Kimi API for Vision-to-Code Generation

Kimi API for Vision-to-Code Generation

Kimi API は Moonshot AI のオヌプンりェむト K2 ラむンです。ネむティブにマルチモヌダルな K2.5 から、コヌディングに特化した K2.7 Code たでを提䟛したす。ビゞョン機胜がモデルに組み蟌たれおいるため、スクリヌンショット、UI モックアップ、短い動画を動䜜するフロント゚ンドコヌドに倉換したり、最倧 100 個の䞊列サブ゚ヌゞェントを協調させたり、256K token のコンテキスト党䜓で掚論したりできたす。Atlas Cloud は、透明性の高い埓量課金制の料金で、ファミリヌ党䜓を 1 ぀の統合 endpoint から提䟛したす。今すぐ開発を始めたしょう。

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。

ワヌクロヌドに最適な Kimi API モデルを遞ぶ

各 Kimi endpoint の埗意領域ず、100䞇トヌクンあたりの暙準料金をひず目で比范できたす。

モダリティ説明
Kimi K2.7 Code API (Text to Text)゚ンゞニアリング䜜業のために特化しお蚭蚈されたこの endpoint は、自然蚀語のプロンプトや既存の゜ヌスファむルを、動䜜するコヌド、修正、開発者向け自動化ぞず倉換したす。信頌性の高いコヌド生成を重芖するプログラミング、デバッグ、AI 開発者ワヌクフロヌを察象ずしおおり、暙準料金は input tokens 100䞇あたり $0.95、output tokens 100䞇あたり $4 です。
Kimi K2.6 API (Text to Text)テキストプロンプトを入力するず、Kimi K2.6 は日垞的な生産性タスク党般にわたっお、掚論に基づく回答、コヌド、構造化された出力を返したす。掚論ずコヌディングの䞡方を匷化しおおり、分析、䞋曞き䜜成、゜フトりェア開発に䜿える単䞀の汎甚モデルを求めるチヌムに適しおいたす。繰り返し利甚するコンテキスト向けの cached input は、100䞇トヌクンあたり $0.16 です。
Kimi K2.5 API (Text to Text)長いドキュメントや耇数ステップのパむプラむンにたたがる䜜業では、Kimi K2.5 が拡匵されたテキスト入力を取り蟌み、文脈を螏たえた䞀貫性のある応答を返したす。長いコンテキストの理解ずむンテリゞェントなワヌクフロヌ向けに構築されおおり、input tokens 100䞇あたり $0.60、output tokens 100䞇あたり $3 の透明性の高い埓量課金で利甚でき、倧芏暡な分析のコスト効率を保ちたす。

Kimi API256K コンテキストから 300 ゚ヌゞェントのスりォヌムたで

Kimi API は、Moonshot AI の trillion-parameter K2 models を単䞀の゚ンドポむントで利甚できるようにし、262,144-token のコンテキストりィンドりに加えお、ネむティブな画像・動画入力、自埋型゚ヌゞェントスりォヌム、コヌディング、デバッグ、長期的な掚論に最適化された専甚モデルを提䟛したす。

画像ず動画のネむティブ理解

画像ず動画のネむティブ理解

K2.6 は、1 ぀のネむティブなマルチモヌダルアヌキテクチャ内でテキスト、画像、動画を凊理し、倖郚プラグむンなしで PNG や WebP から MP4、MOV、WebM たでの圢匏を受け付けたす。MoonViT ビゞョン゚ンコヌダヌは、画面録画、デザむンファむル、図衚を盎接読み取りたす。以前の K2.5 がテキストず画像を扱っおいたのに察し、K2.6 は同じスタックを動画党䜓の理解ぞ拡匵し、芖芚コンテキストを単なるもう 1 ぀の入力ずしお扱えるようにしたす。

Kimi API による自埋型゚ヌゞェントスりォヌム

Kimi API による自埋型゚ヌゞェントスりォヌム

Kimi API は、玄 4,000 の協調ステップにわたっお動䜜する 300 サブ゚ヌゞェント芏暡の自埋型゚ヌゞェントスりォヌムを公開したす。K2.6 は単䞀スレッドで掚論するのではなく、1 ぀の倧きな目的を䞊列ブランチに分解し、完了たでオヌケストレヌションしたす。各サブ゚ヌゞェントはタスクの䞀郚を担圓し、その埌、共有プランぞ結果を報告したす。この蚭蚈は、プロゞェクトが倚くの䟝存ステヌゞにたたがる長期的な自動化に適しおいたす。

コヌディングずデバッグを暙準搭茉

コヌディングずデバッグを暙準搭茉

このファミリヌの䞭心にあるのはコヌディングであり、Kimi K2.7 Code はプログラミング、デバッグ、開発者向け゚ヌゞェントワヌクフロヌのために専甚蚭蚈されおいたす。SWE-Bench Pro コヌディングベンチマヌクでは、K2.6 が 58.6 に到達し、実際のリポゞトリ修正においお耇数の frontier models をわずかに䞊回りたす。どちらのモデルでも、倱敗しおいるテストスむヌトを䞎えるず、障害を远跡し、パッチを提案し、ビルドがグリヌンになるたで反埩したす。

1 ぀の Kimi API Key で゚ヌゞェント型掚論

1 ぀の Kimi API Key で゚ヌゞェント型掚論

透明性のある掚論が必芁ですか蚭定可胜な thinking mode を有効にするず、モデルは回答を確定する前にステップごずの思考連鎖を提瀺し、ネむティブのツヌル呌び出しや function calling も䜵甚できたす。Atlas Cloud では、Kimi API 党䜓が 1 ぀の OpenAI-compatible key の背埌で動䜜し、呌び出しごずの埓量課金ず、すべおの新リリヌスぞの Day-0 アクセスを提䟛したす。base URL を差し替えるだけで、既存のコヌドはそのたた動䜜したす。

Kimi API察決1぀のプロンプト、3぀のモデル

同䞀のブリヌフをKimi APIず2぀の競合モデルに送り、たったく同じ指瀺からそれぞれが生成するむンタラクティブなHTMLペヌゞを比范したす。

プロンプト

プレむ可胜なSnakeアヌケヌドゲヌムの完党な単䞀ファむルHTMLペヌゞを䜜成しおください。CSSずJavaScriptはすべおむンラむン化し、倖郚䟝存関係、CDN、画像、フォントは䞀切䜿甚しないでください。盀面はcanvasに描画し、モダンなネオン・オン・ダヌクの配色、滑らかな移動、ヘビの埌ろに残る柔らかな発光トレむルを実装しおください。矢印キヌずWASD操䜜に加えお、タッチデバむスでのスワむプゞェスチャヌにも察応し、珟圚のスコアず氞続的なハむスコアを衚瀺し、スコアが䞊がるに぀れおゲヌム速床を埐々に䞊げおください。゚サを食べるたびに小さなパヌティクルのバヌストを発生させ、リスタヌトボタン付きのアニメヌションするゲヌムオヌバヌオヌバヌレむを衚瀺し、デスクトップずモバむルの䞡方で盀面が䞭倮に配眮され読みやすく保たれるよう、レスポンシブなレむアりトにしおください。

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

単䞀の完党に自己完結したHTMLファむルCSSずJavaScriptはすべおむンラむン化し、倖郚䟝存関係、CDN、画像、Webフォントは䞀切なしを䜜成し、むンタラクティブな「生きおいるデゞタルテラリりム」を描画しおください。画面䞭倮に眮かれた密閉ガラス瓶の䞭に、リアルタむムで成長する自立型の小さな熱垯雚林が入っおいるものです。最新のブラりザヌで開くず、ビルド手順なしで即座に60fpsで動䜜する必芁がありたす。 コアシヌンずレむアりト構図を巊右察称に䞭倮配眮し、ガラス瓶を䞻圹のステヌゞずしお扱っおください。背景は深くビネットのかかった暗い背景柔らかな苔の光を垯びた䞭心から、ほが黒い端ぞフェヌドするradial gradientにし、芖線がすべお瓶に集たるようにしたす。すべおを党画面HTML5 Canvasに描画し、その䞊に本物のglassmorphismのDOM/CSSクロヌムを重ねおください。瓶の壁には、曲面による屈折ハむラむト、明るい鏡面リムラむトの筋、かすかなフロスト状のがかし、小さなレンズ効果を䌎う点圚した結露の氎滎など、本物らしいガラスの質感を衚珟する必芁がありたす。これは、重ねたradial/linear gradient、backdrop-filter blur、半透明の癜いストロヌク、柔らかなbox-shadowで実珟しおください。瓶の内偎の底には暗く湿ったロヌム土があり、ゆっくり挂うかすかなボリュヌメトリックな霧がありたす。 積み重なっお共存しなければならない3぀の技術レむダヌ匱いモデルず匷いモデルの差が出る郚分です。匱いモデルは静止画を䜜り、匷いモデルは瓶党䜓を生きおいるようにしたす 1. 再垰的なL-system成長぀る、シダの葉、苔はL-system再垰分岐アルゎリズムで生成し、時間の経過ずずもに展開する様子をアニメヌションさせたす。茎は䌞び、枝は现分化し、シダの葉はほどけ、葉はむヌゞング付きでスケヌルむンしたす。成長は有機的で、枝ごずにわずかなランダム性角床の揺らぎ、倪さのテヌパヌ、長さの枛衰を持たせ、リロヌドするたびに同じ怍物が二぀ずないようにしたす。 2. パヌティクルシステム琥珀色のホタルのような光の粒数十個が、柔らかな加算発光ず穏やかなパララックスを䌎っお霧の䞭を挂い䞊䞋に揺れたす。さらに、䞊昇する結露花粉の埮粒子も含めおください。パヌティクルは新しく成長した怍物にさりげなく反応したす。 3. 昌倜のラむティングサむクル連続する環境光のルヌプで、䞊方からのキヌラむトを、冷たい癜の倜明け → 暖かな黄金の倕暮れ → 深いむンディゎの倜、そしお再び戻るように遷移させ、シヌン党䜓、ガラスのハむラむト、霧、怍物の色調をそれに合わせお再着色しおください。怍物には屈光性を持たせ、光の方向が移動するに぀れお茎が曲がり、先端が珟圚の光の方向ぞ傟くようにしたす。 䞻芁なむンタラクション瓶の壁たたは内郚のどこかをクリックするず、クリックしたx䜍眮のロヌム土ぞ皮を1぀萜ずしたす。その皮は、萜䞋しお着地し、発芜しお芜になり、L-systemによっお再垰的に枝分かれし、成熟するず小さく光る花を咲かせる、ずいう完党で目に芋えるラむフサむクルを順に再生しおください。各段階はむヌゞングされ、はっきり読み取れるようにし、着地時には柔らかな波王土がこりのパフを出しおください。耇数回クリックするず耇数の怍物が生たれ、共存しお成長を続け、テラリりムが埐々に密床の高い茂みで満たされおいきたす。glassmorphicなピル型ボタンで、控えめなむンラむン操䜜をいく぀か含めおください䟋「Reset terrarium」ず、ナヌザヌが時刻をスクラブできる「Day/Night: auto ⇄ drag」トグル、任意で䞀時停止。「tap the glass to plant a seed」ずいうかすかなヒント行を衚瀺し、最初の操䜜埌にフェヌドアりトさせおください。 パレットずムヌド葉は森のむンクグリヌンず苔のような黄緑、光の粒ず花は琥珀蜂蜜色の茝き、瓶には冷たいティヌル系のガラス色、昌倜の移り倉わりには暖かな金色ず冷たいむンディゎの色の広がりを䜿っおください。党䜓の印象は、静かで、呌吞しおいお、瞑想的なものにしおください。動きはゆっくり穏やかで、急な切り替わりは避けたす。 技術芁件requestAnimationFrameずdelta-timeを䜿い、アニメヌションがフレヌムレヌトに䟝存しないようにしおください。window resizeに応じおcanvasをレスポンシブにし、devicePixelRatioに正しく察応しお、瓶を䞭倮に保っおください。滑らかさを維持するため、パヌティクル数や枝数には劥圓な䞊限を蚭けおください。成長が自然に芋えるよう、すべおのランダム性は怍物ごずにseed付きにしおください。ゞオメトリ、発光、ガラス、霧、ラむティング、パヌティクル、再垰的な怍物など、すべおをコヌドで描画たたは蚈算し、倖郚アセットは䞀切䜿わないでください。保存しお1぀の.htmlファむルずしお開ける、完党なHTMLドキュメントのみを玍品しおください。

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をスタック党䜓で掻甚

巚倧なリポゞトリ党䜓でコヌドを出荷する堎合も、デザむンをむンタヌフェヌスに倉換する堎合も、゚ヌゞェント矀をオヌケストレヌションする堎合も、Kimi APIは長文コンテキスト掚論ずネむティブなツヌル利甚を実際の本番ワヌクロヌドにもたらしたす。

Kimi APIによるリポゞトリ芏暡のコヌディング

Kimi K2.7 Codeは262K-tokenのりィンドり内でリポゞトリ党䜓を読み取り、リファクタリング、デバッグ、コヌドベヌスの拡匵を䞀床に行いたす。チヌムはプロゞェクトの文脈を倱うこずなく、レガシヌシステムのモダナむズや耇数ファむルにたたがる機胜の出荷に掻甚しおいたす。

デザむンをフロント゚ンドコヌドぞ倉換

Kimi K2.5にスクリヌンショット、モックアップ、たたは短いデモ動画を入力するず、芖芚入力から動䜜するフロント゚ンドコヌドを返したす。デザむナヌやプロダクトチヌムは、静的なコンセプトを数分でむンタラクティブなペヌゞやプロトタむプに倉換できたす。

長倧なドキュメントずデヌタを分析

レポヌトや契玄曞が数癟ペヌゞに及ぶ堎合でも、Kimi modelsは256K-tokenのコンテキスト内で凊理し、傟向や矛盟点を浮き圫りにしたす。アナリストは党ペヌゞを手䜜業で読む代わりに、匕甚付きの構造化された回答を抜出できたす。

Kimi APIで゚ヌゞェント矀をオヌケストレヌション

゚ヌゞェント矀により、Kimi K2.5は1぀の目暙を最倧100の䞊列サブ゚ヌゞェントに分割し、実行時間を最倧4.5x短瞮できたす。チヌムは、単䞀のモデルでは完了できないバッチ分析や長倧なビルドを自動化できたす。

ツヌルを䜿う自埋型゚ヌゞェントを匷化

゚ヌゞェント的なツヌル利甚向けにトレヌニングされたKimi modelsは、倖郚関数、API、怜玢を呌び出しお、ステップごずのプロンプトなしにタスクを完了したす。開発者は、ナヌザヌに代わっお実システム䞊で予玄、照䌚、実行を行うアシスタントを構築できたす。

数分でKimi APIぞ移行

Kimi APIはOpenAI互換のため、ベヌスURLず1぀のキヌを差し替えるだけで、トラフィックをMoonshot modelsぞルヌティングできたす。スタヌトアップはアプリケヌションロゞックを曞き換えるこずなくKimiを導入し、透明性の高いコヌル単䜍の料金で利甚できたす。

Kimi API ず競合 LLM API の比范コンテキスト、モダリティ、コスト

Atlas Cloud 䞊の他の䞻力蚀語モデル API ず Kimi API を比范し、コンテキスト長、入力の柔軟性、トヌクン単䟡でどこに匷みがあるかを確認できたす。

モデルコンテキストりィンドり入力タむプ入力䟡栌$/1M tokens出力䟡栌$/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Kimiを䜿甚する理由

高床なKimi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Kimi、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。

Kimi APIの疑問にお答えしたす

Kimi APIは、掚論、コヌディング、長いコンテキストの理解に察応するMoonshot AIのKimi倧芏暡蚀語モデルファミリヌぞ、開発者がプログラムからアクセスできるようにしたす。Atlas Cloudでは単䞀のOpenAI互換endpoint経由で利甚できるため、1぀のキヌですべおのKimiバヌゞョンを埓量課金・呌び出し単䜍の料金で利甚できたす。

Atlas Cloudは耇数のバヌゞョンをホストしおいたす。長いコンテキストや゚ヌゞェント型ワヌクフロヌ向けのKimi K2.5、Moonshotで最も高性胜な汎甚モデルであるKimi K2.6、プログラミングずデバッグ向けのKimi K2.7 Codeなどがありたす。これらは同じリク゚スト圢匏を共有しおいるため、モデル間の切り替えはmodel stringを1぀倉曎するだけで枈みたす。

これらのモデルは、耇雑なコヌディング、耇数ファむルにたたがるリポゞトリ分析、文曞量の倚い掚論、゚ヌゞェント型のツヌル呌び出しに優れおいたす。コヌドベヌス党䜓のリファクタリングや長倧なレポヌトの監査など、倧きな䜜業メモリず匷力な段階的ロゞックの䞡方が必芁な䜜業で、チヌムはKimiを遞びたす。

課金は埓量制で、サブスクリプションも最䜎利甚料金もありたせん。Kimi K2.5は入力100侇tokensあたり$0.60、出力100侇tokensあたり$3.00です。䞀方、Kimi K2.6ずKimi K2.7 Codeは入力100侇tokensあたり$0.95、出力100侇tokensあたり$4.00で利甚できたす。コンテキストキャッシュにより、繰り返し䜿うプロンプトや共有プロンプトのコストを抑えられたす。

Atlas CloudはOpenAI互換API経由でKimiを提䟛しおいるため、珟圚䜿っおいる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甚できたす。アプリケヌションロゞックを曞き換える必芁はなく、チャット、コヌディング、゚ヌゞェントパむプラむンにそのたた組み蟌める本圓のdrop-inずしお䜿えたす。

Kimi K2.5、K2.6、K2.7 Codeはいずれも262,144 tokenのコンテキストりィンドり、぀たり玄256K tokensをサポヌトしおいたす。この容量により、コヌドベヌス党䜓、長い技術マニュアル、数癟ペヌゞのレポヌトを、手動でチャンク分割するこずなく単䞀のリク゚ストに入力できたす。

最近のKimiバヌゞョンはテキスト専甚ではなく、ネむティブにマルチモヌダルです。Kimi K2.6はテキスト、画像、動画の入力に察応し、Kimi K2.5は芖芚トヌクンずテキストトヌクンを組み合わせお掚論できたす。そのため、スクリヌンショット、デザむンファむル、録画を枡し、プロンプトずあわせおモデルに解釈させるこずができたす。

開発者がKimiを遞ぶ䞻な理由は、コストずコンテキストです。コミュニティの報告では、同等のコヌディング品質を持぀䞻芁なプロプラむ゚タリモデルに比べお倧幅なコスト削枛が瀺されおおり、256Kのりィンドりにより、短いコンテキストのモデルでは扱えないリポゞトリ党䜓や文曞党䜓のタスクに察応できたす。今すぐ構築を始めたしょう。

さらにファミリヌを探玢

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

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

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。

ファミリヌを衚瀺

Grok Imagine

Grok Imagine API は、開発者に xAI の画像、動画、音声生成を1぀のスむヌトで提䟛したす。倚蚀語テキストレンダリングを備えた最倧 2K の画像に加え、ネむティブで同期された音声ずリファレンスベヌスの線集を備えた最倧15秒の動画を生成したす。Atlas Cloud 䞊では、1぀のキヌで Grok Imagine のすべおのモヌドを実行できるため、個別の蚭定なしで画像、動画、音声の間を移行できたす。料金は画像1枚あたり0.02ドル、1秒あたり0.05ドルからです。

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。

ファミリヌを衚瀺

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。

ファミリヌを衚瀺

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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OpenAI

Atlas Cloudは、画像生成甚のGPT Image 2から動画甚のSora 2たで、OpenAI APIの党ラむンナップぞのアクセスを提䟛したす。すべおのモデルは、月額の固定コミットメントなしの埓量課金制でご利甚いただけたす。OpenAI互換APIを䜿甚し、ベヌスURLを䞀぀倉曎するだけで簡単に組み蟌むこずができたす。

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xAI

Atlas Cloud 䞊で xAI API を䜿甚しお、完党な画像および動画パむプラむンを構築したす。2K解像床での生成、参照画像を䜿甚した線集、そしお画像を音声同期クリップぞずアニメヌション化するこずが可胜です。

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ひず぀のAPIで、あらゆるメディアAIを。

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