LLM / Chat

Visão geral

O Atlas Cloud fornece acesso a modelos de linguagem de grande escala líderes do setor através de uma API compatível com OpenAI. Se você já está usando o SDK OpenAI, basta alterar a URL base e a chave API — nenhuma outra alteração de código é necessária.

Capacidades principais

Geração de texto: Gere conteúdo coerente e contextualizado para qualquer caso de uso
IA conversacional: Construa chatbots e assistentes com suporte de conversação multi-turno
Geração de código: Gere, revise e depure código em qualquer linguagem de programação
Raciocínio: Raciocínio lógico complexo, matemática e resolução de problemas
Tradução: Compreensão e geração multilíngue em dezenas de idiomas
Resumo: Extraia informações chave e gere resumos concisos

Modelos em destaque

Modelo	Provedor	Destaques
DeepSeek V3	DeepSeek	Raciocínio e codificação de alto desempenho, econômico
Qwen	Alibaba	Poderosa série de modelos multilíngues
Kimi	MoonshotAI	Forte compreensão de contexto longo
GLM	Zhipu AI	Modelo bilíngue chinês-inglês
MiniMax	MiniMax	Otimizado para aplicações multimídia

Para uma lista completa de todos os modelos LLM e suas especificações, visite a Biblioteca de modelos.

Integração de API

URL base

https://api.atlascloud.ai/v1

A API LLM suporta tanto o modo streaming quanto não streaming, totalmente compatível com o formato ChatCompletion do OpenAI.

Python (SDK OpenAI)

from openai import OpenAI

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

# Sem 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",
});

// Sem 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);

// Com 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
  }'

Parâmetros comuns

Parâmetro	Tipo	Descrição
`model`	string	Identificador do modelo (ex., `deepseek-v3`, `qwen-turbo`)
`messages`	array	Mensagens de conversação com `role` e `content`
`temperature`	number	Controla a aleatoriedade (0.0 - 2.0, padrão varia por modelo)
`max_tokens`	number	Máximo de tokens na resposta
`stream`	boolean	Habilitar saída em streaming
`top_p`	number	Parâmetro de amostragem por núcleo

Uso com ferramentas de terceiros

Como a API é compatível com OpenAI, funciona com qualquer ferramenta que suporte endpoints personalizados OpenAI:

Ferramenta	Configuração
Chatbox	Defina o Host API como `https://api.atlascloud.ai/v1`
Cherry Studio	Adicionar provedor OpenAI personalizado
OpenWebUI	Configurar endpoint compatível com OpenAI
LangChain	Use `ChatOpenAI` com `base_url` personalizada
LlamaIndex	Use a classe LLM compatível com OpenAI

Importante: Sempre inclua o sufixo /v1 na URL base.

Dicas de seleção de modelos

Custo-benefício: DeepSeek V3 oferece excelente desempenho a preços competitivos
Multilíngue: Qwen se destaca em tarefas multilíngues, especialmente chinês-inglês
Código: DeepSeek e GPT-4o são escolhas sólidas para geração e revisão de código
Contexto longo: Verifique o comprimento máximo de contexto de cada modelo na Biblioteca de modelos
Raciocínio: Escolha modelos com capacidades de raciocínio dedicadas para tarefas complexas

Para detalhes de preços, consulte a página de Preços de API. Para a especificação completa da API, consulte a Referência da API.

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