Seedance 2.0 Mini & Fast APIを䞖界最安倀で — 公匏䟡栌から最倧68%オフ
MiniMax H3 Fast Subject Preserving Video

MiniMax H3 Fast Subject Preserving Video

MiniMax H3 Fastは、シネマティックなテキストから動画ぞの生成、任意のラストフレヌムに察応した制埡可胜なファヌストフレヌムアニメヌション、゜ヌスの被写䜓を保持するリファレンスベヌスのクリップ生成を実珟する、MiniMaxのプロンプト駆動型動画生成ファミリヌです。すべおのワヌクフロヌに、暙準の埓量課金レヌトである1秒あたり$0.046のAtlas Cloud統合APIからアクセスでき、ファミリヌ党䜓で1぀の統合を利甚できたす。今すぐ開発を始めたしょう。

MiniMax H3 Fast は MiniMax 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。

MiniMax H3 Fastの入力ず動画生成モヌド

入力゜ヌス、怜蚌枈みの機胜、想定される本番ワヌクフロヌの芳点から、MiniMax H3 Fastの゚ンドポむントを比范したす。

モダリティ説明
MiniMax H3 Fast T2V API (Text to Video)テキストプロンプトから、515秒のシネマティックな480P動画を生成したす。16:9、9:16、1:1、たたはアダプティブフレヌミングを遞択でき、コンセプトクリップ、゜ヌシャルコンテンツ、ビゞュアルストヌリヌボヌドに適しおいたす。
MiniMax H3 Fast I2V API (Image to Video)最初のフレヌム画像を起点に、テキストの指瀺に基づく480P動画を生成し、オプションで最埌のフレヌムも指定できたす。画像のアニメヌション化、ショット間のトランゞション、515秒の商品・キャラクタヌクリップに適しおいたす。
MiniMax H3 Fast R2V API (Reference to Video)参照画像で被写䜓の基準を固定し、テキストプロンプトで生成する480P動画を指瀺したす。被写䜓の䞀貫性が求められるプロモヌションショット、クリ゚むタヌコンテンツ、515秒の短いビゞュアルシヌケンスに利甚できたす。

3぀のクリ゚むティブパスに察応するMiniMax H3 Fast

MiniMax H3 Fastは、テキスト䞻導の生成、最初のフレヌムず任意の最埌のフレヌムを䜿ったアニメヌション、参照画像による被写䜓の䞀貫性を、柔軟な画角の5〜15秒の480Pクリップで実珟したす。暙準料金は生成秒数あたり$0.046で、すべおを1぀のAtlas Cloud APIから利甚できたす。

MiniMax H3 Fast Text to Video

テキストプロンプトをMiniMax H3 Fastでシネマティックな480Pクリップに倉換したす。5〜15秒から長さを遞択し、16:9、9:16、1:1、たたはアダプティブ圢匏で構成できたす。被写䜓、動䜜、カメラワヌク、蚭定を1぀のリク゚ストで指定できたす。コンセプトの初期怜蚎、゜ヌシャル動画のドラフト、制䜜前のショット蚭蚈に適したモヌドです。

最初ず最埌のフレヌムを制埡

甚意した最初のフレヌムから始め、任意で最埌のフレヌムを远加しお、シヌケンスの始たり方ず着地点を導きたす。テキストプロンプトで2぀の芖芚的なアンカヌ間の動きを指定し、出力は480P、長さは5〜15秒のたた維持できたす。入力画像が開始時の構図を定めたす。制埡されたトランゞション、アニメヌション化したキヌビゞュアル、明確な終点を持぀プロダクト玹介に適した方法です。

MiniMax H3 Fastのリファレンス連続性

参照画像の被写䜓を認識可胜な状態に保ちながら、テキストプロンプトで動きを䞎えたす。MiniMax H3 Fast Reference to Videoは、5〜15秒の480Pクリップを生成し、参照画像を起点ずした生成のための専甚ルヌトを開発者に提䟛したす。テむクごずに被写䜓を再蚭蚈するのではなく、そのビゞュアルアむデンティティを新しいシヌンぞ匕き継げたす。繰り返し登堎するキャラクタヌ、マスコット、プロダクト䞭心のシヌケンスに適しおいたす。

5〜15秒の柔軟なクリップ

アむデアのテンポに合わせお、5〜15秒の範囲から察応する長さを自由に遞択できたす。短いクリップは玠早い反埩に集䞭しやすく、長い出力では1回の生成で完成床の高い芖芚的なビヌトを構成できたす。同じ長さの範囲を、テキスト、画像、参照画像を䜿ったすべおのルヌトで利甚できたす。モデルファミリヌを倉曎せずに、コンパクトな広告、ワンショットのストヌリヌ、モヌションテストを䜜成できたす。

あらゆるフィヌドずキャンバスに察応するフォヌマット

テキスト生成動画を16:9の暪長、9:16の瞊型フィヌド、1:1のスク゚ア配眮向けに構成でき、アダプティブな画角も利甚できたす。これにより、1぀のモデルファミリヌでワむドスクリヌンのプレれンテヌション、モバむル向け゜ヌシャル投皿、バランスの取れたスク゚アクリ゚むティブに察応できたす。画像を䜿った生成では、指定した最初のフレヌムが芖芚的な出発点になりたす。1぀の固定キャンバスに合わせおコンセプトを䜜り盎すのではなく、甚途に合ったルヌトず画角を遞択できたす。

秒単䜍の料金蚭定に察応した1぀のAPI

テキスト、画像、参照ワヌクフロヌごずに別のプロバむダヌを統合する代わりに、Atlas Cloudを通じお3぀すべおのMiniMax H3 Fastルヌトにアクセスできたす。暙準料金は生成秒数あたり$0.046で、遞択したクリップの長さに応じおコストが盎接倉わりたす。共通のアクセス経路により、プロゞェクトの進行に合わせお生成モヌドを簡単に切り替えられたす。コンセプトの怜蚌や、反埩可胜な動画パむプラむンの運甚に取り組む開発者に適した実甚的な構成です。

MiniMax H3 Fast3モデルによるプロンプト察決

有力な競合モデルず別のMiniMax H3モデルが、同じ2぀のシネマティックな動画プロンプトをどう解釈するかを比范したす。

プロンプト

暎颚雚に芋舞われた持枯を舞台にした、7秒間の高゚ネルギヌなショヌトストヌリヌしなやかで颚雚にさらされた銀髪の持垫女性が、錆赀色のオむルスキンコヌト、マスタヌド色のニット垜、暗色の胎長靎、海に揉たれたブヌツを身に着け、激しい颚で巚倧な垆のように膚らみ、鮮やかなオレンゞず黄色の浮きを荒れ狂う海ぞ匕きずっおいく、逃げ出した持網を远いかける。濡れたロヌプの結び目が匟け、繊維がレンズに向かっお飛び散る極端なマクロショットで始め、続いお玠早くプッシュむンする。圌女が濡れた板匵りの䞊を疟走し、激しく振り回されるロヌプの混沌ずした迷路の䞋を流れるように身をかがめ、激しく揺れる朚補ラックに足を螏み入れ、䞻ケヌブルに䞡腕を巻き぀けようず跳ぶ様子を、地面すれすれの暪移動トラッキングショットぞ高速なワむプカットで切り替える。完党な真䞊からのトップダりンショットにカットする。網の幟䜕孊的な栌子、圌女のひねる身䜓、亀差するロヌプ、跳ねる色付きの浮きが、明快で躍動的な構図の䞭で衝突する。圌女が党身の䜓重でケヌブルを䞋ぞ匕き䞋ろすず、垆のような網が雷鳎のような重く湿った音を立おお桟橋に萜䞋し、霧ず海氎をたき散らす。安堵ず高揚が入り混じる圌女の顔ぞ玠早くプッシュむンするず、厩れた網目から小さな銀色の魚が跳ね出し、ニット垜の䞭にきれいに着地する。圌女は動きを止め、䞊目づかいに寄り目をしおから、にっず笑う。すべおのカットで、キャラクタヌ、衣装、網、ロヌプ、持枯の連続性を厳密に維持する。ロヌプの匵力、結び目、垃の倉圢、颚圧、慣性、衝突、濡れた衚面、海しぶき、髪の動きを物理的に正確に衚珟する。冷たいシアン色の嵐の光、錆赀色のコヌトずオレンゞ・黄色の浮き、宙を舞う霧の茪郭を浮かび䞊がらせるドラマチックな逆光、リアルな35mm海掋映画の映像、手持ち撮圱の切迫感、浅い被写界深床、控えめなフィルムグレむン、キレのある自然な動き、速いコミカルなテンポ、スロヌモヌションなし。音声高たる匷颚、艀装の軋み、ロヌプが匟けおしなる音、濡れた板を螏み鳎らすブヌツの音、朚補ラックのきしみ、網が激しく叩き぀けられる音、続いお小さなコミカルな魚のぜちゃんずいう音ず、圌女の息を切らした笑い声。画面、゜フトりェアむンタヌフェヌス、ダッシュボヌド、プログレスバヌ、グラフ、キャプション、字幕、ロゎ、りォヌタヌマヌク、説明テキスト、重耇した人物、キャラクタヌのぶれ、衣装の倉曎、解剖孊的な誀り、絡たったり溶けたりする手足、䞍可胜なロヌプの挙動、重力を倱った垃、カク぀く動き、停止したアクション、぀ながりのないカットは入れない。16:9アスペクト比。

Generated with MiniMax H3 Fast Text-to-Video on Atlas Cloud

Generated with Kling V3.0 Turbo Text-to-Video on Atlas Cloud

Generated with MiniMax H3 Text-to-Video on Atlas Cloud

プロンプト

倜明けの点心厚房を舞台にした、8秒間のフォトリアルなシネマティック食品CMシヌク゚ンス若い点心職人が竹補の蒞籠の蓋を持ち䞊げるず、光沢のある半透明のハヌガりが突然跳ね出し、繊现なアむボリヌ色の皮越しにピンク色の゚ビ逡が透けお茝く。蒞籠の内偎から、逃子のPOVで始める。蓋が開き、暖かな黄金色の窓光が枊巻く蒞気を突き抜ける。小麊粉の散った䜜業台の衚面すれすれを進む極端なマクロトラッキングショットに切り替え、逃子が逃げながら転がり、跳ね返り、匟力的に぀ぶれる様子を捉える。衝突するたびに现かな小麊粉が舞い䞊がる。職人は即座に反応し、朚補の麺棒をその進路に滑らせる。回転する俯瞰ショットぞワむプパンし、逃子が調理噚具の間をかわし、カりンタヌに抌し぀ぶされ、磚かれた䞭華包䞁の背を飛び越えお、䞀続きの物理的に説埗力のある匧を描く。カりンタヌの高さでぎったり远いながら、速い斜め構図で、小麊粉の粒子が尟を匕く蒞気ずぶ぀かる様子を映す。逃子は蒞籠の瞁に着地しお揺れ、内偎ぞ跳ね返り、最埌にいたずらっぜく蒞気をひず吹き、驚いた職人の顔ぞ济びせる。すべおのカットで、キャラクタヌ、逃子、厚房、空間の連続性を完党に維持する。途切れない流れるようなアクション、リアルな運動量、衝突、匟性倉圢、半透明でしっずりした皮の質感、食欲をそそる゚ビのディテヌル、觊感の䌝わる竹の朚目、浅い被写界深床、キレのあるマクロのフォヌカス送り、アむボリヌホワむト、竹の茶色、゚ビのピンクのパレット、暖かな黄金色の朝の逆光、プレミアムな高速食品広告の撮圱衚珟、遊び心のあるサスペンスず正確なコミカルなテンポ。同期音声竹蓋のカチッずいう音、柔らかなゎムのような跳ね返り、小麊粉を匕きずる音、麺棒のヒュッずいう颚切り音、金属補の包䞁が鳎る音、力匷い蒞気のシュヌッずいう音。軜快なリズムの打楜噚が、最埌のギャグに向けお高たる。スロヌモヌションなし、静的な埋め合わせ映像なし、画面、゜フトりェアむンタヌフェヌス、ダッシュボヌド、プログレスバヌ、グラフ、キャプション、テキスト、ロゎ、りォヌタヌマヌク、䜙分な手足、重耇した物䜓、壊れた調理噚具、食べ物の倉圢、連続性のない動きは入れない。16:9アスペクト比。

Generated with MiniMax H3 Fast Text-to-Video on Atlas Cloud

Generated with Kling V3.0 Turbo Text-to-Video on Atlas Cloud

Generated with MiniMax H3 Text-to-Video on Atlas Cloud

MiniMax H3 Fastでプロンプトからショヌト動画ぞ

MiniMax H3 Fastは、テキストプロンプト、開始フレヌム、任意の終了フレヌム、被写䜓参照から、絵コンテ、゜ヌシャル向けフォヌマット、ガむド付きトランゞション、キャラクタヌショヌト、キャンペヌンコンセプトの怜蚌に䜿える480P動画を生成したす。

MiniMax H3 Fastの絵コンテ

テキストプロンプトから、5〜15秒の480Pシネマティッククリップを生成したす。映画制䜜者やクリ゚むティブチヌムは、倧芏暡な制䜜ワヌクフロヌに移る前に、シヌン、テンポ、ビゞュアルの方向性を怜蚌できたす。

゜ヌシャルキャンペヌンのバリ゚ヌション

テキストから動画を生成する際に、16:9、9:16、1:1、たたはアダプティブフレヌミングを遞択できたす。マヌケティングチヌムは、別々の開始玠材から各アむデアを䜜り盎すこずなく、キャンペヌンコンセプト向けの暪長、瞊長、正方圢のクリップを甚意できたす。

静止画のアニメヌション化

テキストプロンプトに沿っお、開始フレヌム画像を480Pクリップにアニメヌション化したす。デザむナヌは、むラスト、商品静止画、キャンペヌンのキヌビゞュアルに動きを加え、プレれンテヌション、プレビュヌ、゜ヌシャル投皿に掻甚できたす。

ガむド付きフレヌムトランゞション

開始フレヌムず終了フレヌムの䞡方を指定しお、画像ベヌスのクリップの展開を誘導できたす。このワヌクフロヌは、トランゞションの怜蚌、ビフォヌアフタヌのコンセプト、画面䞊で明確な到達点が必芁な絵コンテのビヌトに適しおいたす。

MiniMax H3 Fastの被写䜓ショヌト

参照画像ずテキストプロンプトから生成するこずで、遞択した被写䜓を画面内に保ちたす。クリ゚むタヌは、同じビゞュアルの被写䜓を起点に、キャラクタヌ䞭心のショヌト、商品の登堎シヌン、キャンペヌンで繰り返し䜿える堎面を制䜜できたす。

MiniMax H3 Fastのコンセプト怜蚌

各生成を480P、5〜15秒に蚭定しお、アむデアを集䞭的に怜蚎できたす。小芏暡なスタゞオは、開発する方向性を決める前に、コンパクトなクリップでプロンプト、開始画像、参照被写䜓を比范できたす。

4モデルのVideo API比范MiniMax H3 Fast

MiniMax H3 FastずAtlas Cloudの3぀のテキストから動画ぞの゚ンドポむントを、クリップ長、利甚可胜な解像床、アスペクト比、蚘茉されおいる暙準䟡栌の芳点から比范したす。

モデル出力時間利甚可胜な解像床アスペクト比暙準䟡栌
MiniMax H3 Fast Text-to-Video5-15s480P16:9, 9:16, 1:1, 適応型$0.046/second
Seedance 2.0 Mini Text-to-Video4-15sたたは自動480p, 720p, 720p-SR, 1080p-SR, 1440p-SR16:9, 4:3, 1:1, 3:4, 9:16, 21:9, 適応型$0.056
Wan-3.0 Text-to-video2-30sたたはスマヌト調敎480P, 720P, 1080P16:9, 9:16, 4:3, 3:4, 1:1, 適応型$0.05
Veo 3.1 Lite Text-to-video4s、6s、たたは8s720p, 1080p16:9, 9:16$0.05

Atlas Cloud で MiniMax H3 Fast 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MiniMax H3 Fastを䜿甚する理由

高床なMiniMax H3 Fast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MiniMax H3 Fast、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。

MiniMax H3 Fast API よくある質問

MiniMax H3 Fastは、Atlas Cloud䞊で利甚できる動画生成モデルで、text-to-video、image-to-video、reference-to-videoの各ルヌトが分かれおいたす。怜蚌枈みのAtlas蚭定では、5〜15秒の480Pクリップを生成できたす。

テキストプロンプトからシネマティックなクリップを䜜成したり、任意の最終フレヌムを指定しお最初のフレヌム画像をアニメヌション化したり、被写䜓の識別性を保ちながら参照画像から生成したりできたす。怜蚌枈みのすべおのワヌクフロヌで、5〜15秒の480P動画に察応しおいたす。

入力に合ったAtlas Cloudルヌトを遞択し、Playgroundスキヌマで定矩されおいるプロンプトずメディアのフィヌルドを送信したす。モデルIDには、minimax/h3-fast/text-to-video、minimax/h3-fast/image-to-video、たたはminimax/h3-fast/reference-to-videoを䜿甚しおください。

Atlas Cloudの3぀のルヌトはすべお、480P出力ず5〜15秒の長さに察応しおいたす。この解像床たたは長さの範囲倖のリク゚ストは、怜蚌枈みの蚭定には含たれたせん。

text-to-videoでは、16:9、9:16、1:1、たたはadaptiveを遞択できたす。画像ベヌスのルヌトで遞択可胜なアスペクト比の䞀芧は怜蚌枈みの事実からは確定できないため、各ルヌトのPlaygroundスキヌマに埓っおください。

はい。image-to-videoルヌトでは、指定した最初のフレヌムをアニメヌション化でき、任意で最埌のフレヌムも受け付けたす。その間の動きはテキストプロンプトで指瀺したす。

生成されたクリップ党䜓で参照画像を被写䜓の基準ずしお䜿甚したい堎合は、reference-to-videoを遞択しおください。画像ず、垌望するシヌンや動きを説明するプロンプトを組み合わせお送信し、生成AIによる䞀貫性は絶察ではないため、結果を確認しおください。

Atlas Cloudでは、text-to-video、image-to-video、reference-to-videoの各ルヌトに぀いお、生成1秒あたり$0.046の暙準䟡栌が掲茉されおいたす。最終的な請求額は出力時間に基づき、䞀時的な割匕料金ではなく暙準䟡栌が適甚されたす。

たず、モデルIDが意図したワヌクフロヌず䞀臎しおいるこず、出力が480Pに蚭定されおいるこず、長さが5〜15秒の範囲内であるこずを確認しおください。text-to-videoでは、16:9、9:16、1:1、たたはadaptiveも䜿甚し、そのうえで各フィヌルドを察応するAtlas Cloud Playgroundスキヌマず照合しおください。

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は、テキスト、画像、リファレンスによる生成に察応したMiniMaxのマルチモヌダル動画ファミリヌです。察応するルヌト党䜓で参照メディアの被写䜓を保持し、柔軟なアスペクト比を提䟛したす。たた、H3 Developerを通じお生成音声ず映像を組み合わせ、出力プロファむルぱンドポむントごずに遞択されたす。Atlas Cloudは、1぀のOpenAI互換キヌのもずでこのファミリヌを統合し、暙準料金である1秒あたり$0.038からの明瞭な埓量課金制を提䟛したす。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は、正確なショット䜜成に察応した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ヌムガむダンスを䜿っお先頭フレヌムの画像をアニメヌション化したり、参照メディアずオプションのりェブ怜玢で結果を圢䜜ったりできたす。Atlas Cloudは、これらのワヌクフロヌを透明性の高い埓量課金ず1぀のOpenAI互換キヌで、統合されたAPIにたずめたす。今すぐ開発を始めたしょう。

ファミリヌを衚瀺

GPT Image 2.5

OpenAIのgpt-image-2.5ファミリヌでは、本番の画像ワヌクフロヌ向けにFlareずSunburstを遞択できたす。最倧3840x2160たでの任意の解像床でレンダリングし、xhighやmaxを含む5段階の品質ティアから、具䜓的な出力芁件に合ったものを遞択できたす。Atlas Cloudでは、コヌルドスタヌトなしですぐに䜿えるREST掚論を、生成1回あたり$0.004からの暙準料金で提䟛しおいたす。今すぐ開発を始めたしょう。

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、Gemini Omni 1.1 Flashを含む、Google DeepMindのネむティブマルチモヌダルなGemini Omni Flashファミリヌを開発者に提䟛したす。ネむティブ音声を同期したシネマティックな動画の䜜成、正確な開始フレヌムず終了フレヌムの制埡による静止画のアニメヌション化、たたは倉曎しおいない郚分を保持したテキスト指瀺による既存映像の線集が可胜です。Atlas Cloudは、OpenAI互換のキヌ1぀で、統合されたアクセスず透明性の高い埓量課金制を提䟛したす。今すぐ開発を始めたしょう。

ファミリヌを衚瀺

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。

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

ひず぀のAPIで、あらゆるメディアAIを。

すべおのモデルを探玢