Kimi API for Vision-to-Code Generation

Kimi API for Vision-to-Code Generation

Kimi API, Moonshot AI की open-weight K2 लाइन है, जिसमें natively multimodal K2.5 से लेकर coding-specialized K2.7 Code तक शामिल हैं। चूंकि vision मॉडल में ही built-in है, आप screenshots, UI mockups और short videos को काम करने वाले frontend code में बदल सकते हैं, 100 तक parallel sub-agents को coordinate कर सकते हैं, और 256K token context में reasoning कर सकते हैं। Atlas Cloud पूरे परिवार को एक unified endpoint के ज़रिए transparent pay-as-you-go pricing के साथ उपलब्ध कराता है। आज ही बनाना शुरू करें।

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हर Kimi endpoint के फोकस और मानक प्रति-मिलियन-token मूल्य निर्धारण की एक नज़र में तुलना करें।

मोडैलिटीविवरण
Kimi K2.7 Code API (टेक्स्ट से टेक्स्ट)इंजीनियरिंग कार्यों के लिए खास तौर पर बनाया गया यह endpoint, natural language prompts और मौजूदा source files को काम करने वाले code, fixes और developer automation में बदलता है। यह programming, debugging और AI developer workflows के लिए लक्षित है, जहाँ भरोसेमंद code generation प्राथमिकता होती है। इसका मानक शुल्क $0.95 प्रति मिलियन input tokens और $4 प्रति मिलियन output tokens है।
Kimi K2.6 API (टेक्स्ट से टेक्स्ट)इसे text prompts दें और Kimi K2.6 रोज़मर्रा की productivity tasks में तर्कसंगत answers, code और structured output लौटाता है। reasoning और coding दोनों के लिए बेहतर बनाया गया यह मॉडल उन teams के लिए उपयुक्त है जो analysis, drafting और software development के लिए एक single general-purpose model चाहती हैं। repeated context के लिए cached input की कीमत $0.16 प्रति मिलियन tokens है।
Kimi K2.5 API (टेक्स्ट से टेक्स्ट)जब कोई काम लंबे documents या multi-step pipelines में फैला हो, Kimi K2.5 extended text inputs को ingest करके coherent, context-aware responses लौटाता है। long-context understanding और intelligent workflows के लिए बनाया गया यह मॉडल transparent pay-as-you-go pricing पर चलता है: $0.60 प्रति मिलियन input tokens और $3 प्रति मिलियन output tokens, जिससे large-scale analysis cost-efficient रहता है।

Kimi API: 256K कॉन्टेक्स्ट से 300-Agent Swarms तक

Kimi API, Moonshot AI के trillion-parameter K2 models को एक ही endpoint पर लाता है, जिसमें 262,144-token context window के साथ native image और video input, self-directed agent swarms, और coding, debugging तथा long-horizon reasoning के लिए tuned specialized models मिलते हैं।

Native Image और Video Understanding

Native Image और Video Understanding

K2.6 एक ही native multimodal architecture में text, images और video को process करता है, और external plugins के बिना PNG और WebP से लेकर MP4, MOV और WebM तक के formats स्वीकार करता है। इसका MoonViT vision encoder screen recordings, design files और diagrams को सीधे पढ़ता है। जहाँ पहले K2.5 text और images संभालता था, वहीं K2.6 उसी stack को full video understanding तक बढ़ाता है, ताकि visual context भी बस एक और input बन जाए।

Kimi API के ज़रिए Self-Directed Agent Swarms

Kimi API के ज़रिए Self-Directed Agent Swarms

Kimi API एक self-directed agent swarm expose करता है, जो लगभग 4,000 coordinated steps में काम करने वाले 300 sub-agents तक scale करता है। एक ही thread पर reasoning करने के बजाय, K2.6 एक बड़े objective को parallel branches में decompose करता है और उन्हें completion तक orchestrate करता है। हर sub-agent task का अपना हिस्सा संभालता है, फिर shared plan में report back करता है। यह design long-horizon automation के लिए उपयुक्त है, जहाँ project कई dependent stages में फैला होता है।

Coding और Debugging Built In

Coding और Debugging Built In

Coding इस family के केंद्र में है, जहाँ Kimi K2.7 Code को programming, debugging और developer agent workflows के लिए purpose-built किया गया है। SWE-Bench Pro coding benchmark पर K2.6 58.6 तक पहुँचता है, और real repository fixes में कई frontier models से थोड़ा आगे निकलता है। किसी भी model को failing test suite दें और यह fault trace करता है, patch propose करता है, और build green होने तक iterate करता है।

एक Kimi API Key से Agentic Reasoning

एक Kimi API Key से Agentic Reasoning

Transparent reasoning चाहिए? Configurable thinking mode enable करें और model जवाब commit करने से पहले अपनी step-by-step chain दिखाता है, साथ में native tool और function calling भी देता है। Atlas Cloud पर पूरा Kimi API एक OpenAI-compatible key के पीछे चलता है, pay-as-you-go per-call pricing और हर नई release के लिए Day-0 access के साथ। अपना base URL बदलें और आपका existing code चलता रहेगा।

Kimi API मुकाबला: एक प्रॉम्प्ट, तीन मॉडल

Kimi API और दो प्रतिस्पर्धी मॉडल को एक ही समान brief भेजें, फिर तुलना करें कि बिल्कुल समान निर्देशों से हर मॉडल कौन-सा interactive HTML page बनाता है।

प्रॉम्प्ट

एक पूरा single-file HTML page बनाएँ, जिसमें खेलने योग्य Snake arcade game हो, सभी CSS और JavaScript inline हों, और कोई external dependencies, CDNs, images या fonts न हों। बोर्ड को canvas पर modern neon-on-dark color scheme, smooth movement और साँप के पीछे soft glow trail के साथ render करें। arrow-key और WASD control के साथ touch devices पर swipe gestures support करें, live score और persistent high score दिखाएँ, और score बढ़ने के साथ game की speed धीरे-धीरे बढ़ाएँ। Food खाने पर छोटा particle burst trigger करें, restart button के साथ animated game-over overlay दिखाएँ, और layout responsive रखें ताकि board desktop और mobile दोनों पर centered और legible रहे।

Generated with Kimi K2.7 Code on Atlas Cloud

Generated with GPT 5.5 on Atlas Cloud

Generated with Kimi K2.6 on Atlas Cloud

प्रॉम्प्ट

एक single, पूरी तरह self-contained HTML file बनाएँ (सभी CSS और JavaScript inline, बिल्कुल कोई external dependencies, CDNs, images या web fonts नहीं) जो एक interactive "जीवित digital terrarium" render करे — screen के center में रखा एक sealed glass jar, जिसके भीतर real time में बढ़ता हुआ self-sustaining miniature rainforest हो। इसे किसी भी modern browser में खोलते ही, बिना किसी build step के, 60fps पर तुरंत चलना चाहिए। Core scene और layout: composition को symmetrically center करें, glass jar को deep, vignetted dark background पर hero stage की तरह treat करें (soft moss-lit center से near-black edges तक fading radial gradient), ताकि पूरा focus jar पर रहे। सब कुछ full-window HTML5 Canvas पर render करें, जिसके ऊपर वास्तविक glassmorphism DOM/CSS chrome layer हो: jar wall में असली glass जैसी qualities दिखनी चाहिए — curved refraction highlights, bright specular rim-light streak, faint frosted blur, और tiny lensing वाले scattered condensation droplets — जिन्हें layered radial/linear gradients, backdrop-filter blur, semi-transparent white strokes और soft box-shadows से हासिल किया गया हो। Jar के अंदर bottom पर dark humid loam हो और धीरे-धीरे drift करने वाली faint volumetric mist हो। तीन technical layers जिन्हें stack होकर साथ-साथ coexist करना है (यहीं weak vs strong models अलग दिखते हैं — weak model static picture बनाएगा, strong model पूरे jar को जीवित बना देगा): 1. Recursive L-system growth: vines, fern fronds और mosses को L-system / recursive branching algorithm से generate किया जाए और समय के साथ उनके unfolding को animate किया जाए — stems लंबे हों, branches subdivide हों, fronds uncurl हों, leaves easing के साथ scale in हों। Growth organic हो और हर branch पर हल्की randomization हो (angle jitter, thickness taper, length decay), ताकि reload करने पर कोई दो plants identical न लगें। 2. Particle system: amber firefly-like light motes (dozens) mist में soft additive glow और gentle parallax के साथ drift और bob करें, साथ में rising condensation/pollen specks हों; particles newly grown plants पर subtly react करें। 3. Day–night lighting cycle: continuous ambient light loop top-down key light को cool white dawn → warm golden dusk → deep indigo night और फिर वापस sweep करे, और उसी के अनुसार पूरी scene, glass highlights, mist और plant tones को recolor करे। Plants में phototropism दिखे — stems bend हों और अपने tips को moving current light direction की ओर lean करें। Primary interaction: jar wall/interior पर कहीं भी click करने से click x-position पर loam में एक seed गिरे, और वह seed sequence में अपना पूरा, visible life cycle चलाए — seed गिरे और settle हो, germinate होकर sprout बने, sprout L-system के जरिए recursively branch करे, फिर maturity पर एक छोटा glowing flower bloom करे — हर stage eased और साफ़ समझ आने वाला हो, landing पर soft ripple/dust puff के साथ। Multiple clicks multiple plants spawn करें, जो साथ-साथ coexist करें और बढ़ते रहें, जिससे terrarium धीरे-धीरे denser thicket में भरता जाए। Glassmorphic pill buttons में कुछ subtle inline controls शामिल करें (जैसे "Terrarium reset करें" और "दिन/रात: auto ⇄ drag" toggle, जहाँ user time-of-day scrub कर सके, साथ में optional pause)। एक faint hint line दें ("seed लगाने के लिए glass पर tap करें") जो first interaction के बाद fade हो जाए। Palette और mood: foliage के लिए forest ink-green और mossy yellow-green, light motes और blooms के लिए amber/honey glow, jar पर cool teal-glass tints, day-night sweep में warm gold और cool indigo washes। Overall feeling शांत, साँस लेती हुई, meditative हो — slow gentle motion, कोई harsh transitions नहीं। Technical requirements: requestAnimationFrame को delta-time के साथ use करें ताकि animation frame-rate independent हो; window resize पर canvas को correct devicePixelRatio scaling के साथ responsive बनाएँ और jar centered रखें; particle/branch counts को sensible cap करें ताकि smooth रहे; सभी randomness per-plant seeded रखें ताकि growth natural लगे। सब कुछ — geometry, glow, glass, mist, lighting, particles और recursive plants — code में ही draw या compute होना चाहिए, zero external assets के साथ। केवल complete HTML document deliver करें, जिसे एक .html file के रूप में save करके open करने के लिए ready हो।

Generated with Kimi K2.7 Code on Atlas Cloud

Generated with GPT 5.5 on Atlas Cloud

Generated with Kimi K2.6 on Atlas Cloud

Kimi API को अपने पूरे स्टैक में काम पर लगाएँ

चाहे आप विशाल repositories में code ship कर रहे हों, designs को interfaces में बदल रहे हों, या agent swarms orchestrate कर रहे हों, Kimi API लंबे context वाली reasoning और native tool use को वास्तविक production workloads तक लाता है।

Kimi API के साथ Repository-Scale Coding

Kimi K2.7 Code 262K-token window के भीतर पूरी repositories पढ़ता है, और एक ही pass में codebases को refactor, debug और extend करता है। टीमें project context खोए बिना legacy systems को modernize करने और multi-file features ship करने के लिए इस पर भरोसा करती हैं।

Designs को Front-End Code में बदलें

Kimi K2.5 को screenshot, mockup या छोटा demo video दें, और वह visual input से working front-end code लौटाता है। Designers और product teams मिनटों में static concepts को interactive pages और prototypes में बदल देती हैं।

लंबे Documents और Data का विश्लेषण करें

जब reports या contracts सैकड़ों pages तक जाते हैं, तो Kimi models उन्हें 256K-token context के भीतर process करके trends और conflicts सामने लाते हैं। Analysts हर page को manually पढ़ने के बजाय citations के साथ structured answers निकालते हैं।

Kimi API के ज़रिए Agent Swarms Orchestrate करें

Agent swarms Kimi K2.5 को एक goal को 100 तक parallel sub-agents में बाँटने देते हैं, जिससे execution time 4.5x तक घटता है। टीमें batch analysis और long-form builds automate करती हैं, जिन्हें एक single model पूरा नहीं कर सकता।

Tool-Using Autonomous Agents को Power दें

Agentic tool use के लिए trained, Kimi models step-by-step prompting के बिना tasks पूरा करने के लिए external functions, APIs और search को call करते हैं। Developers ऐसे assistants बनाते हैं जो user की ओर से real systems में booking, querying और actions कर सकें।

मिनटों में Kimi API पर Migrate करें

क्योंकि Kimi API OpenAI-compatible है, आप traffic को Moonshot models पर route करने के लिए base URL और एक key बदलते हैं। Startups application logic दोबारा लिखे बिना Kimi अपनाते हैं और transparent per-call pricing चुकाते हैं।

Kimi API बनाम प्रतिस्पर्धी LLM APIs: कॉन्टेक्स्ट, मोडैलिटी और लागत

Atlas Cloud पर Kimi API की तुलना अन्य प्रमुख भाषा मॉडल APIs से करें और देखें कि कॉन्टेक्स्ट लंबाई, इनपुट लचीलापन और प्रति-token कीमत में यह कहाँ आगे है।

मॉडलकॉन्टेक्स्ट विंडोइनपुट प्रकारइनपुट कीमत ($/1M tokens)आउटपुट कीमत ($/1M tokens)
Kimi K2.7 Code256K tokensटेक्स्ट, इमेज$0.95$4.00
Kimi K2.6256K tokensटेक्स्ट, इमेज, वीडियो$0.95$4.00
Kimi K2.5256K tokensटेक्स्ट, इमेज, वीडियो$0.60$3.00
DeepSeek V4 Pro1M tokensटेक्स्ट$1.74$3.45
GLM 5.21M tokensटेक्स्ट$1.40$4.40
Grok 4.5500K tokensटेक्स्ट$2.00$6.00
Doubao Seed 2.1 Pro256K tokensटेक्स्ट$0.90$4.50

Atlas Cloud पर Kimi 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।

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Atlas Cloud पर Kimi का उपयोग क्यों करें

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

Kimi API से जुड़े सवालों के जवाब

Kimi API डेवलपर्स को reasoning, coding और long-context understanding के लिए Moonshot AI के Kimi large language models परिवार तक प्रोग्रामेटिक एक्सेस देता है। Atlas Cloud पर आप इसे एक OpenAI-compatible endpoint के ज़रिए इस्तेमाल करते हैं, इसलिए एक ही key pay-as-you-go, per-call pricing के साथ हर Kimi version को कवर करती है।

Atlas Cloud कई versions होस्ट करता है, जिनमें long-context और agentic workflows के लिए Kimi K2.5, Moonshot का सबसे बुद्धिमान general model Kimi K2.6, और programming व debugging के लिए Kimi K2.7 Code शामिल हैं। क्योंकि ये एक ही request format साझा करते हैं, इनके बीच स्विच करने के लिए केवल एक model string बदलनी होती है।

ये models complex coding, multi-file repository analysis, भारी-भरकम documents पर reasoning, और agentic tool calling में उत्कृष्ट हैं। टीमें Kimi को तब चुनती हैं जब किसी काम में बड़ा working memory और मज़बूत step-by-step logic दोनों चाहिए हों, जैसे पूरे codebase को refactor करना या लंबे reports का audit करना।

Billing pay-as-you-go है, बिना subscription और बिना minimums के। Kimi K2.5 की कीमत $0.60 per million input tokens और $3.00 per million output tokens है, जबकि Kimi K2.6 और Kimi K2.7 Code $0.95 per million input tokens और $4.00 per million output tokens पर चलते हैं। Context caching repeated या shared prompts की लागत कम कर देती है।

क्योंकि Atlas Cloud Kimi को OpenAI-compatible API के ज़रिए expose करता है, आप अपने मौजूदा OpenAI SDK को Atlas endpoint पर point कर सकते हैं और Kimi model name इस्तेमाल कर सकते हैं। आपकी application logic को rewrite करने की ज़रूरत नहीं होती, जिससे यह chat, coding और agent pipelines के लिए सचमुच drop-in बन जाता है।

Kimi K2.5, K2.6 और K2.7 Code प्रत्येक 262,144 token context window, यानी लगभग 256K tokens, support करते हैं। यह क्षमता आपको manual chunking के बिना पूरे codebases, लंबे technical manuals या reports के सैकड़ों pages को एक single request में भेजने देती है।

नए Kimi versions text-only नहीं, बल्कि natively multimodal हैं। Kimi K2.6 text, image और video input स्वीकार करता है, और Kimi K2.5 combined visual और text tokens पर reason करता है, इसलिए आप screenshots, design files या recordings भेज सकते हैं और model उन्हें आपके prompt के साथ interpret कर सकता है।

Developers इसे सबसे ज़्यादा cost और context के लिए चुनते हैं। Community reports comparable coding quality पर leading proprietary models की तुलना में महत्वपूर्ण savings दिखाती हैं, और 256K window whole-repository और full-document tasks संभालती है जिन्हें shorter-context models नहीं संभाल सकते। आज ही build करना शुरू करें।

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Seedance 2.0

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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MiniMax H3

MiniMax H3 API, MiniMax के सामान्य-उद्देश्य वाले multimodal video model को उपलब्ध कराता है, जो text, images, video और audio को एक बार में एक task के बजाय एक ही context के रूप में पढ़ता है। Clips 24 FPS पर 21:9 से 9:16 तक के aspect ratios में 5 से 15 seconds तक चलते हैं, और एक prompt characters बदल सकता है, backgrounds replace कर सकता है, dialogue rewrite कर सकता है या किसी reference clip से voice clone कर सकता है। Atlas Cloud यह सब एक OpenAI-compatible endpoint के ज़रिए उपलब्ध कराता है। आज ही बनाना शुरू करें।

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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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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।

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Gemini Omni Flash

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।

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Grok Imagine

Grok Imagine API डेवलपर्स को एक ही सूट में xAI की इमेज, वीडियो और ऑडियो जेनरेशन प्रदान करता है। यह बहुभाषी टेक्स्ट रेंडरिंग के साथ 2K तक की इमेज, और नेटिव, सिंक्रनाइज़ ऑडियो और संदर्भ-आधारित संपादन के साथ 15 सेकंड तक के वीडियो बनाता है। Atlas Cloud पर, एक ही कुंजी (key) हर Grok Imagine मोड को चलाती है, जिससे आप अलग-अलग सेटअप के बिना इमेज, वीडियो और ऑडियो के बीच स्विच कर सकते हैं, जिसकी कीमत $0.02 प्रति इमेज और $0.05 प्रति सेकंड से शुरू होती है।

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Google

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।

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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।

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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।

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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।

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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।

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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।

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