Top-performing open-weight model optimized for frontier reasoning, coding, and enterprise AI applications.
Kimi K3 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。
import os
from openai import OpenAI
# Multimodal Understanding Example
# Image: use base64 encoding (data:image/png;base64,...) or a public URL
# Video: use a public URL (recommended for large files)
client = OpenAI(
api_key=os.getenv("ATLASCLOUD_API_KEY"),
base_url="https://api.atlascloud.ai/v1"
)
response = client.chat.completions.create(
model="moonshotai/kimi-k3",
messages=[
{
"role": "user",
"content": [
{
"type": "image_url",
"image_url": {
"url": "data:image/png;base64,<BASE64_IMAGE_DATA>"
}
},
{
"type": "video_url",
"video_url": {
"url": "https://example.com/your-video.mp4"
}
},
{
"type": "text",
"text": "Please describe the content of this image/video"
}
]
}
],
max_tokens=81920,
temperature=0.7
)
print(response.choices[0].message.content)お使いの言語に必要なパッケージをインストールしてください。
pip install requestsすべての API リクエストには API キーによる認証が必要です。API キーは Atlas Cloud ダッシュボードから取得できます。
export ATLASCLOUD_API_KEY="your-api-key-here"import os
API_KEY = os.environ.get("ATLASCLOUD_API_KEY")
headers = {
"Content-Type": "application/json",
"Authorization": f"Bearer {API_KEY}"
}API キーをクライアントサイドのコードや公開リポジトリに公開しないでください。代わりに環境変数またはバックエンドプロキシを使用してください。
import requests
url = "https://api.atlascloud.ai/v1/chat/completions"
headers = {
"Content-Type": "application/json",
"Authorization": "Bearer $ATLASCLOUD_API_KEY"
}
data = {
"model": "moonshotai/kimi-k3",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "what is difference between http and https"
}
],
"max_tokens": 81920,
"temperature": 0.7,
"stream": False
}
response = requests.post(url, headers=headers, json=data)
print(response.json())以下のパラメータがリクエストボディで使用できます。
{
"model": "moonshotai/kimi-k3",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": [
{
"type": "image_url",
"image_url": {
"url": "data:image/png;base64,<BASE64_IMAGE_DATA>"
}
},
{
"type": "video_url",
"video_url": {
"url": "https://example.com/your-video.mp4"
}
},
{
"type": "text",
"text": "Please describe the content of this image/video"
}
]
}
],
"max_tokens": 81920,
"temperature": 0.7,
"stream": false
}API は ChatCompletion 互換のレスポンスを返します。
{
"id": "chatcmpl-abc123",
"object": "chat.completion",
"created": 1700000000,
"model": "model-name",
"choices": [
{
"index": 0,
"message": {
"role": "assistant",
"content": "Hello! How can I assist you today?"
},
"finish_reason": "stop"
}
],
"usage": {
"prompt_tokens": 10,
"completion_tokens": 20,
"total_tokens": 30
}
}Atlas Cloud Skills は 400 以上の AI モデルを AI コーディングアシスタントに直接統合します。ワンコマンドでインストールし、自然言語で画像・動画生成や LLM との対話が可能です。
npx skills add AtlasCloudAI/atlas-cloud-skillsAtlas Cloud ダッシュボードから API キーを取得し、環境変数として設定してください。
export ATLASCLOUD_API_KEY="your-api-key-here"インストール後、AI アシスタントで自然言語を使用してすべての Atlas Cloud モデルにアクセスできます。
Atlas Cloud MCP Server は Model Context Protocol を通じて IDE と 400 以上の AI モデルを接続します。MCP 対応のあらゆるクライアントで動作します。
npx -y atlascloud-mcp以下の設定を IDE の MCP 設定ファイルに追加してください。
{
"mcpServers": {
"atlascloud": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"atlascloud-mcp"
],
"env": {
"ATLASCLOUD_API_KEY": "your-api-key-here"
}
}
}
}