Kimi API for Vision-to-Code Generation

Kimi API for Vision-to-Code Generation

Kimi API는 네이티브 멀티모달 K2.5부터 코딩에 특화된 K2.7 Code까지 아우르는 Moonshot AI의 오픈 웨이트 K2 라인입니다. 비전 기능이 모델에 내장되어 있어 스크린샷, UI 목업, 짧은 동영상을 동작하는 프론트엔드 코드로 변환하고, 최대 100개의 병렬 하위 에이전트를 조율하며, 256K 토큰 컨텍스트 전반에서 추론할 수 있습니다. Atlas Cloud는 투명한 사용량 기반 요금제로 하나의 통합 endpoint를 통해 전체 제품군을 제공합니다. 지금 바로 빌드를 시작하세요.

주요 모델 탐색

Atlas Cloud는 업계 최고의 최신 크리에이티브 모델을 제공합니다.

워크로드에 맞는 Kimi API 모델 선택

각 Kimi endpoint의 초점과 표준 백만 토큰당 가격을 한눈에 비교하세요.

모달리티설명
Kimi K2.7 Code API (텍스트-텍스트)엔지니어링 작업에 특화된 이 endpoint는 자연어 프롬프트와 기존 소스 파일을 작동하는 코드, 수정 사항, 개발자 자동화로 변환합니다. 신뢰할 수 있는 코드 생성이 우선인 프로그래밍, 디버깅, AI 개발자 워크플로를 대상으로 하며, 표준 요금은 입력 토큰 백만 개당 $0.95, 출력 토큰 백만 개당 $4입니다.
Kimi K2.6 API (텍스트-텍스트)텍스트 프롬프트를 입력하면 Kimi K2.6이 일상적인 생산성 작업 전반에서 추론 기반 답변, 코드, 구조화된 출력을 반환합니다. 추론과 코딩 모두에 최적화되어 분석, 초안 작성, 소프트웨어 개발을 위한 단일 범용 모델을 원하는 팀에 적합하며, 반복되는 컨텍스트에 대한 캐시된 입력은 토큰 백만 개당 $0.16로 책정됩니다.
Kimi K2.5 API (텍스트-텍스트)작업이 긴 문서나 다단계 파이프라인에 걸쳐 있을 때 Kimi K2.5는 확장된 텍스트 입력을 처리하고 일관성 있는 컨텍스트 인식 응답을 반환합니다. 긴 컨텍스트 이해와 지능형 워크플로를 위해 설계되었으며, 입력 토큰 백만 개당 $0.60, 출력 토큰 백만 개당 $3의 투명한 종량제 요금으로 운영되어 대규모 분석 비용을 효율적으로 유지합니다.

256K 컨텍스트부터 300개 에이전트 스웜까지, Kimi API

Kimi API는 Moonshot AI의 1조 파라미터 K2 모델을 하나의 endpoint로 제공하며, 262,144-token 컨텍스트 창, native image 및 video input, self-directed agent swarms, 그리고 코딩, 디버깅, 장기 추론에 맞춰 특화된 모델을 결합합니다.

Native Image 및 Video 이해

Native Image 및 Video 이해

K2.6은 하나의 native multimodal architecture 안에서 텍스트, 이미지, 비디오를 처리하며, 외부 plugins 없이 PNG와 WebP부터 MP4, MOV, WebM까지 다양한 형식을 입력으로 받습니다. MoonViT vision encoder는 screen recordings, design files, diagrams를 직접 읽습니다. 이전 K2.5가 텍스트와 이미지를 처리했다면, K2.6은 동일한 stack을 full video understanding까지 확장해 시각적 컨텍스트를 또 하나의 입력처럼 사용할 수 있게 합니다.

Kimi API를 통한 Self-Directed Agent Swarms

Kimi API를 통한 Self-Directed Agent Swarms

Kimi API는 약 4,000개의 조율된 steps에 걸쳐 작업하는 300개의 sub-agents까지 확장되는 self-directed agent swarm을 제공합니다. K2.6은 하나의 스레드에서 추론하는 대신, 하나의 큰 목표를 병렬 branches로 분해하고 완료될 때까지 orchestrate합니다. 각 sub-agent는 작업의 자체 부분을 맡은 뒤 shared plan으로 결과를 보고합니다. 이 설계는 프로젝트가 여러 의존 단계에 걸쳐 진행되는 long-horizon automation에 적합합니다.

Coding 및 Debugging 기본 탑재

Coding 및 Debugging 기본 탑재

Kimi K2.7 Code는 프로그래밍, 디버깅, developer agent workflows를 위해 설계된 모델로, coding이 제품군의 핵심에 있습니다. SWE-Bench Pro coding benchmark에서 K2.6은 58.6을 기록하며 실제 repository fixes에서 여러 frontier models를 근소하게 앞섭니다. 실패하는 test suite를 어느 모델에든 입력하면 결함을 추적하고 patch를 제안하며, build가 green이 될 때까지 반복합니다.

하나의 Kimi API Key로 구현하는 Agentic Reasoning

하나의 Kimi API Key로 구현하는 Agentic Reasoning

투명한 추론이 필요하신가요? configurable thinking mode를 활성화하면 모델이 답변을 확정하기 전에 step-by-step chain을 표시하며, native tool 및 function calling도 함께 사용할 수 있습니다. Atlas Cloud에서는 전체 Kimi API가 하나의 OpenAI-compatible key 뒤에서 실행되며, call별 pay-as-you-go pricing과 모든 신규 release에 대한 Day-0 access를 제공합니다. base URL만 바꾸면 기존 code가 계속 동작합니다.

Kimi API 대결: 하나의 Prompt, 세 가지 Model

Kimi API와 두 경쟁 Model에 동일한 단일 brief를 보내고, 정확히 같은 지시로 각 Model이 만드는 interactive HTML page를 비교해 보세요.

프롬프트

플레이 가능한 Snake arcade game을 위한 완전한 single-file HTML page를 만드세요. 모든 CSS와 JavaScript는 inline으로 포함하고, external dependencies, CDNs, images, fonts는 전혀 사용하지 마세요. Canvas에 board를 렌더링하되, modern neon-on-dark color scheme, smooth movement, snake 뒤를 따라가는 soft glow trail을 적용하세요. Arrow key와 WASD control, touch device의 swipe gesture를 지원하고, live score와 persistent high score를 표시하며, score가 올라갈수록 game speed가 점진적으로 빨라지게 하세요. Food를 먹을 때마다 작은 particle burst를 트리거하고, restart button이 있는 animated game-over overlay를 표시하세요. Desktop과 mobile 모두에서 board가 가운데에 유지되고 읽기 좋도록 layout을 responsive하게 유지하세요.

Generated with Kimi K2.7 Code on Atlas Cloud

Generated with GPT 5.5 on Atlas Cloud

Generated with Kimi K2.6 on Atlas Cloud

프롬프트

완전히 self-contained된 single HTML file을 만드세요. 모든 CSS와 JavaScript는 inline으로 포함하고, external dependencies, CDNs, images, web fonts는 절대 사용하지 마세요. 이 파일은 interactive한 "living digital terrarium"을 렌더링해야 합니다. 즉, 화면 중앙에 놓인 밀폐 유리병 안에 실시간으로 자라나는 자급자족 miniature rainforest가 담긴 장면입니다. 어떤 modern browser에서 열어도 build step 없이 즉시 60fps로 실행되어야 합니다. Core scene and layout: composition을 대칭적으로 중앙에 배치하고, glass jar를 hero stage로 다루세요. 배경은 깊고 vignette가 들어간 dark background로, 부드러운 moss-lit center에서 거의 black edge로 사라지는 radial gradient를 사용해 모든 초점이 jar에 모이게 하세요. 모든 것은 full-window HTML5 Canvas에 렌더링하되, 실제 glassmorphism DOM/CSS chrome 아래에 layer로 배치하세요. Jar wall은 진짜 유리 같은 특성을 보여야 합니다. curved refraction highlights, bright specular rim-light streak, faint frosted blur, tiny lensing이 있는 scattered condensation droplets를 layered radial/linear gradients, backdrop-filter blur, semi-transparent white strokes, soft box-shadows로 구현하세요. Jar 내부 바닥에는 dark humid loam이 있고, 천천히 흐르는 faint volumetric mist가 있어야 합니다. 반드시 stack되고 공존해야 하는 세 가지 technical layer가 있습니다. 여기서 약한 Model과 강한 Model이 갈립니다. 약한 Model은 static picture를 만들겠지만, 강한 Model은 jar 전체를 살아 움직이게 만듭니다: 1. Recursive L-system growth: vines, fern fronds, mosses는 L-system / recursive branching algorithm으로 생성되며, 시간이 지남에 따라 펼쳐지는 animation을 가집니다. Stems는 길어지고, branches는 subdivide되며, fronds는 uncurl되고, leaves는 easing과 함께 scale in됩니다. Growth는 branch마다 organic하고 약간 randomized되어야 합니다(angle jitter, thickness taper, length decay). 따라서 reload할 때마다 똑같은 plant가 없어야 합니다. 2. Particle system: amber firefly-like light motes 수십 개가 mist 사이를 떠다니고 흔들리며, soft additive glow와 gentle parallax를 보여야 합니다. 또한 rising condensation/pollen specks가 있어야 하며, particles는 새로 자란 plants에 미묘하게 반응해야 합니다. 3. Day–night lighting cycle: continuous ambient light loop가 top-down key light를 cool white dawn → warm golden dusk → deep indigo night → 다시 dawn으로 sweep해야 합니다. 이 과정에서 whole scene, glass highlights, mist, plant tones가 함께 recolor되어야 합니다. Plants는 phototropism을 보여야 하며, stems가 현재 light direction을 향해 tip을 구부리고 기울여야 합니다. Primary interaction: jar wall/interior의 아무 곳이나 click하면 click x-position의 loam에 seed 하나가 떨어져야 합니다. 그 seed는 순서대로 완전하고 눈에 보이는 life cycle을 재생해야 합니다. Seed가 떨어져 settle되고, germinate하여 sprout이 되고, sprout이 L-system을 통해 recursively branch되며, maturity에 도달하면 작은 glowing flower를 bloom해야 합니다. 각 stage는 easing이 적용되고 명확히 읽혀야 하며, landing 시 soft ripple/dust puff가 있어야 합니다. Multiple click은 여러 plant를 spawn하며, 이 plant들은 공존하고 계속 자라 terrarium을 점점 더 dense thicket으로 채워야 합니다. Glassmorphic pill button 형태의 subtle inline controls를 몇 개 포함하세요. 예: "Reset terrarium" 및 사용자가 time-of-day를 scrub할 수 있는 "Day/Night: auto ⇄ drag" toggle, 선택적으로 pause. 또한 "tap the glass to plant a seed"라는 faint hint line을 넣고, 첫 interaction 이후 fade되게 하세요. Palette and mood: foliage는 forest ink-green과 mossy yellow-green, light motes와 blooms는 amber/honey glow, jar는 cool teal-glass tint, day-night sweep 전반에는 warm gold와 cool indigo wash를 사용하세요. 전체 느낌은 조용하고 숨 쉬는 듯하며 명상적이어야 합니다. 느리고 부드러운 motion을 유지하고, harsh transition은 피하세요. Technical requirements: requestAnimationFrame과 delta-time을 사용해 animation이 frame-rate independent가 되게 하세요. Window resize에 responsive하게 대응하도록 canvas를 만들고, 올바른 devicePixelRatio scaling을 적용하며 jar가 center에 유지되게 하세요. Smooth하게 동작하도록 particle/branch counts를 합리적으로 cap하세요. Growth가 자연스럽게 보이도록 모든 randomness는 per-plant로 seeded해야 합니다. Geometry, glow, glass, mist, lighting, particles, recursive plants 등 모든 것은 code로 draw하거나 compute해야 하며, external assets는 전혀 사용하지 마세요. 저장 후 바로 열 수 있는 하나의 .html file로서 complete HTML document만 deliver하세요.

Generated with Kimi K2.7 Code on Atlas Cloud

Generated with GPT 5.5 on Atlas Cloud

Generated with Kimi K2.6 on Atlas Cloud

스택 전반에서 Kimi API 활용하기

대규모 리포지토리에 걸쳐 코드를 배포하든, 디자인을 인터페이스로 변환하든, 에이전트 스웜을 오케스트레이션하든, Kimi API는 긴 컨텍스트 추론과 네이티브 도구 사용을 실제 프로덕션 워크로드에 제공합니다.

Kimi API로 리포지토리 규모의 코딩 수행

Kimi K2.7 Code는 262K-token 윈도우 안에서 전체 리포지토리를 읽고, 한 번에 코드베이스를 리팩터링, 디버깅, 확장합니다. 팀은 프로젝트 컨텍스트를 잃지 않고 레거시 시스템을 현대화하며 여러 파일에 걸친 기능을 출시하는 데 이를 활용합니다.

디자인을 프런트엔드 코드로 변환

Kimi K2.5에 스크린샷, 목업 또는 짧은 데모 영상을 입력하면 시각적 입력을 바탕으로 동작하는 프런트엔드 코드를 반환합니다. 디자이너와 제품 팀은 정적인 콘셉트를 몇 분 만에 인터랙티브한 페이지와 프로토타입으로 바꿀 수 있습니다.

긴 문서와 데이터 분석

보고서나 계약서가 수백 페이지에 달해도 Kimi models는 256K-token 컨텍스트 안에서 이를 처리해 추세와 상충 지점을 찾아냅니다. 분석가는 모든 페이지를 직접 읽는 대신 인용이 포함된 구조화된 답변을 추출합니다.

Kimi API로 에이전트 스웜 오케스트레이션

Agent swarms를 사용하면 Kimi K2.5가 하나의 목표를 최대 100개의 병렬 sub-agents로 분할해 실행 시간을 최대 4.5x까지 줄일 수 있습니다. 팀은 단일 모델로는 완료하기 어려운 배치 분석과 장문의 빌드를 자동화합니다.

도구를 사용하는 자율 에이전트 구동

에이전트형 도구 사용에 맞게 학습된 Kimi models는 단계별 프롬프트 없이 외부 함수, APIs, 검색을 호출해 작업을 완료합니다. 개발자는 사용자를 대신해 실제 시스템 전반에서 예약하고, 조회하고, 실행하는 어시스턴트를 구축합니다.

몇 분 만에 Kimi API로 마이그레이션

Kimi API는 OpenAI-compatible이므로 base URL과 key 하나만 바꾸면 트래픽을 Moonshot models로 라우팅할 수 있습니다. 스타트업은 애플리케이션 로직을 다시 작성하지 않고 Kimi를 도입하고, 투명한 호출당 과금으로 이용할 수 있습니다.

Kimi API vs 경쟁 LLM API: 컨텍스트, 모달리티, 비용

Atlas Cloud에서 Kimi API를 다른 대표 언어 모델 API와 비교해 컨텍스트 길이, 입력 유연성, 토큰당 가격에서 어디에 강점이 있는지 확인하세요.

모델컨텍스트 창입력 유형입력 가격($/1M tokens)출력 가격($/1M tokens)
Kimi K2.7 Code256K tokens텍스트, 이미지$0.95$4.00
Kimi K2.6256K tokens텍스트, 이미지, 비디오$0.95$4.00
Kimi K2.5256K tokens텍스트, 이미지, 비디오$0.60$3.00
DeepSeek V4 Pro1M tokens텍스트$1.74$3.45
GLM 5.21M tokens텍스트$1.40$4.40
Grok 4.5500K tokens텍스트$2.00$6.00
Doubao Seed 2.1 Pro256K tokens텍스트$0.90$4.50

Atlas Cloud에서 Kimi 사용하는 방법

몇 분 만에 시작하세요 — 간단한 단계를 따라 Atlas Cloud 플랫폼을 통해 모델을 통합하고 배포하세요.

Atlas Cloud 계정 생성

atlascloud.ai에서 가입하고 인증을 완료하세요. 신규 사용자는 플랫폼 탐색과 모델 테스트를 위한 무료 크레딧을 받습니다.

Atlas Cloud에서 Kimi을(를) 사용하는 이유

고급 Kimi 모델과 Atlas Cloud의 GPU 가속 플랫폼을 결합하여 비교할 수 없는 성능, 확장성 및 개발자 경험을 제공합니다.

성능 및 유연성

낮은 지연 시간:
실시간 추론을 위한 GPU 최적화 추론.

통합 API:
하나의 통합으로 Kimi, GPT, Gemini 및 DeepSeek를 실행합니다.

투명한 가격:
Serverless 옵션을 포함한 예측 가능한 token당 청구.

엔터프라이즈 및 확장

개발자 경험:
SDK, 분석, 파인튜닝 도구 및 템플릿.

신뢰성:
99.99% 가동 시간, RBAC 및 규정 준수 로깅.

보안 및 규정 준수:
SOC 2 Type II, HIPAA 준수, 미국 내 데이터 주권.

Kimi API 질문과 답변

Kimi API는 개발자가 추론, 코딩, 긴 컨텍스트 이해에 특화된 Moonshot AI의 Kimi 대규모 언어 모델 제품군에 프로그래밍 방식으로 접근할 수 있게 해줍니다. Atlas Cloud에서는 하나의 OpenAI-compatible endpoint를 통해 사용할 수 있으므로, 단일 키로 모든 Kimi 버전을 호출별 종량제 요금으로 이용할 수 있습니다.

Atlas Cloud는 긴 컨텍스트 및 에이전트형 워크플로에 적합한 Kimi K2.5, Moonshot의 가장 지능적인 범용 모델인 Kimi K2.6, 프로그래밍과 디버깅을 위한 Kimi K2.7 Code 등 여러 버전을 제공합니다. 모두 동일한 요청 형식을 공유하므로 모델 간 전환은 model 문자열 하나만 바꾸면 됩니다.

이 모델들은 복잡한 코딩, 다중 파일 저장소 분석, 문서 중심 추론, 에이전트형 도구 호출에 뛰어납니다. 전체 코드베이스 리팩터링이나 긴 보고서 감사처럼 큰 작업 메모리와 강력한 단계별 논리가 모두 필요한 작업에서 팀들이 Kimi를 많이 선택합니다.

요금은 구독이나 최소 사용량 없이 종량제로 청구됩니다. Kimi K2.5는 입력 토큰 100만 개당 $0.60, 출력 토큰 100만 개당 $3.00이며, Kimi K2.6 및 Kimi K2.7 Code는 입력 토큰 100만 개당 $0.95, 출력 토큰 100만 개당 $4.00입니다. 컨텍스트 캐싱을 사용하면 반복되거나 공유되는 프롬프트의 비용을 낮출 수 있습니다.

Atlas Cloud는 OpenAI-compatible API를 통해 Kimi를 제공하므로, 현재 사용 중인 OpenAI SDK가 Atlas endpoint를 바라보도록 설정하고 Kimi 모델 이름으로 교체하면 됩니다. 애플리케이션 로직을 다시 작성할 필요가 없어 채팅, 코딩, 에이전트 파이프라인에 실제로 손쉽게 대체 적용할 수 있습니다.

Kimi K2.5, K2.6, K2.7 Code는 각각 262,144 token context window, 즉 약 256K tokens를 지원합니다. 이 용량 덕분에 전체 코드베이스, 긴 기술 매뉴얼, 수백 페이지의 보고서를 수동으로 청크로 나누지 않고도 단일 요청에 넣을 수 있습니다.

최신 Kimi 버전은 텍스트 전용이 아니라 기본적으로 멀티모달입니다. Kimi K2.6은 텍스트, 이미지, 비디오 입력을 지원하며, Kimi K2.5는 결합된 시각 및 텍스트 토큰을 기반으로 추론합니다. 따라서 스크린샷, 디자인 파일, 녹화 영상을 전달하고 프롬프트와 함께 모델이 해석하도록 할 수 있습니다.

개발자들은 주로 비용과 컨텍스트 때문에 Kimi API를 선택합니다. 커뮤니티 보고에 따르면 비슷한 코딩 품질을 제공하면서 주요 독점 모델 대비 비용을 크게 절감할 수 있으며, 256K window는 짧은 컨텍스트 모델로는 처리하기 어려운 전체 저장소 및 전체 문서 작업을 다룰 수 있습니다. 지금 바로 구축을 시작해 보세요.

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Gemini Omni Flash

Gemini Omni API는 Google I/O 2026에서 공개된 Google DeepMind의 멀티모달 비디오 생성·편집 모델을 여러분의 스택으로 가져옵니다. Gemini Omni는 Gemini의 추론 엔진과 생성형 미디어를 결합해 텍스트, 이미지, 비디오, 오디오를 자유롭게 조합한 입력을 받아 일관되고 지식에 기반한 결과물을 만들어 냅니다. 자연스러운 대화로 결과를 다듬어 보세요. 물리 법칙과 캐릭터, 연속성은 그대로 유지한 채 오브젝트를 교체하고 장면을 다시 쓰고 스타일을 바꿀 수 있습니다. Atlas Cloud는 텍스트-투-비디오, 최대 7장의 참조 이미지를 지원하는 이미지-투-비디오, 참조-투-비디오까지 Gemini Omni Flash 전체 라인업을 하나의 통합 API로 제공하며, $0.112부터 시작하는 투명한 초당 과금에 구독도 필요 없습니다. 지금 바로 개발을 시작하세요.

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Grok Imagine API는 개발자에게 xAI의 이미지, 비디오 및 오디오 생성 기능을 단일 제품군으로 제공합니다. 다국어 텍스트 렌더링이 포함된 최대 2K 해상도의 이미지를 생성하며, 기본 동기화된 오디오 및 참조 기반 편집 기능이 포함된 최대 15초 길이의 비디오를 생성합니다. Atlas Cloud에서는 단일 키로 모든 Grok Imagine 모드를 실행할 수 있으므로 별도의 설정 없이 이미지, 비디오, 오디오 간에 이동할 수 있으며, 요금은 이미지당 $0.02, 초당 $0.05부터 시작합니다.

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Seedance 2.0 Mini는 속도와 비용이 가장 중요한 워크플로우에 ByteDance의 멀티모달 비디오 생성 기능을 제공합니다. 더 빠른 생성, 비디오당 더 낮은 비용, 그리고 이미 사용 중인 것과 동일한 API 통합 등 더 가벼운 풋프린트로 Seedance 2.0의 핵심 기능을 제공합니다. 대규모 파이프라인을 운영하거나 대규모 프로토타이핑을 수행하는 팀에게 Mini는 실용적인 기본 선택입니다.

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