GLM API for Autonomous Task Execution
GLM é a principal série de LLMs da Z.ai, da Zhipu AI, e a GLM API abrange desde o GLM-5 agêntico até o eficiente GLM-4.6 MoE de 357B. Esses modelos são especializados em execução autônoma de tarefas, orquestração complexa de agentes e programação em nível de produção. No Atlas Cloud, um único endpoint unificado oferece acesso Day-0 a toda a família GLM, com preços baseados no uso e disponibilidade confiável para produção. Comece a criar hoje mesmo.
Explorar Modelos Líderes
O Atlas Cloud oferece os modelos criativos mais avançados e inovadores do setor.
Comparação dos modelos GLM API: do GLM-4.6 ao GLM-5.2
Associe cada endpoint à sua carga de trabalho e ao seu orçamento.
| Modalidade | Descrição |
|---|---|
| GLM-5.2 | Concebido especificamente como um modelo orientado a agentes, o GLM-5.2 transforma prompts em linguagem natural e contexto de chamadas de ferramentas em raciocínio estruturado, chamadas de função e execução autónoma de tarefas. Está ajustado para problemas complexos em que o modelo tem de planear, agir e iterar por conta própria. Use-o ao criar agentes autónomos e workflows de longo prazo com utilização de ferramentas, ao preço de $1.4 per million input tokens and $4.4 per million output tokens. |
| GLM-5.1 | Dê ao GLM-5.1 uma tarefa de programação ou um problema com várias etapas e ele devolve resultados de programação sólidos, juntamente com uma execução passo a passo estável. Sendo o mais recente flagship da Z.AI, também oferece conversas mais naturais e uma estética de front-end mais refinada. É adequado para equipas que criam apps web complexas e pipelines de agentes, com input at $1.4 and output at $4.4 per million tokens. |
| GLM-5v Turbo | O GLM-5v Turbo converte prompts de texto em conclusões rápidas, mantendo a programação melhorada e a execução multi-etapas estável do flagship. Esta variante turbo dá prioridade a uma latência mais baixa para produtos interativos e de elevado débito, sem comprometer o refinamento conversacional. Escolha-o quando a capacidade de resposta for o mais importante, a $1.2 per million input tokens and $4 per million output tokens. |
| GLM-5 Turbo | O texto entra e as conclusões saem rapidamente com o GLM-5 Turbo, um flagship otimizado para latência, criado para programação melhorada e raciocínio multi-etapas fiável. Mantém as respostas naturais e a geração de front-end limpa, ao mesmo tempo que acelera o débito para uso em tempo real. Ajusta-se bem a interfaces de chat e ciclos rápidos de agentes, faturado a $1.2 per million input tokens and $4 per million output tokens. |
| GLM-5 | O GLM-5 recebe instruções em texto e gera código, cadeias de raciocínio e respostas conversacionais como a versão flagship principal da Z.AI. As suas principais melhorias concentram-se numa programação mais robusta e numa execução multi-etapas mais estável em tarefas complexas de agentes. Uma opção equilibrada para desenvolvimento full-stack e raciocínio do dia a dia, disponível a $1 input and $3.2 output per million tokens. |
| GLM-4.7 | Peça ao GLM-4.7 tarefas de programação ou orquestração de agentes e ele responde com execução multi-etapas fiável e diálogo natural. Este modelo de nível flagship combina programação melhorada com output de front-end polido a um preço mais acessível. Adequa-se a cargas de trabalho de produção sensíveis a custos, faturado a $0.6 per million input tokens and $2.2 per million output tokens. |
| GLM-4.6 | Um modelo Mixture-of-Experts eficiente de 357B parâmetros da Zhipu AI, o GLM-4.6 mapeia prompts de texto para conclusões de alta qualidade com forte débito. O seu design MoE ativa apenas os especialistas de que cada pedido precisa, mantendo a inferência eficiente em tarefas de análise e conteúdo. Implemente-o para análise de dados, criação de slides e conteúdo web a $0.6 input and $2.2 output per million tokens. |
O que impulsiona a GLM API
De um núcleo sparse Mixture-of-Experts e contexto de 200K tokens a tool calling nativo e modos de thinking alternáveis, a GLM API traz a stack flagship de raciocínio e programação da Z.ai por trás de um único endpoint compatível com OpenAI.
Sparse Mixture-of-Experts em escala
Um núcleo sparse Mixture-of-Experts ativa apenas cerca de 40 bilhões de parâmetros por consulta, recorrendo a um conjunto muito maior de experts. O resultado é conhecimento profundo e recall preciso sem o custo de um dense model em cada chamada.
Execução agentic integrada à GLM API
A lógica de planejamento vem integrada à GLM API para que agentes executem tarefas longas e de múltiplas etapas sem perder o rumo. Essa estabilidade atende bem ao desenvolvimento de software automatizado, pipelines de pesquisa e workflows que precisam manter coerência ao longo de muitas etapas.
Programação e raciocínio ajustados por reinforcement learning
O pós-treinamento com reinforcement learning aprimora a geração de código e o raciocínio algorítmico do modelo muito além das versões anteriores do GLM. Desenvolvedores obtêm resultados full-stack mais confiáveis e uma resolução estrutural de problemas mais robusta, especialmente onde pequenos erros de lógica tendem a se acumular.
Uma janela de contexto de 200K com sparse attention
Cada modelo lida com 200K tokens de contexto ou mais, com até 128K tokens de saída, e a sparse attention mantém essa escala economicamente viável. Repositórios inteiros, contratos longos e briefings de pesquisa permanecem visíveis de uma só vez.
Tool calling nativo pela GLM API
Conecte ferramentas e serviços externos à GLM API por meio de function calling nativo e saída JSON estruturada. O modelo decide quando invocar uma ferramenta, formata os argumentos conforme o seu schema e retorna resultados legíveis por máquina.
Toda a linha GLM API sob uma única chave
Uma única chave compatível com OpenAI dá acesso a toda a linha GLM API, do flagship GLM-5.2 aos níveis Turbo e ao GLM-4.6 mais econômico. Prototipe em um nível mais leve e depois promova para produção com uma linha de código e preços pay-as-you-go.
GLM API frente a frente: um briefing, três modelos comparados
Envie uma única solicitação de build pela GLM API e veja GLM 5.2, DeepSeek V4 Pro e GLM 5 transformarem a mesma instrução em uma página interativa funcional, para você avaliar rapidamente a qualidade do front-end, a lógica de layout e o polimento das interações.
Gere um documento HTML completo, de arquivo único e autossuficiente (todo o CSS e JavaScript embutidos, absolutamente sem dependências externas, sem CDNs, sem URLs de imagens, sem fontes externas) que renderize uma "Aurora Tuning Console" interativa — uma experiência WebGL em tela cheia de um céu polar à meia-noite, onde a aurora é calculada em tempo real dentro de um GLSL fragment shader, nunca simulada com sprites, texturas ou pilhas de partículas. Requisito central de renderização: renderize um único quad em tela cheia e faça todo o trabalho visual em um fragment shader. A aurora boreal deve ser gerada proceduralmente a partir de ruído fractal value/simplex em camadas (fbm, 4–6 octaves) que flui e se deforma ao longo do tempo por meio de um uniform de relógio, produzindo altas cortinas verticais de luz que respiram, ondulam, se enovelam e se dissipam. Modele a aurora como brilho volumétrico autoemissivo: acumule o brilho ao longo de uma atenuação vertical, adicione um bloom suave na base de cada cortina e espalhe um ruído sutil de poeira estelar em deriva pelo céu superior escuro. Componha o quadro como um olhar minimalista para cima, com horizonte baixo — cerca de 80% de céu, com uma crista de montanhas escura em silhueta e um lago espelhado e imóvel na parte inferior, refletindo a aurora e as estrelas em uma cópia verticalmente espelhada com ondulações suaves. A paleta base é índigo quase preto (noite azul-violeta profunda); a aurora é o único elemento de alta saturação — contida, luminosa, translúcida, nunca exagerada. Interações (todas em tempo real, suaves e claramente responsivas): - Arrastar o mouse pelo céu "puxa" as cortinas de luz como tecido — alimente a posição/velocidade do ponteiro em uniforms do shader para que a aurora se dobre, se estique e flua em direção ao cursor, depois retorne com inércia suave quando solta. - A rolagem da roda do mouse alterna a "estação", interpolando continuamente a faixa de cores da aurora entre verde esmeralda → magenta → índigo (e de volta), exibida como uma transição suave de gradiente, não como saltos discretos. - Um clique duplo acende uma nova estrela naquele ponto do céu: ela pulsa (brilho sinusoidal) e projeta um reflexo correspondente no lago. Suporte muitas estrelas simultâneas. - Mantenha uma animação idle sutil para que a primeira cortina de luz pareça despertar lentamente e se desenrolar ao carregar — uma atmosfera silenciosa, sagrada, fria e imóvel. UI e polimento: uma pequena sobreposição de controle elegante e semitransparente em um canto, mostrando a estação/cor atual e uma dica discreta de uma linha dos controles (arrastar / rolar / duplo clique), estilizada com uma estética moderna, limpa e de tons frios, com transições suaves de fade. Torne-a totalmente responsiva: redimensione o canvas WebGL e atualize os uniforms de resolução ao redimensionar a janela, para que ocupe qualquer viewport e permaneça nítida em telas de alto DPI. Mire em 60fps estáveis usando requestAnimationFrame. Inclua uma mensagem de fallback elegante se WebGL não estiver disponível. Priorize a qualidade matemática do fluxo de ruído, o brilho volumétrico e a fluidez das interações — é aqui que um modelo capaz deve superar visivelmente um mais fraco.
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Construa um documento HTML completo, de arquivo único e autossuficiente (todo o CSS e JavaScript embutidos em um único arquivo, absolutamente zero dependências externas — sem CDNs, sem scripts externos, sem web fonts, sem URLs de imagens, sem assets SVG buscados pela rede; gere todo som com a Web Audio API nativa e desenhe todos os visuais com CSS e Canvas/DOM) que abra diretamente em qualquer navegador moderno e execute uma drum machine step-sequencer cyberpunk jogável na linguagem visual do neon synthwave dos anos 1980. Instrumento central: renderize uma matriz de passos brilhante com 16 colunas × 6 faixas dispostas horizontalmente pela tela, uma linha por voz — Kick, Snare, Closed Hi-Hat, Open Hi-Hat, Clap e Synth Bass. Cada uma das 96 células é um pad clicável; clicar alterna entre ligado/desligado, uma célula ativa acende com um brilho saturado de magenta a ciano, uma célula inativa fica como um retângulo rebaixado e discreto sobre o fundo índigo quase preto. O usuário programa uma batida acendendo células coluna por coluna. Suporte pintura por clicar e arrastar entre células para alternar várias de uma vez. Áudio: sintetize todas as vozes de bateria ao vivo com a Web Audio API — kick como um seno com varredura de pitch e decaimento rápido de amplitude, snare e clap como rajadas de ruído branco filtrado com envelope, closed e open hi-hats como ruído em high-pass com decaimento curto vs. longo, e synth bass como uma saw/square desafinada passando por um filtro low-pass ressonante e tocando uma nota fundamental selecionável. Agende os passos com um relógio look-ahead preciso (não timing ingênuo com setInterval) para que o loop permaneça absolutamente sólido em tempos altos. Repita continuamente o padrão de 16 passos enquanto estiver tocando. Transporte e controles, acoplados em uma barra de controle simétrica fixada na parte inferior: um grande botão Play/Stop, um dial de BPM ou knob rotativo (arrastável, faixa ~60–200 BPM, padrão 120) com leitura numérica ao vivo, um fader de volume mestre, botões de mute por faixa, um botão Clear e um botão Randomize que gera uma batida plausível. Um playhead em movimento — uma lâmina vertical de luz — varre a grade em perfeita sincronia com o áudio, e cada célula ativa que ele atinge floresce com um pulso radial de ondulação que desaparece. Inclua uma visualização ao vivo de osciloscópio/forma de onda que mostre a amplitude da saída mestre em tempo real, reagindo ao som. Estilo visual: fundo em gradiente de índigo profundo a violeta, tão escuro que parece quase preto; linhas da grade e acentos da UI em magenta e ciano elétricos; toda a luminosidade vindo do brilho próprio dos elementos e do bloom de flash ao tocar (box-shadow glow, destaques com sensação aditiva), evocando um clube underground tarde da noite pulsando ao ritmo do loop. Centralize a grade completa na tela, mantenha o layout simétrico com a barra de controle comprimindo a base e torne-o responsivo para que a grade escale com elegância em viewports menores. Adicione scanlines animadas sutis ou um brilho cromático para criar atmosfera sem prejudicar a legibilidade. Requisitos de interação: tudo responde instantaneamente — clicar nos pads, arrastar o knob de BPM e o fader de volume, alternar mutes, pressionar a barra de espaço para Play/Stop e pressionar as teclas numéricas para trocar a nota fundamental do bass. O estado (quais células estão ativas, BPM, volume, mutes, status de reprodução) deve ser gerenciado de forma limpa para que a UI e o áudio nunca saiam de sincronia. A primeira interação com a página também deve desbloquear/retomar o AudioContext. Priorize uma sincronização áudio-visual precisa, animação suave a 60fps do playhead e das ondulações, e um resultado realmente satisfatório e musical logo de início.
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Onde os desenvolvedores colocam a GLM API em prática
De agentes de codificação autônomos e pesquisas de longo horizonte a produtos conversacionais e análise de dados em grande volume, a GLM API oferece aos desenvolvedores um endpoint compatível com OpenAI para criar software confiável orientado por agentes.
Agentes de codificação autônomos com a GLM API
Criados para execução autônoma de tarefas, os modelos GLM planejam, escrevem e refinam código em fluxos de trabalho de várias etapas sem perder o contexto do projeto. Equipes de desenvolvimento contam com isso para impulsionar bots de revisão de PR, assistentes de refatoração e pipelines de build.
Pesquisa de longo horizonte e orquestração de fluxos de trabalho
O raciocínio multi-step estável permite que esses modelos decomponham questões de pesquisa amplas, acionem ferramentas externas e mantenham o contexto ao longo de longas cadeias de ações dependentes. Isso atende bem analistas e equipes de produto que automatizam síntese de múltiplas fontes e operações entre plataformas.
Criação de interfaces front-end bem-acabadas
Os modelos GLM transformam mockups rascunhados e descrições simples em código de interface limpo e responsivo, com forte senso de acabamento visual. Fundadores solo e desenvolvedores com olhar para design lançam protótipos funcionais e UIs de produção muito mais rápido.
Produtos conversacionais na GLM API
Quer assistentes que pareçam humanos? A GLM API oferece experiências conversacionais naturais apoiadas por raciocínio estável, impulsionando chatbots, copilotos de suporte e assistentes in-app que permanecem coerentes em diálogos longos e ramificados.
Backends com tool-calling e execução de funções
Como esses modelos são criados para uso de ferramentas, eles selecionam funções, formatam argumentos e encadeiam chamadas de API dentro de sistemas agentic. Engenheiros usam isso para integrar a GLM a camadas de orquestração, pipelines RAG e stacks multi-agent.
Escale a análise de dados com a GLM API
Use a GLM API para raciocinar sobre documentos extensos, planilhas e relatórios, extraindo insights estruturados por meio de um design Mixture-of-Experts eficiente. Ideal para equipes de finanças, jurídico e operações que precisam de análise confiável em grande volume.
GLM API vs LLMs rivais: matriz de especificações e preços
Compare todos os modelos da GLM API com os principais LLMs de texto no Atlas Cloud em termos de comprimento de contexto, limites de saída e preços transparentes pay-as-you-go.
| Modelo | Janela de contexto | Saída máxima | Entrada ($/1M tokens) | Saída ($/1M tokens) |
|---|---|---|---|---|
| GLM 5.2 | 1M | 128K | $1.40 | $4.40 |
| GLM 5.1 | 203K | 203K | $1.40 | $4.40 |
| GLM 5 | 203K | 203K | $1.00 | $3.20 |
| GLM 4.7 | 203K | 203K | $0.60 | $2.20 |
| DeepSeek V4 Pro | 1M | 384K | $1.74 | $3.45 |
| Kimi K2.7 Code | 256K | 256K | $0.95 | $4.00 |
| MiniMax M3 | 512K | 512K | $0.60 / $1.20 >512K | $2.40 / $4.80 >512K |
Como Usar GLM no Atlas Cloud
Comece em minutos — siga estes passos simples para integrar e implantar modelos pela plataforma da Atlas Cloud.
Crie uma Conta no Atlas Cloud
Cadastre-se em atlascloud.ai e conclua a verificação. Novos usuários recebem créditos gratuitos para explorar a plataforma e testar modelos.
Por Que Usar GLM no Atlas Cloud
Combine modelos avançados de GLM com a plataforma acelerada por GPU do Atlas Cloud, fornecendo desempenho, escalabilidade e experiência de desenvolvimento incomparáveis.
Desempenho e Flexibilidade
Baixa Latência:
Inferência otimizada por GPU para respostas em tempo real.
API Unificada:
Uma única integração para acessar GLM, GPT, Gemini e DeepSeek.
Preços Transparentes:
Faturamento por Token, suporta modo Serverless.
Empresa e Escala
Experiência do Desenvolvedor:
SDK, análise de dados, ferramentas de ajuste fino e modelos tudo em um.
Confiabilidade:
99.99% de disponibilidade, controle de permissões RBAC, logs de conformidade.
Segurança e Conformidade:
Certificação SOC 2 Type II, conformidade HIPAA, soberania de dados nos EUA.
GLM API: Respostas a perguntas comuns de desenvolvedores
A GLM API dá aos desenvolvedores acesso à série GLM de modelos de linguagem grandes com pesos abertos da Z.ai (Zhipu AI), incluindo GLM-5.2, GLM-5, GLM-4.7 e GLM-4.6. Esses modelos foram projetados para programação, raciocínio em várias etapas e tarefas de agentes autônomos. No Atlas Cloud, você acessa toda a família por meio de um único endpoint compatível com OpenAI, com preços pay-as-you-go.
O Atlas Cloud hospeda a linha GLM atual, incluindo GLM-5.2, GLM-5.1, GLM-5, GLM-5 Turbo, GLM-5v Turbo, GLM-4.7 e GLM-4.6. As versões flagship são voltadas para trabalho agentic complexo e programação, enquanto as variantes Turbo priorizam respostas mais rápidas e com menor latência. Alternar entre elas exige apenas alterar o identificador do modelo na sua requisição.
Cadastre-se no Atlas Cloud, gere uma chave de API e aponte seu cliente existente compatível com OpenAI para o nosso endpoint. Como a GLM API segue o formato de requisição da OpenAI, a maioria das integrações precisa apenas alterar a URL base e o nome do modelo para começar a enviar requisições. O acesso é pay-as-you-go, com preços transparentes por chamada e sem assinatura.
Os preços são pay-as-you-go e cobrados por token, sem necessidade de assinatura. GLM-4.7 e GLM-4.6 começam em $0.60 por milhão de tokens de entrada e $2.20 por milhão de tokens de saída, GLM-5 custa $1.00 por entrada e $3.20 por saída, e GLM-5.2 custa $1.40 por entrada e $4.40 por saída. Entradas em cache são cobradas a uma tarifa menor, reduzindo o custo em contextos repetidos.
Os modelos GLM no Atlas Cloud oferecem uma grande janela de contexto de aproximadamente 200K tokens, com saída máxima chegando a cerca de 131K tokens nas versões flagship. Essa capacidade é suficiente para carregar repositórios inteiros, documentos longos ou históricos extensos de agentes em uma única requisição. Existem variantes de contexto mais longo dentro da família GLM, então consulte a página de cada modelo para ver seu limite exato.
Sim. Os modelos GLM oferecem suporte a chamadas de ferramentas e funções, além de saída JSON estruturada, o que permite integrá-los diretamente a pipelines agentic e sistemas de produção que esperam respostas legíveis por máquina. Combinada com o formato compatível com OpenAI, a GLM API é simples de conectar a fluxos de trabalho existentes com uso de ferramentas.
Esses modelos foram criados para programação, raciocínio de longo alcance e execução de agentes autônomos. Usos comuns incluem análise de código de repositórios inteiros, prototipagem full-stack e pesquisa em várias etapas ou automação de fluxos de trabalho. A série flagship GLM-5 lida com os trabalhos agentic mais exigentes, enquanto GLM-4.6 oferece um forte equilíbrio entre velocidade e capacidade para tarefas do dia a dia.
Os modelos flagship da GLM são posicionados como alternativas competitivas de pesos abertos aos principais modelos closed-source em benchmarks de programação e agentic. O principal atrativo prático é o custo, já que o preço por token é uma fração do de modelos proprietários comparáveis, enquanto o desempenho em programação continua forte. Para equipes que equilibram orçamento e qualidade, GLM oferece capacidade de nível frontier a um custo menor.
Sim. O Atlas Cloud disponibiliza modelos GLM por meio de um endpoint compatível com OpenAI, então qualquer framework ou SDK que aceite uma URL base personalizada e nome de modelo pode chamá-los com mudanças mínimas. Isso permite inserir GLM em agentes com chamadas de ferramentas, assistentes de programação e pipelines de orquestração em várias etapas que você já usa. Comece a criar hoje.
Sim. A série GLM é lançada pela Z.ai (Zhipu AI) como modelos de pesos abertos sob uma licença permissiva, por isso é amplamente considerada uma das principais opções open-source. No Atlas Cloud, você obtém acesso gerenciado e pronto para produção a esses modelos sem precisar hospedar ou manter a infraestrutura por conta própria.
Explorar Mais Séries
Seedance 2.0
A API do Seedance 2.0 oferece acesso de produção ao modelo de vídeo multimodal da ByteDance — entradas quadrimodais (texto, imagem, vídeo, áudio) e um sistema "Universal Reference" líder do setor que fixa a composição, o movimento da câmera e as ações dos personagens entre as cenas. Integre um controle de nível de diretor com uma única chamada de API, uma taxa fixa de $0,09/s, chave instantânea e sem lista de espera — respaldado por tempo de atividade e conformidade de nível corporativo. O Seedance 2.0 Native 4K já está no ar!
Grok Imagine
A Grok Imagine API oferece aos desenvolvedores a geração de imagens, vídeos e áudio da xAI em um único pacote. Ela produz imagens de até 2K com renderização de texto multilíngue, além de vídeos de até 15 segundos com áudio nativo sincronizado e edição baseada em referências. Na Atlas Cloud, uma única chave executa todos os modos do Grok Imagine, permitindo que você alterne entre imagem, vídeo e áudio sem configurações separadas, a partir de US$ 0,02 por imagem e US$ 0,05 por segundo.
Gemini Omni Flash
A Gemini Omni API traz para o seu stack o modelo multimodal de geração e edição de vídeo do Google DeepMind, apresentado no Google I/O 2026. O Gemini Omni funde o motor de raciocínio do Gemini com mídia generativa, aceitando qualquer combinação de texto, imagens, vídeo e áudio para produzir resultados consistentes e fundamentados em conhecimento. Refine os resultados por meio de conversas naturais — troque objetos, reescreva cenas e mude estilos, enquanto a física, os personagens e a continuidade permanecem intactos. A Atlas Cloud oferece toda a linha Gemini Omni Flash — texto para vídeo, imagem para vídeo com até 7 imagens de referência e referência para vídeo — por meio de uma única API unificada, com preços transparentes por segundo a partir de $0.112 e sem assinatura. Comece a construir hoje mesmo.
GPT Image 2
A API do GPT Image 2 dá aos desenvolvedores acesso ao mais recente modelo de imagem da OpenAI, o sucessor do GPT Image 1.5. Ele gera e edita imagens com renderização de texto precisa em caracteres latinos e CJK, além de uma forte composição para pôsteres, mockups e infográficos. Na Atlas Cloud, você o acessa através de uma API unificada junto a mais de 300 modelos, com créditos gratuitos, 99,99% de tempo de atividade e sem a necessidade de verificação de organização da OpenAI.
Os modelos criativos mais poderosos do Google estão todos disponíveis na Atlas Cloud. O Veo 3.1 oferece geração de vídeo cinematográfico, o Nano Banana 2 impulsiona a criação de imagens de alta fidelidade e o Gemini traz inteligência multimodal para cada fluxo de trabalho. Acesse o pacote completo de modelos do Google por meio de uma única API key com disponibilidade Day-0 e preços de pagamento conforme o uso (pay-as-you-go).
Seedance 2.0 Mini
O Seedance 2.0 Mini leva a geração de vídeo multimodal da ByteDance para fluxos de trabalho onde a velocidade e o custo são essenciais. Ele oferece os principais recursos do Seedance 2.0 com menor impacto — geração mais rápida, menor custo por vídeo e a mesma integração de API que você já usa. Para equipes que executam pipelines de alto volume ou prototipagem em escala, o Mini é a opção padrão prática.
ByteDance
Da geração de vídeo cinematográfico à criação de imagens de alta fidelidade, os modelos mais poderosos da ByteDance estão disponíveis no Atlas Cloud. Execute o Seedance e o Seedream em grande escala com os preços de inferência mais baixos e zero custos indiretos de infraestrutura.
Alibaba
O Atlas Cloud reúne toda a linha de modelos da Alibaba sob uma única API: Qwen para tarefas de linguagem e imagem, e Wan para geração de vídeo em até 1080p. Acesse cada modelo no formato pré-pago (pay-as-you-go) sem necessidade de assinaturas. A API da Alibaba está disponível por meio de uma única URL base usando seu cliente compatível com OpenAI existente.
OpenAI
O Atlas Cloud oferece acesso a toda a linha da API da OpenAI, desde o GPT Image 2 para geração de imagens até o Sora 2 para vídeo. Todos os modelos estão disponíveis na modalidade de pagamento conforme o uso, sem compromisso mensal. Integre-se trocando apenas uma URL base usando a API compatível com a OpenAI.
xAI
Construa pipelines completos de imagem e vídeo usando a xAI API no Atlas Cloud. Gere em 2K, edite com imagens de referência e anime imagens em clipes sincronizados com áudio.
Kwaivgi
A API da Kwaivgi com preço 15% abaixo do padrão. A Atlas Cloud oferece acesso Day-0 a novos lançamentos da Kling com preços de pagamento conforme o uso e sem limite de assentos. Uma conta, uma chave, todos os modelos da Kling do nível padrão ao nível master.
Seedream 5.0 Pro
A API do Seedream 5.0 Pro fornece aos desenvolvedores o modelo de edição de imagens controlável da ByteDance no Atlas Cloud. Ela posiciona as edições com precisão usando âncoras e coordenadas, separa as imagens em camadas editáveis, funde múltiplas referências e combina cores e materiais exatos, com texto multilíngue em 2K e 3K. No Atlas Cloud, você pode acessá-lo por meio de uma única chave!
