Gemini 3.5 Flash API by Google
google/gemini-3.5-flash
Gemini-3.5-flash
Fast and cost-efficient multimodal model designed for high-throughput applications, real-time interactions, and everyday AI tasks.
Fast and cost-efficient multimodal model designed for high-throughput applications, real-time interactions, and everyday AI tasks.
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import os
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
api_key=os.getenv("ATLASCLOUD_API_KEY"),
base_url="https://api.atlascloud.ai/v1"
)
response = client.chat.completions.create(
model="google/gemini-3.5-flash",
messages=[
{
"role": "user",
"content": "hello"
}
],
max_tokens=1024,
temperature=0.7
)
print(response.choices[0].message.content)Installa il pacchetto richiesto per il tuo linguaggio.
pip install requestsTutte le richieste API richiedono l'autenticazione tramite una chiave API. Puoi ottenere la tua chiave API dalla dashboard di 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}"
}Non esporre mai la tua chiave API nel codice lato client o nei repository pubblici. Utilizza invece variabili d'ambiente o un proxy backend.
import requests
url = "https://api.atlascloud.ai/v1/chat/completions"
headers = {
"Content-Type": "application/json",
"Authorization": "Bearer $ATLASCLOUD_API_KEY"
}
data = {
"model": "your-model",
"messages": [{"role": "user", "content": "Hello"}],
"max_tokens": 1024
}
response = requests.post(url, headers=headers, json=data)
print(response.json())I seguenti parametri sono accettati nel corpo della richiesta.
{
"model": "google/gemini-3.5-flash",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Hello"
}
],
"max_tokens": 1024,
"temperature": 0.7,
"stream": false
}L'API restituisce una risposta compatibile 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 oltre 300 modelli di IA direttamente nel tuo assistente di codifica IA. Un comando per installare, poi usa il linguaggio naturale per generare immagini, video e chattare con LLM.
npx skills add AtlasCloudAI/atlas-cloud-skillsOttieni la tua chiave API dalla dashboard di Atlas Cloud e impostala come variabile d'ambiente.
export ATLASCLOUD_API_KEY="your-api-key-here"Una volta installato, puoi usare il linguaggio naturale nel tuo assistente IA per accedere a tutti i modelli Atlas Cloud.
Il server MCP di Atlas Cloud collega il tuo IDE con oltre 300 modelli di IA tramite il Model Context Protocol. Funziona con qualsiasi client compatibile MCP.
npx -y atlascloud-mcpAggiungi la seguente configurazione al file delle impostazioni MCP del tuo IDE.
{
"mcpServers": {
"atlascloud": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"atlascloud-mcp"
],
"env": {
"ATLASCLOUD_API_KEY": "your-api-key-here"
}
}
}
}