GLM API for Autonomous Task Execution
GLM, Zhipu AI की Z.ai की प्रमुख LLM सीरीज़ है, और GLM API agentic GLM-5 से लेकर कुशल 357B MoE GLM-4.6 तक सब कुछ कवर करता है। ये मॉडल स्वायत्त टास्क निष्पादन, जटिल एजेंट ऑर्केस्ट्रेशन और production-grade programming में विशेषज्ञ हैं। Atlas Cloud पर, एक single unified endpoint आपको usage-based pricing और भरोसेमंद production uptime के साथ पूरी GLM फैमिली का Day-0 access देता है। आज ही बनाना शुरू करें।
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GLM API मॉडल तुलना: GLM-4.6 से GLM-5.2 तक
हर endpoint को अपने workload और budget से मिलाएँ।
| Modality | विवरण |
|---|---|
| GLM-5.2 | Agent-oriented model के रूप में खास तौर पर बनाया गया GLM-5.2, natural language prompts और tool-call context को structured reasoning, function calls और autonomous task execution में बदलता है। इसे उन जटिल समस्याओं के लिए tune किया गया है जहाँ model को खुद plan, act और iterate करना होता है। Autonomous agents और long-horizon tool-using workflows बनाते समय इसे चुनें; कीमत $1.4 प्रति million input tokens और $4.4 प्रति million output tokens है। |
| GLM-5.1 | GLM-5.1 को coding task या multi-step problem दें, और यह stable step-by-step execution के साथ मजबूत programming output देता है। Z.AI के latest flagship के रूप में, यह अधिक natural conversation और refined front-end aesthetics भी प्रदान करता है। यह complex web apps और agent pipelines बनाने वाली teams के लिए उपयुक्त है; input $1.4 और output $4.4 प्रति million tokens पर। |
| GLM-5v Turbo | GLM-5v Turbo text prompts को तेज completions में बदलता है, साथ ही flagship की enhanced programming और stable multi-step execution को बनाए रखता है। यह turbo variant conversational polish से समझौता किए बिना interactive, high-throughput products के लिए lower latency को प्राथमिकता देता है। जब responsiveness सबसे अधिक मायने रखती हो, तब इसे चुनें; $1.2 प्रति million input tokens और $4 प्रति million output tokens पर। |
| GLM-5 Turbo | GLM-5 Turbo में text input जाता है और completions तेज़ी से मिलते हैं; यह enhanced programming और reliable multi-step reasoning के लिए बना latency-optimized flagship है। यह responses को natural और front-end generation को clean रखते हुए real-time use के लिए throughput बढ़ाता है। Chat interfaces और rapid agent loops के लिए अच्छी तरह उपयुक्त, billing $1.2 प्रति million input tokens और $4 प्रति million output tokens पर। |
| GLM-5 | GLM-5 text instructions लेकर code, reasoning chains और conversational replies generate करता है, और Z.AI की core flagship release है। इसके मुख्य upgrades complex agent tasks में stronger programming और अधिक स्थिर multi-step execution पर केंद्रित हैं। Full-stack development और everyday reasoning के लिए संतुलित विकल्प, $1 input और $3.2 output प्रति million tokens पर उपलब्ध। |
| GLM-4.7 | Coding या agent orchestration के लिए GLM-4.7 को prompt करें, और यह dependable multi-step execution तथा natural dialogue के साथ जवाब देता है। यह flagship-tier model enhanced programming को polished front-end output के साथ अधिक accessible price पर जोड़ता है। यह cost-sensitive production workloads के लिए उपयुक्त है; billing $0.6 प्रति million input tokens और $2.2 प्रति million output tokens पर। |
| GLM-4.6 | Zhipu AI का 357B-parameter efficient Mixture-of-Experts model, GLM-4.6 text prompts को strong throughput के साथ high-quality completions में map करता है। इसका MoE design हर request के लिए केवल ज़रूरी experts को activate करता है, जिससे analysis और content tasks में inference efficient रहता है। Data analysis, slide drafting और web content के लिए इसे deploy करें; $0.6 input और $2.2 output प्रति million tokens पर। |
GLM API को शक्ति क्या देता है
विरल Mixture-of-Experts कोर और 200K-token संदर्भ से लेकर नेटिव tool calling और स्विच किए जा सकने वाले thinking modes तक, GLM API Z.ai के फ्लैगशिप reasoning और coding stack को एक ही OpenAI-compatible endpoint के पीछे उपलब्ध कराता है।
बड़े पैमाने पर विरल Mixture-of-Experts
विरल Mixture-of-Experts कोर प्रति query केवल लगभग 40 billion parameters सक्रिय करता है, जबकि experts के कहीं बड़े पूल से क्षमता लेता है। नतीजा है गहन ज्ञान और सटीक recall, वह भी हर call पर dense-model जैसी लागत के बिना।
GLM API में अंतर्निहित Agentic Execution
Planning logic GLM API में ही बनी है, इसलिए agents लंबे समय तक चलने वाले, multi-step tasks को दिशा से भटके बिना execute करते हैं। यह स्थिरता automated software development, research pipelines, और उन workflows के लिए उपयुक्त है जो कई steps तक coherent रहते हैं।
Reinforcement-Tuned Coding और Reasoning
Reinforcement-learning post-training मॉडल की code generation और algorithmic reasoning को पुराने GLM releases से काफी आगे तक पैना करती है। Developers को अधिक भरोसेमंद full-stack output और मजबूत structural problem-solving मिलता है, खासकर जहां छोटी logic errors अक्सर बढ़ती चली जाती हैं।
Sparse Attention के साथ 200K Context Window
हर model 200K tokens या उससे अधिक context संभालता है, up to 128K output tokens के साथ, और sparse attention इस scale को किफायती बनाए रखता है। पूरी repositories, लंबे contracts, और research briefs एक साथ संदर्भ में बने रहते हैं।
GLM API के जरिए Native Tool Calling
Native function calling और structured JSON output के जरिए external tools और services को GLM API से जोड़ें। Model तय करता है कि tool कब invoke करना है, arguments को आपके schema के अनुसार format करता है, और machine-readable results लौटाता है।
एक Key के तहत पूरी GLM API Lineup
एक OpenAI-compatible key पूरी GLM API lineup तक पहुंच देती है, flagship GLM-5.2 से लेकर Turbo tiers और cost-efficient GLM-4.6 तक। हल्के tier पर prototype बनाएं, फिर one line के साथ production में promote करें और pay-as-you-go pricing का लाभ लें।
GLM API आमने-सामने: एक ही ब्रीफ़, तीन मॉडलों की तुलना
GLM API के ज़रिए एक ही build request भेजें और देखें कि GLM 5.2, DeepSeek V4 Pro, और GLM 5 उसी निर्देश को एक काम करने वाले इंटरैक्टिव पेज में कैसे बदलते हैं, ताकि आप front-end quality, layout logic, और interaction polish को एक नज़र में परख सकें।
एक पूर्ण, single-file, self-contained HTML दस्तावेज़ जनरेट करें (सारा CSS और JavaScript inline हो, बिल्कुल कोई बाहरी dependency नहीं, कोई CDN नहीं, कोई image URL नहीं, कोई external font नहीं) जो एक इंटरैक्टिव “Aurora Tuning Console” रेंडर करे — midnight polar sky का full-viewport WebGL अनुभव, जहाँ aurora को GLSL fragment shader के अंदर real time में compute किया गया हो, sprites, textures, या particle stacks से कभी नकली न बनाया गया हो। मुख्य rendering आवश्यकता: एक single full-screen quad रेंडर करें और सारा visual work fragment shader में करें। aurora borealis को layered fractal value/simplex noise (fbm, 4–6 octaves) से procedurally generate किया जाना चाहिए, जो uniform clock के ज़रिए समय के साथ flow और warp करे, जिससे ऊँचे vertical light curtains बनें जो साँस लें, ripple करें, knot बनाएं और dissipate हों। aurora को self-emissive volumetric glow की तरह model करें: vertical falloff के साथ brightness accumulate करें, हर curtain के base पर soft bloom जोड़ें, और dark upper sky में हल्का drifting star-dust noise scatter करें। frame को minimalist low-horizon upward gaze की तरह compose करें — लगभग 80% sky, नीचे की ओर dark silhouetted mountain ridge और mirror-still lake हो, जो aurora और stars को softly rippling, vertically-mirrored copy में reflect करे। base palette near-black indigo (deep blue-violet night) हो; aurora ही एकमात्र high-saturation element हो — restrained, luminous, translucent, कभी भी भड़कीला नहीं। Interactions (सभी real-time, smooth, और साफ़ तौर पर responsive): - sky पर mouse drag करने से light curtains fabric की तरह “खींचे” जाएँ — pointer position/velocity को shader uniforms में feed करें ताकि aurora cursor की ओर bend, stretch, और stream करे, फिर release होने पर gentle inertia के साथ वापस ease करे। - mouse-wheel scroll “season” को cycle करे, aurora के color band को emerald green → magenta → indigo (और वापस) के बीच continuously interpolate करते हुए, discrete jumps नहीं बल्कि smooth gradient shift के रूप में दिखाए। - double-click उस sky point पर एक नया star ignite करे: वह pulse करे (sinusoidal brightness) और lake पर matching reflection डाले। कई simultaneous stars support करें। - subtle idle animation रखें ताकि load पर पहला light curtain धीरे-धीरे जागता और unfold होता लगे — शांत, पवित्र, ठंडा और स्थिर mood। UI और polish: किसी corner में एक छोटा, elegant, semi-transparent control overlay हो, जो current season/color और controls (drag / scroll / double-click) की faint one-line hint दिखाए, clean modern cold-toned aesthetic में soft fade transitions के साथ styled हो। इसे पूरी तरह responsive बनाएं: window resize पर WebGL canvas resize करें और resolution uniforms update करें ताकि यह किसी भी viewport को fill करे और high-DPI screens पर crisp रहे। requestAnimationFrame का उपयोग करके steady 60fps target करें। WebGL unavailable होने पर graceful fallback message शामिल करें। noise flow की mathematical quality, volumetric glow, और interactions की fluidity को प्राथमिकता दें — यहीं एक सक्षम model कमजोर model से स्पष्ट रूप से बेहतर दिखना चाहिए।
Generated with GLM 5.2 on Atlas Cloud
Generated with Grok 4.5 on Atlas Cloud
Generated with GLM 5 on Atlas Cloud
एक पूर्ण, single-file, self-contained HTML दस्तावेज़ बनाएं (सारा CSS और JavaScript एक ही file में inline हो, बिल्कुल zero external dependencies — कोई CDN नहीं, कोई external script नहीं, कोई web font नहीं, कोई image URL नहीं, network से fetch किए गए कोई SVG assets नहीं; हर sound native Web Audio API से generate करें और हर visual CSS और Canvas/DOM से draw करें) जो किसी भी modern browser में सीधे खुले और 1980s synthwave neon की visual language में playable cyberpunk step-sequencer drum machine चलाए। मुख्य instrument: screen पर horizontally laid out 16 columns × 6 tracks की glowing step matrix render करें, हर voice के लिए एक row — किक, स्नेर, Closed Hi-Hat, Open Hi-Hat, Clap, और Synth Bass। 96 cells में से हर cell clickable pad हो; click करने पर वह on/off toggle हो, active cell saturated magenta-to-cyan glow के साथ चमके, inactive cell near-black indigo background पर dim recessed rectangle की तरह रहे। user cells को column by column light करके beat program करे। कई cells को एक साथ toggle करने के लिए click-and-drag painting support करें। Audio: सभी drum voices को Web Audio API के साथ live synthesize करें — kick fast amplitude decay वाली pitch-swept sine हो, snare और clap envelope के साथ filtered white-noise bursts हों, closed और open hi-hats short बनाम long decay वाले high-passed noise हों, और synth bass selectable root note बजाते हुए resonant low-pass filter से गुजरता detuned saw/square हो। steps को accurate look-ahead clock से schedule करें (naive setInterval timing नहीं) ताकि loop high tempo पर भी rock-solid रहे। play करते समय 16-step pattern को लगातार loop करें। Transport और controls, नीचे across pinned symmetric control bar में docked: बड़ा Play/Stop button, BPM dial या rotary knob (draggable, range ~60–200 BPM, default 120) live numeric readout के साथ, master volume fader, per-track mute buttons, Clear button, और Randomize button जो plausible beat generate करे। moving playhead — vertical light-blade — audio के साथ perfect sync में grid पर sweep करे, और जिस active cell से वह टकराए वह radial ripple pulse के साथ bloom करे जो fade हो जाए। live oscilloscope/waveform display शामिल करें जो master output amplitude को real time में visualize करे और sound पर react करे। Visual style: deep indigo-to-violet gradient background इतना dark हो कि near-black लगे, grid lines और UI accents electric magenta और cyan में हों, सारी luminosity element self-glow और hit-flash bloom (box-shadow glow, additive-feeling highlights) से आए ताकि late-night underground club जैसा माहौल बने जो loop पर pulse कर रहा हो। full grid को screen के center में रखें, layout symmetric रहे और control bar base को compress करे, तथा इसे responsive बनाएं ताकि grid smaller viewports पर gracefully scale down हो। readability को नुकसान पहुँचाए बिना atmosphere के लिए subtle animated scanline या chromatic shimmer जोड़ें। Interaction requirements: सब कुछ तुरंत respond करे — pads पर click करना, BPM knob और volume fader drag करना, mutes toggle करना, spacebar दबाकर Play/Stop करना, और number keys दबाकर bass root note पर jump करना। State (कौन-सी cells active हैं, BPM, volume, mutes, playing status) cleanly manage हो ताकि UI और audio कभी sync से बाहर न जाएँ। page के साथ पहली interaction AudioContext को unlock/resume भी करे। tight audio-visual synchronization, playhead और ripples की smooth 60fps animation, और out of the box सचमुच संतोषजनक, musical result को प्राथमिकता दें।
Generated with GLM 5.2 on Atlas Cloud
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डेवलपर GLM API का उपयोग कहाँ करते हैं
स्वायत्त कोडिंग एजेंटों और लंबे समय तक चलने वाले रिसर्च से लेकर conversational products और high-volume data analysis तक, GLM API डेवलपरों को भरोसेमंद, agent-driven software बनाने के लिए एक OpenAI-compatible endpoint देता है।
GLM API के साथ स्वायत्त कोडिंग एजेंट
स्वायत्त task execution के लिए बनाए गए GLM models, project context खोए बिना multi-step workflows में code की planning, writing और refinement करते हैं। Development teams PR review bots, refactoring assistants और build pipelines को power देने के लिए इस पर भरोसा करती हैं।
Long-Horizon Research और Workflow Orchestration
स्थिर multi-step reasoning इन models को बड़े और फैले हुए research questions को छोटे हिस्सों में बाँटने, external tools call करने और dependent actions की लंबी chains में context बनाए रखने में सक्षम बनाती है। यह analysts और product teams के लिए उपयुक्त है, जो multi-source synthesis और cross-platform operations को automate कर रही हैं।
पॉलिश्ड Front-End Interfaces बनाना
GLM models rough mockups और plain descriptions को clean, responsive interface code में बदल देते हैं, जिसमें visual polish की मजबूत समझ होती है। Solo founders और design-minded developers functional prototypes और production UIs कहीं ज़्यादा तेज़ी से ship करते हैं।
GLM API पर Conversational Products
ऐसे assistants चाहिए जो इंसानों जैसे लगें? GLM API stable reasoning से समर्थित natural conversational experiences देता है, जिससे chatbots, support copilots और in-app assistants power होते हैं, जो लंबे, branching dialogues में भी coherent बने रहते हैं।
Tool-Calling Backends और Function Execution
क्योंकि ये models tool use के लिए बनाए गए हैं, वे agentic systems के भीतर functions चुनते हैं, arguments format करते हैं और API calls को chain करते हैं। Engineers इसका उपयोग GLM को orchestration layers, RAG pipelines और multi-agent stacks से जोड़ने के लिए करते हैं।
GLM API के साथ Data Analysis को Scale करें
बड़े documents, spreadsheets और reports पर reasoning करने के लिए GLM API का उपयोग करें, और efficient Mixture-of-Experts design के ज़रिए structured insights निकालें। Finance, legal और operations teams के लिए आदर्श, जिन्हें भरोसेमंद, high-volume analysis चाहिए।
GLM API बनाम प्रतिस्पर्धी LLMs: स्पेसिफिकेशन और मूल्य निर्धारण मैट्रिक्स
Atlas Cloud पर हर GLM API मॉडल की तुलना प्रमुख टेक्स्ट LLMs से करें—कॉन्टेक्स्ट लंबाई, आउटपुट सीमा और पारदर्शी pay-as-you-go मूल्य निर्धारण के आधार पर।
| मॉडल | कॉन्टेक्स्ट विंडो | अधिकतम आउटपुट | इनपुट ($/1M tokens) | आउटपुट ($/1M tokens) |
|---|---|---|---|---|
| GLM 5.2 | 1M | 128K | $1.40 | $4.40 |
| GLM 5.1 | 203K | 203K | $1.40 | $4.40 |
| GLM 5 | 203K | 203K | $1.00 | $3.20 |
| GLM 4.7 | 203K | 203K | $0.60 | $2.20 |
| DeepSeek V4 Pro | 1M | 384K | $1.74 | $3.45 |
| Kimi K2.7 Code | 256K | 256K | $0.95 | $4.00 |
| MiniMax M3 | 512K | 512K | $0.60 / $1.20 >512K | $2.40 / $4.80 >512K |
Atlas Cloud पर GLM का उपयोग कैसे करें
कुछ ही मिनटों में शुरू करें — इन सरल चरणों का पालन करके Atlas Cloud प्लेटफ़ॉर्म के ज़रिए मॉडल इंटीग्रेट और डिप्लॉय करें।
Atlas Cloud अकाउंट बनाएं
atlascloud.ai पर साइन अप करें और वेरिफिकेशन पूरा करें। नए यूज़र्स को प्लेटफ़ॉर्म एक्सप्लोर करने और मॉडल टेस्ट करने के लिए फ्री क्रेडिट मिलते हैं।
Atlas Cloud पर GLM का उपयोग क्यों करें
बेजोड़ प्रदर्शन, स्केलेबिलिटी और विकास अनुभव के लिए उन्नत GLM मॉडल को Atlas Cloud के GPU त्वरण प्लेटफ़ॉर्म के साथ संयोजित करें।
प्रदर्शन और लचीलापन
कम विलंबता:
रियल-टाइम प्रतिक्रिया के लिए GPU-अनुकूलित इंफरेंसिंग।
एकीकृत API:
GLM, GPT, Gemini और DeepSeek के लिए एक इंटीग्रेशन।
पारदर्शी मूल्य निर्धारण:
प्रति token बिलिंग, Serverless मोड का समर्थन।
एंटरप्राइज और स्केल
डेवलपर अनुभव:
SDK, डेटा एनालिटिक्स, फाइन-ट्यूनिंग टूल और टेम्पलेट पूरी तरह से उपलब्ध हैं।
विश्वसनीयता:
99.99% उपलब्धता, RBAC अनुमति नियंत्रण, अनुपालन लॉगिंग।
सुरक्षा और अनुपालन:
SOC 2 Type II प्रमाणन, HIPAA अनुपालन, US डेटा संप्रभुता।
GLM API: Answers to Common Developer Questions
28.5T टोकन के प्रशिक्षण डेटा और शानदार बेंचमार्क परिणामों के साथ, GLM-5 को व्यापक रूप से "ओपन-सोर्स की उच्चतम सीमा" माना जाता है। यह क्षमता और तर्क में शीर्ष स्तरीय वैश्विक वाणिज्यिक मॉडलों को टक्कर देता है या उनसे आगे निकल जाता है, जो वैश्विक डेवलपर पारिस्थितिकी तंत्र के लिए एक शक्तिशाली, उच्च-प्रदर्शन आधार प्रदान करता है।
HLE एक उच्च-कठिनाई वाला बेंचमार्क है जिसे यह परीक्षण करने के लिए डिज़ाइन किया गया है कि क्या AI में विशेषज्ञ-स्तर का मानवीय ज्ञान और तर्क क्षमता है। GLM-5 का शीर्ष स्कोर प्राप्त करना यह दर्शाता है कि सीमांत विज्ञान और जटिल तर्क पर इसकी पकड़ अग्रणी क्लोज्ड-सोर्स मॉडल के स्तर तक पहुंच गई है या उससे आगे निकल गई है।
BrowseComp "Agentic" क्षमताओं के लिए एक निर्णायक लीडरबोर्ड है, जो वास्तविक दुनिया के वेब वातावरण में जटिल कार्य योजना और निष्पादन पर केंद्रित है। उच्चतम स्कोर GLM-5 की स्वायत्त रूप से ब्राउज़र नेविगेट करने और क्रॉस-पेज जानकारी को एकीकृत करने की क्षमता का प्रतिनिधित्व करता है, जो इसे प्रमुख Web Agent इंजन के रूप में स्थापित करता है।
यह आर्किटेक्चर 744 बिलियन पैरामीटर्स का एक विशाल "ज्ञान आधार" (knowledge base) प्रदान करता है, जबकि इनفرنس (inference) के दौरान केवल ~40B ही सक्रिय होते हैं। डेवलपर्स के लिए, इसका अर्थ है विश्व-स्तरीय ज्ञान घनत्व और तर्क की गहराई—जो Llama-3 405B जैसे डेंस मॉडलों से भी बेहतर है—कम विलंबता (latency) और लागत पर।
कुल पैरामीटर मॉडल की "ज्ञान क्षमता" का प्रतिनिधित्व करते हैं, जिसमें 744B दुनिया के तथ्यों और विशेषज्ञ तर्क के विशाल भंडारण की अनुमति देता है। सक्रिय पैरामीटर (Active parameters) प्रति अनुमान (inference) उपयोग की जाने वाली "कंप्यूटेशनल शक्ति" का प्रतिनिधित्व करते हैं। MoE आर्किटेक्चर के कारण, GLM-5 केवल 40B कंप्यूट का उपयोग करके 744B-स्तर की बुद्धिमत्ता प्रदान करता है, जो उच्च गति, लागत प्रभावी प्रदर्शन के साथ एक विशाल ज्ञान आधार को संतुलित करता है।
प्री-ट्रेनिंग डेटा की मात्रा मॉडल की "दृष्टि की व्यापकता" को निर्धारित करती है। 28.5T टोकन विश्व स्तर पर सबसे बड़े डेटासेट में से एक है (Llama-3 का लगभग दोगुना), जिसमें दुर्लभ भाषाएं, विशेष शैक्षणिक शोध पत्र और विशाल उच्च-गुणवत्ता वाले कोड शामिल हैं। यह सुनिश्चित करता है कि जटिल लॉन्ग-टेल प्रश्नों, अंतर-सांस्कृतिक बारीकियों और निम्न-स्तरीय सिस्टम प्रोग्रामिंग से निपटने के दौरान GLM-5 के पास बेहतर सटीकता और सामान्यीकरण (generalization) क्षमता हो।
These models are built for programming, long-horizon reasoning, and autonomous agent execution. Common uses include whole-repository code analysis, full-stack prototyping, and multi-step research or workflow automation. The flagship GLM-5 series handles the most demanding agentic work, while GLM-4.6 offers a strong balance of speed and capability for everyday tasks.
GLM's flagship models are positioned as competitive open-weight alternatives to leading closed-source models on coding and agentic benchmarks. The main practical draw is cost, since per-token pricing runs a fraction of comparable proprietary models while programming performance stays strong. For teams weighing budget against quality, GLM offers frontier-level capability at a lower rate.
Yes. Atlas Cloud serves GLM models through an OpenAI-compatible endpoint, so any framework or SDK that accepts a custom base URL and model name can call them with minimal changes. This lets you drop GLM into tool-calling agents, coding assistants, and multi-step orchestration pipelines you already run. Start building today.
Yes. The GLM series is released by Z.ai (Zhipu AI) as open-weight models under a permissive license, which is why they are widely regarded as a leading open-source option. On Atlas Cloud you get managed, production-ready access to these models without hosting or maintaining the infrastructure yourself.
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Seedance 2.0 API आपको ByteDance के मल्टीमॉडल वीडियो मॉडल तक प्रोडक्शन एक्सेस देता है — क्वाड-मॉडल इनपुट्स (टेक्स्ट, इमेज, वीडियो, ऑडियो) और एक उद्योग-अग्रणी "Universal Reference" सिस्टम जो शॉट्स के बीच कंपोजिशन, कैमरा मूवमेंट और कैरेक्टर एक्शन्स को लॉक करता है। एक API कॉल के साथ डायरेक्टर-लेवल कंट्रोल को इंटीग्रेट करें, $0.09/s की फ्लैट दर, इंस्टेंट की और बिना किसी वेटलिस्ट के — जिसे एंटरप्राइज़-ग्रेड अपटाइम और कंप्लायंस का समर्थन प्राप्त है। Seedance 2.0 Native 4K अब लाइव है!
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Gemini Omni API, Google I/O 2026 में पेश किए गए Google DeepMind के मल्टीमोडल वीडियो जेनरेशन और एडिटिंग मॉडल को आपके स्टैक तक लाता है। Gemini Omni, Gemini के रीज़निंग इंजन को जेनरेटिव मीडिया के साथ जोड़ता है और टेक्स्ट, इमेज, वीडियो तथा ऑडियो के किसी भी संयोजन को स्वीकार कर सुसंगत, ज्ञान-आधारित आउटपुट तैयार करता है। स्वाभाविक बातचीत के ज़रिए परिणामों को निखारें — ऑब्जेक्ट बदलें, सीन दोबारा लिखें और स्टाइल बदलें, जबकि फ़िज़िक्स, किरदार और निरंतरता ज्यों की त्यों बनी रहती है। Atlas Cloud पूरी Gemini Omni Flash सीरीज़ — टेक्स्ट-टू-वीडियो, 7 रेफ़रेंस इमेज तक के साथ इमेज-टू-वीडियो, और रेफ़रेंस-टू-वीडियो — एक एकीकृत API के माध्यम से उपलब्ध कराता है, जिसमें $0.112 से शुरू होने वाली पारदर्शी प्रति-सेकंड कीमत है और कोई सब्सक्रिप्शन नहीं। आज ही बनाना शुरू करें।
GPT Image 2
GPT Image 2 API डेवलपर्स को OpenAI के नवीनतम इमेज मॉडल तक पहुंच प्रदान करता है, जो GPT Image 1.5 का उत्तराधिकारी है। यह लैटिन और CJK लिपियों में सटीक टेक्स्ट रेंडरिंग के साथ चित्र बनाता और संपादित करता है, साथ ही पोस्टर, मॉकअप और इन्फोग्राफिक्स के लिए मजबूत संयोजन (कंपोजिशन) प्रदान करता है। Atlas Cloud पर आप इसे 300+ मॉडलों के साथ एक एकीकृत API के माध्यम से एक्सेस कर सकते हैं, जिसमें मुफ्त क्रेडिट, 99.99% अपटाइम और OpenAI संगठन सत्यापन की कोई आवश्यकता नहीं है।
Google के सबसे शक्तिशाली क्रिएटिव मॉडल अब Atlas Cloud पर उपलब्ध हैं। Veo 3.1 सिनेमैटिक वीडियो जनरेशन प्रदान करता है, Nano Banana 2 हाई-फिडेलिटी इमेज क्रिएशन को शक्ति देता है, और Gemini हर वर्कफ़्लो में मल्टीमॉडल इंटेलिजेंस लाता है। Day-0 उपलब्धता और पे-एज़-यू-गो (pay-as-you-go) प्राइसिंग के साथ एक ही API key के माध्यम से संपूर्ण Google मॉडल सूट तक पहुंचें।
Seedance 2.0 Mini
Seedance 2.0 Mini, ByteDance के मल्टीमोडल वीडियो जनरेशन को उन वर्कफ़्लो में लाता है जहाँ गति और लागत सबसे अधिक मायने रखते हैं। यह एक हल्के फुटप्रिंट पर Seedance 2.0 की मुख्य क्षमताएँ प्रदान करता है — तेज़ जनरेशन, प्रति वीडियो कम लागत, और वही API एकीकरण जिसका आप पहले से उपयोग करते हैं। उच्च-मात्रा वाले पाइपलाइन चलाने या बड़े पैमाने पर प्रोटोटाइपिंग करने वाली टीमों के लिए, Mini व्यावहारिक डिफ़ॉल्ट विकल्प है।
ByteDance
सिनेमैटिक वीडियो जनरेशन से लेकर हाई-फिडेलिटी इमेज क्रिएशन तक, ByteDance के सबसे शक्तिशाली मॉडल Atlas Cloud पर लाइव हैं। सबसे कम इन्फ्रेंस प्राइसिंग और शून्य इन्फ्रास्ट्रक्चर ओवरहेड के साथ बड़े पैमाने पर Seedance और Seedream को रन करें।
Alibaba
Atlas Cloud एक ही API के तहत Alibaba के पूरे मॉडल लाइनअप को एक साथ लाता है: भाषा और छवि कार्यों के लिए Qwen, और 1080p तक के वीडियो निर्माण के लिए Wan। बिना किसी सब्सक्रिप्शन के पे-एज़-यू-गो (pay-as-you-go) के आधार पर प्रत्येक मॉडल तक पहुँच प्राप्त करें। Alibaba API आपके मौजूदा OpenAI-संगत क्लाइंट का उपयोग करके एकल बेस URL के माध्यम से उपलब्ध है।
OpenAI
Atlas Cloud आपको पूर्ण OpenAI API लाइनअप तक पहुंच प्रदान करता है, छवि निर्माण के लिए GPT Image 2 से लेकर वीडियो के लिए Sora 2 तक। हर मॉडल बिना किसी मासिक प्रतिबद्धता के 'पे-ऐज़-यू-गो' (pay-as-you-go) आधार पर उपलब्ध है। OpenAI-संगत API का उपयोग करके एकल बेस URL स्वैप के साथ प्लग इन करें।
xAI
Atlas Cloud पर xAI API का उपयोग करके संपूर्ण इमेज और वीडियो पाइपलाइन बनाएं। 2K रिज़ॉल्यूशन पर जनरेट करें, संदर्भ छवियों के साथ संपादित करें, और छवियों को ऑडियो-सिंक किए गए क्लिप में एनिमेट करें।
Kwaivgi
Kwaivgi API मानक मूल्य निर्धारण से 15% कम पर। Atlas Cloud नए Kling रिलीज़ के लिए पे-एज़-यू-गो (उपयोग के अनुसार भुगतान) मूल्य निर्धारण और बिना किसी सीट सीमा के डे-0 (Day-0) एक्सेस प्रदान करता है। एक खाता, एक कुंजी, मानक से लेकर मास्टर टियर तक हर Kling मॉडल।
Seedream 5.0 Pro
Seedream 5.0 Pro API डेवलपर्स को Atlas Cloud पर ByteDance का नियंत्रणीय छवि संपादन मॉडल प्रदान करता है। यह एंकर और निर्देशांकों के साथ संपादनों को सटीक रूप से रखता है, छवियों को संपादन योग्य परतों में अलग करता है, कई संदर्भों को मिलाता है, और 2K और 3K पर बहुभाषी पाठ के साथ सटीक रंगों और सामग्रियों का मिलान करता है। Atlas Cloud पर आप एक कुंजी के माध्यम से इस तक पहुँच सकते हैं!
