はじめに

数分で Atlas Cloud モデル API を始めましょう。このガイドでは、API キーの設定、API コールの実行、サードパーティツールの使用方法を説明します。

前提条件

API の概要

Atlas Cloud はモデルタイプに応じて異なる API エンドポイントを提供しています:

モデルタイプ	ベース URL	フォーマット
LLM（チャット）	`https://api.atlascloud.ai/v1`	OpenAI 互換
画像生成	`https://api.atlascloud.ai/api/v1`	Atlas Cloud API
動画生成	`https://api.atlascloud.ai/api/v1`	Atlas Cloud API
メディアアップロード	`https://api.atlascloud.ai/api/v1`	Atlas Cloud API

LLM / チャット補完

LLM API は 完全に OpenAI 互換 です。OpenAI SDK に Atlas Cloud のベース URL を使用してください。

Python

from openai import OpenAI

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

# 非ストリーミング
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."}
    ]
)
print(response.choices[0].message.content)

# ストリーミング
stream = client.chat.completions.create(
    model="deepseek-v3",
    messages=[
        {"role": "user", "content": "Write a short poem about AI."}
    ],
    stream=True
)
for chunk in stream:
    if chunk.choices[0].delta.content:
        print(chunk.choices[0].delta.content, end="")

Node.js / TypeScript

import OpenAI from "openai";

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

// 非ストリーミング
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);

// ストリーミング
const stream = await client.chat.completions.create({
  model: "deepseek-v3",
  messages: [{ role: "user", content: "Write a short poem about AI." }],
  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."}
    ]
  }'

画像生成

import requests

response = requests.post(
    "https://api.atlascloud.ai/api/v1/model/generateImage",
    headers={
        "Authorization": "Bearer your-api-key",
        "Content-Type": "application/json"
    },
    json={
        "model": "seedream-3.0",
        "prompt": "A futuristic cityscape at sunset, cyberpunk style"
    }
)

result = response.json()
prediction_id = result["data"]["id"]
print(f"Prediction ID: {prediction_id}")

動画生成

import requests

response = requests.post(
    "https://api.atlascloud.ai/api/v1/model/generateVideo",
    headers={
        "Authorization": "Bearer your-api-key",
        "Content-Type": "application/json"
    },
    json={
        "model": "kling-v2.0",
        "prompt": "A timelapse of flowers blooming in a garden"
    }
)

result = response.json()
prediction_id = result["data"]["id"]
print(f"Prediction ID: {prediction_id}")

メディアアップロード

ローカルファイルをアップロードして、画像から動画への変換、画像編集などのマルチステップワークフロー用の一時 URL を取得します:

import requests

response = requests.post(
    "https://api.atlascloud.ai/api/v1/model/uploadMedia",
    headers={"Authorization": "Bearer your-api-key"},
    files={"file": open("photo.jpg", "rb")}
)

url = response.json().get("url")
print(f"Uploaded file URL: {url}")

アップロードされたファイルは Atlas Cloud の生成タスクでの一時的な使用を目的としています。ファイルは定期的にクリーンアップされる場合があります。

非同期結果の取得

画像と動画の生成タスクは非同期で実行されます。予測 ID を使用して結果をポーリングします:

import requests
import time

def wait_for_result(prediction_id, api_key, interval=5):
    while True:
        resp = requests.get(
            f"https://api.atlascloud.ai/api/v1/model/prediction/{prediction_id}",
            headers={"Authorization": f"Bearer {api_key}"}
        )
        data = resp.json()
        status = data["data"]["status"]

        if status == "completed":
            return data["data"]["outputs"][0]
        elif status == "failed":
            raise Exception(f"Task failed: {data['data'].get('error')}")

        print(f"Status: {status}. Waiting...")
        time.sleep(interval)

result = wait_for_result(prediction_id, "your-api-key")
print(f"Result: {result}")

サードパーティツールの使用

Chatbox / Cherry Studio

設定を開く → カスタムプロバイダーを追加
API Host を https://api.atlascloud.ai/v1 に設定（/v1 は必須）
API キー を入力
モデルライブラリからモデル名を選択
チャットを開始

OpenWebUI

ベース URL https://api.atlascloud.ai/v1 と API キーで OpenAI 互換接続を設定します。

IDE 統合

MCP Server を使用して、IDE（Cursor、Claude Desktop、Claude Code、VS Code など）から直接 Atlas Cloud モデルにアクセスできます。

モデルの探索

モデルライブラリで 300以上のモデルを閲覧できます。各モデルページには以下が含まれます:

さまざまなパラメータでテストできるインタラクティブな Playground
正確なリクエスト形式とパラメータを示す API View
料金情報

詳細な API リファレンスは、API リファレンスをご覧ください。

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