Fast and cost-efficient multimodal model designed for high-throughput applications, real-time interactions, and everyday AI tasks.
Gemini 3.5 Flash ha sido desarrollado por Google. Atlas Cloud (operado por Atlas Cloud AI LLC) proporciona acceso al modelo, pero no es su propietario. Todas las marcas comerciales pertenecen a sus respectivos titulares.
import os
import requests
# Multimodal Understanding Example
# Image: inline_data with base64 bytes, or file_data with a public URL
# Video: file_data with a public URL (recommended for large files)
url = "https://api.atlascloud.ai/v1/models/google/gemini-3.5-flash:generateContent"
headers = {
"Content-Type": "application/json",
"Authorization": f"Bearer {os.environ['ATLASCLOUD_API_KEY']}"
}
payload = {
"contents": [
{
"role": "user",
"parts": [
{
"inline_data": {
"mime_type": "image/png",
"data": "<BASE64_IMAGE_DATA>"
}
},
{
"file_data": {
"mime_type": "video/mp4",
"file_uri": "https://example.com/your-video.mp4"
}
},
{
"text": "Please describe the content of this image/video"
}
]
}
],
"generationConfig": {
"maxOutputTokens": 32768,
"temperature": 0.7
}
}
response = requests.post(url, headers=headers, json=payload)
print(response.json()["candidates"][0]["content"]["parts"][0]["text"])Instala el paquete de dependencias necesario.
pip install requestsTodas las solicitudes de API requieren autenticación mediante una clave de API. Puedes obtener tu clave de API desde el panel de Atlas Cloud.
export ATLASCLOUD_API_KEY="your-api-key-here"import os
API_KEY = os.environ.get("ATLASCLOUD_API_KEY")
headers = {
"Content-Type": "application/json",
"Authorization": f"Bearer {API_KEY}"
}Nunca expongas tu clave de API en código del lado del cliente ni en repositorios públicos. Usa variables de entorno o un proxy de backend en su lugar.
import requests
url = "https://api.atlascloud.ai/v1/models/google/gemini-3.5-flash:generateContent"
headers = {
"Content-Type": "application/json",
"Authorization": "Bearer $ATLASCLOUD_API_KEY"
}
data = {
"contents": [
{
"role": "user",
"parts": [
{
"text": "what is difference between http and https"
}
]
}
],
"generationConfig": {
"maxOutputTokens": 32768,
"temperature": 0.7
}
}
response = requests.post(url, headers=headers, json=data)
print(response.json())Los siguientes parámetros se aceptan en el cuerpo de la solicitud.
{
"contents": [
{
"role": "user",
"parts": [
{
"inline_data": {
"mime_type": "image/png",
"data": "<BASE64_IMAGE_DATA>"
}
},
{
"file_data": {
"mime_type": "video/mp4",
"file_uri": "https://example.com/your-video.mp4"
}
},
{
"text": "Please describe the content of this image/video"
}
]
}
],
"generationConfig": {
"maxOutputTokens": 32768,
"temperature": 0.7
}
}La API devuelve una respuesta compatible con ChatCompletion.
{
"id": "chatcmpl-abc123",
"object": "chat.completion",
"created": 1700000000,
"model": "model-name",
"choices": [
{
"index": 0,
"message": {
"role": "assistant",
"content": "Hello! How can I assist you today?"
},
"finish_reason": "stop"
}
],
"usage": {
"prompt_tokens": 10,
"completion_tokens": 20,
"total_tokens": 30
}
}Atlas Cloud Skills integra más de 400 modelos de IA directamente en tu asistente de codificación con IA. Un solo comando para instalar y luego usa lenguaje natural para generar imágenes, videos y chatear con LLM.
npx skills add AtlasCloudAI/atlas-cloud-skillsObtén tu clave de API desde el panel de Atlas Cloud y configúrala como variable de entorno.
export ATLASCLOUD_API_KEY="your-api-key-here"Una vez instalado, puedes usar lenguaje natural en tu asistente de IA para acceder a todos los modelos de Atlas Cloud.
Atlas Cloud MCP Server conecta tu IDE con más de 400 modelos de IA a través del Model Context Protocol. Funciona con cualquier cliente compatible con MCP.
npx -y atlascloud-mcpAgrega la siguiente configuración al archivo de configuración de MCP de tu IDE.
{
"mcpServers": {
"atlascloud": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"atlascloud-mcp"
],
"env": {
"ATLASCLOUD_API_KEY": "your-api-key-here"
}
}
}
}