Seedance 2.0 Mini & Fast APIを世界最安値で — 公式価格から最大68%オフ
Kimi API for Vision-to-Code Generation

Kimi API for Vision-to-Code Generation

Kimi API は Moonshot AI のオープンウェイト K2 ラインです。ネイティブにマルチモーダルな K2.5 から、コーディングに特化した K2.7 Code までを提供します。ビジョン機能がモデルに組み込まれているため、スクリーンショット、UI モックアップ、短い動画を動作するフロントエンドコードに変換したり、最大 100 個の並列サブエージェントを協調させたり、256K token のコンテキスト全体で推論したりできます。Atlas Cloud は、透明性の高い従量課金制の料金で、ファミリー全体を 1 つの統合 endpoint から提供します。今すぐ開発を始めましょう。

Kimi は Moonshot AI 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。

主要モデルを探索

Atlas Cloudは、業界をリードする最新のクリエイティブモデルを提供します。

ワークロードに最適な Kimi API モデルを選ぶ

各 Kimi endpoint の得意領域と、100万トークンあたりの標準料金をひと目で比較できます。

モダリティ説明
Kimi K2.7 Code API (Text to Text)エンジニアリング作業のために特化して設計されたこの endpoint は、自然言語のプロンプトや既存のソースファイルを、動作するコード、修正、開発者向け自動化へと変換します。信頼性の高いコード生成を重視するプログラミング、デバッグ、AI 開発者ワークフローを対象としており、標準料金は input tokens 100万あたり $0.95、output tokens 100万あたり $4 です。
Kimi K2.6 API (Text to Text)テキストプロンプトを入力すると、Kimi K2.6 は日常的な生産性タスク全般にわたって、推論に基づく回答、コード、構造化された出力を返します。推論とコーディングの両方を強化しており、分析、下書き作成、ソフトウェア開発に使える単一の汎用モデルを求めるチームに適しています。繰り返し利用するコンテキスト向けの cached input は、100万トークンあたり $0.16 です。
Kimi K2.5 API (Text to Text)長いドキュメントや複数ステップのパイプラインにまたがる作業では、Kimi K2.5 が拡張されたテキスト入力を取り込み、文脈を踏まえた一貫性のある応答を返します。長いコンテキストの理解とインテリジェントなワークフロー向けに構築されており、input tokens 100万あたり $0.60、output tokens 100万あたり $3 の透明性の高い従量課金で利用でき、大規模な分析のコスト効率を保ちます。

Kimi API:256K コンテキストから 300 エージェントのスウォームまで

Kimi API は、Moonshot AI の trillion-parameter K2 models を単一のエンドポイントで利用できるようにし、262,144-token のコンテキストウィンドウに加えて、ネイティブな画像・動画入力、自律型エージェントスウォーム、コーディング、デバッグ、長期的な推論に最適化された専用モデルを提供します。

画像と動画のネイティブ理解

画像と動画のネイティブ理解

K2.6 は、1 つのネイティブなマルチモーダルアーキテクチャ内でテキスト、画像、動画を処理し、外部プラグインなしで PNG や WebP から MP4、MOV、WebM までの形式を受け付けます。MoonViT ビジョンエンコーダーは、画面録画、デザインファイル、図表を直接読み取ります。以前の K2.5 がテキストと画像を扱っていたのに対し、K2.6 は同じスタックを動画全体の理解へ拡張し、視覚コンテキストを単なるもう 1 つの入力として扱えるようにします。

Kimi API による自律型エージェントスウォーム

Kimi API による自律型エージェントスウォーム

Kimi API は、約 4,000 の協調ステップにわたって動作する 300 サブエージェント規模の自律型エージェントスウォームを公開します。K2.6 は単一スレッドで推論するのではなく、1 つの大きな目的を並列ブランチに分解し、完了までオーケストレーションします。各サブエージェントはタスクの一部を担当し、その後、共有プランへ結果を報告します。この設計は、プロジェクトが多くの依存ステージにまたがる長期的な自動化に適しています。

コーディングとデバッグを標準搭載

コーディングとデバッグを標準搭載

このファミリーの中心にあるのはコーディングであり、Kimi K2.7 Code はプログラミング、デバッグ、開発者向けエージェントワークフローのために専用設計されています。SWE-Bench Pro コーディングベンチマークでは、K2.6 が 58.6 に到達し、実際のリポジトリ修正において複数の frontier models をわずかに上回ります。どちらのモデルでも、失敗しているテストスイートを与えると、障害を追跡し、パッチを提案し、ビルドがグリーンになるまで反復します。

1 つの Kimi API Key でエージェント型推論

1 つの Kimi API Key でエージェント型推論

透明性のある推論が必要ですか?設定可能な thinking mode を有効にすると、モデルは回答を確定する前にステップごとの思考連鎖を提示し、ネイティブのツール呼び出しや function calling も併用できます。Atlas Cloud では、Kimi API 全体が 1 つの OpenAI-compatible key の背後で動作し、呼び出しごとの従量課金と、すべての新リリースへの Day-0 アクセスを提供します。base URL を差し替えるだけで、既存のコードはそのまま動作します。

Kimi API対決:1つのプロンプト、3つのモデル

同一のブリーフをKimi APIと2つの競合モデルに送り、まったく同じ指示からそれぞれが生成するインタラクティブなHTMLページを比較します。

プロンプト

プレイ可能なSnakeアーケードゲームの完全な単一ファイルHTMLページを作成してください。CSSとJavaScriptはすべてインライン化し、外部依存関係、CDN、画像、フォントは一切使用しないでください。盤面はcanvasに描画し、モダンなネオン・オン・ダークの配色、滑らかな移動、ヘビの後ろに残る柔らかな発光トレイルを実装してください。矢印キーとWASD操作に加えて、タッチデバイスでのスワイプジェスチャーにも対応し、現在のスコアと永続的なハイスコアを表示し、スコアが上がるにつれてゲーム速度を徐々に上げてください。エサを食べるたびに小さなパーティクルのバーストを発生させ、リスタートボタン付きのアニメーションするゲームオーバーオーバーレイを表示し、デスクトップとモバイルの両方で盤面が中央に配置され読みやすく保たれるよう、レスポンシブなレイアウトにしてください。

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

プロンプト

単一の完全に自己完結したHTMLファイル(CSSとJavaScriptはすべてインライン化し、外部依存関係、CDN、画像、Webフォントは一切なし)を作成し、インタラクティブな「生きているデジタルテラリウム」を描画してください。画面中央に置かれた密閉ガラス瓶の中に、リアルタイムで成長する自立型の小さな熱帯雨林が入っているものです。最新のブラウザーで開くと、ビルド手順なしで即座に60fpsで動作する必要があります。 コアシーンとレイアウト:構図を左右対称に中央配置し、ガラス瓶を主役のステージとして扱ってください。背景は深くビネットのかかった暗い背景(柔らかな苔の光を帯びた中心から、ほぼ黒い端へフェードするradial gradient)にし、視線がすべて瓶に集まるようにします。すべてを全画面HTML5 Canvasに描画し、その上に本物のglassmorphismのDOM/CSSクロームを重ねてください。瓶の壁には、曲面による屈折ハイライト、明るい鏡面リムライトの筋、かすかなフロスト状のぼかし、小さなレンズ効果を伴う点在した結露の水滴など、本物らしいガラスの質感を表現する必要があります。これは、重ねたradial/linear gradient、backdrop-filter blur、半透明の白いストローク、柔らかなbox-shadowで実現してください。瓶の内側の底には暗く湿ったローム土があり、ゆっくり漂うかすかなボリューメトリックな霧があります。 積み重なって共存しなければならない3つの技術レイヤー(弱いモデルと強いモデルの差が出る部分です。弱いモデルは静止画を作り、強いモデルは瓶全体を生きているようにします): 1. 再帰的なL-system成長:つる、シダの葉、苔はL-system/再帰分岐アルゴリズムで生成し、時間の経過とともに展開する様子をアニメーションさせます。茎は伸び、枝は細分化し、シダの葉はほどけ、葉はイージング付きでスケールインします。成長は有機的で、枝ごとにわずかなランダム性(角度の揺らぎ、太さのテーパー、長さの減衰)を持たせ、リロードするたびに同じ植物が二つとないようにします。 2. パーティクルシステム:琥珀色のホタルのような光の粒(数十個)が、柔らかな加算発光と穏やかなパララックスを伴って霧の中を漂い上下に揺れます。さらに、上昇する結露/花粉の微粒子も含めてください。パーティクルは新しく成長した植物にさりげなく反応します。 3. 昼夜のライティングサイクル:連続する環境光のループで、上方からのキーライトを、冷たい白の夜明け → 暖かな黄金の夕暮れ → 深いインディゴの夜、そして再び戻るように遷移させ、シーン全体、ガラスのハイライト、霧、植物の色調をそれに合わせて再着色してください。植物には屈光性を持たせ、光の方向が移動するにつれて茎が曲がり、先端が現在の光の方向へ傾くようにします。 主要なインタラクション:瓶の壁または内部のどこかをクリックすると、クリックしたx位置のローム土へ種を1つ落とします。その種は、落下して着地し、発芽して芽になり、L-systemによって再帰的に枝分かれし、成熟すると小さく光る花を咲かせる、という完全で目に見えるライフサイクルを順に再生してください。各段階はイージングされ、はっきり読み取れるようにし、着地時には柔らかな波紋/土ぼこりのパフを出してください。複数回クリックすると複数の植物が生まれ、共存して成長を続け、テラリウムが徐々に密度の高い茂みで満たされていきます。glassmorphicなピル型ボタンで、控えめなインライン操作をいくつか含めてください(例:「Reset terrarium」と、ユーザーが時刻をスクラブできる「Day/Night: auto ⇄ drag」トグル、任意で一時停止)。「tap the glass to plant a seed」というかすかなヒント行を表示し、最初の操作後にフェードアウトさせてください。 パレットとムード:葉は森のインクグリーンと苔のような黄緑、光の粒と花は琥珀/蜂蜜色の輝き、瓶には冷たいティール系のガラス色、昼夜の移り変わりには暖かな金色と冷たいインディゴの色の広がりを使ってください。全体の印象は、静かで、呼吸していて、瞑想的なものにしてください。動きはゆっくり穏やかで、急な切り替わりは避けます。 技術要件:requestAnimationFrameとdelta-timeを使い、アニメーションがフレームレートに依存しないようにしてください。window resizeに応じてcanvasをレスポンシブにし、devicePixelRatioに正しく対応して、瓶を中央に保ってください。滑らかさを維持するため、パーティクル数や枝数には妥当な上限を設けてください。成長が自然に見えるよう、すべてのランダム性は植物ごとにseed付きにしてください。ジオメトリ、発光、ガラス、霧、ライティング、パーティクル、再帰的な植物など、すべてをコードで描画または計算し、外部アセットは一切使わないでください。保存して1つの.htmlファイルとして開ける、完全なHTMLドキュメントのみを納品してください。

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をスタック全体で活用

巨大なリポジトリ全体でコードを出荷する場合も、デザインをインターフェースに変換する場合も、エージェント群をオーケストレーションする場合も、Kimi APIは長文コンテキスト推論とネイティブなツール利用を実際の本番ワークロードにもたらします。

Kimi APIによるリポジトリ規模のコーディング

Kimi K2.7 Codeは262K-tokenのウィンドウ内でリポジトリ全体を読み取り、リファクタリング、デバッグ、コードベースの拡張を一度に行います。チームはプロジェクトの文脈を失うことなく、レガシーシステムのモダナイズや複数ファイルにまたがる機能の出荷に活用しています。

デザインをフロントエンドコードへ変換

Kimi K2.5にスクリーンショット、モックアップ、または短いデモ動画を入力すると、視覚入力から動作するフロントエンドコードを返します。デザイナーやプロダクトチームは、静的なコンセプトを数分でインタラクティブなページやプロトタイプに変換できます。

長大なドキュメントとデータを分析

レポートや契約書が数百ページに及ぶ場合でも、Kimi modelsは256K-tokenのコンテキスト内で処理し、傾向や矛盾点を浮き彫りにします。アナリストは全ページを手作業で読む代わりに、引用付きの構造化された回答を抽出できます。

Kimi APIでエージェント群をオーケストレーション

エージェント群により、Kimi K2.5は1つの目標を最大100の並列サブエージェントに分割し、実行時間を最大4.5x短縮できます。チームは、単一のモデルでは完了できないバッチ分析や長大なビルドを自動化できます。

ツールを使う自律型エージェントを強化

エージェント的なツール利用向けにトレーニングされたKimi modelsは、外部関数、API、検索を呼び出して、ステップごとのプロンプトなしにタスクを完了します。開発者は、ユーザーに代わって実システム上で予約、照会、実行を行うアシスタントを構築できます。

数分でKimi APIへ移行

Kimi APIはOpenAI互換のため、ベースURLと1つのキーを差し替えるだけで、トラフィックをMoonshot modelsへルーティングできます。スタートアップはアプリケーションロジックを書き換えることなくKimiを導入し、透明性の高いコール単位の料金で利用できます。

Kimi API と競合 LLM API の比較:コンテキスト、モダリティ、コスト

Atlas Cloud 上の他の主力言語モデル API と Kimi API を比較し、コンテキスト長、入力の柔軟性、トークン単価でどこに強みがあるかを確認できます。

モデルコンテキストウィンドウ入力タイプ入力価格($/1M tokens)出力価格($/1M tokens)
Kimi K2.7 Code256K tokensテキスト、画像$0.95$4.00
Kimi K2.6256K tokensテキスト、画像、動画$0.95$4.00
Kimi K2.5256K tokensテキスト、画像、動画$0.60$3.00
DeepSeek V4 Pro1M tokensテキスト$1.74$3.45
GLM 5.21M tokensテキスト$1.40$4.40
Grok 4.5500K tokensテキスト$2.00$6.00
Doubao Seed 2.1 Pro256K tokensテキスト$0.90$4.50

Atlas Cloud で Kimi を使う方法

数分で始められます — 以下の簡単なステップに従って、Atlas Cloud プラットフォームでモデルを統合・デプロイしましょう。

Atlas Cloud アカウントを作成

atlascloud.ai でサインアップし、認証を完了します。新規ユーザーには無料クレジットが付与され、プラットフォームの探索やモデルのテストに使用できます。

Atlas CloudでKimiを使用する理由

高度なKimiモデルとAtlas CloudのGPU加速プラットフォームを組み合わせることで、比類のないパフォーマンス、スケーラビリティ、開発者エクスペリエンスを提供。

パフォーマンスと柔軟性

低レイテンシ:
リアルタイム推論のためのGPU最適化推論。

統合API:
1つの統合でKimi、GPT、Gemini、DeepSeekを実行。

透明な料金:
サーバーレスオプション付きの予測可能なtoken単位の課金。

エンタープライズとスケール

開発者エクスペリエンス:
SDK、分析、ファインチューニングツール、テンプレート。

信頼性:
99.99%の稼働率、RBAC、コンプライアンス対応ロギング。

セキュリティとコンプライアンス:
SOC 2 Type II、HIPAA準拠、米国内のデータ主権。

Kimi APIの疑問にお答えします

Kimi APIは、推論、コーディング、長いコンテキストの理解に対応するMoonshot AIのKimi大規模言語モデルファミリーへ、開発者がプログラムからアクセスできるようにします。Atlas Cloudでは単一のOpenAI互換endpoint経由で利用できるため、1つのキーですべてのKimiバージョンを従量課金・呼び出し単位の料金で利用できます。

Atlas Cloudは複数のバージョンをホストしています。長いコンテキストやエージェント型ワークフロー向けのKimi K2.5、Moonshotで最も高性能な汎用モデルであるKimi K2.6、プログラミングとデバッグ向けのKimi K2.7 Codeなどがあります。これらは同じリクエスト形式を共有しているため、モデル間の切り替えはmodel stringを1つ変更するだけで済みます。

これらのモデルは、複雑なコーディング、複数ファイルにまたがるリポジトリ分析、文書量の多い推論、エージェント型のツール呼び出しに優れています。コードベース全体のリファクタリングや長大なレポートの監査など、大きな作業メモリと強力な段階的ロジックの両方が必要な作業で、チームはKimiを選びます。

課金は従量制で、サブスクリプションも最低利用料金もありません。Kimi K2.5は入力100万tokensあたり$0.60、出力100万tokensあたり$3.00です。一方、Kimi K2.6とKimi K2.7 Codeは入力100万tokensあたり$0.95、出力100万tokensあたり$4.00で利用できます。コンテキストキャッシュにより、繰り返し使うプロンプトや共有プロンプトのコストを抑えられます。

Atlas CloudはOpenAI互換API経由でKimiを提供しているため、現在使っているOpenAI SDKの接続先をAtlas endpointに向け、Kimiのモデル名に差し替えるだけで利用できます。アプリケーションロジックを書き換える必要はなく、チャット、コーディング、エージェントパイプラインにそのまま組み込める本当のdrop-inとして使えます。

Kimi K2.5、K2.6、K2.7 Codeはいずれも262,144 tokenのコンテキストウィンドウ、つまり約256K tokensをサポートしています。この容量により、コードベース全体、長い技術マニュアル、数百ページのレポートを、手動でチャンク分割することなく単一のリクエストに入力できます。

最近のKimiバージョンはテキスト専用ではなく、ネイティブにマルチモーダルです。Kimi K2.6はテキスト、画像、動画の入力に対応し、Kimi K2.5は視覚トークンとテキストトークンを組み合わせて推論できます。そのため、スクリーンショット、デザインファイル、録画を渡し、プロンプトとあわせてモデルに解釈させることができます。

開発者がKimiを選ぶ主な理由は、コストとコンテキストです。コミュニティの報告では、同等のコーディング品質を持つ主要なプロプライエタリモデルに比べて大幅なコスト削減が示されており、256Kのウィンドウにより、短いコンテキストのモデルでは扱えないリポジトリ全体や文書全体のタスクに対応できます。今すぐ構築を始めましょう。

さらにファミリーを探索

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、リファレンスを用いた生成に対応するMiniMaxの動画モデルファミリーです。5〜15秒のクリップを作成し、オプションの最終フレームで動きを誘導したり、リファレンス画像の被写体を維持したりできます。生成音声がワークフローに適している場合は、H3 Developerを選択できます。Atlas Cloudでは、H3、H3 Fast、H3 Max、H3 Developerを1つのAPIワークフローに統合して利用でき、標準料金は1秒あたり$0.038からです。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 APIは、ByteDanceのマルチモーダルビデオモデルへのプロダクションアクセスを提供します。これには、クアッドモーダル入力(テキスト、画像、ビデオ、オーディオ)と、ショット間で構図、カメラワーク、キャラクターのアクションを固定する業界最高水準の「Universal Reference」システムが含まれます。1回のAPIコールでディレクターレベルの制御を統合でき、一律$0.09/秒、即時キー発行、順番待ちリストなしで利用可能です。これらはエンタープライズクラスの稼働率とコンプライアンスによって裏付けられています。Seedance 2.0 Native 4Kが提供開始されました!

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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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GPT Image 2

GPT Image 2 API は、GPT Image 1.5 の後継となる OpenAI の最新画像モデルへのアクセスを開発者に提供します。ラテン文字およびCJKスクリプト全体で正確なテキストレンダリングを使用して画像を生成および編集できるほか、ポスター、モックアップ、インフォグラフィック向けの強力なコンポジション(構図)機能を備えています。Atlas Cloud では、300以上のモデルと並んで1つの統合 API を通じてアクセスでき、無料クレジット、99.99% のアップタイムが提供され、OpenAI の組織検証は不要です。

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Gemini Omni Flash

Gemini Omni APIは、Gemini Omni 1.1 Flashを含む、Google DeepMindのネイティブマルチモーダルなGemini Omni Flashファミリーを開発者に提供します。ネイティブ音声を同期したシネマティックな動画の作成、正確な開始フレームと終了フレームの制御による静止画のアニメーション化、または変更していない部分を保持したテキスト指示による既存映像の編集が可能です。Atlas Cloudは、OpenAI互換のキー1つで、統合されたアクセスと透明性の高い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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Grok Imagine

Grok Imagine API は、Image 2.0 から Video 1.5 および xAI TTS v1 まで、xAI の画像、ビデオ、音声モデルをカバーしています。1K または 2K の静止画を 14 のアスペクト比でレンダリング、シーンを 15 秒の 1080p モーション映像に変換、最大 7 つの参照画像でショットを操作、または 20 言語でナレーション可能です。Atlas Cloud はすべてのモードを 1 つのエンドポイント上で実行でき、画像あたり $0.02、秒あたり $0.05 からの従量課金制です。今すぐビルドを開始してください。

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Google

Googleの最も強力なクリエイティブモデルはすべてAtlas Cloudで利用可能です。Veo 3.1はシネマティックな動画生成を実現し、Nano Banana 2は高忠実度な画像作成を強化し、Geminiはあらゆるワークフローにマルチモーダルなインテリジェンスをもたらします。Day-0の可用性と従量課金制(pay-as-you-go)の料金体系を備えた単一のAPI keyを通じて、Googleモデルスイート全体にアクセスできます。

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Seedance 2.0 Mini

Seedance 2.0 Mini は、速度とコストが最も重視されるワークフローに ByteDance のマルチモーダル動画生成をもたらします。より軽量なフットプリントで Seedance 2.0 のコア機能を提供し、より高速な生成、動画あたりのコスト削減、そしてすでに使用しているものと同じ API 統合を実現します。大容量のパイプラインを運用したり、大規模なプロトタイピングを行ったりするチームにとって、Mini は実用的なデフォルトの選択肢です。

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ByteDance

シネマティックな動画生成から高忠実度の画像作成まで、ByteDanceの最も強力なモデルがAtlas Cloudで利用可能になりました。最低水準の推論価格とゼロのインフラストラクチャオーバーヘッドで、SeedanceとSeedreamを大規模に実行できます。

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ひとつのAPIで、あらゆるメディアAIを。

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