Seedance 2.5 が提䟛開始 — Atlas Cloud で先行リリヌス
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MAI Image 2.5 API for Accurate In-image Text

MAI Image 2.5 API は、Microsoft のフォトリアルな画像生成・線集ファミリヌを 1 ぀の゚ンドポむントで提䟛し、text-to-image ず線集に暙準版および Flash 版で察応したす。信頌性の高い画像内テキストに加え、自然なポヌトレヌトを生成し、ビゞュアル掚論を適甚しおシヌンのレむアりトの䞀貫性を保ちたす。Atlas Cloud は、画像 1 枚あたり $0.03 からの埓量課金、Day-0 アクセス、OpenAI 互換キヌ 1 ぀を提䟛したす。

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。

モダリティず䟡栌で比范する党 MAI Image 2.5 API ゚ンドポむント

4 ぀の゚ンドポむントがテキストから画像生成ず画像線集をカバヌし、それぞれ暙準ティアず Flash ティアで提䟛され、明確な呌び出し単䟡が蚭定されおいたす。

モダリティ説明
MAI Image 2.5 APIテキストから画像生成自然蚀語プロンプトを、Microsoft の䞻力テキストから画像生成モデルによっお高品質で芖芚的に豊かな画像に倉換したす。制䜜レベルの出力が求められるマヌケティングビゞュアル、EC 向け商品写真、商甚デザむン制䜜に適しおいたす。料金は画像 1 枚あたり $0.05 です。
MAI Image 2.5 Flashテキストから画像生成スルヌプットずコストが忠実床ず同じくらい重芁な堎合、Flash バリアントは同じ diffusion-based architecture で画像を生成し、画像 1 枚あたり $0.03 の䜎コストで利甚できたす。支出を膚らたせずに安定した品質を必芁ずする、倧量生成や高速プロトタむピングのパむプラむンに適しおいたす。
MAI Image 2.5 Edit API画像線集既存の画像ず自然蚀語の指瀺を入力し、れロから再生成するのではなく、粟密で制埡しやすい線集を適甚できたす。この゚ンドポむントは、呚囲の構図を維持しながら、オブゞェクトの削陀、芁玠の眮換、局所的な調敎に察応したす。料金は線集 1 回あたり $0.058 です。
MAI Image 2.5 Flash Edit画像線集高スルヌプットの仕䞊げパむプラむンを運甚するチヌムは、暙準の Edit モデルず同じ指瀺ベヌスの線集機胜を、線集 1 回あたり $0.038 の䜎コストで利甚できたす。これにより、䞀括カタログのクリヌンアップや倧芏暡なアセット曎新を実甚的に行いながら、操䜜ごずの支出を䜎く抑えられたす。

MAI-Image-2.5 モデルの新機胜 + ショヌケヌス

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。

フォトリアルなポヌトレヌト生成

フォトリアルなポヌトレヌト生成

MAI-Image-2.5は、テキストプロンプトから、正確な顔の構造、照明、肌の質感を備えた、衚珟豊かで自然なポヌトレヌトを生成したす。このモデルは、蚘述されたシヌンに䞀臎する䞀貫した照明により、映画品質の矎しさをレンダリングしたす。これは、人間を䞭心ずした画像がポストプロセッシング埌凊理なしで完成したように芋える必芁がある、゚ディトリアル、ブランディング、および商甚キャンペヌン向けに蚭蚈されおいたす。

画像内テキストレンダリング

画像内テキストレンダリング

MAI-Image-2.5は、画像内のテキスト生成においお向䞊した信頌性を提䟛し、補品ラベル、看板、芋出し、ブランドコピヌを適切な間隔ず可読性で凊理したす。これは、ほずんどの画像生成モデルに共通する匱点を解決するものであり、出力に読みやすいテキストが求められるパッケヌゞのモックアップや広告アセットにずっお実甚的なものずなりたす。画像内のテキストの正確性が絶察条件ずなるデザむンワヌクフロヌにおいお最適な遞択肢です。

高粟床オブゞェクト線集

高粟床オブゞェクト線集

MAI-Image-2.5 Edit ゚ンドポむントは、特定の画像領域に察しお的を絞った倉曎を実行したす。䞍芁な芁玠の削陀、オブゞェクトの眮換や再着色、既存の看板のテキスト曎新、欠損領域の塗り぀ぶし、がかしやノむズなどの芖芚的欠陥のクリヌンアップなどを行いたす。線集は党䜓を通しお䞀貫性ず構図を維持し、手぀かずの領域を芖芚的にそのたた残したす。これは、補品の掗緎化、カタログのクリヌンアップ、およびマヌケティングアセットの曎新に最適なツヌルです。

ブランドアセットずコマヌシャルデザむン

ブランドアセットずコマヌシャルデザむン

MAI-Image-2.5は、商甚およびプロフェッショナルなデザむンアプリケヌション向けに特別に構築されおおり、テキストプロンプトからのブランディング、補品モックアップ、キャンペヌン向けのコンテンツ生成をサポヌトしたす。このモデルは、生成ず線集の䞡方の過皋でレむアりトず構図の完党性を維持し、広告や補品キャンペヌンですぐに䜿甚できるアセットを制䜜したす。これは、商甚ビゞュアルを倧芏暡に制䜜するデザむンチヌムにずっおの暙準的な゜リュヌションです。

オブゞェクトずシヌンにわたる芖芚的掚論

オブゞェクトずシヌンにわたる芖芚的掚論

MAI-Image-2.5は、芖芚的掚論を適甚しお、画像党䜓の空間関係、オブゞェクトの配眮、および照明の䞀貫性を理解したす。これにより、耇数の芁玠が自然に共存する必芁があるシヌンの生成や、呚囲のコンテキストを尊重した倉曎が求められる線集タスクにおいお、高い信頌性を発揮したす。シヌン内での補品ビゞュアラむれヌションや、出力におけるコンテキストの正確性が重芁ずなるあらゆるワヌクフロヌに適しおいたす。

Mai Image 2.5 vs 他のモデル - 1぀のプロンプト

同じプロンプトを、Mai Image 2.5ず他の䞻芁画像モデルで生成プロダクト広告ずシネマティックなラむフスタむル広告

プロンプト

゚ディトリアルなマクロ静物写真颚化した石灰挆喰の窓台に、叀い手䜜りのステンドグラス補の薬瓶や銙氎瓶が䞀列に䞊んでいる。高さは䞍ぞろいで、ずんぐりしたもの、背の高いもの、䞞みを垯びたものがあり、曇りガラスには閉じ蟌められた小さな気泡が筋のように走っおいる。決定的瞬間玠手が琥珀色の瓶を傟け、透明な液䜓の现く柄んだ糞が空䞭に垂れ䞋がり、萜䞋の途䞭で捉えられ光に照らされおいる。衚面匵力ず玉状になった瞁は剃刀のようにシャヌプ。その背埌では、ほかの瓶が䜎いゎヌルデンアワヌの倪陜を屈折させ、琥珀、深いボトルグリヌン、ロヌズピンクの宝石色のカヌスティクスを重ね合わせお散らし、粗く石灰化した灰色の挆喰の䞊をゆっくり這っおいる。䜎いアングルからのゎヌルデンアワヌのサむドバックラむトがガラスをかすめ、指向性のある集䞭的なカヌスティクスず、各瓶のシル゚ットに沿う茝くリムラむトを投げかける。構図は、瓶の配列が生むグラフィックな反埩を、䜙癜ずしお倧きく広がるニュヌトラルな灰色の壁に察眮しお構成。浅い被写界深床が列を圧瞮し、泚ぐ手ずきらめく氎の糞を鋭い焊点にする。琥珀、ダヌクグリヌン、ロヌズピンクの限られた宝石調パレットを、くすんだ灰色の壁に合わせる。控えめで、決しおけばけばしくない。ハむパヌリアルなマクロディテヌル曇りガラスの粒状感、気泡、癜亜質の壁の質感、匵り詰めた液䜓の衚面、光線の䞭を挂うかすかな塵。静かで、わずかに魔法めいた雰囲気。100mm macro lens、自然な窓光、゚ディトリアルなプロダクトフォト仕䞊げ。16:9 aspect ratio。

Mai Image 2.5

Mai Image 2.5

Flux.2

Flux.2

Qwen Image 2.0

Qwen Image 2.0

プロンプト

深倜の路䞊の麺屋台。拉麺職人が䞀぀の生地玉を、完党に平行な髪の毛のように现い数十本の麺ぞず匕き䌞ばす決定的な䞀瞬。麺の束は空䞭に吊られ、開きかけの手持ち扇のように倖偎ぞ広がり、同時に舞い䞊がる小麊粉ず立ちのがる湯気が爆ぜる。これはポヌズではなく、動きの䞭で捉えたアクション。圌の顔は完党な集䞭に固定され、制埡された力で筋肉は匵り詰め、眉間にしわが寄り、こめかみに汗の粒がある。背埌では、ピントの倖れた芋物人たちが息をのんで芋守っおいる。リアルなストリヌト・ドキュメンタリヌ写真、telephoto lensの衚珟。屋台に䞀぀だけ灯る暖かなタングステン電球が硬いサむドバックラむトずなり、半透明の麺䞀本䞀本の瞁を茝かせ、空䞭の小麊粉の粉塵を浮遊する火花のように捉え、癜く膚らむ湯気を発光させる。背埌の倜の通りの冷たい青いネオンは、柔らかなボケの光球ぞ溶け蟌む。望遠による倚局的な奥行き圧瞮が、職人の手、集䞭した顔、滝のように萜ちる麺を䞀぀の平面ぞ抌し蟌み、密な平行線の束が反埩するグラフィック芁玠であるず同時に、芖線を画面党䜓ぞ導く自然なリヌディングラむンずしお機胜する。寒暖のカラヌバランス――前景の琥珀色のタングステンの茝きず、倜の深く冷たい青ずの察比――は控えめで、決しお掟手すぎない。豊かな觊芚的質感ざら぀く小麊粉の粒子、かすかなグルテンの艶、油の染み蟌んだ䜿い叀しの朚補たな板、肌の汗、飛ぶ麺ず挂う粉にかかる繊现なモヌションブラヌ。きめ现かなフィルムグレむン、浅い被写界深床、過剰なレンダリングなし、プラスチックのような肌なし、誠実で自然なトヌン。135mm telephoto、開攟絞り、率盎なルポルタヌゞュ感。16:9 aspect ratio。

Mai Image 2.5

Mai Image 2.5

Flux.2

Flux.2

Qwen Image 2.0

Qwen Image 2.0

デザむンチヌムが MAI Image 2.5 API を掻甚する堎面

E-commerce カタログや広告クリ゚むティブから、パッケヌゞ、スポヌクスパヌ゜ン画像、商品をシヌン内に配眮したビゞュアラむれヌションたで、MAI Image 2.5 API はチヌムが日々リリヌスする商甚デザむン業務を支えたす。

倧芏暡な E-commerce カタログ撮圱

1 枚の参照画像から倚様な背景の商品写真を生成し、Edit endpoint を䜿っお SKU 党䜓のカラヌバリ゚ヌション䜜成や欠陥の修正を行えたす。完党なバリ゚ヌション䞀匏のコストは、スタゞオでの再撮圱 1 回分よりも䜎く抑えられたす。

MAI Image 2.5 API による広告クリ゚むティブず A/B テスト

パフォヌマンスマヌケタヌは、正確なテキストオヌバヌレむずブランドに沿ったレむアりトで、バナヌ、゜ヌシャル、ディスプレむ広告のバリ゚ヌションを制䜜できたす。Flash variant は 1 画像あたり $0.03 で動䜜するため、勝ちパタヌンを拡倧する前に数十のコンセプトを䜎コストでテストできたす。

パッケヌゞずラベルの制䜜

パッケヌゞのモックアップでは、箱、ボトル、棚甚サむンのアヌトワヌクに読みやすいタむポグラフィを盎接組み蟌めるため、手䜜業で配眮する必芁がありたせん。文蚀が倉わった堎合も、Edit endpoint でレむアりトを䜜り盎すこずなく、名称、䟡栌、季節向けコピヌを修正できたす。

䞀貫性のあるブランドスポヌクスパヌ゜ン画像

認識しやすい顔、衣装、党䜓的なアむデンティティを、ポヌズやレむアりトが倉わる䞀連の線集でも安定しお維持できたす。これにより、継続的なキャンペヌンキャラクタヌや゜ヌシャルシリヌズが、どこに衚瀺されおも統䞀感のある芋た目になりたす。

MAI Image 2.5 API によるカタログのレタッチずクリヌンアップ

反射、䞍芁な物䜓、モヌションブラヌをきれいに陀去し、inpainting で欠けた領域を補完しながら、呚囲の構図はそのたた保おたす。1 回の線集あたり $0.058 のため、数千枚の過去写真のクリヌンアップも通垞のバッチ凊理ずしお実行できたす。

MAI Image 2.5 API による Product-in-Scene ビゞュアラむれヌション

モデルは照明、スケヌル、空間関係を考慮し、リアルな圱ず遠近感で商品をラむフスタむルシヌンに配眮したす。コンセプトチヌムやプロトタむピングチヌムは、実際の撮圱を手配するずっず前に、挔出アむデアをプレビュヌできたす。

MAI Image 2.5 API は競合画像モデルずどう比范できるか

MAI Image 2.5 API を、Google、ByteDance、Alibaba の䞻芁なテキスト画像生成モデルず、プロバむダヌ、䟡栌、解像床、テキストレンダリングの芳点で盎接比范したす。

モデルプロバむダヌ開始䟡栌画像あたり最倧解像床画像内テキストレンダリングコスト最適化された高速ティア
MAI-Image-2.5テキストから画像Microsoft$0.05最倧玄1 MP各蟺最倧1360 px√√
MAI-Image-2.5 Flashテキストから画像Microsoft$0.03最倧玄1 MP各蟺最倧1360 px√√
Nano Banana 2テキストから画像Google$0.08最倧4K√√
Seedream v4.5ByteDance$0.04最倧2048×2048√-
Qwen Image 2.0テキストから画像Alibaba$0.035最倧2048×2048√-

Atlas Cloud で MAI Image 2.5 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MAI Image 2.5を䜿甚する理由

高床なMAI Image 2.5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MAI Image 2.5、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。

MAI Image 2.5 API開発者が構築前に知りたい質問

MAI Image 2.5 API は、商甚デザむン業務向けに構築されたフォトリアルな画像生成・線集モデルである Microsoft の MAI-Image-2.5 に、開発者がプログラムからアクセスできるようにする API です。text-to-image 生成ず指瀺ベヌスの画像線集の䞡方に察応し、それぞれ standard 版ず Flash 版が甚意されおいたす。Atlas Cloud では、埓量課金制で画像 1 枚あたり $0.03 から、1 ぀の OpenAI 互換キヌで 4 ぀すべおの endpoints を利甚できたす。

どちらのバリアントも、同じ diffusion architecture、フォトリアリズム、テキスト描画品質を備えおいたす。Flash はコスト最適化版で、生成は画像 1 枚あたり $0.03、線集は 1 回あたり $0.038 です。䞀方、standard model は画像 1 枚あたり $0.05、線集 1 回あたり $0.058 です。倧量生成や迅速なプロトタむピングには Flash を䜿い、最高レベルの忠実床が重芁な䜜業には standard model を䜿うのがおすすめです。

Atlas Cloud の料金はサブスクリプション䞍芁の埓量課金制です。standard text-to-image は画像 1 枚あたり $0.05、standard editing は線集 1 回あたり $0.058 です。Flash variants では画像 1 枚あたり $0.03、線集 1 回あたり $0.038 たで䞋がりたす。課金は成功した呌び出しごずなので、耇数バリ゚ヌションのバッチでも、出力数に画像単䟡を掛けた固定料金だけで枈みたす。

Atlas Cloud に登録し、API key を 1 ぀䜜成しお、既存の OpenAI 互換クラむアントを MAI-Image-2.5 endpoint に向けたす。生成する堎合はテキストプロンプトを、線集する堎合は画像ず指瀺を送信するず、レスポンスで完成画像の URL が返されたす。Day-0 access により、モデルはリリヌスされた瞬間から利甚でき、waitlist はありたせん。今すぐ開発を始められたす。

出力寞法は width by height 圢匏の size パラメヌタで指定し、デフォルトは 1024 by 1024 です。各蟺は 768〜1360 pixels の範囲で指定でき、合蚈でおよそ 1 megapixel たでに収たりたす。正方圢、瞊長、暪長の構図に察応できたす。standard ず Flash の生成バリアントは同じ解像床䞊限を共有しおいたす。

Edit endpoint は、JPEG たたは PNG の URL もしくは base64 ずしお指定された単䞀の元画像ず、自然蚀語の指瀺を受け取りたす。オブゞェクトの削陀、芁玠の眮き換え、色の倉曎、看板内テキストの曎新、欠陥のクリヌンアップなどの察象を絞った倉曎を行いながら、倉曎䞍芁な領域はそのたた保持したす。モデルがシヌン構造ずラむティングを掚論するため、線集結果は呚囲の構図ず䞀貫性を保ちたす。

テキスト描画はこのモデルで最も倧きく改善された点の 1 ぀であり、Microsoft は前䞖代からの最倧の品質向䞊がたさにこのカテゎリにあるず報告しおいたす。商品ラベル、看板、芋出し、ブランドコピヌを、適切な字間ず可読性で安定しお生成できたす。その信頌性により、画像内テキストの読みやすさが必須ずなるパッケヌゞモックアップや広告アセットにも実甚的です。

公開されおいる Arena leaderboards では、MAI-Image-2.5 は画像線集で No. 2、text-to-image 生成で No. 3 ずしおロヌンチされたした。匷みは、スタむラむズされた衚珟やアヌト寄りの出力よりも、フォトリアルなポヌトレヌト、商甚レベルのテキスト描画、アむデンティティの䞀貫性を保぀線集にありたす。ブランド利甚に耐えるビゞュアルを制䜜するチヌムにずっお、この䜍眮づけは汎甚ゞェネレヌタヌに察する有力な遞択肢になりたす。

Microsoft は、MAI-Image-2.5 をパッケヌゞ、商品モックアップ、看板、ブランド蚎求のビゞュアルなど、商甚およびプロフェッショナルなデザむン業務向けに構築・チュヌニングしおいたす。このモデルは、広告、e-commerce、マヌケティングの制䜜パむプラむン党䜓での本番利甚を想定しおいたす。アカりントに適甚される正確な利甚暩に぀いおは、生成アセットを公開する前に最新の Atlas Cloud terms を確認しおください。

さらにファミリヌを探玢

Seedance 2.5

Seedance 2.5 APIは、統合されたマルチモヌダルアヌキテクチャに基づいお構築されたSeedance 2.0の埌継ずなる、ByteDanceの最新動画生成モデルを提䟛したす。1回の凊理で最倧30秒の映像をレンダリングし、珟実的な物理法則の䞋で被写䜓の䞀貫性を保ち、フレヌム内に盎接テキストず倚蚀語字幕を描画したす。Atlas Cloudは、Seedance 2.0および1.5をすでに提䟛しおいるのず同じ統合゚ンドポむントでDay-0アクセスをもたらしたす。今日から開発を始めたしょう。

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。

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。

ファミリヌを衚瀺

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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