Atlas Cloud は Dreamina Seedance 2.5 および Seedream 5.0 Pro の米国認定リセラーになりました。

DeepSeek AI Models on AtlasCloud

Atlas Cloud は、DeepSeek API を通じて DeepSeek の全ラインナップ(V3.2、V4、R1)をホストしています。モデルは 128K から 1M のトークンコンテキストに対応し、すべてオープンソースで従量課金制です。

DeepSeek は DeepSeek が開発したモデルです。Atlas Cloud(運営:Atlas Cloud AI LLC)は本モデルへのアクセスを提供するものであり、その所有者ではありません。すべての商標は各所有者に帰属します。

Large Language Models by DeepSeek

Atlas Cloud では、業界をリードする大規模言語モデルを高速かつ低コストで提供し、チャット・推論・エージェントを大規模に支えます。

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DeepSeek Models API Pricing Details

Compare standard vs. our pricing across every DeepSeek model.

ModelStandard Price (USD)Our Price (USD)Discount
DeepSeek V4.1 Flash 1017
$0.3/$1.2per 1M tokens1048.6K context
$0.3/$1.2M in/outper 1M tokens1048.6K context
—View
DeepSeek V4.1 Flash
$0.3/$1.2per 1M tokens1048.6K context
$0.3/$1.2M in/outper 1M tokens1048.6K context
—View
DeepSeek V4 Pro 0813
$1.32/$3.96per 1M tokens1048.6K context
$1.32/$3.96M in/outper 1M tokens1048.6K context
—View
DeepSeek V4 Flash 0731
$0.44/$1.32per 1M tokens1048.6K context
$0.44/$1.32M in/outper 1M tokens1048.6K context
—View
DeepSeek V4 Pro
$1.74/$3.48per 1M tokens1048.6K context
$1.68/$3.38M in/outper 1M tokens1048.6K context
—View
DeepSeek V4 Flash
$0.14/$0.28per 1M tokens1048.6K context
$0.14/$0.28M in/outper 1M tokens1048.6K context
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Atlas Cloud で構築できる DeepSeek API のユースケース

DeepSeekのオープンソースモデルは、費用対効果に優れた高スループットタスクから、1Mのコンテキストを持つ最先端のエージェンティックコーディングまで、幅広い領域をカバーしています。チームはコンテキスト要件とタスクの複雑さに応じて、V3.2、V4 Flash、V4 Proの中から選択します。

自律型 GitHub イシュー解決

エンジニアリングチームは DeepSeek V4 Pro を使用して、課題の説明の読み取り、ファイル間の依存関係の追跡、修正プログラムの作成、テストの実行など、実際の GitHub の課題を自律的に解決するコーディングエージェントを構築しています。V4 Pro は SWE-Bench Verified で 80.6% のスコアを獲得し、Claude Opus 4.6 との差はわずか 0.2 ポイントであり、Claude Code、OpenCode、OpenClaw エージェントフレームワークとネイティブに統合されています。Atlas Cloud 上でクローズドソースモデルから DeepSeek V4 に切り替えるには、既存の SDK セットアップでベース URL を変更するだけで済みます。

1Mコンテキストによる完全なコードベース分析

開発チームはDeepSeek V4の1Mトークンのコンテキストウィンドウを使用し、単一のAPI呼び出しでリポジトリ全体をロードして、ファイル間の分析、依存関係の追跡、アーキテクチャのレビューを行います。V4は、フルコンテキスト長のマルチクエリ「Needle in a Haystack」テストで97%の精度を達成しており、100万トークンのどこに埋め込まれた特定の情報でも確実に検索できることを意味します。完全な1Mコンテキストにおいて、V4 Proは同じタスクでV3.2が必要とする推論コンピューティングのわずか27%、KVキャッシュの10%しか必要としません。

データセンシティブなワークロード向けのセルフホスト型デプロイ

コンプライアンスやデータプライバシーの要件を持つエンタープライズチームは、DeepSeekのMITライセンスを利用して、自社のインフラストラクチャ上でV4 FlashまたはV3.2をセルフホストしています。これはGPT-5やClaude Opusなどのクローズドソースモデルには提供できない選択肢であり、規制対象業界におけるAPIへの依存を排除します。2840億のパラメータと130億のアクティブパラメータを持つV4 Flashは現実的なセルフホストの対象ですが、V4 Proにはクラスターが必要です。

コスト効率の高いクローズドモデル代替

GPT-5 や Claude Opus から移行するチームは、Atlas Cloud 上の OpenAI 互換 endpoint を介して、DeepSeek V3.2 をドロップインの代替として使用しています。V3.2 の価格は 100 万入力 token あたり約 0.27 ドルで、ほとんどの推論 benchmark において GPT-5 レベルのパフォーマンスに匹敵します。ベース URL を1つ変更するだけで同じ SDK コードが DeepSeek にルーティングされるため、低リスクでの移行が可能です。

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Frequently Asked Questions about DeepSeek AI Models

DeepSeek V4は現行世代のフラッグシップであり、2026年4月24日にリリースされ、単一のモデルで汎用および推論のワークフローの両方をカバーしています。R1は独立した推論モデルでしたが、V4の思考モードは、思考の連鎖(chain-of-thought)機能を直接組み込むことでそれを置き換えます。旧仕様の deepseek-reasoner エイリアスは2026年7月24日に廃止されるため、新しい統合では思考モードを有効にした V4 Pro を使用する必要があります。

Engram Memoryは、人間の脳の海馬が情報を記憶し検索する仕組みから着想を得た、DeepSeek V4の外部知識検索システムです。モデルにすべての事実をその重みの中に記憶させるのではなく、局所性鋭敏型ハッシュを使用してO(1)の速度で関連知識を検索します。これにより、V4のマルチクエリ「Needle in a Haystack」の精度がV3.2の84.2%から97.0%へと飛躍的に向上しました。

はい。DeepSeek V3.2、V4 Flash、およびV4 ProはすべてMITライセンスの下でリリースされており、商用利用、変更、および配布が許可されています。V4 Flashは、十分な性能を持つハードウェアでのセルフホストが現実的です。V4 Proは1.6兆のパラメータサイズを持つためクラスターが必要であり、そのため多くのチームは代わりにAtlas CloudでのAPIアクセスを使用しています。

V4 Proは1兆6000億パラメータのMoEモデルで、490億のアクティブパラメータを持ち、複雑な推論、コーディング、エージェントタスクのために構築されています。V4 Flashは2840億パラメータのモデルで、130億のアクティブパラメータを持ち、要求の少ないタスクでの速度とコスト効率が最適化されています。両者とも1MトークンのコンテキストウィンドウとEngram Memoryアーキテクチャを共有しています。

DeepSeek V4は、ProとFlashの両方のバリアントでネイティブに100万tokenのコンテキストウィンドウをサポートし、1回の応答あたり最大393K tokenの出力が可能です。DeepSeek V3.2は128Kのコンテキストウィンドウを備えています。V4の1Mコンテキストにより、1回の呼び出しで完全なコードベース分析、大規模なドキュメント処理、および拡張されたエージェントセッションの実用化が可能になります。

はい。DeepSeek V3.2は引き続きAtlas Cloudで利用可能であり、価格は100万入力トークンあたり約0.27ドルです。これは、MITライセンスの下でリリースされた、370億のアクティブパラメータと128Kのコンテキストウィンドウを持つ、6,850億パラメータのMoEモデルです。V4の1MコンテキストやEngram Memoryを必要としないタスクにとっては、費用対効果の高い選択肢となります。

DeepSeek V4 Pro は、SWE-Bench における現実世界のコーディング問題の 80.9% 以上を解決し、GPT-5 クラスのパフォーマンスを目指しています。Needle in a Haystack におけるマルチクエリのロングコンテキスト精度は、V3.2 の 84.2% から 97.0% に向上しました。さらに、Atlas Cloud 上の V3.2 Speciale バリアントは、IMO 2025 および IOI 2025 の競技数学において金メダルクラスのパフォーマンスを達成しました。

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Seedance 2.5

Seedance 2.5 APIがAtlas Cloudで利用可能になりました!これにより、開発者はByteDanceの最新の動画モデルを利用できます。テキスト、単一の画像、または最大50のマルチモーダルな参照から、同期されたオーディオとフレーム内の多言語テキストを含む最大30秒のネイティブ動画をシングルパスで生成します。Atlas Cloudでは1つのキーでアクセスでき、被写体の一貫性と改善された物理演算により、ロングショットの整合性が保たれます。

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Wan 3.0

Wan 3.0 APIは、AlibabaのWanビデオファミリーの次世代モデルであり、長尺動画生成、マルチリファレンス制御、およびオーディオビジュアル品質を新たな高みへと押し上げるために構築されました。Atlas CloudはすでにWan 2.7、2.6、2.5をホストしており、Wan 3.0は追加のセットアップなしで同じ統合キーで実行されます。今日から開発を始めましょう。Wan 3.0で何を作成できるかを確認するには、下のショーケースまでスクロールしてください。

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MiniMax H3

MiniMax H3は、テキスト、画像、リファレンスによる生成に対応したMiniMaxのマルチモーダル動画ファミリーです。対応するルート全体で参照メディアの被写体を保持し、柔軟なアスペクト比を提供します。また、H3 Developerを通じて生成音声と映像を組み合わせ、出力プロファイルはエンドポイントごとに選択されます。Atlas Cloudは、1つのOpenAI互換キーのもとでこのファミリーを統合し、標準料金である1秒あたり$0.038からの明瞭な従量課金制を提供します。今すぐ開発を始めましょう。

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GPT Image 2.5

OpenAIのgpt-image-2.5ファミリーでは、本番の画像ワークフロー向けにFlareとSunburstを選択できます。最大3840x2160までの任意の解像度でレンダリングし、xhighやmaxを含む5段階の品質ティアから、具体的な出力要件に合ったものを選択できます。Atlas Cloudでは、コールドスタートなしですぐに使えるREST推論を、生成1回あたり$0.004からの標準料金で提供しています。今すぐ開発を始めましょう。

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Seedream 5.0 Pro

Seedream 5.0 Pro API は、開発者に Atlas Cloud 上で ByteDance の制御可能な画像編集モデルを提供します。アンカーと座標を使用して編集を正確に配置し、画像を編集可能なレイヤーに分離し、複数の参照を融合し、正確な色と素材を一致させ、2K および 3K での多言語テキストをサポートします。Atlas Cloud では、単一のキーでアクセスできます!

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Seedance 2.0

Seedance 2.0は、正確なショット作成に対応したByteDanceの本番向け動画モデルです。プロンプトから動画を生成したり、オプションの最終フレームガイダンスを使って先頭フレームの画像をアニメーション化したり、参照メディアとオプションのウェブ検索で結果を形作ったりできます。Atlas Cloudは、これらのワークフローを透明性の高い従量課金と1つのOpenAI互換キーで、統合されたAPIにまとめます。今すぐ開発を始めましょう。

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Kling V3.0

Kling 3.0 APIは、OpenAI互換の1つのキーを通じて、Kuaishouの旗艦ビデオスイートをAtlas Cloudにもたらします。これには2つのモデルが含まれます。AI Directorによるストーリーテリング、多言語のリップシンク、正確なオンスクリーンテキスト用のKling 3.0と、短い動画や画像からの被写体および音声クローニング用のKling 3.0 Omni(O3)です。どちらも同じパスでネイティブオーディオを生成し、最大4Kの出力に対応しています。信頼性の高いインフラストラクチャ上で、映画のような物語、グローバルマーケティング、多言語広告、連続したキャラクターコンテンツを構築します。

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Grok Imagine Video

Grok Imagine Video は、開発者が xAI の動画ファミリーにアクセスし、クリップの作成、アニメーション化、拡張、編集を行えるようにします。プロンプトから 1~15 秒の動画を生成し、最大 7 枚の参照画像を使って人物、オブジェクト、スタイルを指定できます。また、480p または 720p で利用できます。Atlas Cloud は、透明性の高い従量課金制の料金体系と OpenAI 互換エンドポイントを通じて、これらの機能を一つにまとめます。今すぐ開発を始めましょう。

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Vidu Q4 Preview

Vidu Q4は、画像から動画およびリファレンスから動画を生成するために設計された、Viduの最新フラッグシップ動画モデルです。1枚の静止画をアニメーション化し、シーン間のトランジションを自動で作成できるため、さまざまなプロダクトワークフローに対応する2つの入力パスを開発者に提供します。Atlas Cloudでは、公開済みのパラメータスキーマを備えた専用APIエンドポイントを、確認済みの標準価格である1秒あたり$0.04で利用できます。今すぐ開発を始めましょう。

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Gemini Omni 1.1 Flash

Gemini Omni 1.1 Flashは、柔軟な制作ワークフローに対応するGoogle DeepMindのネイティブマルチモーダル動画ファミリーです。テキスト指示で既存の映像を編集したり、最大10枚の参照画像と3本の動画クリップでビジュアルの一貫性を維持したり、ショットを連結可能なセグメントとして拡張して最大40秒の映像を作成したりできます。OpenAI互換APIキー1つで、Atlas Cloud上のすべてのワークフローにアクセスできます。従量課金制で、Day-0から利用可能です。今すぐ開発を始めましょう。

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Nano Banana 2.1

Nano Banana 2.1は、Gemini 3.6 Flashを基盤にGoogleが構築した画像モデルファミリーです。Flashレベルの速度でProレベルの生成・編集を実現し、1〜14枚の入力画像をまたいだ自然言語による編集や合成に対応しています。また、最大4人のキャラクターと10個のオブジェクトの一貫性を維持できます。Atlas Cloudを通じて、開発者は1つのOpenAI互換キーでこのモデルファミリーにアクセスでき、安定した稼働率とDay-0での利用開始が可能です。今すぐ開発を始めましょう。

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Nano Banana 2

Google の Gemini 3.1 Flash Image モデルを搭載した Nano Banana 2 API で構築しましょう。生成と編集の両方で最大14枚の参照画像にわたり、正確なテキストレンダリングと一貫したキャラクターを維持しながら、最大 4096x2304 のネイティブ 4K ビジュアルを生成します。Atlas Cloud では、300以上のモデルとともに1つの統合 API を通じてアクセスでき、料金は画像1枚あたり0.04ドルから、99.99%の稼働率、そして開始用の無料クレジットが提供されます。

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