För varje utvecklare, varje gnista av genialitet, förverkligad.
En multimodal plattform för AI-modell-API-aggregering, utformad specifikt för utvecklare. Ett API ger åtkomst till världens främsta modeller.
Ett API, total behärskning av varje toppmodell.
Sluta jonglera nycklar, SDK:er och leverantörsspecifik JSON. Atlas Cloud aggregerar 300+ modeller — LLM, bild, video och ljud — bakom en OpenAI-kompatibel endpoint. Vi hämtar direkt från officiella källor och verifierade molnhubbar, så resultatet är den riktiga modellen, inte en filtrerad klon. Byt modellsträngen; resten av din kod förblir identisk.
BYGG MED 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);
Direkt in i din agent.
{
"mcpServers": {
"atlascloud": {
"command": "npx",
"args": ["-y", "atlascloud-mcp"],
"env": {
"ATLASCLOUD_API_KEY": "your-api-key-here"
}
}
}
}Släpp in detta i valfri MCP-kompatibel klient — Cursor, Windsurf, VS Code, Claude Desktop, Zed, JetBrains, Trae, Claude Code, Gemini CLI, Codex CLI, Goose med flera.
Så fungerar det
Vår plattform hostar redan 300+ modeller som är redo att köras i produktion. Du kan anropa vilken som helst av dem med en enda rad kod.
Koppla in i valfri MCP-klient
Släpp in ett JSON-block i Cursor, Claude Code, Claude Desktop, VS Code, Windsurf, Zed, JetBrains, Codex CLI, Gemini CLI, Goose eller vilken annan MCP-kompatibel klient som helst. Ingen leverantörsspecifik limkod.
{
"mcpServers": {
"atlascloud": {
"command": "npx",
"args": ["-y", "atlascloud-mcp"],
"env": {
"ATLASCLOUD_API_KEY": "your-api-key-here"
}
}
}
}Be sedan din agent att…
När atlascloud MCP-servern är kopplad kan din agent anropa vilken som helst av Atlas Clouds 300+ modeller på vanlig engelska. Nämn Atlas Cloud vid namn så att agenten routar via MCP-verktyget.
Använd Atlas Cloud MCP-servern för att be DeepSeek V3.2 sammanfatta denna PDF i tre punkter.
Använd Atlas Cloud för att generera en bild med Seedream v5.0 — en cyberpunk-gatumarknad i regnig skymning, 1024x1024.
Anropa Atlas Cloud MCP-verktyget och skapa en 10s filmisk scen av en raketuppskjutning i gryningen med Seedance 2.0 i 1080p.
Via Atlas Cloud MCP-servern, redigera ~/photos/cat.jpg med Nano Banana 2 — lägg till en trollkarlshatt, behåll kompositionen identisk.
Så bygger du på Atlas Cloud
Kom igång på några minuter — följ de sex stegen nedan för att gå från ett nytt konto till en produktionsintegration.
Skapa ditt Atlas Cloud-konto
Registrera dig på atlascloud.ai och verifiera din e-post för att börja utforska varje modell på plattformen.
Använd med kodningsverktyg
Vanliga frågor
Allt du behöver veta innan du skriver din första rad kod.
Nej. Chat-endpointen är OpenAI-kompatibel — peka OpenAI SDK:n (eller valfri HTTP-klient) mot api.atlascloud.ai/v1 och byt modellsträngen. Streaming, tool use och function calling fungerar oförändrat.
Chat är synkron. Bild- och videomodeller körs som asynkrona predictions: du skickar POST till submit-endpointen och får tillbaka ett prediction-id, och sedan GET mot prediction-endpointen med det id:t tills status är succeeded. Polla ungefär varannan sekund — inga webhooks krävs.
300+ modeller inom LLM, bild, video och ljud — DeepSeek, Qwen, Kimi, GLM, Seedance, Seedream, Nano Banana med flera. Bläddra i den fullständiga katalogen på /models; modell-id:t du kopierar där är den exakta sträng som ska skickas i API-anropet.
Du betalar per token eller per prediction beroende på modalitet — priset visas på varje modellkort. Standardhastighetsbegränsningarna är generösa och räcker för de flesta produktionsarbetslaster. Om du behöver mer, mejla [email protected] så höjer vi taket åt dig.
Ja — en enda MCP-konfiguration kopplar in Atlas Cloud i varje större MCP-kompatibel klient (Cursor, Windsurf, VS Code, Claude Desktop, Claude Code, Zed, JetBrains, Codex CLI, Gemini CLI, Goose med flera). Agenten kan sedan anropa vilken Atlas Cloud-modell som helst på vanlig engelska. En Skills-installation på en rad fungerar också.
Besök docs.atlascloud.ai för referens och guider, eller öppna ett ärende från konsolen. För MCP- och Skills-problem accepterar repositorierna AtlasCloudAI/mcp-server och AtlasCloudAI/atlas-cloud-skills på GitHub issues och PR:er.
