हर विचार, साकार।

डेवलपर्स के लिए विशेष रूप से डिज़ाइन किया गया मल्टीमॉडल AI मॉडल API एग्रीगेशन प्लेटफ़ॉर्म। एक API से दुनिया भर के टॉप मॉडलों तक पहुँच।

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एक API. हर शीर्ष-स्तरीय मॉडल।

keys, SDKs और प्रोवाइडर-विशिष्ट JSON के बीच जुगाड़ करना बंद करें। Atlas Cloud 400+ मॉडल — LLM, इमेज, वीडियो और ऑडियो — को एक OpenAI-संगत एंडपॉइंट के पीछे एकत्र करता है। हम सीधे आधिकारिक स्रोतों और सत्यापित क्लाउड हब से खींचते हैं, इसलिए परिणाम असली मॉडल होता है, फ़िल्टर्ड क्लोन नहीं। model स्ट्रिंग बदलें; आपका बाकी कोड वैसा ही रहता है।

Docs API की प्राप्त करें

ATLAS CLOUD के साथ BUILD करें

import OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI({
  apiKey: process.env.ATLASCLOUD_API_KEY,
  baseURL: "https://api.atlascloud.ai/v1"
});

const model = "moonshotai/kimi-k2.6moonshotai/kimi-k2.6";
const prompt = "Summarise this PDF in 3 bullets.Summarise this PDF in 3 bullets.";

const resp = await client.chat.completions.create({
  model,
  messages: [{ role: "user", content: prompt }]
});
console.log(resp.choices[0].message.content);

सीधे अपने एजेंट में.

{
  "mcpServers": {
    "atlascloud": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "atlascloud-mcp"],
      "env": {
        "ATLASCLOUD_API_KEY": "your-api-key-here"
      }
    }
  }
}

इसे किसी भी MCP-संगत क्लाइंट में डालें — Cursor, Windsurf, VS Code, Claude Desktop, Zed, JetBrains, Trae, Claude Code, Gemini CLI, Codex CLI, Goose और अन्य।

यह कैसे काम करता है

हमारा प्लेटफ़ॉर्म पहले से ही 400+ मॉडल होस्ट करता है जो प्रोडक्शन में चलने के लिए तैयार हैं। आप इनमें से किसी को भी कोड की एक पंक्ति से कॉल कर सकते हैं।

किसी भी MCP क्लाइंट में प्लग करें

Cursor, Claude Code, Claude Desktop, VS Code, Windsurf, Zed, JetBrains, Codex CLI, Gemini CLI, Goose या किसी भी अन्य MCP-संगत क्लाइंट में एक JSON ब्लॉक डालें। कोई प्रोवाइडर ग्लू कोड नहीं।

इसे अपने क्लाइंट की mcp.json में जोड़ें:

{
  "mcpServers": {
    "atlascloud": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "atlascloud-mcp"],
      "env": {
        "ATLASCLOUD_API_KEY": "your-api-key-here"
      }
    }
  }
}

फिर अपने एजेंट से पूछें…

एक बार atlascloud MCP सर्वर कनेक्ट हो जाने पर, आपका एजेंट सरल अंग्रेज़ी से Atlas Cloud के 400+ मॉडलों में से किसी को भी कॉल कर सकता है। Atlas Cloud का नाम लेकर उल्लेख करें ताकि एजेंट MCP टूल के माध्यम से रूट करे।

LLM के साथ चैट करें

Atlas Cloud MCP सर्वर का उपयोग करके DeepSeek V3.2 से इस PDF को तीन बुलेट पॉइंट्स में सारांशित करने को कहें।

इमेज जनरेट करें

Atlas Cloud का उपयोग करके Seedream v5.0 के साथ एक इमेज बनाएँ — बारिश भरी शाम में साइबरपंक स्ट्रीट मार्केट, 1024x1024।

वीडियो जनरेट करें

Atlas Cloud MCP टूल को कॉल करें और Dreamina Seedance 2.0 से 1080p पर भोर में रॉकेट लॉन्च का 10 सेकंड का सिनेमैटिक शॉट बनाएँ।

लोकल मीडिया एडिट करें

Atlas Cloud MCP सर्वर के ज़रिए, Nano Banana 2 से ~/photos/cat.jpg को एडिट करें — एक जादूगर की टोपी जोड़ें, कंपोज़िशन वैसा ही रखें।

Atlas Cloud पर कैसे बनाएँ

कुछ मिनटों में चालू हो जाएँ — नए अकाउंट से प्रोडक्शन इंटीग्रेशन तक पहुँचने के लिए नीचे दिए गए छह चरणों का पालन करें।

अपना Atlas Cloud अकाउंट बनाएँ

atlascloud.ai पर साइन अप करें और अपना ईमेल सत्यापित करें ताकि आप प्लेटफ़ॉर्म के हर मॉडल को एक्सप्लोर करना शुरू कर सकें।

Coding टूल्स के साथ उपयोग करें

अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न

कोड की पहली पंक्ति लिखने से पहले आपको जो कुछ भी जानने की ज़रूरत है।

नहीं। चैट एंडपॉइंट OpenAI-संगत है — OpenAI SDK (या किसी भी HTTP क्लाइंट) को api.atlascloud.ai/v1 पर पॉइंट करें और model स्ट्रिंग बदल दें। स्ट्रीमिंग, tool use और function calling सब बिना बदलाव के काम करते हैं।

चैट सिंक्रोनस है। इमेज और वीडियो मॉडल एसिंक्रोनस predictions के रूप में चलते हैं: आप submit एंडपॉइंट पर POST करते हैं और एक prediction id वापस पाते हैं, फिर उस id के साथ prediction एंडपॉइंट पर GET करते हैं जब तक status succeeded न हो। लगभग हर 2 सेकंड में पोल करें — कोई webhook आवश्यक नहीं।

LLM, इमेज, वीडियो और ऑडियो में 400+ मॉडल — DeepSeek, Qwen, Kimi, GLM, Seedance, Seedream, Nano Banana और अन्य। पूरा कैटलॉग /models पर देखें; वहाँ से आप जो model id कॉपी करते हैं वही सटीक स्ट्रिंग है जिसे API कॉल में पास करना होगा।

आप मोडालिटी के आधार पर प्रति टोकन या प्रति prediction भुगतान करते हैं — कीमत हर मॉडल कार्ड पर दिखती है। डिफ़ॉल्ट रेट लिमिट्स उदार हैं और अधिकांश प्रोडक्शन वर्कलोड के लिए पर्याप्त हैं। अगर आपको और चाहिए, तो [email protected] पर ईमेल करें और हम आपके लिए कैप बढ़ा देंगे।

हाँ — एक MCP कॉन्फ़िग Atlas Cloud को हर प्रमुख MCP-संगत क्लाइंट (Cursor, Windsurf, VS Code, Claude Desktop, Claude Code, Zed, JetBrains, Codex CLI, Gemini CLI, Goose और अन्य) में प्लग कर देता है। फिर एजेंट सरल अंग्रेज़ी से किसी भी Atlas Cloud मॉडल को कॉल कर सकता है। एक-पंक्ति Skills इंस्टॉल भी काम करती है।

रेफ़रेंस और गाइड के लिए docs.atlascloud.ai देखें, या console से टिकट खोलें। MCP और Skills से जुड़ी समस्याओं के लिए, GitHub पर AtlasCloudAI/mcp-server और AtlasCloudAI/atlas-cloud-skills रिपो issues और PRs स्वीकार करते हैं।