumen: Extrae información clave y genera resúmenes concisos

Modelos destacados

Modelo	Proveedor	Aspectos destacados
DeepSeek V3	DeepSeek	Razonamiento y codificación de alto rendimiento, rentable
Qwen	Alibaba	Potente serie de modelos multilingües
Kimi	MoonshotAI	Fuerte comprensión de contexto largo
GLM	Zhipu AI	Modelo bilingüe chino-inglés
MiniMax	MiniMax	Optimizado para aplicaciones multimedia

Para una lista completa de todos los modelos LLM y sus especificaciones, visita la Biblioteca de modelos.

Integración de API

URL base

https://api.atlascloud.ai/v1

La API LLM soporta tanto el modo streaming como no streaming, totalmente compatible con el formato ChatCompletion de OpenAI.

Python (SDK de OpenAI)

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="your-api-key",
    base_url="https://api.atlascloud.ai/v1"
)

# Sin streaming
response = client.chat.completions.create(
    model="deepseek-v3",
    messages=[
        {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},
        {"role": "user", "content": "Explain quantum computing in simple terms."}
    ],
    temperature=0.7,
    max_tokens=1024
)
print(response.choices[0].message.content)

Python (streaming)

stream = client.chat.completions.create(
    model="deepseek-v3",
    messages=[
        {"role": "user", "content": "Write a short story about a robot learning to paint."}
    ],
    stream=True
)

for chunk in stream:
    content = chunk.choices[0].delta.content
    if content:
        print(content, end="", flush=True)

Node.js / TypeScript

import OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI({
  apiKey: "your-api-key",
  baseURL: "https://api.atlascloud.ai/v1",
});

// Sin streaming
const response = await client.chat.completions.create({
  model: "deepseek-v3",
  messages: [
    { role: "system", content: "You are a helpful assistant." },
    { role: "user", content: "Explain quantum computing in simple terms." },
  ],
});
console.log(response.choices[0].message.content);

// Con streaming
const stream = await client.chat.completions.create({
  model: "deepseek-v3",
  messages: [{ role: "user", content: "Tell me a joke." }],
  stream: true,
});
for await (const chunk of stream) {
  process.stdout.write(chunk.choices[0]?.delta?.content || "");
}

cURL

curl https://api.atlascloud.ai/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer your-api-key" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "deepseek-v3",
    "messages": [
      {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},
      {"role": "user", "content": "Explain quantum computing in simple terms."}
    ],
    "temperature": 0.7,
    "max_tokens": 1024
  }'

Parámetros comunes

Parámetro	Tipo	Descripción
`model`	string	Identificador del modelo (ej., `deepseek-v3`, `qwen-turbo`)
`messages`	array	Mensajes de conversación con `role` y `content`
`temperature`	number	Controla la aleatoriedad (0.0 - 2.0, el valor predeterminado varía según el modelo)
`max_tokens`	number	Máximo de tokens en la respuesta
`stream`	boolean	Habilitar salida en streaming
`top_p`	number	Parámetro de muestreo por núcleo

Uso con herramientas de terceros

Como la API es compatible con OpenAI, funciona con cualquier herramienta que soporte endpoints personalizados de OpenAI:

Herramienta	Configuración
Chatbox	Establece el Host API como `https://api.atlascloud.ai/v1`
Cherry Studio	Añadir proveedor OpenAI personalizado
OpenWebUI	Configurar endpoint compatible con OpenAI
LangChain	Usa `ChatOpenAI` con `base_url` personalizada
LlamaIndex	Usa la clase LLM compatible con OpenAI

Importante: Siempre incluye el sufijo /v1 en la URL base.

Consejos de selección de modelos

Rentabilidad: DeepSeek V3 ofrece excelente rendimiento a precios competitivos
Multilingüe: Qwen destaca en tareas multilingües, especialmente chino-inglés
Código: DeepSeek y GPT-4o son opciones sólidas para generación y revisión de código
Contexto largo: Verifica la longitud máxima de contexto de cada modelo en la Biblioteca de modelos
Razonamiento: Elige modelos con capacidades de razonamiento dedicadas para tareas complejas

Para detalles de precios, consulta la página de Precios de API. Para la especificación completa de la API, consulta la Referencia API.

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