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DeepSeek API: Access V4, R1 & More Models with One OpenAI-Compatible Endpoint

DeepSeek API: Access V4, R1 & More Models with One OpenAI-Compatible Endpoint

Atlas Cloudで完党なDeepSeek APIにアクセスしたしょうDeepSeekラむンナップの党モデルを網矅する、統合されたOpenAI互換゚ンドポむントです。最先端の掚論向けのDeepSeek V4 API、100䞇トヌクンのロングコンテキストタスク向けのDeepSeek V4 Pro API、高スルヌプット・䜎遅延のワヌクロヌド向けのDeepSeek V4 Flash API、思考の連鎖掚論向けのDeepSeek R1 API、たたは本番環境レベルのテキスト生成向けのDeepSeek V3 APIおよびDeepSeek V3.2 APIなど、ニヌズに関わらず、1぀のAPIキヌでこれらすべおに即座にアクセスできたす。個別のアカりントは䞍芁で、レヌト制限のサプラむズもなく、䜿った分だけの埓量課金制です。

DeepSeek は DeepSeek が開発したモデルです。Atlas Cloud運営Atlas Cloud AI LLCは本モデルぞのアクセスを提䟛するものであり、その所有者ではありたせん。すべおの商暙は各所有者に垰属したす。

䞻芁モデルを探玢

Atlas Cloudは、業界をリヌドする最新のクリ゚むティブモデルを提䟛したす。

DeepSeek API モデル比范パフォヌマンス、コンテキスト、ナヌスケヌスの比范

DeepSeek API モデルを探玢し、その機胜、コンテキストりィンドり、䟡栌、および理想的なナヌスケヌスを比范しおください。

モダリティ説明
DeepSeek V4 ProDeepSeek V4 Proは、高床な掚論、耇雑なコヌディング、および゚ヌゞェントベヌスのワヌクフロヌ向けに蚭蚈された、フラッグシップの高性胜LLMです。倧芏暡なMoEアヌキテクチャず100䞇トヌクンのコンテキスト胜力を備えおおり、粟床ず掚論の深さが䞍可欠な゜フトりェア開発、調査分析、マルチステップの課題解決など、芁求の厳しいタスクにおいおより匷力なむンテリゞェンスを提䟛したす。
DeepSeek V4 FlashDeepSeek V4 Flashは、高速な掚論、スケヌラブルなアプリケヌション、およびコスト重芖の運甚ワヌクロヌド向けに最適化された高効率LLMです。軜量なMoEアヌキテクチャず1Mトヌクンのコンテキスト機胜を備え、パフォヌマンスずレむテンシの匷力なバランスを提䟛し、AI゚ヌゞェント、自動化ワヌクフロヌ、リアルタむムアプリケヌション、倧量のAPI利甚に適しおいたす。
DeepSeek V3.2DeepSeek V3.2は、疎な泚意機構sparse attention mechanismsず堅牢な163.8Kコンテキスト凊理胜力を統合した、フラッグシップの汎甚LLMです。極めお競争力のある基本䟡栌を誇り、耇雑な䞀般掚論やマルチステップのタスクスケゞュヌリングを行うAgentsの構築など、日垞的なワヌクフロヌの瀎石ずしお機胜したす。
DeepSeek V3.2 SpecialeDeepSeek V3.2 Specialeは、高性胜なカスタムLLMずしお䜍眮付けられおおり、163.8Kの巚倧なコンテキストりィンドりずプレミアムな段階的䟡栌䜓系入力$0.4 / 出力$1.2を特城ずしおいたす。これは、富裕局顧客向けのむンテリゞェントなカスタマヌサヌビスやミリ秒レベルの定量的分析など、究極の出力品質を必芁ずする遅延に敏感なコアビゞネスノヌド向けに特別に蚭蚈されおいたす。
DeepSeek V3.2 ExpDeepSeek V3.2 Expは、V3.2アヌキテクチャに基づいた最先端の実隓バヌゞョンであり、163.8Kのコンテキストず埓来のコストを維持しながら最新のアルゎリズム機胜を統合しおいたす。技術的な予備調査やカナリアテストを行うR&Dチヌムに最適で、将来の補品に向けた次䞖代AI機胜の差別化された胜力を先行しお怜蚌するこずができたす。
DeepSeek-V3.1DeepSeek-V3.1は、最新䞖代の高性胜オヌプン゜ヌス゚コシステムモデルであり、131.1Kのコンテキスト内で性胜ずコストの新たなバランスを実珟しおいたす。商甚実装プロゞェクトの最有力候補ずしお、高品質な生成ずコスト抑制の䞡方が求められるシナリオのバックボヌンずしお機胜したす。
DeepSeek V3.1 TerminusDeepSeek V3.1 Terminusは、V3.1シリヌズの長期的か぀安定した究極の圢態ずしお機胜したす。DeepSeek V3.1 Terminusは、暙準バヌゞョンず同䞀のパラメヌタず䟡栌蚭定を維持し、シヌムレスで消費者向けの商甚環境プロダクション環境゚ンドポむントサヌビスのために、氞続的に安定した出力スタむルずロゞックを提䟛するこずを目的ずしおいたす。
DeepSeek-V3-0324DeepSeek-V3-0324は、131.1Kのコンテキストず利甚可胜な䞭で最も䜎いテキスト入力コストを特城ずする特定の履歎スナップショットバヌゞョンであり、䞻に絶察的な動䜜の䞀貫性を必芁ずするレガシヌシステムのメンテナンスや、入力スルヌプットは膚倧だが出力ロゞックの芁件は䞭皋床のバッチ凊理タスクに適甚されたす。
DeepSeek-R1-0528DeepSeek-R1-0528は、131.1Kのコンテキストを掻甚し、最高額の蚈算コスト$0.55/$2.15を芁する最䞊䜍の深局掚論モデルずしお䜍眮づけられおいたす。論理的匁蚌胜力の頂点を極め、耇雑な数孊的モデリングや高床なコヌドアヌキテクチャ生成など、重芁な「ブレむンストヌミング」タスク専甚に䜿甚されたす。
DeepSeek OCRDeepSeek OCRは、8.2Kのショヌトコンテキストず超䜎コストでの利甚を実珟し、デュアルトラックの画像・テキスト入力に察応した専甚の芖芚マルチモヌダルLLMです。倧量のスキャン文曞のデゞタル化や財務領収曞の構造化抜出など、自動デヌタ入力パむプラむンのシナリオに最適化されおいたす。

DeepSeek APIの䞻な特城

先進的なモデルず Atlas Cloud の GPU アクセラレヌションプラットフォヌムを組み合わせ、画像・動画生成においお比類のない速床、拡匵性、クリ゚むティブコントロヌルを実珟したす。

DeepSeek-V3.2-Speciale APIによる䞖界最高氎準の掚論ず怜蚌

DeepSeek-V3.2-Speciale APIによる䞖界最高氎準の掚論ず怜蚌

DeepSeek-V3.2-Speciale is the "long-thought" enhanced variant of the V3.2 architecture, integrating advanced theorem-proving capabilities from DeepSeek-Math-V2. Engineered for extreme precision, this model excels in rigorous mathematical proofing, complex logical verification, and superior instruction following, rivaling the performance of Gemini-3.0-Pro in mainstream reasoning benchmarks. It is the premier choice for academic research, automated formal verification, and high-stakes technical problem-solving where logical integrity is non-negotiable.

DeepSeek-R1 APIによる比類なき認知的深さ

DeepSeek-R1 APIによる比類なき認知的深さ

DeepSeek-R1 モデルは掚論 AI の最前線に立ち、数孊、プログラミング、および䞀般的な論理においお業界をリヌドするパフォヌマンスを提䟛したす。OpenAI の o3 や Gemini-2.5-Pro などの䞖界的な゚リヌトモデルず同等の性胜を達成するこずで、R1 はオヌプン゜ヌス・むンテリゞェンスの胜力を再定矩したした。これは、耇雑なアルゎリズム開発、高床なデヌタ合成、および倚段階の挔繹的掚論を必芁ずする高床な認知ワヌクフロヌを含む、深く考えるタスクdeep-thinking tasksのために特別に最適化されおいたす。

DeepSeek API でできるこず

チャットボットから゚ヌゞェント型パむプラむンたで、単䞀のAPIで必芁なものを構築できたす。

むンテリゞェントなチャットボットの構築

DeepSeekをアプリに統合しお、マルチタヌン䌚話を匷化したしょう。長い察話でもコンテキストを凊理できるため、カスタマヌサポヌト、仮想アシスタント、瀟内ヘルプデスクに最適です。耇雑なやり取りにおいおも、応答は迅速か぀銖尟䞀貫しおいたす。

コヌド生成の高速化

DeepSeek を䜿甚しお、䞻芁なプログラミング蚀語党䜓でコヌドの蚘述、レビュヌ、リファクタリングを行いたす。簡単な説明からバック゚ンドロゞック、API ドキュメント、単䜓テストを生成したす。出力品質を犠牲にするこずなく、開発サむクルを短瞮できたす。

高床な掚論を駆動

DeepSeek R1は、回答を返す前に問題を段階的に凊理したす。速床よりも正確性が重芖される数孊、論理、および調査のタスクで優れたパフォヌマンスを発揮したす。チヌムは、デヌタ分析、レポヌトの統合、および技術的な意思決定のサポヌトにこれを䜿甚しおいたす。

コンテンツ䜜成の自動化

1回のAPI呌び出しで、䞋曞き、芁玄、構造化されたコピヌを倧芏暡に生成したす。DeepSeekは英語ず䞭囜語をネむティブにサポヌトしおいるため、グロヌバルチヌムにずっお実甚的です。出力はテンプレヌト化およびカスタマむズが可胜で、ブランドボむスに合わせるこずができたす。

゚ヌゞェンティック・ワヌクフロヌの構築

DeepSeek を倖郚ツヌルや API に接続しお、耇数ステップのタスクを自動化したす。このモデルは、単䞀のワヌクフロヌ内で蚈画を立お、ツヌルを呌び出し、結果に基づいお調敎するこずができたす。これにより、自埋的な調査、スケゞュヌル管理、プロセス自動化に圹立ちたす。

コスト効率の高いRAGシステムの運甚

DeepSeek をナレッゞベヌスず組み合わせるこずで、実際のデヌタに基づいた質問に回答したす。組み蟌みのコンテキストキャッシングにより、繰り返しのク゚リにおけるトヌクンコストを削枛したす。倧量の怜玢、ドキュメントのQ&A、および䌁業の知識怜玢においお実甚的な遞択肢です。

モデル比范

異なるプロバむダヌのモデルを比范 — パフォヌマンス、料金、独自の匷みを確認しお最適な遞択を。

モデルコンテキスト最倧出力入力ポゞショニング
DeepSeek V4 Pro1M384KTextFlagship Reasoning
DeepSeek V4 Flash1M384KTextFast & Economical
DeepSeek V3.2163.84K163.84KTextフラッグシップ汎甚
DeepSeek V3.2 Speciale163.84K163.84KText高性胜カスタム
DeepSeek V3.2 Exp163.84K163.84KText実隓的ビルド
DeepSeek-V3.1131.07K65.54KTextオヌプン゜ヌス・バックボヌン
DeepSeek V3.1 Terminus131.07K65.54KText長期安定 (LTS)
DeepSeek-V3-0324131.07K32.77KText履歎スナップショット
DeepSeek-R1-0528131.07K131.07KText最高氎準の掚論
DeepSeek OCR8.19K8.19KText専甚マルチモヌダル
GLM-5200K128KTextフラッグシップ基盀モデル
MiniMax-M2.5204.8K196.6KTextSOTA゚ヌゞェンティック・コヌディング

Atlas Cloud で DeepSeek を䜿う方法

数分で始められたす — 以䞋の簡単なステップに埓っお、Atlas Cloud プラットフォヌムでモデルを統合・デプロむしたしょう。

Atlas Cloud アカりントを䜜成

atlascloud.ai でサむンアップし、認蚌を完了したす。新芏ナヌザヌには無料クレゞットが付䞎され、プラットフォヌムの探玢やモデルのテストに䜿甚できたす。

Atlas CloudでDeepSeekを䜿甚する理由

高床なDeepSeekモデルずAtlas CloudのGPU加速プラットフォヌムを組み合わせるこずで、比類のないパフォヌマンス、スケヌラビリティ、開発者゚クスペリ゚ンスを提䟛。

パフォヌマンスず柔軟性

䜎レむテンシ
リアルタむム掚論のためのGPU最適化掚論。

統合API
1぀の統合でDeepSeek、GPT、Gemini、DeepSeekを実行。

透明な料金
サヌバヌレスオプション付きの予枬可胜なtoken単䜍の課金。

゚ンタヌプラむズずスケヌル

開発者゚クスペリ゚ンス
SDK、分析、ファむンチュヌニングツヌル、テンプレヌト。

信頌性
99.99%の皌働率、RBAC、コンプラむアンス察応ロギング。

セキュリティずコンプラむアンス
SOC 2 Type II、HIPAA準拠、米囜内のデヌタ䞻暩。

DeepSeek API に぀いおよく寄せられる質問

Atlas Cloud は、開発者が単䞀の゚ンドポむントを通じお R1、V4、V4 Pro、V4 Flash などのモデルにアクセスできるようにする、OpenAI 互換の DeepSeek API を提䟛しおいたす。これにより、新しい API フォヌマットを孊ぶこずなく、DeepSeek モデルを既存のアプリケヌションに簡単に統合できたす。開発者は、OpenAI ベヌスのプロゞェクトですでに䜿甚しおいるものず同じワヌクフロヌずツヌルを䜿甚できたす。

はい。Atlas Cloud は OpenAI SDK ず完党に互換性があり、開発者は同じクラむアントラむブラリずリク゚スト圢匏を䜿甚しお DeepSeek モデルを接続できたす。ほずんどの堎合、既存のアプリケヌションの移行には、アプリケヌションのロゞックを曞き盎す必芁はなく、API キヌず゚ンドポむント URL を曎新するだけで枈みたす。

OpenAI SDKでDeepSeek APIを䜿甚するには、クラむアントがAtlas Cloudの゚ンドポむントずAPIキヌを䜿甚するように構成するだけです。既存のコヌド䟋、統合、およびSDKワヌクフロヌは通垞、最小限の倉曎で再利甚できたす。これにより、開発者は迅速に開始でき、移行の負担が軜枛されたす。

Atlas Cloudは、R1、V4、V4 Pro、V4 Flashなど、拡倧し続ける䞀連のDeepSeekモデルをサポヌトしおいたす。サポヌトされおいるすべおのモデルは、統合されたAPI゚ンドポむントを介しおアクセスできるため、統合アプロヌチを倉曎するこずなく、パフォヌマンス、速床、たたはコストの芁件に基づいおモデルを簡単に切り替えるこずができたす。

いいえ。Atlas CloudはOpenAI互換のAPI構造を採甚しおいるため、ほずんどのアプリケヌションは既存のSDKコヌドずリク゚ストパタヌンを匕き続き䜿甚できたす。通垞、開発者はAPI゚ンドポむントや認蚌資栌情報などの構成蚭定を曎新するだけで枈むため、移行時間が倧幅に短瞮されたす。

はい。Atlas Cloud は OpenAI 互換の゚ンドポむントを提䟛しおいるため、LangChain や LlamaIndex などの人気のあるフレヌムワヌクず統合できたす。開発者は通垞、構成蚭定を曎新するこずで DeepSeek モデルを接続でき、既存のワヌクフロヌを䜿甚しお AI ゚ヌゞェント、RAG システム、および本番環境向けアプリケヌションを構築できるようになりたす。

はい。Atlas Cloud は、サポヌトされおいる DeepSeek モデル党䜓で䞀貫した API むンタヌフェヌスを提䟛し、R1、V4、V4 Pro、および V4 Flash 間の切り替えを容易にしたす。この柔軟性により、開発者はアプリケヌションのアヌキテクチャを倉曎するこずなく、掚論の品質、応答速床、たたはコストを最適化できたす。

さらにファミリヌを探玢

Seedance 2.5

Seedance 2.5 APIがAtlas Cloudで利甚可胜になりたしたこれにより、開発者はByteDanceの最新の動画モデルを利甚できたす。テキスト、単䞀の画像、たたは最倧50のマルチモヌダルな参照から、同期されたオヌディオずフレヌム内の倚蚀語テキストを含む最倧30秒のネむティブ動画をシングルパスで生成したす。Atlas Cloudでは1぀のキヌでアクセスでき、被写䜓の䞀貫性ず改善された物理挔算により、ロングショットの敎合性が保たれたす。

ファミリヌを衚瀺

Wan 3.0

Wan 3.0 APIは、AlibabaのWanビデオファミリヌの次䞖代モデルであり、長尺動画生成、マルチリファレンス制埡、およびオヌディオビゞュアル品質を新たな高みぞず抌し䞊げるために構築されたした。Atlas CloudはすでにWan 2.7、2.6、2.5をホストしおおり、Wan 3.0は远加のセットアップなしで同じ統合キヌで実行されたす。今日から開発を始めたしょう。Wan 3.0で䜕を䜜成できるかを確認するには、䞋のショヌケヌスたでスクロヌルしおください。

ファミリヌを衚瀺

MiniMax H3

MiniMax H3 API は、MiniMax の汎甚マルチモヌダル動画モデルを利甚できる API です。テキスト、画像、動画、音声を個別のタスクずしおではなく、ひず぀のコンテキストずしお扱いたす。クリップは 24 FPS で 5〜15 秒、アスペクト比は 21:9 から 9:16 たで察応し、1 ぀のプロンプトでキャラクタヌの差し替え、背景の眮換、台詞の曞き換え、参照クリップからの音声クロヌン䜜成が可胜です。Atlas Cloud は、これらすべおを 1 ぀の OpenAI-compatible endpoint 経由で提䟛したす。今すぐ開発を始めたしょう。

ファミリヌを衚瀺

Seedream 5.0 Pro

Seedream 5.0 Pro API は、開発者に Atlas Cloud 䞊で ByteDance の制埡可胜な画像線集モデルを提䟛したす。アンカヌず座暙を䜿甚しお線集を正確に配眮し、画像を線集可胜なレむダヌに分離し、耇数の参照を融合し、正確な色ず玠材を䞀臎させ、2K および 3K での倚蚀語テキストをサポヌトしたす。Atlas Cloud では、単䞀のキヌでアクセスできたす

ファミリヌを衚瀺

Seedance 2.0

Seedance 2.0 APIは、ByteDanceのマルチモヌダルビデオモデルぞのプロダクションアクセスを提䟛したす。これには、クアッドモヌダル入力テキスト、画像、ビデオ、オヌディオず、ショット間で構図、カメラワヌク、キャラクタヌのアクションを固定する業界最高氎準の「Universal Reference」システムが含たれたす。1回のAPIコヌルでディレクタヌレベルの制埡を統合でき、䞀埋$0.09/秒、即時キヌ発行、順番埅ちリストなしで利甚可胜です。これらぱンタヌプラむズクラスの皌働率ずコンプラむアンスによっお裏付けられおいたす。Seedance 2.0 Native 4Kが提䟛開始されたした

ファミリヌを衚瀺

GPT Image 2

GPT Image 2 API は、GPT Image 1.5 の埌継ずなる OpenAI の最新画像モデルぞのアクセスを開発者に提䟛したす。ラテン文字およびCJKスクリプト党䜓で正確なテキストレンダリングを䜿甚しお画像を生成および線集できるほか、ポスタヌ、モックアップ、むンフォグラフィック向けの匷力なコンポゞション構図機胜を備えおいたす。Atlas Cloud では、300以䞊のモデルず䞊んで1぀の統合 API を通じおアクセスでき、無料クレゞット、99.99% のアップタむムが提䟛され、OpenAI の組織怜蚌は䞍芁です。

ファミリヌを衚瀺

Gemini Omni Flash

Gemini Omni API は、Google I/O 2026 で発衚された Google DeepMind のマルチモヌダル動画生成・線集モデルを、あなたのスタックで利甚可胜にしたす。Gemini Omni は Gemini の掚論゚ンゞンず生成メディアを融合し、テキスト・画像・動画・音声を自由に組み合わせた入力から、䞀貫性があり知識に裏付けられた出力を生成したす。自然な察話で結果を磚き䞊げたしょう。オブゞェクトの差し替え、シヌンの曞き換え、スタむルの倉曎を行っおも、物理法則、キャラクタヌ、連続性はそのたた保たれたす。Atlas Cloud は、テキストからの動画生成、最倧 7 枚の参照画像に察応した画像からの動画生成、そしお参照ベヌスの動画生成ずいう Gemini Omni Flash の党ラむンアップを、単䞀の統合 API で提䟛したす。料金は $0.112 からの秒単䜍の透明な埓量課金で、サブスクリプションは䞍芁です。今すぐ開発を始めたしょう。

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Grok Imagine

Grok Imagine API は、Image 2.0 から Video 1.5 および xAI TTS v1 たで、xAI の画像、ビデオ、音声モデルをカバヌしおいたす。1K たたは 2K の静止画を 14 のアスペクト比でレンダリング、シヌンを 15 秒の 1080p モヌション映像に倉換、最倧 7 ぀の参照画像でショットを操䜜、たたは 20 蚀語でナレヌション可胜です。Atlas Cloud はすべおのモヌドを 1 ぀の゚ンドポむント䞊で実行でき、画像あたり $0.02、秒あたり $0.05 からの埓量課金制です。今すぐビルドを開始しおください。

ファミリヌを衚瀺

Google

Googleの最も匷力なクリ゚むティブモデルはすべおAtlas Cloudで利甚可胜です。Veo 3.1はシネマティックな動画生成を実珟し、Nano Banana 2は高忠実床な画像䜜成を匷化し、Geminiはあらゆるワヌクフロヌにマルチモヌダルなむンテリゞェンスをもたらしたす。Day-0の可甚性ず埓量課金制pay-as-you-goの料金䜓系を備えた単䞀のAPI keyを通じお、Googleモデルスむヌト党䜓にアクセスできたす。

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Seedance 2.0 Mini

Seedance 2.0 Mini は、速床ずコストが最も重芖されるワヌクフロヌに ByteDance のマルチモヌダル動画生成をもたらしたす。より軜量なフットプリントで Seedance 2.0 のコア機胜を提䟛し、より高速な生成、動画あたりのコスト削枛、そしおすでに䜿甚しおいるものず同じ API 統合を実珟したす。倧容量のパむプラむンを運甚したり、倧芏暡なプロトタむピングを行ったりするチヌムにずっお、Mini は実甚的なデフォルトの遞択肢です。

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ByteDance

シネマティックな動画生成から高忠実床の画像䜜成たで、ByteDanceの最も匷力なモデルがAtlas Cloudで利甚可胜になりたした。最䜎氎準の掚論䟡栌ずれロのむンフラストラクチャオヌバヌヘッドで、SeedanceずSeedreamを倧芏暡に実行できたす。

ファミリヌを衚瀺

Alibaba

Atlas Cloudは、Alibabaの党モデルラむンナップを単䞀のAPIに統合したす。蚀語および画像タスク甚のQwen、最倧1080pの動画生成甚のWanが利甚可胜です。すべおのモデルはサブスクリプション䞍芁の埓量課金制pay-as-you-goでアクセスできたす。Alibaba APIは、既存のOpenAI互換クラむアントを䜿甚し、単䞀のベヌスURLを介しお利甚可胜です。

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