Qwen API from Flash to Flagship
Qwen은 Alibaba Cloud의 대규모 언어 모델 제품군이며, Qwen API는 전체 라인업을 개발자에게 제공합니다. 고급 추론과 코딩을 위한 플래그십 Qwen3.7 Max, 다양한 규모의 효율적인 mixture-of-experts 모델, 즉각적인 대량 응답을 위한 Qwen3.5 Flash를 이용하세요. Atlas Cloud에서는 모든 모델이 하나의 endpoint를 통해 실행되며, 투명한 종량제 가격과 신규 릴리스에 대한 Day-0 액세스를 제공합니다. 지금 바로 구축을 시작하세요.
주요 모델 탐색
Atlas Cloud는 업계 최고의 최신 크리에이티브 모델을 제공합니다.
Qwen API 텍스트 모델 나란히 비교
빠른 경량 어시스턴트부터 플래그십 추론 모델까지, 각 Qwen API 엔드포인트가 텍스트 프롬프트를 생성 텍스트로 변환하는 방식을 살펴보고 워크로드에 맞는 모델을 선택하세요.
| 모달리티 | 설명 |
|---|---|
| Qwen3.6 35B A3B (텍스트-텍스트) | 라인업의 최신 추론 모델인 이 35B mixture-of-experts 엔드포인트는 토큰당 약 3B 매개변수만 활성화해 심층 추론 비용을 합리적으로 유지합니다. 순수 속도보다 chain-of-thought 품질이 더 중요한 다단계 수학, 논리, 분석 작업에 사용하세요. |
| Qwen3.6 Plus (텍스트-텍스트) | 채팅과 생산성 워크플로 전반에 다재다능한 Qwen3.6 Plus는 뛰어난 대화 품질에 prompt caching과 256K tokens를 넘어 확장되는 tiered pricing을 결합합니다. 긴 문서나 장시간의 다중 턴 세션에서도 어시스턴트가 일관성을 유지해야 할 때 적합합니다. |
| Qwen3.5 122B A10B (텍스트-텍스트) | 토큰당 약 10B 활성 매개변수로 실행되는 이 122B mixture-of-experts 모델은 약간의 규모를 줄이는 대신 더 빠르고 저렴한 추론을 제공합니다. 중간 비용대에서 대형 모델 수준의 품질이 필요한 일반 텍스트 생성, 요약, 추론에 적합합니다. |
| Qwen3.5 35B A3B (텍스트-텍스트) | 처리량과 예산이 모두 중요할 때, 이 35B MoE 엔드포인트는 토큰당 약 3B 매개변수만 활성 상태로 유지합니다. 플래그십 모델에서 실행하기에는 낭비가 큰 대량 채팅, 초안 작성, 분류 작업에 사용하세요. |
| Qwen3.5 27B (텍스트-텍스트) | Dense 27B 모델인 Qwen3.5 27B는 mixture-of-experts 라우팅 없이 예측 가능한 지연 시간과 일관된 품질을 제공합니다. 작고 신뢰할 수 있는 백본의 이점을 얻는 단순한 생성 및 지시 따르기 작업에 적합합니다. |
| Qwen3.5 397B A17B (텍스트-텍스트) | 3.5 티어에서 가장 큰 모델인 이 397B mixture-of-experts 엔드포인트는 토큰당 약 17B 매개변수를 활성화하며, 반복 컨텍스트 비용을 줄이기 위해 prompt caching을 추가로 제공합니다. 제품군에서 가장 깊은 역량이 필요한 까다로운 추론 및 생성 작업에 투입하세요. |
| Qwen3.7 Max (텍스트-텍스트) | 플래그십인 Qwen3.7 Max는 고급 추론, 코딩, 복잡한 다단계 작업을 목표로 하며, 반복 컨텍스트 비용을 줄이기 위한 prompt caching을 지원합니다. 에이전트형 파이프라인, 어려운 코딩 문제, 가격보다 정확도가 더 중요한 워크로드에 선택하세요. |
| Qwen3.5 Plus (텍스트-텍스트) | 효율성을 염두에 두고 설계된 Qwen3.5 Plus는 일상적인 작업과 AI 어시스턴트를 구동하며, prompt caching과 256K tokens를 넘는 입력을 지원합니다. 관리 가능한 비용으로 안정적인 품질이 필요한 프로덕션 어시스턴트의 신뢰할 수 있는 기본 선택지입니다. |
| Qwen3.7 Plus (텍스트-텍스트) | 성능, 속도, 효율을 한 모델에서 모두 원하시나요? Qwen3.7 Plus는 이 세 가지의 균형을 맞추고 prompt caching을 추가하며, 256K tokens를 초과하는 프롬프트에 tiered pricing을 적용합니다. 빠른 응답이 여전히 필요한 대규모 어시스턴트와 문서 중심 워크플로에 배포하세요. |
| Qwen3.5 Flash (텍스트-텍스트) | 즉각적인 응답과 대규모 사용에 최적화된 Qwen3.5 Flash는 제품군에서 가장 빠르고 경제적인 옵션입니다. 낮은 지연 시간이 최우선인 고트래픽 채팅, 자동 완성, 실시간 기능에 적용하세요. |
| Qwen3 VL 235B A22B Thinking (텍스트-텍스트) | 이 추론 튜닝 엔드포인트는 약 22B 활성 매개변수를 갖춘 235B mixture-of-experts 아키텍처와 전용 thinking mode를 실행합니다. 명시적이고 단계적인 추론이 효과적인 구조화된 문제 해결과 분석에 활용하세요. |
| Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507 (텍스트-텍스트) | 총 235B 매개변수와 토큰당 약 22B 활성 매개변수를 갖춘 Qwen3 시리즈의 이 instruction-tuned MoE 모델은 광범위한 텍스트 생성과 추론을 처리합니다. 2507 릴리스는 Qwen API에서 범용 어시스턴트와 콘텐츠 파이프라인에 적합한 견실한 선택지입니다. |
Qwen API 내부 살펴보기: 추론, 도구, 긴 컨텍스트
Qwen API는 dual-mode thinking, 네이티브 function calling, 256K 토큰을 넘는 컨텍스트, 119개 언어 지원, prompt caching을 하나의 OpenAI 호환 키 뒤에 통합하며, Qwen3.5 Flash부터 Qwen3.7 Max까지 아우릅니다.
에이전트를 위한 네이티브 Function Calling
Function calling을 사용하면 Qwen 모델이 구조화된 도구 호출을 생성해 사용자의 API, 데이터베이스, MCP 서버에 바로 연결할 수 있습니다. 모델이 함수를 호출할 시점을 결정하고, 인수를 형식화한 뒤, 그 결과를 다시 답변에 반영합니다. OpenAI 호환 endpoint와 결합하면 기존 SDK 코드를 자율 에이전트, 검색 파이프라인, 워크플로 자동화로 전환할 수 있습니다.
Dual-Mode Thinking과 추론
하나의 모델을 수학, 논리, 코딩을 위한 신중한 thinking mode와 일상 대화를 위한 빠른 non-thinking mode 사이에서 전환할 수 있습니다. Qwen3.6 35B A3B 및 플래그십 Qwen3.7 Max 같은 추론 모델은 하나의 endpoint를 통해 이러한 깊이를 제공합니다. 단계별 추론이 필요한 작업에서는 thinking을 켜고, 지연 시간이 중요할 때는 끄면 되며, 모델이나 키를 바꿀 필요가 없습니다.
119개 언어에 걸친 다국어 지원 범위
119개 언어와 방언으로 학습된 Qwen은 중국어와 영어 모두에서 뛰어난 유창성으로 다국어 지시 수행과 번역을 처리합니다. 별도의 번역 서비스 없이도 하나의 프롬프트에서 여러 언어를 오갈 수 있습니다. 글로벌 사용자를 대상으로 제품을 출시하는 팀은 현지화된 채팅, 교차 언어 검색, 각 타깃 시장에서 자연스럽게 읽히는 카피에 Qwen을 활용합니다.
완전한 Qwen API 모델 제품군
저지연 Qwen3.5 Flash부터 플래그십 Qwen3.7 Max까지, 전체 제품군은 하나의 OpenAI 호환 키로 사용할 수 있습니다. 397B A17B 및 235B A22B 같은 효율적인 mixture-of-experts 설계는 토큰당 일부 파라미터만 활성화하며, 모든 티어가 동일한 요청 형식을 공유합니다. 통합 코드를 한 줄도 다시 작성하지 않고 간단한 호출은 Flash로, 어려운 추론은 Max로 라우팅할 수 있습니다.
Qwen API 비용을 줄이는 Prompt Caching
반복되는 컨텍스트는 표준 입력 가격보다 훨씬 낮은 캐시 요율로 청구되므로, 시스템 프롬프트와 공유 문서는 후속 호출마다 비용이 줄어듭니다. 요금은 종량제이며 투명하게 유지되고, 토큰당 공개 요율이 적용되며 구독은 필요 없습니다. 동일한 접두사가 반복해서 전송되는 대량 사용 어시스턴트, RAG 스택, 긴 대화에서 가장 큰 효과를 얻을 수 있습니다.
하나의 프롬프트로 여러 모델 비교: Qwen API 정면 대결
Qwen API와 경쟁 엔진에 동일한 브리프를 전달한 뒤, 각 모델이 똑같은 지시를 바로 열고 클릭할 수 있는 작동하는 단일 파일 웹 페이지로 어떻게 구현하는지 확인하세요.
완전한 단일 파일, 자체 포함 HTML 페이지(모든 CSS와 JavaScript를 하나의 .html 파일에 인라인 포함)를 만들어, 인터랙티브한 "Late-Night French Patisserie Window"를 렌더링하세요. 폐점 후에도 따뜻한 빛이 은은히 남아 있는 부티크 디저트 진열장을 표현합니다. 절대 제약: 어떤 종류의 외부 리소스도 사용 금지 — CDN, 연결된 스타일시트나 스크립트, 웹 폰트, `<img>` 태그, SVG 파일, base64 사진, 그림 용도의 이모지 모두 금지입니다. 모든 시각 요소는 CSS로 스타일링한 HTML 요소만으로 구성해야 합니다. 레이어드 linear/radial/conic gradient, 중첩 및 inset box-shadow, border-radius, blur/backdrop-filter, transform, 그리고 canvas 또는 DOM으로 그린 도형만 사용하세요. 이는 벡터 CSS만으로 준사실적인 재질과 빛을 렌더링하는 능력을 테스트하는 과제입니다. 장면: 정면, 눈높이 시점으로 유리 파티스리 쇼윈도 안을 바라보며, 선반은 차분한 삼분할 구도로 배치되어 있습니다. 선반 위에는 최소 네 가지의 서로 다른, 정교하게 제작된 디저트가 한 줄로 놓여 있고, 각각은 전적으로 gradient와 shadow로 만들어져야 합니다. (1) 부드러운 specular highlight와 반사광이 보이는 mirror-glaze 마감의 윤기 나는 초콜릿-코코아 무스 돔, (2) 바삭한 puff-pastry 층이 여러 겹으로 선명하게 분리되어 보이는 mille-feuille, (3) 설탕 서리가 살짝 내려앉은 듯하고 약간 matte한 쉘을 가진 층층이 쌓인 macaron tower, (4) 천천히 회전하는 turntable plate 위의 lemon tart. 그럴듯한 깊이를 모델링하세요. 위쪽의 따뜻한 황금빛 spotlight(쇼윈도 진열등)와 차가운 파란 밤의 ambient light가 대비되고, cast shadow, 가장자리의 rim light, 은은한 glossy reflection이 있어야 합니다. 모든 요소 앞에는 미묘한 유리 레이어가 떠 있어야 합니다. 희미한 반사, 줄무늬, 흩어진 condensation droplet을 표현하고, 각 디저트 아래 선반 표면에는 부드러운 반사상이 보여야 합니다. 상호작용(모두 부드럽고 spring-like한 CSS/JS transition): - 디저트에 HOVER: 디저트가 살짝 떠오르고, spotlight와 shadow가 강해지며, cross-section "cutaway" 애니메이션이 내부 구조를 드러냅니다. layered cream, ganache, curd, biscuit/pastry base를 라벨이 붙은 stacked gradient band로 그리세요. - 디저트를 CLICK하면 "Customize" 모드로 들어갑니다. 우아한 패널이 나타나며, 사용자가 장식 요소를 실시간으로 추가하고 조정할 수 있는 slider와 toggle을 제공합니다. sprinkled sugar pearl(density slider), drizzled pulled caramel(amount + strand thickness), mirror-glaze/glossy pectin coat(glossiness slider), 그리고 accent-berry-red drizzle을 포함하세요. 값이 바뀔 때마다 디저트는 실시간으로 다시 그려져야 하며, highlight/gloss는 glossiness 값에 반응해야 합니다. "Reset"과 "Exit" 컨트롤을 제공하세요. 디저트를 전환해도 각 디저트의 customization은 유지되어야 합니다. - 선택적 ambient touch: 따뜻한 램프의 희미한 animated flicker, 떠다니는 condensation, 그리고 lemon tart의 turntable이 loop로 회전하는 효과. 비주얼 스타일: 세련되고 아늑하며 매혹적인 늦은 밤 분위기. caramel brown, cream white, berry red 팔레트에 mint green 포인트를 더하고, 깊고 차가운 blue night 배경 위에 구성하세요. 타이포그래피는 시크한 파티스리 느낌이어야 합니다. 제목과 디저트 이름은 elegant CSS-only serif stack과 넉넉한 letter-spacing으로 설정하세요. 레이아웃은 깔끔하고 질서 있으며 반응형으로 유지해 mobile부터 widescreen까지 보기 좋아야 합니다. 과한 요소보다 품격 있는 micro-animation, 레이어드된 깊이, 재질감의 사실성을 우선하세요. 파일을 브라우저에서 직접 열어 즉시 상호작용하는 데 필요한 모든 것을 포함하세요. 전체 HTML 문서만 출력하고, 그 외에는 아무것도 출력하지 마세요.
Generated with Qwen3.7 Max on Atlas Cloud
Generated with Grok 4.5 on Atlas Cloud
Generated with Qwen3.5 397BA17B on Atlas Cloud
단일 자체 포함 HTML 파일을 만드세요. 모든 CSS와 JavaScript는 인라인으로 포함하고, 외부 라이브러리, CDN, 이미지, 폰트, 네트워크 요청은 절대 사용하지 마세요. 이 파일은 브라우저 창을 채우고 resize에도 반응형으로 유지되는 하나의 HTML5 Canvas 요소 위에서, "Rapid Run"이라는 실시간 플레이 가능한 whitewater kayaking 게임을 렌더링해야 합니다. 시점은 약간의 전방 perspective가 있는 third-person top-down camera로, 위에서 아래로 계속 스크롤되며 절대 반복되지 않는 절차 생성 alpine mountain stream을 내려다봅니다. noise/pseudo-random generator로 레벨을 seed하여, 매 run마다 좁아지는 chute, midstream boulder, 소용돌이치는 whirlpool, 작은 waterfall drop, 거칠게 이는 white-foam wave train이 있는 서로 다른 braided channel을 깎아내듯 생성하세요. 플레이어는 crimson-and-amber kayak 한 척을 조종하며, 카약은 화면의 아래쪽 1/3 근처에 머무르고 강물이 빠르게 지나갑니다. Left/Right arrow key(또는 A/D)로 edging과 carving을 하며 조향하고, mouse는 paddle처럼 작동하게 하세요. 카약은 mouse의 horizontal position을 향해 기울고 끌려가며, click 또는 버튼 hold로 강한 paddle stroke를 꽂아 보트를 더 타이트한 라인으로 빠르게 붙일 수 있어야 합니다. 물은 layered scrolling noise로 구동되는 live flow field로 시뮬레이션하세요. current는 카약을 downstream과 sideways로 밀고, tongue에서는 더 빠르게, eddy에서는 더 느리게 흘러야 하므로, 플레이어가 물길을 읽고 racing line을 지키기 위해 맞서야 합니다. 풍부하면서도 GPU-friendly한 particle system을 방출하세요. bow가 wave를 때릴 때 터져 나오는 spray fan, stern 뒤로 일렁이는 trailing turbulence wake, 충돌 시 폭발하는 foam sheet, whirlpool에서 퍼져 나가는 ripple ring을 포함합니다. rock에 부딪히면 보트가 거칠게 wobble하며 spin out되고, 순간적으로 control이 상실되며 camera가 shudder해야 합니다. crisp flat-illustration style에 가벼운 fluid realism을 결합해 렌더링하세요. 수면에는 flow field에서 나온 animated ripple과 refractive highlight glint가 보이고, noon high-plateau top light, spray 위의 cool white specular, turquoise green에서 inky teal로 그라데이션되는 깊은 pool을 표현하세요. 색상 팔레트는 glacier cyan-blue를 중심으로 하고, kayak의 vermilion-orange-yellow를 강렬한 accent로 사용하며, 강둑은 grey stone과 pine green으로 꾸미세요. 화면 HUD를 포함하세요. distance traveled, current speed, rock hit 시 감소하는 stability/health meter, live score를 표시하고, 간단한 조작법이 있는 start screen, stability가 고갈되었을 때의 game-over screen과 Restart 옵션을 보여주세요. 더 멀리 내려갈수록 difficulty가 점진적으로 증가해야 합니다(faster current, denser hazards). requestAnimationFrame과 delta-time physics를 사용해 부드러운 60fps game loop를 목표로 하고, foaming chute를 깨끗한 라인으로 통과하는 일이 실제로 긴장감 있고 만족스럽게 느껴지도록 전체 감각을 세심하게 조정하세요.
Generated with Qwen3.7 Max on Atlas Cloud
Generated with Grok 4.5 on Atlas Cloud
Generated with Qwen3.7 Max on Atlas Cloud
Atlas Cloud에서 Qwen API와 경쟁 LLM API 비교
컨텍스트 길이, 최대 출력 한도, 지원 입력 유형, 투명한 호출당 가격을 기준으로 Qwen API가 Atlas Cloud의 다른 대표 텍스트 모델과 어떻게 비교되는지 확인하세요.
| 모델 | 컨텍스트 윈도우 | 최대 출력 토큰 | 입력 유형 | 입력 가격($/1M) | 출력 가격($/1M) |
|---|---|---|---|---|---|
| Qwen3.7 Max | 1M | 67,072 | 텍스트 | $2.50 | $7.50 |
| Qwen3.7 Plus | 1M | 67,072 | 텍스트 | $0.40 (≤256K) / $1.20 (>256K) | $1.60 / $4.80 |
| Qwen3.6 35B A3B | 256K | 65,536 | 텍스트, 이미지, 비디오 | $0.248 | $1.485 |
| Qwen3.5 Flash | 1M | 67,072 | 텍스트 | $0.10 | $0.40 |
| DeepSeek V4 Pro | 1M | 393,216 | 텍스트 | $1.74 | $3.45 |
| Grok 4.5 | 500K | 500,000 | 텍스트 | $2.00 | $6.00 |
| GLM 5.2 | 1M | 131,072 | 텍스트 | $1.40 | $4.40 |
Atlas Cloud에서 Qwen 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 Qwen을(를) 사용하는 이유
고급 Qwen 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 Qwen, 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.
개발자가 가장 많이 묻는 Qwen API 질문
Qwen API는 개발자가 텍스트 생성, 추론, 코딩, 다국어 작업을 위해 Alibaba Cloud의 Qwen 대규모 언어 모델 제품군에 프로그래밍 방식으로 접근할 수 있게 해줍니다. Atlas Cloud에서는 하나의 OpenAI 호환 endpoint를 통해 전체 라인업을 사용할 수 있으므로, 단일 키로 모든 Qwen model을 이용할 수 있습니다.
Atlas Cloud는 빠르고 경제적인 Qwen3.5 Flash부터 다재다능한 Plus 티어, 고급 추론과 코딩을 위해 설계된 플래그십 Qwen3.7 Max까지 폭넓은 라인업을 제공합니다. Qwen3.6 35B A3B 같은 추론 특화 model과 Qwen3.5 397B A17B 같은 대형 mixture-of-experts 변형도 더 무거운 워크로드를 위해 사용할 수 있습니다.
시작은 몇 단계면 충분합니다. Atlas Cloud 계정을 만들고, API key를 생성한 다음, 기존 OpenAI 호환 클라이언트가 Atlas endpoint를 가리키도록 설정하세요. 요금은 투명한 호출별 단가가 적용되는 pay-as-you-go 방식이며, Day-0 access를 통해 새로운 Qwen 릴리스가 출시되는 즉시 사용할 수 있습니다. 지금 바로 빌드를 시작하세요.
네. Atlas Cloud의 Qwen API는 OpenAI chat completions 형식을 따르므로 대부분의 SDK는 base URL과 key만 바꾸면 그대로 작동합니다. 기존 도구를 유지한 채 통합을 다시 작성하지 않고도 모든 Qwen model을 호출할 수 있습니다.
Atlas Cloud의 Qwen model은 구독 없이 token 단위로 청구되는 투명한 pay-as-you-go 요금제를 사용합니다. Qwen3.5 Flash는 input token 100만 개당 $0.1, output token 100만 개당 $0.4부터 시작하며, 플래그십 Qwen3.7 Max는 100만 token당 각각 $2.5 및 $7.5까지 올라가므로 각 워크로드에 맞춰 비용을 조정할 수 있습니다.
Qwen3.7 Max 같은 플래그십 model은 최대 100만 token의 context window를 제공하여 긴 문서, 대규모 코드베이스, 긴 대화 기록에 적합합니다. 또한 이 제품군은 Qwen3-VL 같은 텍스트 및 vision-language 변형까지 포함하므로, 단순한 prompt를 넘어서는 작업에도 선택지를 제공합니다.
일반 chat을 넘어 Qwen model은 표준 API parameter를 통해 streaming 응답, function calling, 구조화된 tool 사용을 지원합니다. Qwen3.7 Max 및 Qwen3.6 35B A3B 같은 전용 reasoning model은 수학, 코딩, 복잡한 agentic 작업을 위한 단계별 문제 해결 능력을 더합니다.
선택은 필요한 속도, 비용, 성능의 균형에 달려 있습니다. 지연 시간이 중요하고 처리량이 많다면 Qwen3.5 Flash를, 일상적인 assistant와 생산성 워크플로에는 Plus 티어를, 가장 강력한 추론과 코딩이 필요한 작업에는 Qwen3.7 Max를 선택하세요. 모든 model이 하나의 endpoint를 공유하므로, model 전환은 parameter 하나만 바꾸면 됩니다.
더 많은 패밀리 탐색
Seedance 2.0
Seedance 2.0 API는 쿼드 모달 입력(텍스트, 이미지, 비디오, 오디오) 및 샷 간의 구도, 카메라 움직임, 캐릭터 액션을 고정하는 업계 최고의 "Universal Reference" 시스템을 갖춘 ByteDance의 멀티모달 비디오 모델에 대한 프로덕션 액세스를 제공합니다. 단 한 번의 API 호출로 디렉터급 제어를 통합하고, 초당 $0.09의 고정 요금, 즉각적인 키 발급 및 대기자 명단 없이 이용할 수 있으며, 엔터프라이즈급 가동 시간과 규정 준수를 보장합니다. Seedance 2.0 Native 4K가 이제 출시되었습니다!
Grok Imagine
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.
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.
GPT Image 2
GPT Image 2 API는 개발자들에게 GPT Image 1.5의 후속 모델인 OpenAI의 최신 이미지 모델에 대한 액세스를 제공합니다. 이 모델은 라틴 및 CJK 스크립트 전반에 걸쳐 정확한 텍스트 렌더링으로 이미지를 생성 및 편집하며, 포스터, 목업, 인포그래픽을 위한 강력한 구도를 지원합니다. Atlas Cloud에서는 300개 이상의 모델과 함께 하나의 통합된 API를 통해 이에 접근할 수 있으며, 무료 크레딧, 99.99%의 가동 시간을 제공하고 OpenAI 조직 인증이 필요하지 않습니다.
Google의 가장 강력한 크리에이티브 모델은 모두 Atlas Cloud에서 사용할 수 있습니다. Veo 3.1은 영화 수준의 비디오 생성을 제공하고, Nano Banana 2는 고충실도 이미지 생성을 지원하며, Gemini는 모든 워크플로우에 멀티모달 인텔리전스를 제공합니다. Day-0 가용성과 종량제(pay-as-you-go) 요금제로 단일 API key를 통해 전체 Google 모델 제품군에 액세스하세요.
Seedance 2.0 Mini
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.
ByteDance
시네마틱 비디오 생성부터 고해상도 이미지 제작까지, ByteDance의 가장 강력한 모델들이 현재 Atlas Cloud에 라이브로 제공됩니다. 가장 낮은 추론 가격과 인프라 오버헤드 없이 대규모로 Seedance와 Seedream을 실행해 보세요.
Alibaba
Atlas Cloud는 Alibaba의 전체 모델 라인업을 단일 API로 통합합니다. 언어 및 이미지 작업을 위한 Qwen, 최대 1080p 비디오 생성을 위한 Wan을 제공합니다. 구독 없이 사용한 만큼만 지불하는(pay-as-you-go) 방식으로 모든 모델에 액세스하세요. Alibaba API는 기존의 OpenAI 호환 클라이언트를 사용하여 단일 기본 URL(base URL)을 통해 사용할 수 있습니다.
OpenAI
Atlas Cloud는 이미지 생성을 위한 GPT Image 2부터 비디오를 위한 Sora 2까지 전체 OpenAI API 라인업에 대한 액세스를 제공합니다. 모든 모델은 월간 약정 없이 종량제로 이용할 수 있습니다. OpenAI 호환 API를 사용하여 기본 URL 하나만 변경하면 쉽게 연동할 수 있습니다.
xAI
Atlas Cloud에서 xAI API를 사용하여 완벽한 이미지 및 비디오 파이프라인을 구축하십시오. 2K 해상도로 생성하고, 참조 이미지로 편집하며, 이미지를 오디오와 동기화된 클립으로 애니메이션화할 수 있습니다.
Kwaivgi
표준 가격보다 15% 저렴한 Kwaivgi API. Atlas Cloud는 종량제 요금과 사용자 수 제한 없이 새로운 Kling 릴리스에 대한 Day-0 액세스를 제공합니다. 단일 계정, 단일 키로 표준에서 마스터 티어에 이르는 모든 Kling 모델을 이용하세요.
Seedream 5.0 Pro
Seedream 5.0 Pro API는 개발자에게 Atlas Cloud에서 ByteDance의 제어 가능한 이미지 편집 모델을 제공합니다. 앵커와 좌표로 편집을 정확하게 배치하고, 이미지를 편집 가능한 레이어로 분리하고, 여러 참조를 융합하며, 정확한 색상과 재질을 일치시키고, 2K 및 3K에서 다국어 텍스트를 지원합니다. Atlas Cloud에서는 단일 키로 액세스할 수 있습니다!
