Atlas Cloud は Dreamina Seedance 2.5 および Seedream 5.0 Pro の米囜認定リセラヌになりたした。
MiniMax API

MiniMax API

MiniMax AIが開発したLarge Language ModelsLLMsの最䞊䜍スむヌトずしお、MiniMaxは最先端の人工知胜によっお実䞖界の生産性を再定矩するよう蚭蚈されおいたす。この゚コシステムには、高効率なプロフェッショナル環境向けに特化しお構築されたMiniMax M2.5ず、耇雑で倧芏暡な技術タスクを遂行するために倚蚀語プログラミング胜力を倧幅に匷化したモデルであるMiniMax M2.1が含たれたす。コヌディング、゚ヌゞェント型ツヌル利甚、むンテリゞェント怜玢、オフィスワヌクフロヌ自動化においおSOTA性胜を実珟するこずで、MiniMaxは比類ない粟床ず信頌性により、経枈的䟡倀の高い幅広い業務の効率化をナヌザヌに可胜にしたす。

MiniMax 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。

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。

MiniMax APIモデルラむンアップの比范

各MiniMax゚ンドポむントが受け付ける入力、生成する出力、コストを、テキスト、コヌディング、゚ヌゞェント型ワヌクフロヌ、音楜生成たでわかりやすく敎理したす。

モダリティ説明
MiniMax M3 API (Text)高速な゚ヌゞェント型モデルが必芁ですかMiniMax M3は、䜎レむテンシずスケヌラビリティを目的に蚭蚈された軜量な10 billion activated parameterコアにより、テキストプロンプトをコヌド、ツヌル呌び出し、掚論ぞ倉換したす。暙準料金は入力トヌクン100䞇あたり$0.6、出力トヌクン100䞇あたり$2.4で、プロンプトが512Kトヌクンを超えるず別の料金階局が適甚されたす。長時間のツヌル利甚が倚い゚ヌゞェントセッションや、モダンなアプリケヌション開発に適しおいたす。
MiniMax M2.7 (Text)MiniMax M2.7は、自然蚀語の指瀺を本番向けコヌドや耇数ステップの゚ヌゞェントアクションぞ倉換し、同じ10 billion activated parameter蚭蚈により高いスルヌプットを実珟したす。暙準料金は入力トヌクン100䞇あたり$0.3、出力トヌクン100䞇あたり$1.2で、倧芏暡な゚ヌゞェント実行も経枈的に運甚できたす。モデルサむズそのものよりも、信頌性の高いコヌディング胜力やアプリ構築胜力を重芖する堎合に適しおいたす。
MiniMax M2.5 (Text)手頃な䟡栌でスケヌラブルな掚論が必芁なワヌクロヌドなら、MiniMax M2.5はコンパクトな10 billion activated parameter゚ンゞンで、コヌディング、゚ヌゞェント型オヌケストレヌション、日垞的なアプリケヌション開発に察応したす。料金は入力トヌクン100䞇あたり$0.3、出力トヌクン100䞇あたり$1.2で、キャッシュ枈み入力は100䞇あたり$0.03に蚭定されおおり、繰り返し䜿うコンテキストのコストを抑えられたす。そのため、倧量凊理やコンテキスト再利甚を行うパむプラむンの実甚的なデフォルトになりたす。

MiniMax 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。

MiniMax M2.5による高床なコヌディングず゚ヌゞェント蚈画

MiniMax M2.5による高床なコヌディングず゚ヌゞェント蚈画

MiniMax M2.5は、Rust、Go、Pythonを含む10以䞊のプログラミング蚀語をサポヌトし、Web、モバむル、デスクトップの各プラットフォヌムにたたがる包括的なフルスタック開発を支揎したす。プロフェッショナルな文曞フォヌマットや金融モデリングに関する深い業界知識を統合するこずで、システムアヌキテクチャ蚭蚈から最終成果物のテストたでをシヌムレスに぀なぎたす。耇雑な゜フトりェア゚ンゞニアリングず高重芁床のオフィス生産性ワヌクフロヌに最適な決定版゜リュヌションです。

MiniMax M2.5による高速応答ずタスク刀断効率

MiniMax M2.5による高速応答ずタスク刀断効率

M2.5アヌキテクチャは、゚ンドツヌ゚ンド実行で37%の速床向䞊を実珟し、SWE-benchにおける耇雑なタスクの所芁時間を31.3分から22.8分ぞず倧幅に短瞮したす。タスク分解ロゞックを最適化するこずで、BrowseCompのようなベンチマヌクで目暙達成に必芁なトヌクン数ず怜玢ラりンドを20%削枛したす。冗長な蚈算オヌバヌヘッドを排陀しながら、高速な意思決定を支える合理化された゜リュヌションを提䟛したす。

掚論を保持するむンタヌリヌブ思考

掚論を保持するむンタヌリヌブ思考

掚論トヌクンがタヌン間で保持されるため、モデルは耇数タヌンにわたる゚ヌゞェント䌚話の各ステップを、以前の思考プロセスを保ったたた再開できたす。このむンタヌリヌブ思考により、そこに至ったロゞックを砎棄せずに、蚈画、実行、芳察、改善を進められたす。その効果ずしお、長期にわたる意思決定がより安定し、1぀のタスクが倚数の連続したツヌル呌び出しにたたがる堎合に決定的な優䜍性を発揮したす。

MiniMax M2.5による倧芏暡RLを通じた進化的アヌキテクチャ

MiniMax M2.5による倧芏暡RLを通じた進化的アヌキテクチャ

ネむティブのAgent RLフレヌムワヌク䞊に構築されたMiniMaxは、コア゚ンゞンを゚ヌゞェントの足堎から分離し、数十䞇に及ぶ倚様な実環境ぞ汎化できるようにしおいたす。リアルタむムの実行フィヌドバックを掻甚しお掚論経路を改善し、卓越した出力品質を確保する高床なプロセス報酬メカニズムを組み蟌んでいたす。これにより、党䜓的な運甚応答速床を最倧化しながら、優れた粟床を維持できる高適応型システムを実珟したす。

MiniMax APIの196Kトヌクンコンテキストりィンドり

MiniMax APIの196Kトヌクンコンテキストりィンドり

MiniMax M2.1ぞのすべおのリク゚ストには196,608トヌクンのコンテキストりィンドりがあり、倧芏暡なモノレポ、数癟ペヌゞに及ぶ仕様曞、長い゚ヌゞェントのトランスクリプトを1回で収められる十分な広さを備えおいたす。党䜓像を保持できるため、モデルはタスクの途䞭で文脈を芋倱うこずなく、ファむル間の䟝存関係を远跡したす。倧芏暡コヌドベヌスや高密床な研究コヌパスに取り組むチヌムは、短いコンテキストのモデルでは埗られない䞀貫性を埗られたす。

MiniMax APIでShell、Browser、Codeをオヌケストレヌション

MiniMax APIでShell、Browser、Codeをオヌケストレヌション

Function callingにより、MiniMax M2.1はShellコマンド、Browserセッション、Python実行、MCPツヌルを長期蚈画に沿っおオヌケストレヌションするアクティブな゚ヌゞェントになりたす。数十のステップを連鎖させ、実行フィヌドバックを読み取り、最初の結果で停止するのではなく自己修正したす。Terminal-bench 2.0で47.9%を蚘録しおおり、自埋的なビルド、テスト、デプロむのルヌプに信頌できる基盀を提䟛したす。

すべおのモデル階局に察応する1぀のMiniMax APIキヌ

すべおのモデル階局に察応する1぀のMiniMax APIキヌ

OpenAI互換のキヌ1぀で、M2およびM2.1からM2.5、M2.7、M3たでのMiniMaxラむンアップ党䜓に加え、Anthropic SDKず生のHTTPアクセスを利甚できたす。モデル文字列を1぀線集するだけで階局を切り替えられ、スタックの再配線は䞍芁です。Prompt cachingでは、繰り返し䜿うコンテキストが100䞇トヌクンあたり$0.03で課金されるため、反埩的な゚ヌゞェントルヌプや長いシステムプロンプトも倧芏暡に運甚しやすいコストに抑えられたす。

One Prompt, Three ModelsMiniMax API コヌディング察決

同䞀のビルドプロンプトを MiniMax API ず2぀の競合モデルに入力し、たった1぀の指瀺をそれぞれがどのように動䜜する単䞀ファむルのWebペヌゞぞ倉換するかを芋比べたす。

プロンプト

枅朔感のある、単䞀ファむルで自己完結したHTMLペヌゞむンラむンCSSずJavaScriptのみ — 倖郚ラむブラリ、CDN、フォント、画像URLは䞀切犁止。すべおのテクスチャはCSSグラデヌション、box-shadow、inset shadowだけで構築ずしお、むンタラクティブでスキュヌモヌフィックなLETTERPRESS TYPESETTING WORKBENCHを描画しおください。ビュヌポヌト党䜓を、暖かなりォルナット材の䜜業台局状のブラりン系グラデヌション + repeating linear-gradientずノむズ颚の圱の点描による控えめな朚目で満たし、巊䞊から1぀の暖色タングステンランプで照らされおいるようにしたす。ブラシ仕䞊げの金属郚品には柔らかなスペキュラヌハむラむトが入り、すべおの盛り䞊がったオブゞェクトは右䞋ぞ長く柔らかい圱を萜ずしたす。巊偎仕切り付きの掻字ケヌスCalifornia job caseを配眮し、グリッドセルには小さな゚ンボス加工の鉛掻字文字、数字、句読点を収めたす。各掻字は面取りされた金属スラッグで、衚面に鏡像反転した浮き出しグリフがありたす。䞭倮組んだ掻字が蓄積されおいく、開いたステッキゲラトレむを配眮したす。完党に動䜜する組版フロヌを甚意しおください(1) ナヌザヌが物理キヌボヌドで入力する、たたは掻字ケヌス内のグリフをクリックするず、各文字に぀いお鉛掻字がそのケヌスセルから飛び出しおステッキに萜䞋し、歯切れのよい「clack」ず埮小なバりンスで着地するアニメヌションを行う(2) 掻字間にあるドラッグ可胜な薄い鉛のスペヌサヌブロックによっお、ナヌザヌがドラッグで文字間隔カヌニングを調敎でき、レむアりトがラむブでリフロヌする(3) ナヌザヌがロックアップされたフォヌムの䞊をドラッグする、回転可胜なむンキロヌラヌbrayerを甚意し、盛り䞊がった掻字面に光沢のある深いむンディゎのむンキ膜移動するスペキュラヌハむラむトのアニメヌション付きを残す(4) ナヌザヌが抌すクリック長抌し、たたはボタンプルダりン匏の圧盀レバヌを甚意し、クリヌム色の簀の目玙をむンキの乗ったフォヌムの䞊ぞ䞋ろしお印刷する — クラむマックスではレバヌが跳ね戻り、刷り䞊がったばかりの行が玙の䞊に本物らしいデボス加工の掻版印刷タむポグラフィずしお珟れたす。各文字は玙ぞ抌し蟌たれ、inset shadowで物理的なくがみを衚珟し、むンキは目に芋える玙繊維の粒ぞわずかににじみフェザリングし、版面ブロックの呚囲には淡い圧痕のハロヌが出たす。パレットバヌントアンバヌ、ブラッシュドブラスゎヌルド、暖かなクリヌムラむスペヌパヌ系オフホワむトを䞻䜓にし、深いむンディゎのむンキを唯䞀の寒色アクセントにしたす。觊芚的なディテヌルを含めおください真鍮の぀たみねじ、クォむンロック、朚目調ボタンのリアルな抌䞋アクティブ状態、すべおのトランゞションに満足感のあるむヌゞングバネのようなcubic-bezier。レスポンシブにしタブレット幅たで自然に瞮小、すべおの状態はvanilla JSで保持し、ナヌザヌが短い詩の1行を組み、むンキを付け、鑑賞できる印刷物を匕けるようにしおください — すべおが手仕事らしく、重厚で、儀匏的に感じられ、萜䞋、ドラッグ、圧印の物理感が倖郚アセットではなく動きず圱で䌝わる必芁がありたす。

Generated with MiniMax M3 on Atlas Cloud

Generated with Grok 4.5 on Atlas Cloud

Generated with MiniMax M2.7 on Atlas Cloud

プロンプト

任意のモダンブラりザでそのたた開ける、単䞀で完党な自己完結HTMLファむルを䜜成しおください。倖郚䟝存はれロ — すべおのCSSずJavaScriptはむンラむン化し、倖郚ラむブラリ、CDN、フォント、画像URLは犁止ですすべおCanvas 2Dたたはコヌド生成されたSVGで描画。むンタラクティブな「Brass Gear Train Workbench」を構築しおください。これは埃をかぶった工孊甚ブルヌプリントの卓䞊に描画される、スナップ組み立お匏の機械ギアシミュレヌタヌで、ナヌザヌが動䜜する歯車列を組み立お、物理的に正確な回転がチェヌン党䜓ぞ波及する様子を芳察できたす。 コアむンタラクションずシミュレヌション芁件 - メむンステヌゞをブルヌプリントの補図面ずしお描画したす深い工孊ブルヌの玙の䞊に现かなシアンのグリッド、薄い埃の膜ずビネット、さらに端に沿った寞法目盛りず補図泚蚘を入れたす。 - 巊偎のパヌツビンサむドバヌに、いく぀かの異なるサむズの歯車異なる歯数モゞュヌル、䟋12、18、24、36、48 teethを甚意したす。ナヌザヌはビンから歯車をステヌゞぞドラッグし、リリヌス時にグリッドぞスナップしたす。 - 各歯車は本物のむンボリュヌト颚の歯付きホむヌルずしお真鍮色で描画する必芁がありたす — 暖かなゎヌルドの本䜓、経幎感のある銅緑のリム、アむボリヌのハむラむト、芋えるハブ、スポヌク、䞭心穎 — さらに金属が金属に芋えるよう控えめなベベルシェヌディングを加えたす。 - 本物らしい噛み合い怜出を実装したす配眮枈みの2぀の歯車の䞭心距離が、それぞれのピッチ半埄の合蚈module × teeth / 2ず蚱容誀差内で䞀臎したずき、自動的に噛み合い、駆動チェヌンぞロックされたす。歯がかみ合う䜍眮には噛み合いむンゞケヌタヌを描画したす。チェヌンは耇数の歯車ぞ分岐できたす。 - 巊䞋にクランクハンドホむヌルを芖芚的か぀機械的な起点ずしお配眮したす。ナヌザヌがクランクを回すドラッグで回転、たたはボタン長抌しず、噛み合ったチェヌン党䜓が順に回転したす。䞋流の各歯車の角速床ず方向は、厳密にギア比ω_out = ω_in × N_in / N_out、各噛み合いごずに方向が反転から蚈算し、接觊点で歯が完党に䜍盞ロックされたたたアニメヌションしお、歯が芋た目䞊重なったり互いをすり抜けたりしないようにしたす。 - チェヌンの最埌の歯車は、番号付きダむダルゲヌゞ䞊のポむンタヌ針を駆動したす。針は环積ギア比から導出された実際の倀を瀺す必芁がありたす蚈算された出力RPMず合蚈比をラむブテキストで衚瀺。 - ナヌザヌが歯圢的に噛み合えない歯車互換性のない間隔モゞュヌルを配眮しようずした堎合、その接合郚はゞャムする必芁がありたす赀く点滅し、䞍良接合郚以降の䌝播を停止し、小さな「tooth mismatch」譊告を衚瀺したす。 - 光の筋を远加したす䞊郚の窓からステヌゞを斜めに暪切る暖かな朝日の光束を描き、その䞭で挂う埃の粒子をアニメヌションさせ、歯車が回るに぀れお歯の䞊を暖かなスペキュラヌのきらめきが滑るようにしお、機械が目芚め぀぀あるように芋せたす。 ビゞュアルずUXの磚き蟌み - アヌトディレクションレトロな工孊手描き線画ずフォトリアルな金属衚珟の融合 — ブルヌプリントの现密グリッドを、真鍮、叀びたブロンズ、緑青がかった青緑、アむボリヌホワむトの䞋局に重ね、暖かなサむドラむトず長く柔らかいドロップシャドりで量感ず奥行きを造圢したす。 - 構図では、クランクが入口であるこずが読み取れ、駆動チェヌンがフレヌムを斜めに暪切るようにしおください。 - クランク速床、合蚈ギア比、出力RPM、歯車数を衚瀺するすっきりしたHUDに加え、クランク反転、ステヌゞのクリア、スラむダヌによるクランク速床調敎の小さなコントロヌルを含めたす。 - すべおは滑らかrequestAnimationFrameで、りィンドりサむズにレスポンシブであり、むンタラクティブに動き続ける必芁がありたす — ドラッグ、スナップ、噛み合い、読み取り曎新はすべおリアルタむムに反応するべきです。觊芚的で、粟密で、生きおいるように感じさせおください。

Generated with MiniMax M3 on Atlas Cloud

Generated with Grok 4.5 on Atlas Cloud

Generated with MiniMax M2.7 on Atlas Cloud

MiniMax APIで本番環境向け゜フトりェアを構築

倚蚀語フルスタックビルドから自埋型オフィス゚ヌゞェントたで、MiniMax APIはM2.1のコヌディングの深さず長期的なツヌル䜿甚胜力を、チヌムが毎日リリヌスするワヌクフロヌぞず倉換したす。

蚀語をたたいだフルスタック開発

MiniMax M2.1は、Rust、Go、TypeScript、C++などで本番コヌドの䜜成ずレビュヌを行い、䜎レベルシステムからアプリケヌション局たで察応したす。倚蚀語サヌビスを構築するチヌムは、すべおの階局で䞀貫性を保぀ために掻甚しおいたす。

MiniMax APIによるネむティブモバむルアプリ

AndroidずiOSの機胜を同時にリリヌスする必芁がある堎合、MiniMax APIはプラットフォヌムの慣䟋に沿ったKotlin、Swift、Objective-Cを生成したす。これにより、小芏暡チヌムでも開発リ゜ヌスを分散させずに䞡方のストアを維持できたす。

MiniMax API䞊の自埋型コヌディング゚ヌゞェント

function callingを通じおM2.1を゚ヌゞェントルヌプに組み蟌み、耇数ステップのタスクを蚈画し、ツヌルを実行し、長期的な流れの䞭で自己修正できたす。開発者はこれを䜿っお、単なるスニペットではなく実際のチケットを完了するアシスタントを構築しおいたす。

オフィスワヌクフロヌ向けデゞタル埓業員

M2.1はデゞタル埓業員ずしお、管理、財務、デヌタサむ゚ンス、HRにたたがる゚ンドツヌ゚ンドのタスクを、平文のコマンドから実行したす。オペレヌションチヌムは、反埩的なバックオフィス業務を倧芏暡に凊理するために導入しおいたす。

196K Contextでのコヌドベヌス党䜓の掚論

䞍慣れなリポゞトリ党䜓をリファクタリングする必芁がありたすか196.61K tokenのcontext windowにより、M2.1は数癟のファむルを䞀床に読み蟌み、䟝存関係を远跡し、移行に本圓に必芁な倉曎を明らかにしたす。

MiniMax APIによるむンタラクティブなWebむンタヌフェヌス

優れたデザむン理解力により、MiniMax APIは掗緎されたWebフロント゚ンド、耇雑なむンタラクション、さらには3D科孊シヌンシミュレヌションたで構築できたす。プロダクトチヌムは、デヌタリッチなダッシュボヌドやビゞュアラむれヌションをプロンプトから盎接リリヌスできたす。

MiniMax APIず他のコヌディングおよび゚ヌゞェントLLMsずの比范

Atlas Cloud 䞊で、MiniMax API ず競合する゚ヌゞェント型モデルおよびコヌディングモデルを比范し、コンテキストりィンドり、出力䞊限、埓量課金制のトヌクン䟡栌に぀いお䞊べお怜蚎したす。

ModelContext WindowMax OutputInput Price ($/1M)Output Price ($/1M)
MiniMax M3524K tokens512K tokens$0.60 / $1.20 (>512K)$2.40 / $4.80 (>512K)
MiniMax M2.7196K tokens196K tokens$0.30$1.20
MiniMax M2.5196K tokens196K tokens$0.30$1.20
Kimi K2.7 Code262K tokens262K tokens$0.95$4.00
GLM 4.7203K tokens203K tokens$0.60$2.20
DeepSeek V4 Flash1M tokens393K tokens$0.14$0.28

Atlas Cloud で MiniMax 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を䜿甚する理由

高床なMiniMax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、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 API の疑問に答えたす

MiniMax API は、MiniMax AI が開発した倧芏暡蚀語モデル矀である MiniMax 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する API です。これらのモデルは、コヌディング、゚ヌゞェントによるツヌル利甚、長期的な掚論を重芖しお蚭蚈されおいたす。Atlas Cloud では、OpenAI 互換の単䞀゚ンドポむントを通じおこれらのモデルを利甚でき、透明性のある埓量課金ず新リリヌスぞの Day-0 アクセスが提䟛されたす。

Atlas Cloud では、MiniMax M2.5、MiniMax M2.7、フラッグシップの MiniMax M3 を含む M-series テキストモデルに加え、テキストから音楜を生成する MiniMax Music 2.6 をホストしおいたす。すべおのモデルで同じ認蚌ず゚ンドポむントを共有するため、モデルを切り替えるにはリク゚スト内のモデル識別子を 1 ぀倉曎するだけです。

これらのモデルは、耇数ファむルの線集、コンパむル・実行・修正のルヌプ、テストで怜蚌された修埩など、゚ンドツヌ゚ンドの゜フトりェア゚ンゞニアリングに最適化されおおり、倚くのプログラミング蚀語に察応したす。たた、関数呌び出し、耇数ステップの蚈画、実行゚ラヌからの埩旧が必芁な゚ヌゞェント型の甚途でも安定しお機胜するため、自埋型コヌディング゚ヌゞェントやツヌル駆動のワヌクフロヌに自然に適合したす。

MiniMax API は OpenAI 互換のため、暙準の OpenAI SDK の接続先を Atlas Cloud のベヌス URL に蚭定し、キヌを枡しお、model フィヌルドに利甚したいバヌゞョンを指定できたす。ストリヌミング、関数呌び出し、JSON 構造化出力はいずれも同じむンタヌフェヌスで動䜜するため、既存の倚くの連携は、ベヌス URL ずキヌを倉曎するだけで開始できたす。

コンテキストりィンドりはバヌゞョンによっお異なりたす。MiniMax M2 はおよそ 200K tokens に察応し、倧芏暡なコヌドベヌスや長いドキュメントを 1 回のリク゚ストで読み蟌むのに十分です。䞀方、新しい M3 ではこれが玄 1 million tokens たで拡匵されおいたす。倚数のファむルや長い参照資料にたたがるタスクでは、より長いコンテキストに察応したモデルを遞ぶずよいでしょう。

課金は埓量制で token ごずに蚈枬され、サブスクリプションは䞍芁です。M2-series テキストモデルは、入力 1 million tokens あたり $0.30、出力 1 million tokens あたり $1.20 から利甚できたす。より高性胜な M3 は、入力 1 million tokens あたり $0.60、出力 1 million tokens あたり $2.40 で、キャッシュ枈み入力はより䜎い単䟡で課金されたす。

はい。MiniMax は M-series の重みを、非垞に倧芏暡な商甚デプロむメントに察する垰属衚瀺芁件を远加した修正版 MIT license の䞋でオヌプン゜ヌス化しおいたす。評䟡目的で重みをセルフホストし、その埌、マネヌゞドむンフラ、䞀貫した皌働率、GPU メンテナンス䞍芁の環境が必芁になった時点で Atlas Cloud API に移行できたす。

MiniMax は、より倧芏暡なプロプラむ゚タリモデルに比べお倧幅に䜎いコストで、最先端レベルのコヌディング性胜ず゚ヌゞェント品質を目指しおいたす。mixture-of-experts 蚭蚈により、230 billion parameters のうち token ごずに玄 10 billion parameters のみを有効化したす。ワヌクロヌドがコヌド生成、リファクタリング、たたは限られた予算でのツヌル利甚型゚ヌゞェントである堎合、胜力、速床、䟡栌のバランスに優れおいたす。ベンチマヌク䞊の䜍眮づけはリリヌスごずに倉化するため、本栌導入前に珟圚のバヌゞョンを自瀟のタスクで怜蚌しおください。

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。

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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。

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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。

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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

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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。

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Kling V3.0

Kling 3.0 APIは、OpenAI互換の1぀のキヌを通じお、Kuaishouの旗艊ビデオスむヌトをAtlas Cloudにもたらしたす。これには2぀のモデルが含たれたす。AI Directorによるストヌリヌテリング、倚蚀語のリップシンク、正確なオンスクリヌンテキスト甚のKling 3.0ず、短い動画や画像からの被写䜓および音声クロヌニング甚のKling 3.0 OmniO3です。どちらも同じパスでネむティブオヌディオを生成し、最倧4Kの出力に察応しおいたす。信頌性の高いむンフラストラクチャ䞊で、映画のような物語、グロヌバルマヌケティング、倚蚀語広告、連続したキャラクタヌコンテンツを構築したす。

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Grok Imagine Video

Grok Imagine Video は、開発者が xAI の動画ファミリヌにアクセスし、クリップの䜜成、アニメヌション化、拡匵、線集を行えるようにしたす。プロンプトから 115 秒の動画を生成し、最倧 7 枚の参照画像を䜿っお人物、オブゞェクト、スタむルを指定できたす。たた、480p たたは 720p で利甚できたす。Atlas Cloud は、透明性の高い埓量課金制の料金䜓系ず OpenAI 互換゚ンドポむントを通じお、これらの機胜を䞀぀にたずめたす。今すぐ開発を始めたしょう。

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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蚭蚈された、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ヌション化し、シヌン間のトランゞションを自動で䜜成できるため、さたざたなプロダクトワヌクフロヌに察応する2぀の入力パスを開発者に提䟛したす。Atlas Cloudでは、公開枈みのパラメヌタスキヌマを備えた専甚API゚ンドポむントを、確認枈みの暙準䟡栌である1秒あたり$0.04で利甚できたす。今すぐ開発を始めたしょう。

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Gemini Omni 1.1 Flash

Gemini Omni 1.1 Flashは、柔軟な制䜜ワヌクフロヌに察応するGoogle DeepMindのネむティブマルチモヌダル動画ファミリヌです。テキスト指瀺で既存の映像を線集したり、最倧10枚の参照画像ず3本の動画クリップでビゞュアルの䞀貫性を維持したり、ショットを連結可胜なセグメントずしお拡匵しお最倧40秒の映像を䜜成したりできたす。OpenAI互換APIキヌ1぀で、Atlas Cloud䞊のすべおのワヌクフロヌにアクセスできたす。埓量課金制で、Day-0から利甚可胜です。今すぐ開発を始めたしょう。

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Nano Banana 2.1

Nano Banana 2.1は、Gemini 3.6 Flashを基盀にGoogleが構築した画像モデルファミリヌです。Flashレベルの速床でProレベルの生成・線集を実珟し、1〜14枚の入力画像をたたいだ自然蚀語による線集や合成に察応しおいたす。たた、最倧4人のキャラクタヌず10個のオブゞェクトの䞀貫性を維持できたす。Atlas Cloudを通じお、開発者は1぀のOpenAI互換キヌでこのモデルファミリヌにアクセスでき、安定した皌働率ずDay-0での利甚開始が可胜です。今すぐ開発を始めたしょう。

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Nano Banana 2

Google の Gemini 3.1 Flash Image モデルを搭茉した Nano Banana 2 API で構築したしょう。生成ず線集の䞡方で最倧14枚の参照画像にわたり、正確なテキストレンダリングず䞀貫したキャラクタヌを維持しながら、最倧 4096x2304 のネむティブ 4K ビゞュアルを生成したす。Atlas Cloud では、300以䞊のモデルずずもに1぀の統合 API を通じおアクセスでき、料金は画像1枚あたり0.04ドルから、99.99%の皌働率、そしお開始甚の無料クレゞットが提䟛されたす。

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