Grok API: xAI Reasoning and Coding Models

xAI द्वारा विकसित Grok, रियल-टाइम अवेयरनेस और फ्रंटियर-लेवल रीजनिंग के इर्द-गिर्द बने बड़े लैंग्वेज मॉडल की एक श्रृंखला है। Grok 4.3 xAI का उन्नत कन्वर्सेशनल मॉडल है, जिसे 1,000,000-टोकन कॉन्टेक्स्ट विंडो में प्राकृतिक संवाद, ज्ञान की खोज और मल्टी-स्टेप रीजनिंग के लिए अनुकूलित किया गया है। Grok Build 0.1 एक अलग दिशा लेता है — यह विशेष रूप से सॉफ्टवेयर विकास के लिए बनाया गया है, जिसकी क्षमताएं जटिल डेवलपर वर्कफ्लो में कोड जनरेशन, डिबगिंग और रिफैक्टरिंग पर केंद्रित हैं। दोनों मॉडल OpenAI-संगत API एंडपॉइंट्स के माध्यम से Atlas Cloud पर उपलब्ध हैं, जिनकी कीमत $1 प्रति मिलियन टोकन से शुरू होती है।

Grok को xAI द्वारा विकसित किया गया है। Atlas Cloud (Atlas Cloud AI LLC द्वारा संचालित) इस तक पहुँच प्रदान करता है, इसका स्वामी नहीं है। सभी ट्रेडमार्क उनके संबंधित स्वामियों की संपत्ति हैं।

अग्रणी मॉडल एक्सप्लोर करें

Atlas Cloud आपको उद्योग में अग्रणी नवीनतम रचनात्मक मॉडल प्रदान करता है।

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xAI’s flagship model for advanced reasoning, coding, and agentic tasks.

LLM

Grok 4.6

अधिकतम आउटपुट:500.00K

$2/6M इन/आउट

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Flagship conversational model built for real-time knowledge exploration, sharp reasoning, and highly engaging AI interactions.

LLM

Grok 4.5

अधिकतम आउटपुट:500.00K

$2/6M इन/आउट

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Specialized coding model optimized for software development, code generation, debugging, refactoring, and developer workflows.

LLM

Grok Build 0.1

अधिकतम आउटपुट:262.14K

$1/2M इन/आउट

NEW

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Advanced conversational AI model optimized for natural dialogue, knowledge exploration, reasoning, and interactive chat experiences.

LLM

Grok 4.3

अधिकतम आउटपुट:1000.00K

$1.25/2.5M इन/आउट

Grok API मॉडल की तुलना करें

Match each job to the right model: Grok 4.3 for reasoning across a 1M token context and Grok Build 0.1 for agentic coding, both reachable through one OpenAI-compatible key on Atlas Cloud.

Model	Type	Best For	Context	Inputs	Function Calling	Structured Outputs	Prompt Caching	Status
Grok 4.3	Flagship reasoning model	Logic, analysis, multi-step agents, long-document work	1M tokens	Text, image	Yes	Yes	Yes	Flagship, GA
Grok Build 0.1	Coding-focused model	Code generation, debugging, refactoring, coding agents	256K tokens	Text, image	Yes	Yes	Yes	Early access

Grok API Features

The Grok API brings xAI's reasoning and coding models to Atlas Cloud with a 1M token context window, always-on reasoning, function calling, structured outputs, vision input, and prompt caching, all behind one OpenAI-compatible key.

1M Token Context Window

Grok 4.3 handles up to one million tokens in a single request, enough for full contract sets, large codebases, or long multi-turn agent sessions. The wide context removes chunked retrieval and preserves cross-document reasoning that shorter models lose.

Always-On Reasoning with the Grok API

The Grok API runs Grok 4.3 with built-in step-by-step reasoning, tuned for accuracy-critical work like logic, math, and multi-step analysis. The model thinks before it answers, which lifts factual reliability and instruction following on complex prompts.

Agentic Tool Calling

Grok 4.3 is built for agents: it plans, calls functions in sequence, and adjusts on intermediate results. Native function calling lets it trigger tools and APIs mid-task, the foundation for research agents, support bots, and automation that runs without a human in the loop.

Structured Outputs and Vision with the Grok API

The Grok API returns structured JSON that matches your schema, so extracted data flows straight into downstream code. Grok 4.3 also accepts images alongside text, handling diagrams, screenshots, and UI mockups in the same call.

Coding with Grok Build 0.1

Grok Build 0.1 is xAI's coding-tuned model for code generation, debugging, and refactoring across developer workflows, with a 256K token context. It targets interactive coding agents and multi-step development tasks rather than general chat.

Prompt Caching on the Grok API

The Grok API supports prompt caching, which reuses a shared system prompt or context prefix at a lower token rate. For agentic loops that send the same instructions across many calls, this cuts repeated input cost without changing your code.

विभिन्न मॉडलों के पार एक सिंगल बिल्ड प्रॉम्प्ट

Atlas Cloud पर Grok और अन्य मॉडलों को एक ही बिल्ड प्रॉम्प्ट दें, और देखें कि प्रत्येक मॉडल एक पूर्ण और रन करने योग्य वेब पेज कैसे उत्पन्न करता है, ताकि आप उनकी कोडिंग शैली और आउटपुट की साथ-साथ तुलना कर सकें।

प्रॉम्प्ट

एक एकल आत्मनिर्भर HTML फ़ाइल बनाएं जो CDN से Three.js का उपयोग करके एक इंटरैक्टिव 3D सौर मंडल दिखाती हो। सूर्य और आठ परिक्रमा करने वाले ग्रहों को रेंडर करें, जिनकी बनावट रंगों और चमक द्वारा अनुमानित की गई हो, साथ ही एनिमेटेड कक्षाएं और एक स्टारफ़ील्ड पृष्ठभूमि हो। उपयोगकर्ता को माउस से कैमरे को घुमाने और ज़ूम करने दें, और किसी ग्रह पर क्लिक करने पर कैमरे को सुचारू रूप से उस तक ले जाएं और उसके आंकड़े प्रदर्शित करें। एक सुरुचिपूर्ण ओवरले शीर्षक और समय को तेज या धीमा करने के लिए एक नियंत्रण शामिल करें। Three.js CDN आयात के साथ सब कुछ एक ही HTML फ़ाइल में रखें। एक शानदार, सिनेमाई लुक को प्राथमिकता दें।

Grok 4.3

GLM 5

Grok Build 0.1

प्रॉम्प्ट

एक एकल आत्मनिर्भर HTML फ़ाइल बनाएं जो एक एनिमेटेड एनालिटिक्स डैशबोर्ड हो। इसमें एक एनिमेटेड बार चार्ट, लोड होने पर खुद को ड्रॉ करने वाला एक लाइन चार्ट, एक डोनट चार्ट, और ऊपर की ओर गिनती करने वाले सारांश आँकड़े कार्ड शामिल करें। हार्ड-कोडेड नमूना डेटा, सहज प्रवेश एनिमेशन और एक साफ, आधुनिक डार्क डैशबोर्ड लेआउट का उपयोग करें। प्रत्येक चार्ट तत्व पर होवर करने पर एक सूक्ष्म टूलटिप जोड़ें। बिना किसी बाहरी लाइब्रेरी के, केवल canvas या SVG के साथ इनलाइन CSS और वैनिला JavaScript का उपयोग करें। इसे एक प्रीमियम SaaS डैशबोर्ड जैसा बनाएं।

Grok 4.3

GLM 5

Grok Build 0.1

Atlas Cloud पर Grok LLM API के साथ आप क्या कर सकते हैं

Grok 4.3 1M टोकन कॉन्टेक्स्ट विंडो को रियल-टाइम वेब और X सर्च के साथ जोड़ता है, जिससे यह उन उत्पादन वर्कफ़्लो के लिए व्यावहारिक बन जाता है जिन्हें गहन तर्क के साथ-साथ नवीनतम जानकारी की आवश्यकता होती है।

रीयल-टाइम रिसर्च और इंटेलिजेंस पाइपलाइन्स

रिसर्च टूल बनाने वाली टीमें Grok 4.3 के Web Search और X Search ऐड-ऑन का उपयोग वेब और X से लाइव डेटा को बिना किसी अलग रिट्रीवल लेयर के सीधे जनरेशन में लाने के लिए करती हैं। यह प्रतिस्पर्धी विश्लेषण, समाचार संक्षेपण और मार्केट इंटेलिजेंस वर्कफ़्लो के लिए उपयोगी है जहाँ उत्तर मॉडल के प्रशिक्षण कटऑफ़ के बाद प्रकाशित जानकारी पर निर्भर करता है। xAI API पर Web Search और X Search के लिए प्रति 1,000 कॉल पर $5 का शुल्क लिया जाता है।

लागत-प्रभावी उत्पादन LLM बैकएंड

GPT-4.1 या Claude Sonnet से स्विच करने वाली इंजीनियरिंग टीमें Atlas Cloud के OpenAI-compatible एंडपॉइंट के माध्यम से Grok 4.3 का उपयोग ड्रॉप-इन रिप्लेसमेंट के रूप में करती हैं। प्रति मिलियन इनपुट टोकन $1.25 की दर से, Grok 4.3 इनपुट पर GPT-4.1 से लगभग 37% सस्ता है और Claude Sonnet 4.6 से 58% सस्ता है। माइग्रेशन के लिए मौजूदा SDK कोड में केवल base URL और API key बदलने की आवश्यकता होती है।

1M कॉन्टेक्स्ट पर लंबे दस्तावेज़ का विश्लेषण

कानूनी, वित्त और अनुसंधान टीमें एक ही API कॉल में पूरे अनुबंध सेट, वित्तीय फाइलिंग या तकनीकी दस्तावेज़ों को प्रोसेस करने के लिए Grok 4.3 की 1M टोकन संदर्भ विंडो (context window) का उपयोग करती हैं। बड़ा संदर्भ चंक्ड रिट्रीवल पाइपलाइनों की आवश्यकता को समाप्त करता है और क्रॉस-डॉक्यूमेंट रीजनिंग को संरक्षित करता है जिसे छोटे-संदर्भ वाले मॉडल तोड़ देते हैं। जब एक ही दस्तावेज़ संदर्भ का कई विश्लेषण कॉलों में पुन: उपयोग किया जाता है, तो प्रॉम्प्ट कैशिंग लागत को और कम कर देता है।

मल्टी-मोडल कोडिंग और दृश्य विश्लेषण

डेवलपर्स एक ही API कॉल में टेक्स्ट के साथ आरेख, स्क्रीनशॉट, UI मॉकअप और त्रुटि लॉग पास करने के लिए Grok 4.3 की छवि समझ का उपयोग करते हैं। यह डिबगिंग वर्कफ़्लो के लिए उपयोगी है जहाँ किसी त्रुटि का स्क्रीनशॉट या सिस्टम आर्किटेक्चर आरेख ऐसा संदर्भ प्रदान करता है जो केवल टेक्स्ट नहीं कर सकता। एक ही कॉल में फ़ंक्शन कॉलिंग और संरचित आउटपुट समर्थित हैं, इसलिए निकाले गए विज़ुअल डेटा को डाउनस्ट्रीम प्रोसेसिंग के लिए तैयार स्कीमा में वापस किया जा सकता है।

एजेंट-आधारित बहु-चरणीय कार्य निष्पादन

उत्पाद टीमें Grok 4.3 के एजेंटिक ऑप्टिमाइज़ेशन का उपयोग ऐसे एजेंट बनाने के लिए करती हैं जो उनके बीच मानवीय प्रॉम्टिंग के बिना कई चरणों में योजना बनाते हैं, निष्पादित करते हैं और पुनरावृति करते हैं। मॉडल को विशेष रूप से जटिल कार्य अपघटन के लिए ट्यून किया गया है - एक उच्च-स्तरीय लक्ष्य को उप-कार्यों में तोड़ना, अनुक्रम में टूल कॉल करना और मध्यवर्ती परिणामों के आधार पर समायोजित करना। फंक्शन कॉलिंग और Web Search ऐड-ऑन के साथ मिलकर, यह एक ही एजेंट रन में "प्रतिस्पर्धियों को खोजना, मूल्य निर्धारण का विश्लेषण करना, तुलना रिपोर्ट का मसौदा तैयार करना" जैसे अनुसंधान-से-आउटपुट वर्कफ़्लो को कवर करता है।

डेटा विश्लेषण के लिए इन-कॉन्टेक्स्ट कोड निष्पादन

डेटा और एनालिटिक्स टीमें इंफरेंस कॉल के भीतर सीधे Python चलाने, डेटा प्रोसेस करने और मॉडल की रीज़निंग के साथ-साथ गणना किए गए परिणाम वापस करने के लिए Code Execution ऐड-ऑन के साथ Grok 4.3 का उपयोग करती हैं। यह डेटा विश्लेषण टूल या स्वचालित रिपोर्टिंग पाइपलाइन बनाते समय एक अलग कोड निष्पादन (Code Execution) वातावरण की आवश्यकता को दूर करता है। xAI API पर Code Execution का शुल्क टोकन लागतों से अलग, प्रति 1,000 कॉल $5 है।

Grok API की तुलना

देखें कि Grok API किस प्रकार संदर्भ, इनपुट और फोकस के आधार पर Atlas Cloud पर अन्य अग्रणी LLMs के खिलाफ खड़ा होता है, ताकि आप प्रत्येक कार्य को उपयुक्त मॉडल पर रूट कर सकें, वह भी एक ही कुंजी के अंतर्गत।

Model	Provider	Context Window	Inputs	Best For
Grok 4.3	xAI	1M tokens	Text	Agentic reasoning, long-document analysis, high factual accuracy
Grok Build 0.1	xAI	256K tokens	Text	Code generation, debugging, refactoring
DeepSeek V4 Pro	DeepSeek	1M tokens	Text	Cost-efficient reasoning and agentic tool use at scale
Kimi K2.6	Moonshot	262K tokens	Text, image	Long-horizon coding agents and multimodal workflows
GLM 5.2	Z.ai	202.8K tokens	Text	Long-horizon agentic engineering and project-scale coding

Atlas Cloud पर Grok 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 Grok का उपयोग क्यों करें

बेजोड़ प्रदर्शन, स्केलेबिलिटी और विकास अनुभव के लिए उन्नत Grok 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:
Grok, 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।

Grok LLM के बारे में अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न

Atlas Cloud, xAI के वर्तमान फ्लैगशिप LLM, Grok 4.3 को होस्ट करता है, जो प्रति 1 मिलियन इनपुट टोकन $1.25 पर उपलब्ध है। यह मॉडल एक ही API में चैट, रीज़निंग, फंक्शन कॉलिंग, स्ट्रक्चर्ड आउटपुट और इमेज अंडरस्टैंडिंग को सपोर्ट करता है। जैसे-जैसे Grok के अतिरिक्त संस्करण जोड़े जाते हैं, उनके लिए Atlas Cloud xAI कलेक्शन पेज देखें।

Grok 4.3 1 मिलियन टोकन कॉन्टेक्स्ट विंडो का समर्थन करता है। यह एक ही कॉल में पूर्ण कोडबेस, लंबे शोध दस्तावेजों, या विस्तारित मल्टी-टर्न एजेंट सत्रों को संसाधित करने के लिए काफी बड़ा है। कॉन्टेक्स्ट सीमा टेक्स्ट और छवि इनपुट दोनों के संयोजन पर लागू होती है।

हाँ। xAI API वैकल्पिक ऐड-ऑन के रूप में Web Search और X Search का समर्थन करता है, जिसका अलग से बिल $5 प्रति 1,000 कॉल पर लिया जाता है। यह Grok को जनरेशन के दौरान वेब या X से रीयल-टाइम जानकारी प्राप्त करने की अनुमति देता है। अपने नियमित API कॉल के साथ-साथ मानक API एंडपॉइंट के माध्यम से इन सुविधाओं तक पहुँचें।

हाँ। xAI API प्रॉम्प्ट कैशिंग का समर्थन करता है, जो उन अनुरोधों पर लागत कम करता है जो एक ही सिस्टम प्रॉम्प्ट या संदर्भ उपसर्ग का पुन: उपयोग करते हैं। कैश किए गए इनपुट टोकन के लिए बिना कैश किए गए टोकन की तुलना में काफी कम दर पर बिल लिया जाता है। यह एजेंटिक वर्कफ़्लो के लिए विशेष रूप से उपयोगी है जो कई कॉल्स में समान निर्देश भेजते हैं।

हाँ। Grok 4.3 मल्टीमॉडल इनपुट का समर्थन करता है, जो एक ही API कॉल में टेक्स्ट के साथ छवियों को भी स्वीकार करता है। आप मानक संदेश प्रारूप के माध्यम से छवि URL या base64-एन्कोडेड चित्र पास कर सकते हैं। यह दृश्य प्रश्नोत्तरी, दस्तावेज़ विश्लेषण और छवि-निर्देशित कोड जनरेशन जैसे उपयोग के मामलों को सक्षम बनाता है।

हाँ। Grok 4.3 फंक्शन कॉलिंग, स्ट्रक्चर्ड आउटपुट और स्ट्रीमिंग रिस्पॉन्स को सपोर्ट करता है। ये सुविधाएँ मानक OpenAI-संगत फंक्शन स्कीमा के साथ काम करती हैं, इसलिए GPT-आधारित इंटीग्रेशन से मौजूदा टूल परिभाषाएँ सीधे ट्रांसफर हो जाती हैं। कोड निष्पादन भी 1,000 कॉल के लिए $5 पर एक वैकल्पिक ऐड-ऑन के रूप में उपलब्ध है।

प्रॉम्प्ट कैशिंग बाद की कॉल पर कम इनपुट टोकन दर पर एक दोहराए गए संदर्भ उपसर्ग का पुन: उपयोग करता है, जैसे कि एक लंबा सिस्टम प्रॉम्प्ट या साझा निर्देश। प्रत्येक अनुरोध पर समान सेटअप को फिर से भेजने वाले चैटबॉट और एजेंटों के लिए, यह आपके कोड को बदले बिना बार-बार आने वाले इनपुट खर्च को कम करता है। स्थिर सामग्री को प्रॉम्प्ट की शुरुआत में और परिवर्तनशील उपयोगकर्ता सामग्री को अंत में रखें ताकि कैश लागू हो सके।

दर सीमाएं (Rate limits) और समवर्ती (concurrency) खाता स्तर के अनुसार भिन्न होती हैं, इसलिए घातीय बैकऑफ़ (exponential backoff) जोड़ें और 429 प्रतिक्रिया पर पुनः प्रयास करें, और ट्रैफ़िक स्पाइक्स के दौरान अनुरोधों को कतार में लगाएं। बड़े ऑफ़लाइन कार्यों के लिए, बैच प्रोसेसिंग थोक कार्य को आपकी वास्तविक समय की सीमाओं से दूर रखता है। बड़े पैमाने पर एक सामान्य छिपी हुई लागत हर कॉल पर पूरा वार्तालाप इतिहास फिर से भेजना है, इसलिए पूरे थ्रेड के बजाय एक संक्षिप्त सारांश पास करें, और जैसे-जैसे आप बढ़ते हैं, सीमाएं बढ़ाने के लिए समर्थन टीम से संपर्क करें।

Grok API टोकन उपयोग के आधार पर 'पे-एज़-यू-गो' (pay-as-you-go) बिलिंग का उपयोग करता है, जिसमें इनपुट और आउटपुट टोकन प्रति अनुरोध मापे जाते हैं और किसी सदस्यता की आवश्यकता नहीं होती है। Atlas Cloud पर 300 से अधिक अन्य मॉडलों के साथ Grok को चलाने का अर्थ है प्रत्येक प्रदाता के लिए अलग-अलग अनुबंधों के बजाय एक खाता और एक बिल। प्रॉम्प्ट कैशिंग और बैच प्रोसेसिंग से दोहराए जाने वाले या ऑफ़लाइन वर्कलोड पर प्रभावी लागत कम हो सकती है।

Atlas Cloud पर एक खाता बनाएं, एक API कुंजी उत्पन्न करें, और अपने मौजूदा OpenAI-संगत क्लाइंट को Grok मॉडल नाम के साथ Atlas एंडपॉइंट पर निर्देशित करें। तर्क के लिए अपना पहला अनुरोध Grok 4.3 को या कोडिंग के लिए Grok Build 0.1 को भेजें, फिर आवश्यकतानुसार स्केल करें। चूंकि एक ही कुंजी 300 से अधिक मॉडलों तक पहुंचती है, इसलिए आप बिना किसी अतिरिक्त सेटअप के अन्य मॉडलों का परीक्षण कर सकते हैं।

अधिक सीरीज़ एक्सप्लोर करें

Kling 4.0

Kling 4 API, Kuaishou द्वारा 15 अक्टूबर, 2026 को जारी किया गया वीडियो मॉडल Kling 4.0 प्रदान करता है। यह एक बार में 30 सेकंड तक का वीडियो जेनरेट करता है, 10 कीफ़्रेम तक का अनुसरण करता है, Omni Reference के माध्यम से 15 छवियों, वीडियो और विषयों को मिश्रित करता है, और लिप सिंक के साथ स्टीरियो ऑडियो जोड़ता है। Atlas Cloud वीडियो संपादन सहित सभी चार एंडपॉइंट्स को एक OpenAI-संगत कुंजी पर $0.11 प्रति सेकंड की दर से सेवा प्रदान करता है। आज ही निर्माण शुरू करें।

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Seedance 2.5

Seedance 2.5 API डेवलपर्स को ByteDance Seed का संयुक्त ऑडियो और वीडियो मॉडल प्रदान करता है, जो टेक्स्ट, पहले फ्रेम, या इमेज, वीडियो और ऑडियो में 50 संदर्भों तक से एक ही बार में 4 से 30 सेकंड का जनरेशन करता है। यह चयनित क्षेत्रों को संपादित करता है, क्लिप का विस्तार करता है, और व्हाइट-मॉडल तथा ग्रीन-स्क्रीन इनपुट का पालन करता है। अमेरिका के अधिकृत पुनर्विक्रेता, Atlas Cloud, एक 480p ड्राफ्ट मोड, नेटिव 1080p फाइनल, और पे-एज़-यू-गो प्राइसिंग के साथ उन्नत 4K डिलीवरी जोड़ता है।

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Wan 3.0

Wan 3.0 Alibaba का सबसे नया वीडियो मॉडल है, जो एक ही जेनरेशन में ऑडियो के साथ 30fps पर 1080p वीडियो के 30 सेकंड तक का उत्पादन करता है। इसे टेक्स्ट प्रॉम्प्ट, पहले फ्रेम, 10 संदर्भ छवियों तक, या किसी दस्तावेज़ के साथ निर्देशित करें। Standard की प्रति सेकंड लागत कम है, जबकि Prime समान क्षमताओं को बनाए रखता है और तेज़ी से परिणाम देता है। दोनों Wan 2.7, 2.6, और 2.5 के समान ही Atlas Cloud कुंजी पर चलते हैं।

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MiniMax H3

MiniMax H3, टेक्स्ट, इमेज और संदर्भ-निर्देशित सृजन के लिए MiniMax का मल्टीमॉडल वीडियो परिवार है। समर्थित रूट्स में यह संदर्भ मीडिया के विषयों को बनाए रखता है, लचीले आस्पेक्ट रेशियो उपलब्ध कराता है और H3 Developer के ज़रिए जनरेटेड साउंड को विज़ुअल्स के साथ संयोजित करता है; आउटपुट प्रोफ़ाइल endpoint के अनुसार चुनी जाती हैं। Atlas Cloud इस परिवार को एक OpenAI-compatible key के पीछे एकीकृत करता है और $0.038 प्रति सेकंड की मानक दर से शुरू होने वाली पारदर्शी pay-as-you-go pricing प्रदान करता है। आज ही निर्माण शुरू करें।

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GPT Image 2.5

GPT Image 2.5, OpenAI का इमेज जनरेशन और एडिटिंग मॉडल है, जिसे 8 सितंबर, 2026 को दो API वर्ज़न में जारी किया गया था। Flare डिफ़ॉल्ट है, जिसमें GPT Image 2 की तुलना में 50% तक कम लेटेंसी है, जबकि Sunburst विस्तृत संपादन पर बेहतर नियंत्रण देने के लिए अधिक समय लेता है। दोनों 16 संदर्भ इमेज, पांच गुणवत्ता स्तर, पारदर्शी पृष्ठभूमि और 3840px तक के कस्टम आकार का समर्थन करते हैं। Atlas Cloud, GPT Image 2.5 API को OpenAI की प्रति टोकन दर या 1K, 2K, या 4K स्तर के अनुसार प्रति इमेज फ्लैट मूल्य पर प्रदान करता है।

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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!

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Seedance 2.0

Seedance 2.0 ByteDance का प्रोडक्शन-ग्रेड वीडियो मॉडल है, जो सटीक शॉट निर्माण के लिए बनाया गया है। प्रॉम्प्ट्स को वीडियो में बदलें, वैकल्पिक अंतिम-फ़्रेम मार्गदर्शन के साथ प्रथम-फ़्रेम छवि को एनिमेट करें, या संदर्भ मीडिया और वैकल्पिक वेब खोज की मदद से परिणामों को आकार दें। Atlas Cloud इन वर्कफ़्लो को पारदर्शी उपयोग-आधारित मूल्य निर्धारण और एक OpenAI-संगत कुंजी वाली एकीकृत API में लाता है। आज ही निर्माण शुरू करें।

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Kling V3.0

Kuaishou की ओर से, Kling V3 API परिवार टेक्स्ट, इमेज और संदर्भ वीडियो वर्कफ़्लो का समर्थन करता है। किरदार की पहचान बरकरार रखते हुए गति स्थानांतरित करें, विज़ुअल संदर्भों से जनरेशन को निर्देशित करें और प्राकृतिक भाषा के निर्देशों से वीडियो संपादित करें। Atlas Cloud अलग-अलग प्रोडक्शन ज़रूरतों के लिए Standard और Pro एंडपॉइंट उपलब्ध कराता है। अपडेट: Kling V4 अब Atlas Cloud पर उपलब्ध है। इसे [Kling V4](https://www.atlascloud.ai/zh/models/kling-v4) पेज पर देखें।

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Grok Imagine Video

Grok Imagine Video डेवलपर्स को xAI के वीडियो परिवार तक पहुँच प्रदान करता है, जिससे क्लिप बनाए, एनिमेट, विस्तारित और संपादित की जा सकती हैं। प्रॉम्प्ट से 1 से 15 सेकंड के वीडियो जनरेट करें, अधिकतम सात संदर्भ छवियों के साथ लोगों, वस्तुओं या शैलियों का मार्गदर्शन करें, और 480p या 720p में काम करें। Atlas Cloud इन क्षमताओं को OpenAI-संगत एंडपॉइंट्स और पारदर्शी पे-एज़-यू-गो मूल्य निर्धारण के माध्यम से एक साथ उपलब्ध कराता है। आज ही निर्माण शुरू करें।

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Vidu Q4 Preview

Vidu Q4, Vidu का नवीनतम फ्लैगशिप वीडियो मॉडल है, जिसे image-to-video और reference-to-video जनरेशन के लिए डिज़ाइन किया गया है। यह एक स्थिर इमेज को एनिमेट कर सकता है और स्वचालित सीन ट्रांज़िशन बना सकता है, जिससे डेवलपर्स को अलग-अलग प्रोडक्ट वर्कफ़्लो के लिए दो इनपुट पथ मिलते हैं। Atlas Cloud, सत्यापित मानक मूल्य $0.04 प्रति सेकंड पर प्रकाशित पैरामीटर स्कीमा वाले समर्पित API endpoints उपलब्ध कराता है। आज ही निर्माण शुरू करें।

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Gemini Omni 1.1 Flash

Gemini Omni 1.1 Flash, Google DeepMind की लचीले प्रोडक्शन वर्कफ़्लो के लिए मूल रूप से मल्टीमॉडल वीडियो फ़ैमिली है। टेक्स्ट निर्देशों के ज़रिए मौजूदा फ़ुटेज संपादित करें, अधिकतम 10 रेफ़रेंस इमेज और 3 वीडियो क्लिप के साथ दृश्यगत एकरूपता बनाए रखें, या किसी शॉट को आपस में जोड़े जा सकने वाले सेगमेंट में 40 सेकंड तक बढ़ाएँ। एक OpenAI-compatible API key, उपयोग के अनुसार भुगतान वाली कीमत और Day-0 उपलब्धता के साथ Atlas Cloud पर हर वर्कफ़्लो तक पहुँचें। आज ही निर्माण शुरू करें।

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Nano Banana 2.1

Nano Banana 2.1 Google का इमेज मॉडल परिवार है, जो Gemini 3.6 Flash पर निर्मित है। यह Flash-स्तरीय गति पर Pro-स्तरीय जनरेशन और एडिटिंग प्रदान करता है, 1 से 14 इनपुट इमेज के बीच प्राकृतिक भाषा वाले संपादनों और विलयों का समर्थन करता है, और अधिकतम 4 कैरेक्टर तथा 10 ऑब्जेक्ट के लिए संगति बनाए रखता है। Atlas Cloud के माध्यम से, डेवलपर एक OpenAI-compatible key, विश्वसनीय uptime और Day-0 availability के साथ इस परिवार का उपयोग कर सकते हैं। आज ही निर्माण शुरू करें।

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