Dla każdego dewelopera, każda iskra geniuszu — zamieniona w rzeczywistość.
Dla każdego dewelopera, każda iskra geniuszu — zamieniona w rzeczywistość.
Platforma agregująca multimodalne API modeli AI zaprojektowana z myślą o deweloperach. Jedno API zapewnia dostęp do najlepszych modeli z całego świata.
Jedno API, pełna kontrola nad każdym modelem z najwyższej półki.
Koniec z żonglowaniem kluczami, pakietami SDK i JSON-em specyficznym dla dostawców. Atlas Cloud agreguje ponad 300 modeli — LLM, obraz, wideo i audio — za jednym endpointem kompatybilnym z OpenAI. Pobieramy modele bezpośrednio z oficjalnych źródeł i zweryfikowanych hubów chmurowych, więc dostajesz prawdziwy model, a nie filtrowany klon. Zamień nazwę modelu — reszta Twojego kodu pozostaje taka sama.
BUDUJ Z ATLAS CLOUD
BUDUJ Z ATLAS CLOUD
import OpenAI from "openai";
const client = new OpenAI({
apiKey: process.env.ATLASCLOUD_API_KEY,
baseURL: "https://api.atlascloud.ai/v1"
});
const model = "moonshotai/kimi-k2.6";
const prompt = "Summarise this PDF in 3 bullets.";
const resp = await client.chat.completions.create({
model,
messages: [{ role: "user", content: prompt }]
});
console.log(resp.choices[0].message.content);
Prosto do twojego agenta.
Prosto do twojego agenta.
{
"mcpServers": {
"atlascloud": {
"command": "npx",
"args": ["-y", "atlascloud-mcp"],
"env": {
"ATLASCLOUD_API_KEY": "your-api-key-here"
}
}
}
}Wklej to do dowolnego klienta kompatybilnego z MCP — Cursor, Windsurf, VS Code, Claude Desktop, Zed, JetBrains, Trae, Claude Code, Gemini CLI, Codex CLI, Goose i innych.
Jak to działa
Jak to działa
Nasza platforma udostępnia już ponad 300 modeli gotowych do pracy w produkcji. Każdy z nich wywołasz jedną linijką kodu.
Podłącz do dowolnego klienta MCP
Wklej jeden blok JSON do Cursor, Claude Code, Claude Desktop, VS Code, Windsurf, Zed, JetBrains, Codex CLI, Gemini CLI, Goose lub dowolnego innego klienta kompatybilnego z MCP. Bez dodatkowego kodu pośredniczącego.
{
"mcpServers": {
"atlascloud": {
"command": "npx",
"args": ["-y", "atlascloud-mcp"],
"env": {
"ATLASCLOUD_API_KEY": "your-api-key-here"
}
}
}
}Następnie poproś swojego agenta, aby…
Gdy serwer atlascloud MCP jest już podłączony, Twój agent może wywoływać dowolny z ponad 300 modeli Atlas Cloud zwykłym językiem naturalnym. Wymień Atlas Cloud z nazwy, aby agent skierował żądanie przez narzędzie MCP.
Użyj serwera Atlas Cloud MCP, aby poprosić DeepSeek V3.2 o streszczenie tego PDF w trzech punktach.
Użyj Atlas Cloud, aby wygenerować obraz modelem Seedream v5.0 — cyberpunkowy uliczny targ o deszczowym zmierzchu, 1024x1024.
Wywołaj narzędzie Atlas Cloud MCP i utwórz 10-sekundowe kinowe ujęcie startu rakiety o świcie modelem Seedance 2.0 w 1080p.
Przez serwer Atlas Cloud MCP edytuj ~/photos/cat.jpg modelem Nano Banana 2 — dodaj czarodziejski kapelusz, zachowaj identyczną kompozycję.
Jak budować na Atlas Cloud
Uruchom się w kilka minut — przejdź poniższe sześć kroków, aby przejść od świeżego konta do integracji produkcyjnej.
Załóż konto Atlas Cloud
Zarejestruj się na atlascloud.ai i zweryfikuj adres e-mail, aby zacząć odkrywać każdy model na platformie.
Używaj z narzędziami do kodowania
Najczęściej zadawane pytania
Wszystko, co musisz wiedzieć przed napisaniem pierwszej linijki kodu.
Nie. Endpoint czatu jest kompatybilny z OpenAI — skieruj OpenAI SDK (lub dowolnego klienta HTTP) na api.atlascloud.ai/v1 i zamień nazwę modelu. Streaming, tool use i function calling działają bez żadnych zmian.
Czat działa synchronicznie. Modele obrazu i wideo działają jako predykcje asynchroniczne: wysyłasz POST na endpoint submit i otrzymujesz prediction id, a następnie wywołujesz GET na endpoincie predykcji z tym id, dopóki status nie przyjmie wartości succeeded. Odpytuj mniej więcej co 2 sekundy — webhooki nie są wymagane.
Ponad 300 modeli w kategoriach LLM, obraz, wideo i audio — DeepSeek, Qwen, Kimi, GLM, Seedance, Seedream, Nano Banana i inne. Przeglądaj pełny katalog pod adresem /models; id modelu, które tam skopiujesz, jest dokładnie tym ciągiem, który przekazujesz w wywołaniu API.
Płacisz za token lub za predykcję w zależności od modalności — ceny są widoczne na karcie każdego modelu. Domyślne limity zapytań są hojne i wystarczają dla większości obciążeń produkcyjnych. Jeśli potrzebujesz więcej, napisz na [email protected], a podniesiemy Ci limit.
Tak — jedna konfiguracja MCP podłącza Atlas Cloud do każdego głównego klienta kompatybilnego z MCP (Cursor, Windsurf, VS Code, Claude Desktop, Claude Code, Zed, JetBrains, Codex CLI, Gemini CLI, Goose i innych). Agent może następnie wywołać dowolny model Atlas Cloud zwykłym językiem naturalnym. Instalacja Skills w jednej linii również działa.
Sprawdź docs.atlascloud.ai, gdzie znajdziesz materiały referencyjne i przewodniki, lub otwórz zgłoszenie z poziomu konsoli. W przypadku problemów z MCP i Skills repozytoria AtlasCloudAI/mcp-server oraz AtlasCloudAI/atlas-cloud-skills na GitHubie przyjmują issues i PR-y.
