LLM / 对话

概述

Atlas Cloud 通过兼容 OpenAI 的 API 提供对行业领先的大语言模型的访问。如果你已经在使用 OpenAI SDK，只需更改 Base URL 和 API Key——无需其他代码改动。

核心能力

文本生成：为任何用例生成连贯、具有上下文感知的内容
对话式 AI：构建支持多轮对话的聊天机器人和助手
代码生成：生成、审查和调试任何编程语言的代码
推理：复杂的逻辑推理、数学运算和问题解决
翻译：跨语言理解和生成，支持数十种语言
摘要：提取关键信息并生成简洁的摘要

精选模型

模型	供应商	亮点
DeepSeek V3	DeepSeek	高性能推理和编程，性价比高
Qwen	阿里巴巴	强大的多语言模型系列
Kimi	MoonshotAI	强大的长文本理解能力
GLM	智谱 AI	中英双语模型
MiniMax	MiniMax	针对多媒体应用优化

有关所有 LLM 模型及其规格的完整列表，请访问模型库。

API 集成

Base URL

https://api.atlascloud.ai/v1

LLM API 支持流式和非流式两种模式，完全兼容 OpenAI ChatCompletion 格式。

Python（OpenAI SDK）

from openai import OpenAI

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

# 非流式
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（流式）

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",
});

// 非流式
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);

// 流式
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
  }'

常用参数

参数	类型	描述
`model`	string	模型标识符（如 `deepseek-v3`、`qwen-turbo`）
`messages`	array	包含 `role` 和 `content` 的对话消息
`temperature`	number	控制随机性（0.0 - 2.0，默认值因模型而异）
`max_tokens`	number	响应的最大 token 数
`stream`	boolean	启用流式输出
`top_p`	number	核采样参数

配合第三方工具使用

由于 API 兼容 OpenAI，它可以与任何支持自定义 OpenAI 端点的工具配合使用：

工具	配置方式
Chatbox	将 API Host 设为 `https://api.atlascloud.ai/v1`
Cherry Studio	添加自定义 OpenAI 供应商
OpenWebUI	配置 OpenAI 兼容端点
LangChain	使用 `ChatOpenAI` 并设置自定义 `base_url`
LlamaIndex	使用 OpenAI 兼容的 LLM 类

重要：Base URL 必须包含 /v1 后缀。

模型选择建议

性价比：DeepSeek V3 以极具竞争力的价格提供出色的性能
多语言：Qwen 在多语言任务上表现出色，尤其是中英双语
代码：DeepSeek 是代码生成和审查的强力选择
长文本：在模型库上查看每个模型的最大上下文长度
推理：选择具有专门推理能力的模型来处理复杂任务

定价详情请参阅 API 定价页面。完整 API 规范请参阅 API 参考。

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