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。
Tencent Hy3 API

Tencent Hy3 API

Tencent Hunyuan-Hy3 is an open-source Mixture-of-Experts (MoE) model featuring a integrated fast-and-slow thinking mechanism. With 295B total (21B active) parameters and a 256K context window, it delivers flagship-level performance with exceptional cost-effectiveness. Hy3 excels in complex Agent workflows, instruction following, and hallucination reduction, and is currently powering core Tencent services (like Tencent Yuanbao and Tencent Cloud) via low-cost APIs.

Tencent Hy3 は Tencent 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。

Tencent Hy3 API

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。

Atlas Cloud で Tencent Hy3 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Tencent Hy3を䜿甚する理由

高床なTencent Hy3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Tencent Hy3、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。

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

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

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。

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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。

ファミリヌを衚瀺

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。

ファミリヌを衚瀺

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。

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