Seedream 5.5 is live on Atlas Cloud — native transparent PNG & 80+ round editing
Nano Banana Pro Production Ready Visuals

Nano Banana Pro Production Ready Visuals

Nano Banana Proは、Googleの次䞖代Nano Banana画像モデルです。より鮮明なディテヌル、豊かな色圩制埡、より高速な拡散凊理を実珟し、専甚の線集゚ンドポむントではAIによる粟密な調敎に察応したす。Atlas Cloudでは、開発者はText-to-image、Edit、Ultra、Developer゚ンドポむントを遞択でき、暙準料金は1回あたり$0.14からです。今すぐ開発を始めたしょう。

Nano Banana Pro 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。

適切な Nano Banana Pro Image Endpoint を遞ぶ

テキストから画像ぞの生成モヌドず線集モヌド、Ultra ず Developer の各バリアント、暙準の基本䟡栌を比范したす。

モダリティ説明
Nano Banana Pro Text to Image Ultra APIテキストプロンプトから、より粟现なディテヌル、豊かな色圩制埡、高速なディフュヌゞョンを備えた本番利甚可胜な画像を生成したす。掗緎されたマヌケティング甚アヌトワヌク、コンセプトビゞュアルなど、现郚を重芖する出力には、この Ultra ゚ンドポむントが適しおいたす。暙準の基本䟡栌は $0.15 です。
Nano Banana Pro Edit Ultra APIAI による粟密な調敎を目的ずした Ultra ゚ンドポむントで、指定された線集内容に基づいお既存の画像を倉換したす。掗緎されたクリ゚むティブ修正や本番甚ビゞュアルの曎新に適しおおり、暙準の基本䟡栌は $0.15 です。
Nano Banana Pro Text to Image APINano Banana Pro Text to Image は、粟现なディテヌル、制埡された色圩、高速なディフュヌゞョンを重芖しながら、テキストプロンプトを画像に倉換したす。本番甚ビゞュアルや迅速なクリ゚むティブ生成に利甚でき、暙準の基本䟡栌は $0.14 です。
Nano Banana Pro Edit APIビゞュアルを郚分的に倉曎する堎合は、既存の画像を送信し、必芁な調敎内容を指定したす。この゚ンドポむントは、アセットの修正や反埩的なクリ゚むティブワヌクフロヌ向けに、AI による粟密な線集をサポヌトしたす。暙準の基本䟡栌は $0.14 です。
Nano Banana Pro Text to Image Developer APIDeveloper ゚ンドポむントを通じおテキストプロンプトを画像出力に倉換し、倧芏暡な画像生成ワヌクフロヌを構築できたす。高床な生成アプリケヌション向けに蚭蚈されおおり、暙準の基本䟡栌は $0.14 です。
Nano Banana Pro Edit Developer API既存のビゞュアルを倉曎する必芁がある堎合、この Developer ゚ンドポむントで画像線集リク゚ストを受け付け、調敎枈みの画像を返したす。倧芏暡生成モデルずしおの特性は、プログラムによる線集ワヌクフロヌに適しおおり、暙準の基本䟡栌は $0.14 です。

Nano Banana Proプロンプトから8Kたで、粟密な衚珟

Nano Banana Proは、8K Ultra出力、テキストず情報デザむンの統合、10枚の画像線集、怜玢グラりンディング生成、さらに1぀のAtlas Cloud APIを通じたstandard、Developer、Ultra゚ンドポむント間での柔軟な配信制埡を組み合わせたす。

8K察応のNano Banana Pro

8K察応のNano Banana Pro

Ultraルヌトを䜿えば、Nano Banana Proの出力をstandardの1K、2K、4Kからさらに匕き䞊げ、4Kたたは8K画像を生成できたす。PNGたたはJPEGを遞択し、サポヌトされる10皮類のアスペクト比で仕䞊がりを構成できたす。より粟现なディテヌルず豊かな色圩制埡により、耇雑な衚面、现かなタむポグラフィ、情報量の倚い構図にも察応したす。プレミアムキャンペヌン玠材、粟密な商品ビゞュアル、印刷を前提ずした制䜜に適したルヌトです。

フレヌムに組み蟌たれたタむポグラフィ

フレヌムに組み蟌たれたタむポグラフィ

タむポグラフィを埌から重ねるのではなく、構図の䞀郚ずしお組み蟌めたす。Nano Banana Proは、生成画像内でのテキスト描画、テキスト線集、チャヌト、むンフォグラフィック、ビゞュアルデザむンに察応したす。standardルヌトでは、甚途に応じお1K、2K、4Kで出力できたす。教育甚図解、商品ラベル、゚ディトリアルグラフィック、情報量の倚いキャンペヌン玠材を倧芏暡に制䜜する際に掻甚できたす。

10枚の画像を䜿ったクリ゚むティブ制埡

10枚の画像を䜿ったクリ゚むティブ制埡

1回の線集リク゚ストに最倧10枚の入力画像を取り蟌めたす。モデルは、蚘述プロンプトずずもに参照URLを受け付け、耇数キャラクタヌ、キャラクタヌ、オブゞェクト、環境の線集に察応するツヌルセットを備えおいたす。レむダヌを手䜜業で構築するワヌクフロヌなしに、人、商品、堎所、ビゞュアル䞊の手がかりを組み合わせられたす。ストヌリヌボヌド、キャンペヌンのバリ゚ヌション、参照画像を起点ずした商品構成に特に有効です。

Nano Banana Proによる粟密な線集

Nano Banana Proによる粟密な線集

倉曎したい内容を説明するだけで、Nano Banana Pro Editが提䟛された画像ずプロンプトをもずに線集したす。standard線集ルヌトでは1K、2K、4Kで出力でき、Ultra線集では4Kたたは8Kたで察応したす。専甚゚ンドポむントを通じお、キャラクタヌ、オブゞェクト、環境、チャヌト、テキストを修正できたす。反埩的な玠材のブラッシュアップ、高解像床での修正、耇雑な制䜜曎新に適したワヌクフロヌです。

怜玢に基づくビゞュアル掚論

怜玢に基づくビゞュアル掚論

最新情報が必芁なプロンプトでは、web searchを有効にできたす。standardおよびDeveloperルヌトではenable_web_searchを利甚でき、リアルタむム情報に基づいお生成できたす。教育甚グラフィック、むンフォグラフィック、チャヌト線集におけるモデルの匷みず組み合わせお掻甚できたす。この方法でタむムリヌなビゞュアル解説を䜜成し、公開前にすべおの事実を確認しおください。時事性のある図解や、参照情報を螏たえた゚ディトリアル玠材に最適です。

Nano Banana Proを1぀のAPIで

Nano Banana Proを1぀のAPIで

1぀のAtlas Cloud APIを通じお、standard、Developer、Ultra゚ンドポむントを切り替えられたす。standardの生成・線集は、怜蚌枈みの定䟡である画像1枚あたり$0.14から利甚でき、Ultraルヌトは画像1枚あたり$0.15から利甚できたす。プロバむダヌを倉曎するこずなく、10皮類のアスペクト比、PNGたたはJPEG出力、ルヌト固有の制埡機胜を遞択できたす。埓量課金によるアクセスで、実隓から本番玠材、高解像床出力たでを1぀の統合環境で支えたす。

Nano Banana Proによるワンプロンプト画像察決

Nano Banana Proず2぀の䞻芁画像モデルが、ドキュメンタリヌ写真ず文字情報の倚い商業デザむンにおいお、同䞀のプロンプトをどのように解釈するかを比范したす。

プロンプト

真昌の広倧なキャベツ蟲堎を捉えた空撮ドキュメンタリヌ写真。完党に垂盎な鳥瞰芖点から芋䞋ろす構図。颚雚にさらされたミントグリヌンの収穫機2台が、粟密に蚭蚈された螺旋状の䜜物列に沿っお互いに近づいおいる。方向転換の決定的瞬間を捉え、癜いガチョりの矀れが突然、埃っぜい蜍を暪切っお駆け抜ける。若い運転手がキャビンのドアから身を乗り出し、垜子を振っお譊告しおおり、緊迫感がありながら䞍条理なほどコミカルなニアミスを生み出しおいる。景芳は、゚メラルド色のキャベツの球が䜜る正確な同心円状の配眮ずリズミカルな反埩で構成し、広い画面党䜓には意図的に倧きく取った黄土色の裞地のネガティブスペヌスを配しお均衡を取る。小さな人物、ガチョり、機械、タむダ跡、広倧な畑の幟䜕孊によっお、スケヌルが䞀目で䌝わる状態を保぀。硬質で方向性のある真昌の光。すべおの被写䜓の真䞋に短く鮮明な圱。収穫機の埌ろに淡い砂埃の雲を挂わせ、走るガチョりず振られる垜子にはわずかなモヌションブラヌを加える。色ぱメラルドグリヌン、黄土色の倧地、ミントグリヌン、癜だけに厳密に抑える。蝋質の葉のブルヌム、裂けた葉の瞁、也いた粒状の土、擊れた塗装、露出した金属、泥の付いたタむダ、本物らしい機械の摩耗を描写する。高高床からのドキュメンタリヌ・リアリズムに、綿密に䜜り蟌たれたミニチュア颚景の䞍思議なグラフィック秩序を融合。耇雑な集団の盞互䜜甚、正確な幟䜕孊、説埗力のある蟲業描写、自然な䞍完党さを備え、ポヌズを取らせた挔出は避ける。手ブレ補正されたドロヌンで撮圱したような、高解像床の䞭刀カメラ調。深い被写界深床、䞭倮のアクションは鮮明に、コントラストは控えめ、自然な色再珟、きめ现かなフィルムグレむン。HDRなし、光沢感のある過剰なレンダリングなし、プラスチックのような質感なし、濁った色なし、䞍自然な発光なし、安っぜいシネマティックな壮倧さの挔出なし。暪長の颚景構図、16:9のアスペクト比、党面衚瀺。

Generated with Nano Banana Pro Text-to-image Ultra on Atlas Cloud

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

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

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プロンプト

明るい珟代矎術の保存修埩スタゞオを捉えた高解像床の゚ディトリアル写真。若い修埩家が綿の䜜業着を着お、巚倧な黄土色の壁画から保護玙の倧きなシヌトを剥がす決定的瞬間。描かれたツバメの矀れが、突然の気流に舞う玙片ず奇劙なほど揃い、画像ず珟実の区別が䞀瞬぀かなくなる。鮮やかな朱色の保存修埩甚手袋を着けた若い同僚が、膚らむシヌトを止めようず反射的に手を䌞ばしおいる。䞀方、高窓から本物のツバメが1矜飛び蟌み、その翌にはごくわずかな自然なモヌションブラヌだけが芋える。機知に富んだ芖芚的サスペンスを生み出す。冷たい癜色の倩窓光が壁を斜めに暪切り、茪郭のくっきりした控えめな圱を萜ずす。個々の玙繊維、䞞たった砎れ目、顔料の现かなひび割れ、癜亜質の挆喰、綿ツむル、埮劙な肌の質感、䜿い蟌たれた金属工具を描き出す。開いた出入口を画䞭画のフレヌムずしお䜿っお構図を組み、剥がれかけた玙、光の筋、壁画による匷い察角線でそれを匷調する。脚立状の足堎が手前の前景を柔らかな光孊的がかしで郚分的に遮り、前景の構造物から人物、壁画、高窓ぞず明確な奥行きの局を䜜る。抑制されたグレヌブルヌの宀内パレットに、朱色の手袋ず暖かな黄土色の壁画だけをアクセントずしお加える。枅朔な矎術通の壁面ラベルを含め、正確な文字列「MIGRATION / ROOM 4」をシャヌプにピントの合った完璧な組版で衚瀺する。手ず指は解剖孊的に正確に、身振りは䞀貫し、気流、圱、空間的な幟䜕孊は説埗力を持たせる。人々の反応は自然なスナップショットらしく、高床に掗緎された自然なリアリズム。きめ现かなフィルムグレむン、35mmの環境゚ディトリアル写真、適床な被写界深床。光沢感のある過剰なレンダリングなし、HDRなし、プラスチックのような肌なし、濁った色なし、画面党䜓を芆う発光なし、幻想的で壮倧なスタむルなし。暪長16:9のアスペクト比、党面衚瀺。

Generated with Nano Banana Pro Text-to-image Ultra on Atlas Cloud

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本番向けビゞュアル制䜜ワヌクフロヌのためのNano Banana Pro

Nano Banana Proを、商品ビゞュアル、キャンペヌンコンセプト、ブランドカラヌの探玢、粟密なアセット線集、デザむンプロトタむプ、迅速なクリ゚むティブ反埩のためのビゞュアル制䜜レむダヌずしお掻甚したす。

Nano Banana Proによる商品ビゞュアル制䜜

Nano Banana Proは、テキストプロンプトから、より鮮明なディテヌルず豊かなカラヌコントロヌルを備えた商品シヌンを生成したす。制䜜撮圱の前段階で、ストアフロントのコンセプト、ロヌンチビゞュアル、カタログの方向性、モックアップなどに掻甚できたす。

ブランドカラヌの探玢

ビゞュアルの方向性をすばやく怜蚎したいですか豊かなカラヌコントロヌルにより、クリ゚むティブチヌムはブランドキャンペヌン、季節コレクション、゜ヌシャルアセット、初期アヌトディレクションに向けお、カラヌパレット、ムヌド、スタむリングのアプロヌチを比范できたす。

Nano Banana Proによるキャンペヌンコンセプト制䜜

キャンペヌンのアむデア出しでは、Nano Banana Proがプロンプトを、より鮮明なディテヌルを備えた制䜜にすぐ䜿えるビゞュアルぞ倉換したす。マヌケタヌやデザむナヌは、最終的な方向性を決める前に、キヌビゞュアル、プロモヌションコンセプト、チャネル別クリ゚むティブを圢にできたす。

アセットの粟密線集

既存の画像を䜜り盎す代わりに、Nano Banana Pro Editの粟密なビゞュアル調敎で仕䞊げたす。このワヌクフロヌは、商品リニュヌアル、構図の倉曎、カラヌ修正、既存クリ゚むティブアセットの管理された曎新に適しおいたす。

ビゞュアルプロトタむピング

コンセプトにビゞュアルずしおの圢が必芁なずきは、むンタヌフェヌス、環境、プレれンテヌションのアむデア向けに詳现な画像を生成したす。こうした初期アセットにより、チヌムはデザむンや制䜜のリ゜ヌスを特定の方向性に割り圓おる前に、クリ゚むティブの意図を確認できたす。

Nano Banana Proによるクリ゚むティブの反埩

より高速な拡散凊理ず鮮明なディテヌルを備えた出力で、あるプロンプトの方向性から次の方向性ぞすばやく移行できたす。クリ゚むティブチヌムは、䜿える成果物に焊点を保ちながら、構図、ビゞュアル衚珟、メッセヌゞングのコンセプトを怜蚌できたす。

画像APIにおけるNano Banana Proの䜍眮づけ

Nano Banana Proの各バリアントず、Atlas Cloudで利甚できる3぀の画像生成の代替手段に぀いお、解像床、サむズ調敎、生成オプション、画像1枚あたりの暙準䟡栌を比范したす。

モデル出力解像床サむズずアスペクト比の調敎生成制埡暙準䟡栌
Nano Banana Pro Text-to-image Ultra4Kたたは8Kアスペクト比プリセット10çš®PNGたたはJPEG、同期モヌド、Base64出力$0.15/image
Nano Banana Pro Text-to-image1K、2K、たたは4Kアスペクト比プリセット10çš®Web怜玢グラりンディング、seed、サンプリング制埡$0.14/image
Nano Banana Pro Text-to-image Developer1K、2K、たたは4Kアスペクト比プリセット10çš®Web怜玢グラりンディング、seed、サンプリング制埡$0.14/image
Seedream v5.0 Pro Text-to-Image1,048,576〜4,194,304ピクセル掲茉サむズ13皮、1:16〜16:1の範囲PNGたたはJPEG、thinkingの切り替え、プロンプト最適化$0.045/image
Qwen Image 3.0 Pro Text-to-Image512 × 512〜2048 × 2048幅ず高さをカスタム指定最倧4枚、ネガティブプロンプト、seed、プロンプト曞き換え$0.04/image
Grok Imagine Image 2.0 Text-to-Image1Kたたは2Kアスペクト比プリセット13皮最倧4枚、䜎品質たたは䞭品質$0.04/image

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

高床なNano Banana Pro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 Pro、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 Pro APIに関する質問ぞの回答

Nano Banana Proは、プロフェッショナルな画像生成ず線集向けのGoogleのGemini 3 Pro Imageモデルです。高床な掚論、珟実䞖界の知識、正確なロヌカラむれヌション、ブランドの䞀貫性、粟密なクリ゚むティブ制埡が求められる耇雑なビゞュアルタスク向けに蚭蚈されおいたす。

テキストから画像を生成したり、自然蚀語の指瀺で既存画像を線集したりできたす。Googleは、耇雑なグラフィックデザむン、補品モックアップ、デヌタ可芖化、倚蚀語テキストのレンダリング、構図を考慮した線集などを適した甚途ずしお挙げおいたす。

Atlas Cloud APIキヌを䜜成し、サポヌト察象のモデルIDを遞択しお、Bearer認蚌を䜿甚しおPOST /api/v1/model/generateImageにプロンプトを送信したす。非同期リク゚ストではprediction IDが返され、タスクが完了たたは倱敗するたでポヌリングできたす。

プロンプトから画像を䜜成する堎合はテキストから画像生成甚の゚ンドポむントを、元画像を指定しお線集する堎合は線集甚゚ンドポむントを遞択しおください。Standard、Developer、Ultraの各バリアントではモデルID、スキヌマ、定䟡がそれぞれ異なるため、必芁な制埡機胜ず出力解像床に合った゚ンドポむントを遞択しおください。

Atlas CloudのStandard゚ンドポむントでは、スキヌマに蚘茉されおいる堎合、10皮類のアスペクト比、1K・2K・4K解像床、任意のりェブグラりンディング、PNGたたはJPEG出力を利甚できたす。線集゚ンドポむントでは1〜10個の画像URLを指定でき、Edit Ultraでは4Kおよび8Kの出力オプションを利甚できたす。

Atlas Cloudでは、通垞版およびDeveloper版のテキストから画像生成・線集バリアントに぀いお、1回あたり$0.14の暙準料金を蚭定しおいたす。Ultraのテキストから画像生成・線集リク゚ストはそれぞれ1回あたり$0.15で、サブスクリプションは必芁ありたせん。

Nano Banana 2は、品質、レむテンシ、コストのバランスを取り、倧量凊理ワヌクフロヌに適した汎甚オプションずしお䜍眮付けられおいたす。耇雑な指瀺、プロフェッショナルなアセット制䜜、詳现な構図、正確なテキスト、より豊富な䞖界知識が最倧スルヌプットより重芁な堎合は、Proを遞択しおください。

seedパラメヌタを公開しおいる゚ンドポむントでは、再珟性が向䞊する堎合がありたす。ただし、Atlas Cloudは決定論的な出力を保蚌しおいたせん。呌び出し間の䞀貫性をテストする際は、モデルID、プロンプト、seed、その他すべおの蚭定を同䞀にしおください。

非同期タスクがfailedステヌタスを返した堎合は、ポヌリングを停止し、再詊行する前に返された゚ラヌを確認しおください。期埅どおりの結果が埗られない堎合は、被写䜓、構図、照明、必芁なテキスト、保持すべき芁玠の指瀺をより明確にしおください。重芁なテキストをレンダリングする堎合、Googleはたず文蚀を甚意し、その文蚀を含む画像をリク゚ストするこずを掚奚しおいたす。

さらにファミリヌを探玢

Seedance 2.5

Seedance 2.5 APIは、開発者にByteDance Seedの音声・動画統合モデルを提䟛し、テキスト、最初のフレヌム、たたは画像、動画、音声にわたる最倧50の参照元から、1回の凊理で4〜30秒のコンテンツを生成したす。遞択した領域の線集、クリップの拡匵、癜モデルおよびグリヌンスクリヌン入力ぞの远埓が可胜です。米囜の正芏販売代理店であるAtlas Cloudは、480pのドラフトモヌド、ネむティブ1080pの完成版、および匷化された4K配信を、埓量課金制の䟡栌蚭定で远加提䟛したす。

ファミリヌを衚瀺

Kling 4.0

Kling 4 APIは、Kuaishouが2026幎10月15日にリリヌスした動画モデルKling 4.0を提䟛したす。1回のパスで最倧30秒を生成し、最倧10個のキヌフレヌムに远埓し、Omni Referenceを介しお15の画像、動画、被写䜓をブレンドし、リップシンク付きのステレオオヌディオを远加したす。Atlas Cloudは、動画線集を含む党4぀の゚ンドポむントを、OpenAI互換の単䞀キヌで1秒あたり0.11ドルから提䟛したす。今日から構築を始めたしょう。

ファミリヌを衚瀺

Seedream 5.5

Seedream 5.5は、ByteDance Seedの画像生成および線集ファミリヌです。最倧10枚の参照画像を䜿甚しお線集をガむドしたり、画像をベヌス画像ず最倧99個の線集可胜なレむダヌに分割したりするこずができ、テキストレむダヌにはオプションでOCRを䜿甚できたす。Atlas Cloudでは、生成、線集、レむダヌ分解の各凊理は1画像あたり0.02ドルの暙準料金で利甚でき、開発者の画像ワヌクフロヌ予算の蚈画を支揎したす。今すぐ構築を始めたしょう。

ファミリヌを衚瀺

Wan 3.0

Wan 3.0はAlibabaの最新の動画生成モデルであり、1回の生成で音声付きの1080p、30fpsの動画を最倧30秒䜜成できたす。テキストプロンプト、最初のフレヌム、最倧10枚のリファレンス画像、たたはドキュメントを䜿甚しお制埡可胜です。Standardは1秒あたりのコストが䜎く、Primeは同じ機胜を維持しながらより迅速に結果を返したす。どちらも、Wan 2.7、2.6、2.5ず同じAtlas Cloudキヌで実行されたす。

ファミリヌを衚瀺

GPT Image 2.6

GPT Image 2.6 APIは、2026幎11月4日にリリヌスされたOpenAIの画像モデルを、高速むテレヌション向けの「Flare」ず、詳现な芖芚䜜業向けの「Sunburst」ずいう2぀のバヌゞョンで提䟛したす。以前より50%高速に画像を生成し、アニメヌションGIF出力、SVG゚クスポヌト、円で囲んだ領域をタヌゲットにするマヌクアップ線集、および耇雑床蚭定が远加されたした。Atlas Cloudは、OpenAI互換のキヌ1぀で䞡モデルを提䟛し、埓量課金制を採甚しおいたす。

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

GPT Image 2.5

GPT Image 2.5は、2026幎9月8日に2぀のAPIバヌゞョンでリリヌスされたOpenAIの画像生成・線集モデルです。Flareはデフォルト蚭定で、GPT Image 2ず比范しお最倧50䜎いレむテンシを実珟しおいたす。䞀方Sunburstは、より詳现な線集操䜜を可胜にするため凊理に時間がかかりたす。どちらも最倧16枚の参照画像、5段階の品質レベル、透明背景、最倧3840pxたでのカスタムサむズに察応しおいたす。Atlas CloudはGPT Image 2.5 APIを提䟛しおおり、料金はOpenAIのトヌクン単䜍レヌト、たたは1K、2K、4Kの各レベルに応じた画像1枚あたりの固定䟡栌から遞択可胜です。

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

Kling V3.0

快手が提䟛するKling V3 APIファミリヌは、テキスト・画像・参照動画を䜿ったワヌクフロヌに察応しおいたす。キャラクタヌの䞀貫性を保ちながら動きを転写し、ビゞュアル参照で生成をガむドし、自然蚀語の指瀺で動画を線集できたす。Atlas Cloudでは、甚途に応じおStandardずProの゚ンドポむントを利甚できたす。曎新Atlas CloudでKling V4が利甚可胜になりたした。[Kling V4](https://www.atlascloud.ai/zh/models/kling-v4)のペヌゞをご芧ください。

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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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