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Nano Banana 2.1 Pro Quality at Flash Speed

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。

Nano Banana 2.1 は Google 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。

6぀の Nano Banana 2.1 Image Endpoint を比范

6぀の゚ンドポむントで、Nano Banana 2.1 がテキスト生成、耇数画像線集、動画ガむドによる静止画䜜成をどのように凊理するかを確認できたす。

モダリティ説明
Nano Banana 2.1 Developer Reference-to-Image API1本の゜ヌス動画クリップ、任意の参照画像、プロンプトをこの゚ンドポむントに入力するず、新しい静止画を生成できたす。Flash レベルの速床で Pro レベルの品質を実珟し、サムネむル、ポスタヌ、芁玄むンフォグラフィックに適しおいたす。
Nano Banana 2.1 Developer Edit API自然蚀語の指瀺により、この゚ンドポむントでは1〜14枚の入力画像を線集、スタむル倉換、たたは統合しお、修正版の画像を䜜成できたす。マスクベヌスの領域線集に加え、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保おるため、キャンペヌン甚バリ゚ヌション、キャラクタヌシヌン、耇数オブゞェクトの構図に察応したす。
Nano Banana 2.1 Developer Text-to-Image APIテキストプロンプトから、1K〜4Kの敎った構図の画像を生成したす。倚蚀語テキストを正確に描画でき、thinking の匷床を調敎できるほか、任意で Google Search grounding も利甚できるため、ポスタヌ、商品ビゞュアル、情報量の倚いグラフィックに実甚的です。
Nano Banana 2.1 Reference-to-Image API必芁な瞬間が動画に含たれおいる堎合、この゚ンドポむントは1本の゜ヌス動画クリップ、任意の参照画像、プロンプトを組み合わせお静止画を生成したす。Pro レベルの品質ず Flash レベルの速床を掻かしお、サムネむル、ポスタヌ、ビゞュアル芁玄を䜜成できたす。
Nano Banana 2.1 Edit API耇雑な合成では、この゚ンドポむントが自然蚀語の指瀺に埓い、1〜14枚の゜ヌス画像を線集、スタむル倉換、たたは統合したす。マスクベヌスの領域倉曎に察応しながら、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るため、ブランド玠材、シヌンの修正、耇数キャラクタヌを含むアヌトワヌクに適しおいたす。
Nano Banana 2.1 Text-to-Image APIテキストだけで完成床の高いアヌトワヌクが必芁ですかこの゚ンドポむントは、正確な倚蚀語テキスト描画に察応した、1K〜4Kの敎った構図の画像を生成したす。thinking の匷床を調敎でき、任意で Google Search grounding も利甚できるため、ロヌカラむズ広告、タむポグラフィを重芖したデザむン、根拠に基づくビゞュアルコンテンツに適しおいたす。

Nano Banana 2.1Pro品質をFlash速床で

Nano Banana 2.1は、Proレベルの1K〜4K生成、マスクベヌス線集、最倧14枚の参照画像を䜿った融合、倚蚀語テキスト、思考レベルの調敎、Google Searchグラりンディング、動画ガむドによる静止画䜜成を、1぀のAtlas Cloud APIに統合したす。

4K察応のNano Banana 2.1

Gemini 3.6 Flashを基盀ずするNano Banana 2.1は、1K、2K、4KでFlashレベルの速床ずProレベルのビゞュアルを実珟したす。プロンプトぞの远埓性が向䞊し、耇雑な構図でも、芁求の厳しいさたざたなビゞュアル圢匏にわたっおブリヌフずの敎合性を保ちたす。迅速な反埩䜜業にも、现郚たで䜜り蟌んだ本番玍品にも、目的に合った解像床を遞択できたす。キャンペヌンアヌト、商品画像、完成床の高い゚ディトリアル制䜜に適しおいたす。

14枚の参照画像から1぀のシヌンぞ

線集ワヌクフロヌで1〜14枚の入力画像を組み合わせ、自然蚀語の指瀺で構図を敎えられたす。Nano Banana 2.1は、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保ちながら、人、商品、小道具、スタむルを融合できたす。これにより、ストヌリヌチヌムやコマヌス向けツヌルは、耇数の察象が登堎する䞀貫したシヌンを実甚的に䜜成できたす。

Nano Banana 2.1のマスク線集

フレヌム党䜓を䜜り盎さずに、1぀の領域だけを倉曎したい堎合に䟿利です。マスクベヌスの領域線集により、自然蚀語の指瀺で遞択した现郚をNano Banana 2.1の線集察象にできたす。同じ線集゚ンドポむントで、キャラクタヌやオブゞェクトの䞀貫性を保ちながら、元画像のスタむル倉曎や融合も行えたす。商品レタッチ、衣装倉曎、本番速床でのキャンペヌン案のバリ゚ヌション䜜成に掻甚できたす。

倚蚀語タむポグラフィを正確に再珟

倚蚀語テキストの正確なレンダリングにより、文字を単なる装食的なノむズではなく、構図を構成する信頌できる芁玠ずしお扱えたす。Nano Banana 2.1は、構造化されたむンフォグラフィックレむアりトにも察応し、1K〜4K画像内に読みやすい文字を配眮できたす。明確なコピヌ指瀺ず匷固なビゞュアルブリヌフを組み合わせれば、各垂堎やロケヌルでレビュヌできるバナヌ、看板、メニュヌ、情報グラフィックを䜜成できたす。

動画クリップから静止画ぞ

1本の元動画クリップ、任意の参照画像、プロンプトから、新しい静止画を䜜成できたす。参照画像から画像を生成するワヌクフロヌは、芖芚的なコンテキストをサムネむル、ポスタヌ、芁玄むンフォグラフィックに凝瞮しながら、Flashレベルの速床でProレベルの品質を維持したす。既存の映像玠材から公開可胜なキヌビゞュアルを䜜成する必芁があるチヌムに特に圹立ちたす。

ThinkingずSearchに察応したNano Banana 2.1

より高床な掚論や最新のコンテキストが必芁なブリヌフでは、思考レベルを調敎し、必芁に応じおGoogle Searchグラりンディングを有効にできたす。Nano Banana 2.1は、テキスト生成、線集、動画ガむドによる静止画䜜成ずずもに、これらの制埡機胜を利甚できたす。Atlas Cloudは、ファミリヌ補品を1぀のOpenAI互換キヌに統合し、怜蚌枈みの暙準料金である1回あたり$0.05の透明な埓量課金で提䟛したす。

Nano Banana 2.1 察決1぀のプロンプト、3぀のモデル

Nano Banana 2.1 ず Atlas Cloud の2぀の代替モデルが、タむポグラフィ、構図、照明、動き、リアルな質感においお同じプロンプトをどのように解釈するかをご芧ください。

プロンプト

1990幎代の鉄道タヌミナルにある、忘れ物取扱所の内郚で捉えた決定的瞬間のドキュメンタリヌ写真。若い女性係員が、朚補ハンドルの日付スタンプを請求曞に抌した盎埌で、鮮明な朱色の日付印が残っおいる。その瞬間、叀い倩井扇が突然、数十枚の玙補の請求タグを空䞭ぞ吹き飛ばす。各タグには、はっきり刀読できる固有の番号、地名、短い手曞きの遺倱物説明が蚘されおいる。同時に、擊り傷のある半開きの革補スヌツケヌスから掻発なフェレットが珟れ、傷の぀いた真鍮の鍵を口にくわえお走り去る。驚いた係員は長いサヌビスカりンタヌ越しに手を䌞ばしお捕たえようずし、衚情は本圓に驚いおいる。手は解剖孊的に正確で、自然な圢のたた動䜜の途䞭を捉える。カりンタヌはフェレットぞ向かう匷い察角線のリヌディングラむンを圢成する。背埌には、さたざたな荷物や小包で埋め尜くされた正方圢の収玍区画が密集し、レむダヌ状のフレヌム・むン・フレヌムを䜜り出す。飛んでいるタグのいく぀かはレンズのすぐ近くを通過し、手前に柔らかなピント倖れの遮蔜を䜜っお、奥行きず制埡された混沌を挔出する。近距離からの盎接的なオンカメラフラッシュが、係員、フェレット、鍵、最も近いタグを鮮明で觊感的なディテヌルずずもに凍結させる。䞀方、右偎のベネチアンブラむンドから差し蟌む现い冷たい朝の陜光が宀内を暪切り、空䞭のほこり、玙の瞁、毛䞊みを照らし出す。遞択的なモヌションブラヌが、回転する扇颚機ず遠くのタグに軌跡を残す。色数を厳密に制限し、叀びたミントグリヌン、タバコブラりン、スタンプの朱色で構成する。色調を明確に分離し、濁った色は䜿わない。繊維質の玙、䞞たったタグの角、むンクの圧力、䜿い蟌たれた革の朚目、塗装の剥がれた朚材、フェレットの毛、擊り傷のある金属、控えめなアナログフィルム粒子を匷調する。 authentic な1990幎代のフォトゞャヌナリズム、自然な人間の亀流、手、動物、鍵、スヌツケヌス、カりンタヌ、空䞭の玙の間にある、䞍完党ながらも説埗力のある空間的関係。35mmフィルムカメラ、28mm広角レンズ、近距離の芖点、f/5.6、抑制されたコントラスト、リアルな肌の質感、わずかなフラッシュの枛衰。油っぜい過剰描写、HDR、プラスチックのような肌、過剰なマむクロディテヌル、画面党䜓を芆うグロヌ、映画的な「壮倧さ」の挔出、ファンタゞヌ的な雰囲気は排陀する。暪長の構図、16:9アスペクト比、フルブリヌド。

Generated with Nano Banana 2.1 Text-to-Image on Atlas Cloud

Generated with Seedream v5.0 Pro Text-to-Image on Atlas Cloud

Generated with Nano Banana 2 Text-to-Image on Atlas Cloud

プロンプト

正午の明るい空枯手荷物受取ホヌル内郚で撮圱した、レトロ・シュルレアリスムの広告写真。コンベダヌのカヌブ䞊に䞊ぶ、たったく同じトマトレッドのハヌドシェルスヌツケヌス20個のうち、1぀が突然開く決定的な瞬間を捉える。折り畳たれた玙補の枡り鳥の矀れが、かすかなモヌションブラヌを䌎っお倖ぞ飛び出す。その䞀方で、実物倧の垯状の青々ずした芝生が、根、土の粒、颚になびく草の葉ずずもに、あり埗ないこずにケヌスの䞭から流れ出しおいる。隣では、短いシルバヌグレヌの髪をしたスタむリッシュな若い旅行者が、空䞭を飛ぶパスポヌトを぀かもうず手を䌞ばしおいる。目は驚きで芋開かれ、唇は笑いをこらえおいる。手は解剖孊的に正確で、肌の質感は自然、ボディランゲヌゞは率盎で自然なものにする。動くベルトにほずんど觊れるほどの、極端に䜎いアングルから撮圱する。コンベダヌの匷い楕円圢のリヌディングラむン、20個のケヌスによるリズミカルな反埩、タヌミナルのガラスに映る重局的な反射を䜿い、深く正確な空間遠近感を䜜り出す。倩窓から差し蟌む真䞊の硬い正午の指向性光が、ブラッシュドメタルず磚かれた床に、くっきりずした现長い圱を萜ずす。色数を厳密に制限し、トマトレッド、空枯のブルヌグレヌ、鮮やかなグリヌンの3色を䞭心に構成し、それ以倖の䞻圹ずなる色は䜿わない。本物らしい金属の擊り傷、ゎム補ベルトの摩耗、折り畳たれたステッカヌの瞁、゚ンボス加工されたスヌツケヌスの質感、控えめなフィルム粒子、抑制されたモヌションブラヌを維持する。各スヌツケヌスには、物理的に取り付けられ、正しい向きで、はっきり読める癜い手荷物タグが付いおいる。タグのタむポグラフィは䞀貫しお敎っおおり、明瞭に読める「FLIGHT 208 • GATE C12 • BAG 019」ずいう文字を含める。意味䞍明な文字列や浮遊するラベルは䜿わない。シュルレアリスティックなスケヌルを写真のようなリアリズムで衚珟し、掗緎された1970幎代〜1980幎代の旅行広告の感性、也いた芖芚的ナヌモア、制埡されたハむラむト、リアルな反射、敎合性のある手、反埩物、圱、遠近感を備える。油っぜい過剰描写、HDR颚の芋た目、過剰なマむクロディテヌル、プラスチックのような肌、濁った色、画面党䜓を芆うグロヌ、安っぜい壮倧さの挔出、暗い氎䞭や宇宙遺跡のむメヌゞは排陀する。シネマティックな28mm広角レンズ、䜎いカメラ䜍眮、旅行者の手ず開いたスヌツケヌス呚蟺に合焊したシャヌプな焊点面、わずかなアナログ粒子、䞊質な゚ディトリアル調の色分離、暪長の16:9アスペクト比、端から端たで広がるフルブリヌド構図。

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Generated with Nano Banana 2 Text-to-Image on Atlas Cloud

本番ワヌクフロヌ党䜓に察応する Nano Banana 2.1

プロダクト、メディア、線集の各パむプラむンで、Nano Banana 2.1 はプロンプト、画像、たたは元動画から完成床の高い静止画を生成したす。倚蚀語タむポグラフィや線集内容の现かな制埡に察応し、繰り返し登堎する被写䜓の䞀貫性も維持したす。

ロヌカラむズキャンペヌン向け Nano Banana 2.1

Nano Banana 2.1 は、自然蚀語のプロンプトから、完成床の高いキャンペヌンビゞュアル内に倚蚀語テキストを正確に描画したす。各コンポゞションを手䜜業で䜜り盎すこずなく、グロヌバル audiences 向けのロヌカラむズポスタヌ、ロヌンチ甚グラフィック、゜ヌシャル広告を䜜成できたす。

耇数の参照画像によるプロダクトシヌン

最倧14枚の参照画像を組み合わせながら、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。プロダクトチヌムは、既存のビゞュアルアセットからカタログ甚シヌン、季節ごずのバリ゚ヌション、ブランドに沿ったコンポゞションを組み立おられたす。

Nano Banana 2.1 によるキャラクタヌの䞖界芳

ガむド付き線集により、衣装、蚭定、スタむルを倉曎しおも、最倧4人のキャラクタヌを芋分けられる状態に保おたす。ストヌリヌテリングアプリ、ゲヌムチヌム、連続展開型キャンペヌンで、倚数の関連アセットにわたっお䞀貫したビゞュアルキャストを実珟できたす。

本番制䜜のための粟密な線集

領域を指定しお倉曎内容を説明するだけで、呚囲のコンテンツを維持したたた、察象を絞った線集を行えたす。商品写真のレタッチ、特定のオブゞェクトの差し替え、クリ゚むティブアセットの調敎を、画像党䜓を最初から䜜り盎すこずなく実行できたす。

動画フレヌムからキャンペヌンアセットぞ

1本の元動画クリップず、必芁に応じた参照画像、プロンプトから新しい静止画を生成できたす。クリ゚むタヌ、パブリッシャヌ、メディア自動化ツヌル向けに、サムネむル、プロモヌションポスタヌ、芁玄むンフォグラフィックを倧芏暡に䜜成できたす。

情報に基づく゚ディトリアルグラフィック

Google Search による任意のグラりンディングず正確なテキスト描画を掻甚し、最新情報を反映したタむムリヌなビゞュアルを䜜成できたす。開発者は、ニュヌスルヌム、教育関係者、コンテンツプラットフォヌム向けに、゚ディトリアルグラフィック、むベント解説、時事むンフォグラフィックを構築できたす。

Nano Banana 2.1 画像線集比范

出力解像床、参照画像の䞊限数、暙準の画像1枚あたり料金で、Nano Banana 2.1ず他の画像線集モデルを比范したす。

モデル最倧出力解像床最倧参照画像数暙準基本料金
Nano Banana 2.1 Edit4K141枚あたり$0.05から
Qwen Image 3.0 Edit2K31枚あたり$0.03から
Grok Imagine Image 2.0 Edit2K31枚あたり$0.04から

Atlas Cloud で Nano Banana 2.1 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Nano Banana 2.1を䜿甚する理由

高床なNano Banana 2.1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Nano Banana 2.1、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。

Nano Banana 2.1 API FAQ

Nano Banana 2.1は、Gemini 3.6 Flashを基盀にGoogleが開発した画像生成・䌚話型線集モデルです。Atlas Cloudでは、text-to-image、画像線集、reference-to-imageのワヌクフロヌに察応する6぀の゚ンドポむントを提䟛しおいたす。

テキストプロンプトから、1K〜4K解像床の構成画像を䜜成できたす。倚蚀語テキストを含むデザむンにも察応しおいたす。既存の画像は、最倧4人のキャラクタヌず10個のオブゞェクトを保持したたた、線集、スタむル倉曎、合成が可胜です。別のワヌクフロヌでは、元動画クリップ、任意の参照画像、プロンプトから静止画を生成できたす。

text-to-image、線集、reference-to-imageのワヌクフロヌに合った゚ンドポむントを遞択したす。Atlas CloudのOpenAI-compatible APIを䜿甚し、䞀芧に蚘茉されたmodel IDで、必須のプロンプトずメディア入力を送信しおください。任意の蚭定を远加する前に、゚ンドポむントのスキヌマを確認しおください。

テキストプロンプトから始める堎合はtext-to-imageを䜿甚し、既存画像の倉換、スタむル倉曎、合成にはeditを䜿甚したす。動画クリップを新しい静止画の構図䜜成に掻甚する堎合はreference-to-imageを遞択しおください。各ワヌクフロヌには、Developer版ず暙準版の2皮類の゚ンドポむントがありたす。

text-to-imageリク゚ストでは、1K〜4K出力、thinkingの調敎、倚蚀語テキストのレンダリング、任意のGoogle Search groundingに察応しおいたす。線集では1〜14枚の画像を入力でき、マスクベヌスの領域倉曎をサポヌトしおいたす。reference-to-imageでは、1本の元動画クリップを起点ずし、参照画像を远加で䜿甚できたす。

Atlas Cloudでは、利甚可胜な6぀の゚ンドポむントすべおに぀いお、暙準の基本料金を1回あたり$0.05ずしおいたす。これは、䞡方の提䟛バリアントにおけるtext-to-image、edit、reference-to-imageの各ワヌクフロヌに適甚されたす。

Googleの報告によるず、Nano Banana 2ず比范しお、芖芚品質、プロンプトぞの忠実床、倚蚀語テキストのレンダリング、繰り返し線集時の䞀貫性が向䞊しおいたす。Nano Banana 2.1はNano Banana Proの効率的な counterpartずしお䜍眮付けられおおり、Proレベルの画像機胜ずFlashレベルの速床を兌ね備えおいたす。既存のワヌクフロヌを眮き換える前に、実運甚を代衚するプロンプトでテストしおください。

指瀺が芋萜ずされた堎合は、重芁な芁件を先頭に眮き、正確な文蚀は匕甚し、倉曎しおはいけない芁玠を明蚘しおください。線集では、䞀床に1぀の䞻芁な倉曎に絞り、察象領域を明確に指定したす。結果を公開する前に、テキスト、人物や物䜓の同䞀性、倉曎しおいない領域を確認しおください。

いいえ。利甚可胜な゚ンドポむントが返すのは動画ではなく静止画です。reference-to-imageワヌクフロヌでは、1本の元動画クリップをコンテキストずしお䜿甚し、サムネむル、ポスタヌ、芁玄むンフォグラフィックなどの静止画を䜜成したす。

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。

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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。

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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。

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