Kimi API for Vision-to-Code Generation

Kimi API for Vision-to-Code Generation

Kimi API to linia modeli open-weight K2 od Moonshot AI — od natywnie multimodalnego K2.5 po wyspecjalizowany do kodowania K2.7 Code. Ponieważ obsługa obrazu jest wbudowana w model, możesz przekształcać zrzuty ekranu, makiety UI i krótkie filmy w działający kod frontendu, koordynować do 100 równoległych sub-agentów i wnioskować w kontekście 256K tokenów. Atlas Cloud udostępnia całą rodzinę modeli przez jeden zunifikowany endpoint z przejrzystym cennikiem pay-as-you-go. Zacznij tworzyć już dziś.

Poznaj Wiodące Modele

Atlas Cloud zapewnia najnowsze, wiodące w branży modele kreatywne.

Dopasuj obciążenie robocze do właściwego modelu Kimi API

Porównaj w skrócie przeznaczenie każdego endpointu Kimi oraz standardowe ceny za milion tokenów.

ModalnośćOpis
Kimi K2.7 Code API (Text to Text)Ten endpoint, zaprojektowany specjalnie do prac inżynieryjnych, przekształca prompty w języku naturalnym i istniejące pliki źródłowe w działający kod, poprawki oraz automatyzacje dla deweloperów. Jest przeznaczony do programowania, debugowania i przepływów pracy AI dla deweloperów, w których priorytetem jest niezawodne generowanie kodu; standardowa opłata wynosi $0.95 za milion tokenów wejściowych i $4 za milion tokenów wyjściowych.
Kimi K2.6 API (Text to Text)Podaj prompty tekstowe, a Kimi K2.6 zwróci przemyślane odpowiedzi, kod i ustrukturyzowane dane wyjściowe do codziennych zadań produktywnościowych. Ulepszony zarówno pod kątem rozumowania, jak i kodowania, sprawdzi się w zespołach, które chcą jednego modelu ogólnego przeznaczenia do analizy, tworzenia treści i rozwoju oprogramowania, z cache’owanym wejściem w cenie $0.16 za milion tokenów dla powtarzanego kontekstu.
Kimi K2.5 API (Text to Text)Gdy zadanie obejmuje długie dokumenty lub wieloetapowe potoki, Kimi K2.5 przyjmuje rozbudowane dane tekstowe i zwraca spójne odpowiedzi uwzględniające kontekst. Zbudowany z myślą o rozumieniu długiego kontekstu i inteligentnych przepływach pracy, działa w przejrzystym modelu pay-as-you-go w cenie $0.60 za milion tokenów wejściowych i $3 za milion tokenów wyjściowych, pomagając utrzymać opłacalność analiz na dużą skalę.

Kimi API: od kontekstu 256K po roje 300 agentów

Kimi API udostępnia bilionparametrowe modele K2 od Moonshot AI przez jeden endpoint, łącząc okno kontekstu 262,144 tokenów z natywnym wejściem obrazu i wideo, samodzielnie działającymi rojami agentów oraz wyspecjalizowanymi modelami dostrojonymi do programowania, debugowania i rozumowania w długim horyzoncie.

Natywne rozumienie obrazów i wideo

Natywne rozumienie obrazów i wideo

K2.6 przetwarza tekst, obrazy i wideo w ramach jednej natywnej architektury multimodalnej, obsługując formaty od PNG i WebP po MP4, MOV i WebM bez zewnętrznych wtyczek. Jego enkoder wizyjny MoonViT bezpośrednio odczytuje nagrania ekranu, pliki projektowe i diagramy. Tam, gdzie wcześniejszy K2.5 obsługiwał tekst i obrazy, K2.6 rozszerza ten sam stos o pełne rozumienie wideo, dzięki czemu kontekst wizualny staje się po prostu kolejnym wejściem.

Samodzielne roje agentów przez Kimi API

Samodzielne roje agentów przez Kimi API

Kimi API udostępnia samodzielnie działający rój agentów, który skaluje się do 300 podagentów pracujących w ramach około 4,000 skoordynowanych kroków. Zamiast rozumować w jednym wątku, K2.6 rozkłada jeden duży cel na równoległe gałęzie i orkiestruje je aż do ukończenia. Każdy podagent realizuje własny wycinek zadania, a następnie raportuje wyniki do wspólnego planu. Taka konstrukcja dobrze sprawdza się w automatyzacji w długim horyzoncie, gdy projekt obejmuje wiele zależnych od siebie etapów.

Wbudowane programowanie i debugowanie

Wbudowane programowanie i debugowanie

Programowanie jest centralnym elementem tej rodziny modeli, a Kimi K2.7 Code został zaprojektowany specjalnie do tworzenia oprogramowania, debugowania i przepływów pracy agentów deweloperskich. W benchmarku programistycznym SWE-Bench Pro model K2.6 osiąga wynik 58.6, wyprzedzając kilka modeli frontier w naprawach rzeczywistych repozytoriów. Skieruj dowolny z tych modeli na niesprawny zestaw testów, a prześledzi błąd, zaproponuje poprawkę i będzie iterować, aż build przejdzie na zielono.

Agentowe rozumowanie przez jeden klucz Kimi API

Agentowe rozumowanie przez jeden klucz Kimi API

Potrzebujesz przejrzystego rozumowania? Włącz konfigurowalny tryb myślenia, a model pokaże swój krok po kroku łańcuch rozumowania przed udzieleniem odpowiedzi, wraz z natywnym wywoływaniem narzędzi i funkcji. W Atlas Cloud całe Kimi API działa za jednym kluczem zgodnym z OpenAI, z rozliczeniem pay-as-you-go za każde wywołanie i dostępem Day-0 do każdej nowej wersji. Podmień bazowy URL, a istniejący kod będzie nadal działać.

Starcie Kimi API: jeden prompt, trzy modele

Wyślij jeden identyczny brief do Kimi API i dwóch konkurencyjnych modeli, a następnie porównaj interaktywną stronę HTML, którą każdy z nich zbuduje na podstawie dokładnie tych samych instrukcji.

Prompt

Zbuduj kompletną, jednoplikową stronę HTML z grywalną arcade'ową grą Snake, z całym CSS i JavaScript osadzonym inline oraz bez żadnych zewnętrznych zależności, CDN-ów, obrazów ani fontów. Renderuj planszę na canvasie w nowoczesnej kolorystyce neon-on-dark, z płynnym ruchem i delikatną, świecącą smugą za wężem. Obsłuż sterowanie strzałkami i WASD oraz gesty przesuwania na urządzeniach dotykowych, pokazuj wynik na żywo i trwały rekord, a wraz ze wzrostem wyniku stopniowo przyspieszaj grę. Wywołuj mały wybuch cząsteczek za każdym razem, gdy jedzenie zostanie zjedzone, wyświetlaj animowaną nakładkę końca gry z przyciskiem restartu i utrzymuj responsywny układ, tak aby plansza pozostawała wyśrodkowana i czytelna zarówno na desktopie, jak i na urządzeniach mobilnych.

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

Prompt

Utwórz pojedynczy, w pełni samowystarczalny plik HTML (cały CSS i JavaScript inline, absolutnie bez zewnętrznych zależności, CDN-ów, obrazów ani web fontów), który renderuje interaktywne „żywe cyfrowe terrarium” — szczelnie zamknięty szklany słój umieszczony na środku ekranu, zawierający samowystarczalny miniaturowy las deszczowy rosnący w czasie rzeczywistym. Po otwarciu w dowolnej nowoczesnej przeglądarce musi od razu działać w 60fps, bez etapu buildowania. Główna scena i układ: wyśrodkuj kompozycję symetrycznie, traktując szklany słój jako główną scenę na głębokim, winietowanym ciemnym tle (gradient radialny od miękkiego, mchowo podświetlonego centrum przechodzący ku niemal czarnym krawędziom), tak aby cała uwaga skupiała się na słoju. Renderuj wszystko na pełnoekranowym HTML5 Canvas, warstwowanym pod rzeczywistą glassmorphismową oprawą DOM/CSS: ścianka słoja musi pokazywać autentyczne cechy szkła — zakrzywione refleksy refrakcji, jasną smugę światła krawędziowego, delikatne matowe rozmycie oraz rozproszone krople kondensacji z drobnym efektem soczewkowania — uzyskane za pomocą warstwowych gradientów radialnych/liniowych, backdrop-filter blur, półprzezroczystych białych obrysów i miękkich box-shadow. Wewnątrz słoja na dnie znajduje się ciemna, wilgotna próchnica oraz subtelna wolumetryczna mgiełka, która powoli dryfuje. Trzy warstwy techniczne, które muszą się na siebie nakładać i współistnieć (to tutaj odróżnia się słabe modele od mocnych — słaby model stworzy statyczny obrazek, mocny ożywi cały słój): 1. Rekurencyjny wzrost L-system: pnącza, liście paproci i mchy są generowane przez algorytm L-system / rekurencyjnego rozgałęziania i animują swoje rozwijanie w czasie — łodygi się wydłużają, gałęzie dzielą, liście paproci rozwijają, a liście skalują się z easingiem. Wzrost jest organiczny i lekko losowy dla każdej gałęzi (odchylenie kąta, zwężanie grubości, zanik długości), dzięki czemu po ponownym wczytaniu żadne dwie rośliny nie wyglądają identycznie. 2. System cząsteczek: bursztynowe świetliki podobne do drobinek światła (dziesiątki) dryfują i kołyszą się w mgle z miękkim addytywnym blaskiem i delikatną paralaksą, a do tego unoszą się drobinki kondensacji/pyłku; cząsteczki subtelnie reagują na nowo wyrosłe rośliny. 3. Cykl dnia i nocy: ciągła pętla światła otoczenia przesuwa główne światło z góry od chłodnego białego świtu → ciepłego złotego zmierzchu → głębokiej indygo nocy i z powrotem, odpowiednio przebarwiając całą scenę, refleksy szkła, mgłę i odcienie roślin. Rośliny wykazują fototropizm — łodygi wyginają się i kierują czubki ku aktualnemu kierunkowi światła, gdy ten się porusza. Główna interakcja: kliknięcie w dowolnym miejscu na ściance słoja lub w jego wnętrzu upuszcza pojedyncze nasiono do próchnicy w pozycji x kliknięcia, a to nasiono odtwarza pełny, widoczny cykl życia w sekwencji — nasiono spada i osiada, kiełkuje pęd, pęd rozgałęzia się rekurencyjnie przez L-system, a po osiągnięciu dojrzałości rozkwita małym świecącym kwiatem — każdy etap z easingiem i wyraźnie czytelny, z miękką falą/obłoczkiem pyłu przy lądowaniu. Wielokrotne kliknięcia tworzą wiele roślin, które współistnieją i dalej rosną, stopniowo wypełniając terrarium gęstszymi zaroślami. Dodaj kilka subtelnych kontrolek inline w glassmorphismowych przyciskach typu pill (np. „Reset terrarium” oraz przełącznik „Day/Night: auto ⇄ drag”, w którym użytkownik może przewijać porę dnia, plus opcjonalną pauzę). Dodaj delikatną linię podpowiedzi („tap the glass to plant a seed”), która znika po pierwszej interakcji. Paleta i nastrój: leśna atramentowa zieleń oraz mchowa żółtawa zieleń liści, bursztynowo-miodowy blask drobinek światła i kwiatów, chłodne turkusowo-szklane odcienie słoja, ciepłe złoto i chłodne indygo przechodzące przez cykl dnia i nocy. Całość ma sprawiać wrażenie cichej, oddychającej, medytacyjnej sceny — powolny łagodny ruch, bez ostrych przejść. Wymagania techniczne: użyj requestAnimationFrame z delta-time, aby animacja była niezależna od liczby klatek; spraw, by canvas responsywnie reagował na zmianę rozmiaru okna z poprawnym skalowaniem devicePixelRatio i utrzymaniem słoja w centrum; rozsądnie ogranicz liczbę cząsteczek i gałęzi, aby zachować płynność; zachowaj całe losowanie seeded per-plant, żeby wzrost wyglądał naturalnie. Wszystko — geometria, blask, szkło, mgła, oświetlenie, cząsteczki i rekurencyjne rośliny — musi być rysowane lub obliczane w kodzie, bez żadnych zewnętrznych zasobów. Dostarcz wyłącznie kompletny dokument HTML, gotowy do zapisania jako jeden plik .html i otwarcia.

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

Wykorzystaj Kimi API w całym swoim stacku

Niezależnie od tego, czy wdrażasz kod w ogromnych repozytoriach, zamieniasz projekty w interfejsy, czy orkiestrujesz roje agentów, Kimi API wnosi wnioskowanie w długim kontekście i natywne użycie narzędzi do rzeczywistych obciążeń produkcyjnych.

Programowanie w skali repozytorium z Kimi API

Kimi K2.7 Code odczytuje całe repozytoria w oknie 262K-token, refaktoryzując, debugując i rozwijając bazy kodu w jednym przebiegu. Zespoły korzystają z niego, aby modernizować systemy legacy i dostarczać funkcje obejmujące wiele plików bez utraty kontekstu projektu.

Zamieniaj projekty w kod front-endowy

Przekaż Kimi K2.5 zrzut ekranu, makietę lub krótkie wideo demonstracyjne, a model zwróci działający kod front-endowy na podstawie danych wizualnych. Projektanci i zespoły produktowe w kilka minut zmieniają statyczne koncepcje w interaktywne strony i prototypy.

Analizuj długie dokumenty i dane

Gdy raporty lub umowy liczą setki stron, modele Kimi przetwarzają je w kontekście 256K-token, aby wydobyć trendy i sprzeczności. Analitycy uzyskują ustrukturyzowane odpowiedzi z cytowaniami zamiast ręcznie czytać każdą stronę.

Orkiestruj roje agentów przez Kimi API

Roje agentów pozwalają Kimi K2.5 podzielić jeden cel na maksymalnie 100 równoległych sub-agentów, skracając czas wykonania nawet 4.5x. Zespoły automatyzują analizę wsadową i rozbudowane procesy tworzenia, których pojedynczy model nie byłby w stanie ukończyć.

Zasilaj autonomicznych agentów korzystających z narzędzi

Wytrenowane pod kątem agentowego użycia narzędzi modele Kimi wywołują zewnętrzne funkcje, APIs i wyszukiwanie, aby realizować zadania bez promptowania krok po kroku. Deweloperzy budują asystentów, którzy w imieniu użytkownika rezerwują, odpytują i działają w rzeczywistych systemach.

Przejdź na Kimi API w kilka minut

Ponieważ Kimi API jest zgodne z OpenAI, wystarczy podmienić base URL i jeden klucz, aby kierować ruch do modeli Moonshot. Startupy wdrażają Kimi bez przepisywania logiki aplikacji i płacą według przejrzystego cennika za wywołanie.

Kimi API kontra interfejsy API konkurencyjnych LLM: kontekst, modalność i koszt

Porównaj Kimi API z innymi flagowymi interfejsami API modeli językowych w Atlas Cloud i sprawdź, gdzie wyróżnia się długością kontekstu, elastycznością danych wejściowych oraz ceną za token.

ModelOkno kontekstuTypy danych wejściowychCena wejścia ($/1M tokens)Cena wyjścia ($/1M tokens)
Kimi K2.7 Code256K tokensTekst, obraz$0.95$4.00
Kimi K2.6256K tokensTekst, obraz, wideo$0.95$4.00
Kimi K2.5256K tokensTekst, obraz, wideo$0.60$3.00
DeepSeek V4 Pro1M tokensTekst$1.74$3.45
GLM 5.21M tokensTekst$1.40$4.40
Grok 4.5500K tokensTekst$2.00$6.00
Doubao Seed 2.1 Pro256K tokensTekst$0.90$4.50

Jak używać Kimi na Atlas Cloud

Zacznij w kilka minut — wykonaj te proste kroki, aby zintegrować i wdrożyć modele za pośrednictwem platformy Atlas Cloud.

Utwórz konto Atlas Cloud

Zarejestruj się na atlascloud.ai i ukończ weryfikację. Nowi użytkownicy otrzymują bezpłatne kredyty do eksploracji platformy i testowania modeli.

Dlaczego Używać Kimi na Atlas Cloud

Połączenie zaawansowanych modeli Kimi z platformą GPU-akcelerowaną Atlas Cloud zapewnia niezrównaną wydajność, skalowalność i doświadczenie deweloperskie.

Wydajność i Elastyczność

Niska Latencja:
Inferencja zoptymalizowana pod GPU dla rozumowania w czasie rzeczywistym.

Zunifikowane API:
Uruchamiaj Kimi, GPT, Gemini i DeepSeek za pomocą jednej integracji.

Przejrzysta Wycena:
Przewidywalne rozliczenia za token z opcjami serverless.

Przedsiębiorstwo i Skala

Doświadczenie Dewelopera:
SDK, analityka, narzędzia dostrajania i szablony.

Niezawodność:
99,99% dostępności, RBAC i logowanie gotowe na zgodność.

Bezpieczeństwo i Zgodność:
SOC 2 Type II, zgodność z HIPAA, suwerenność danych w USA.

Kimi API — pytania i odpowiedzi

Kimi API daje deweloperom programowy dostęp do rodziny dużych modeli językowych Kimi od Moonshot AI, przeznaczonych do rozumowania, kodowania i pracy z długim kontekstem. W Atlas Cloud korzystasz z niego przez jeden endpoint zgodny z OpenAI, więc jeden klucz obejmuje każdą wersję Kimi w modelu pay-as-you-go z rozliczaniem za każde wywołanie.

Atlas Cloud udostępnia kilka wersji, w tym Kimi K2.5 do długiego kontekstu i agentowych przepływów pracy, Kimi K2.6 jako najbardziej inteligentny ogólny model Moonshot oraz Kimi K2.7 Code do programowania i debugowania. Ponieważ korzystają z tego samego formatu żądań, przejście między nimi oznacza jedynie zmianę jednego ciągu znaków z nazwą modelu.

Te modele świetnie sprawdzają się w złożonym kodowaniu, analizie repozytoriów obejmujących wiele plików, rozumowaniu na podstawie dużej liczby dokumentów oraz agentowym wywoływaniu narzędzi. Zespoły sięgają po Kimi, gdy zadanie wymaga zarówno dużej pamięci roboczej, jak i silnej logiki krok po kroku, na przykład przy refaktoryzacji całej bazy kodu lub audycie obszernych raportów.

Rozliczenie działa w modelu pay-as-you-go, bez subskrypcji i bez minimów. Kimi K2.5 kosztuje $0.60 za milion tokenów wejściowych i $3.00 za milion tokenów wyjściowych, natomiast Kimi K2.6 oraz Kimi K2.7 Code kosztują $0.95 za milion tokenów wejściowych i $4.00 za milion tokenów wyjściowych. Buforowanie kontekstu obniża koszt powtarzanych lub współdzielonych promptów.

Ponieważ Atlas Cloud udostępnia Kimi przez API zgodne z OpenAI, możesz skierować obecny OpenAI SDK na endpoint Atlas i podmienić nazwę modelu na Kimi. Nie trzeba przepisywać logiki aplikacji, dzięki czemu jest to prawdziwy zamiennik typu drop-in dla czatów, kodowania i potoków agentowych.

Kimi K2.5, K2.6 i K2.7 Code obsługują okno kontekstu o długości 262,144 tokenów, czyli około 256K tokenów. Taka pojemność pozwala przekazywać całe bazy kodu, długie podręczniki techniczne lub setki stron raportów w jednym żądaniu, bez ręcznego dzielenia na fragmenty.

Najnowsze wersje Kimi są natywnie multimodalne, a nie wyłącznie tekstowe. Kimi K2.6 przyjmuje dane wejściowe w postaci tekstu, obrazów i wideo, a Kimi K2.5 rozumuje na połączonych tokenach wizualnych i tekstowych, więc możesz przekazywać zrzuty ekranu, pliki projektowe lub nagrania, a model zinterpretuje je razem z Twoim promptem.

Deweloperzy najczęściej wybierają je ze względu na koszt i kontekst. Raporty społeczności wskazują na znaczące oszczędności względem wiodących modeli własnościowych przy porównywalnej jakości kodowania, a okno 256K obsługuje zadania obejmujące całe repozytoria i pełne dokumenty, z którymi modele o krótszym kontekście sobie nie poradzą. Zacznij budować już dziś.

Poznaj Więcej Rodzin

Seedance 2.0

API Seedance 2.0 zapewnia produkcyjny dostęp do multimodalnego modelu wideo ByteDance — czteromodalne dane wejściowe (tekst, obraz, wideo, dźwięk) oraz wiodący w branży system „Universal Reference”, który blokuje kompozycję, ruchy kamery i działania postaci w różnych ujęciach. Zintegruj kontrolę na poziomie reżysera za pomocą jednego wywołania API, stałej stawki 0,09 USD/s, natychmiastowego klucza i braku listy oczekujących — wszystko to przy wsparciu czasu sprawności i zgodności klasy korporacyjnej. Seedance 2.0 Native 4K jest już dostępne!

Zobacz Rodzinę

MiniMax H3

MiniMax H3 API udostępnia ogólnego zastosowania multimodalny model wideo MiniMax, który odczytuje tekst, obrazy, wideo i audio jako jeden kontekst, zamiast przetwarzać po jednym zadaniu naraz. Klipy trwają od 5 do 15 sekund przy 24 FPS w proporcjach obrazu od 21:9 do 9:16, a jeden prompt może podmieniać postacie, zastępować tła, przepisywać dialogi lub klonować głos na podstawie klipu referencyjnego. Atlas Cloud udostępnia to wszystko przez jeden endpoint zgodny z OpenAI. Zacznij tworzyć już dziś.

Zobacz Rodzinę

Seedream 5.0 Pro

Seedream 5.0 Pro API udostępnia programistom sterowalny model edycji obrazów firmy ByteDance w Atlas Cloud. Precyzyjnie rozmieszcza edycje za pomocą kotwic i współrzędnych, dzieli obrazy na edytowalne warstwy, łączy wiele odniesień oraz dopasowuje dokładne kolory i materiały, z wielojęzycznym tekstem w rozdzielczościach 2K i 3K. W Atlas Cloud można uzyskać do niego dostęp za pomocą jednego klucza!

Zobacz Rodzinę

GPT Image 2

API GPT Image 2 daje programistom dostęp do najnowszego modelu obrazów firmy OpenAI, następcy GPT Image 1.5. Generuje i edytuje on obrazy z dokładnym renderowaniem tekstu w skryptach łacińskich i CJK, a także zapewnia silną kompozycję dla plakatów, makiet i infografik. W Atlas Cloud można uzyskać do niego dostęp za pośrednictwem jednego zunifikowanego API wraz z ponad 300 modelami, z darmowymi kredytami, gwarantowanym czasem pracy (uptime) na poziomie 99,99% i bez wymogu weryfikacji organizacji OpenAI.

Zobacz Rodzinę

Gemini Omni Flash

Gemini Omni API wprowadza do Twojego stacku multimodalny model generowania i edycji wideo od Google DeepMind, zaprezentowany na Google I/O 2026. Gemini Omni łączy silnik rozumowania Gemini z mediami generatywnymi, przyjmując dowolną kombinację tekstu, obrazów, wideo i dźwięku, aby tworzyć spójne, oparte na wiedzy wyniki. Dopracowuj rezultaty w naturalnej rozmowie — podmieniaj obiekty, przepisuj sceny i zmieniaj style, podczas gdy fizyka, postacie i ciągłość pozostają nienaruszone. Atlas Cloud udostępnia pełną gamę Gemini Omni Flash — tekst na wideo, obraz na wideo z maksymalnie 7 obrazami referencyjnymi oraz referencję na wideo — poprzez jedno ujednolicone API z przejrzystym rozliczaniem za sekundę już od $0.112 i bez subskrypcji. Zacznij tworzyć już dziś.

Zobacz Rodzinę

Grok Imagine

Grok Imagine API zapewnia programistom możliwość generowania obrazów, wideo i dźwięku od xAI w jednym pakiecie. Tworzy obrazy w rozdzielczości do 2K z wielojęzycznym renderowaniem tekstu, a także filmy do 15 sekund z natywnym, zsynchronizowanym dźwiękiem i edycją opartą na referencjach. W Atlas Cloud jeden klucz uruchamia każdy tryb Grok Imagine, dzięki czemu można przełączać się między obrazem, wideo i dźwiękiem bez osobnych konfiguracji, już od 0,02 USD za obraz i 0,05 USD za sekundę.

Zobacz Rodzinę

Google

Najpotężniejsze modele kreatywne Google są w pełni dostępne na platformie Atlas Cloud. Veo 3.1 zapewnia kinową generację wideo, Nano Banana 2 umożliwia tworzenie obrazów o wysokiej wierności, a Gemini wprowadza wielomodalną inteligencję do każdego przepływu pracy. Uzyskaj dostęp do pełnego pakietu modeli Google za pomocą jednego klucza API key z dostępnością Day-0 i cennikiem pay-as-you-go.

Zobacz Rodzinę

Seedance 2.0 Mini

Seedance 2.0 Mini wprowadza multimodalne generowanie wideo firmy ByteDance do przepływów pracy, w których szybkość i koszty mają największe znaczenie. Zapewnia podstawowe możliwości Seedance 2.0 przy mniejszym zużyciu zasobów — szybsze generowanie, niższy koszt na wideo i tę samą integrację API, z której już korzystasz. Dla zespołów obsługujących potoki o dużej objętości lub tworzących prototypy na dużą skalę, Mini jest praktycznym wyborem domyślnym.

Zobacz Rodzinę

ByteDance

Od generowania kinowych filmów po tworzenie obrazów o wysokiej wierności, najpotężniejsze modele ByteDance są dostępne w Atlas Cloud. Uruchamiaj Seedance i Seedream na dużą skalę z najniższymi cenami wnioskowania i zerowymi kosztami ogólnymi infrastruktury.

Zobacz Rodzinę

Alibaba

Atlas Cloud łączy pełną gamę modeli Alibaba w ramach jednego API: Qwen do zadań związanych z językiem i obrazem oraz Wan do generowania wideo w rozdzielczości do 1080p. Uzyskaj dostęp do każdego modelu w modelu płatności zgodnie z rzeczywistym użyciem (pay-as-you-go) bez subskrypcji. Alibaba API jest dostępne poprzez pojedynczy bazowy adres URL (base URL) przy użyciu istniejącego klienta kompatybilnego z OpenAI.

Zobacz Rodzinę

OpenAI

Atlas Cloud zapewnia dostęp do pełnej linii API OpenAI, od GPT Image 2 do generowania obrazów po Sora 2 do wideo. Każdy model jest dostępny w modelu płatności za użycie (pay-as-you-go) bez miesięcznych zobowiązań. Zintegruj się za pomocą jednej zmiany bazowego adresu URL, korzystając z API kompatybilnego z OpenAI.

Zobacz Rodzinę

xAI

Zbuduj kompletne potoki przetwarzania obrazów i wideo za pomocą xAI API w Atlas Cloud. Generuj w rozdzielczości 2K, edytuj za pomocą obrazów referencyjnych i animuj obrazy w klipy zsynchronizowane z dźwiękiem.

Zobacz Rodzinę

Jedno API do całej multimedialnej AI.

Przeglądaj wszystkie modele