เพื่อนักพัฒนาทุกคน ทุกประกายอัจฉริยะ กลายเป็นจริง
เพื่อนักพัฒนาทุกคน ทุกประกายอัจฉริยะ กลายเป็นจริง
แพลตฟอร์มรวม API โมเดล AI แบบมัลติโมดัลที่ออกแบบมาเพื่อนักพัฒนาโดยเฉพาะ API เดียวเข้าถึงโมเดลชั้นนำจากทั่วโลก
API เดียว ควบคุมทุกโมเดลระดับแนวหน้าได้อย่างสมบูรณ์
หยุดสลับคีย์ SDK และ JSON เฉพาะของแต่ละผู้ให้บริการ Atlas Cloud รวมโมเดลกว่า 300 โมเดล — LLM รูปภาพ วิดีโอ และเสียง — ไว้หลัง endpoint เดียวที่เข้ากันได้กับ OpenAI เราดึงตรงจากแหล่งทางการและ cloud hub ที่ผ่านการตรวจสอบ ผลลัพธ์คือโมเดลต้นฉบับจริง ไม่ใช่สำเนาที่ผ่านการคัดกรอง เพียงสลับสตริงโมเดล ส่วนโค้ดที่เหลือยังคงเหมือนเดิมทั้งหมด
BUILD WITH ATLAS CLOUD
BUILD WITH 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);
ใส่ลงใน Agent ของคุณได้ทันที.
ใส่ลงใน Agent ของคุณได้ทันที.
{
"mcpServers": {
"atlascloud": {
"command": "npx",
"args": ["-y", "atlascloud-mcp"],
"env": {
"ATLASCLOUD_API_KEY": "your-api-key-here"
}
}
}
}วางข้อความนี้ลงในไคลเอนต์ที่รองรับ MCP ได้ทุกตัว — Cursor, Windsurf, VS Code, Claude Desktop, Zed, JetBrains, Trae, Claude Code, Gemini CLI, Codex CLI, Goose และอื่น ๆ
วิธีการทำงาน
วิธีการทำงาน
แพลตฟอร์มของเรามีโมเดลพร้อมใช้งานในสภาพแวดล้อม production มากกว่า 300 โมเดล คุณสามารถเรียกใช้ใดก็ได้ด้วยโค้ดเพียงบรรทัดเดียว
เชื่อมต่อกับไคลเอนต์ MCP ใดก็ได้
วาง JSON เพียงบล็อกเดียวลงใน Cursor, Claude Code, Claude Desktop, VS Code, Windsurf, Zed, JetBrains, Codex CLI, Gemini CLI, Goose หรือไคลเอนต์อื่น ๆ ที่รองรับ MCP โดยไม่ต้องเขียนโค้ดเชื่อมต่อผู้ให้บริการใด ๆ
{
"mcpServers": {
"atlascloud": {
"command": "npx",
"args": ["-y", "atlascloud-mcp"],
"env": {
"ATLASCLOUD_API_KEY": "your-api-key-here"
}
}
}
}จากนั้นสั่งให้เอเจนต์ของคุณ…
เมื่อเชื่อม atlascloud MCP server เข้ากับระบบแล้ว เอเจนต์ของคุณสามารถเรียกใช้โมเดลกว่า 300 โมเดลของ Atlas Cloud ได้จากคำสั่งภาษาอังกฤษธรรมดา ระบุชื่อ Atlas Cloud โดยตรงเพื่อให้เอเจนต์กำหนดเส้นทางผ่านเครื่องมือ MCP
Use the Atlas Cloud MCP server to ask DeepSeek V3.2 to summarise this PDF in three bullet points.
Use Atlas Cloud to generate an image with Seedream v5.0 — a cyberpunk street market at rainy dusk, 1024x1024.
Call the Atlas Cloud MCP tool and create a 10s cinematic shot of a rocket launch at dawn with Seedance 2.0 at 1080p.
Via the Atlas Cloud MCP server, edit ~/photos/cat.jpg with Nano Banana 2 — add a wizard hat, keep composition identical.
วิธีสร้างแอปบน Atlas Cloud
เริ่มใช้งานได้ภายในไม่กี่นาที — ทำตาม 6 ขั้นตอนด้านล่างเพื่อเปลี่ยนจากบัญชีใหม่ไปสู่การผสานรวมระดับ production
สร้างบัญชี Atlas Cloud ของคุณ
สมัครที่ atlascloud.ai และยืนยันอีเมลของคุณเพื่อเริ่มสำรวจทุกโมเดลบนแพลตฟอร์ม
ใช้งานร่วมกับเครื่องมือสำหรับเขียนโค้ด
คำถามที่พบบ่อย
ทุกสิ่งที่คุณต้องรู้ก่อนเขียนโค้ดบรรทัดแรก
ไม่ต้อง Chat endpoint เข้ากันได้กับ OpenAI — ชี้ OpenAI SDK (หรือ HTTP client ใดก็ได้) ไปยัง api.atlascloud.ai/v1 แล้วสลับสตริงโมเดล Streaming, tool use และ function calling ทำงานได้โดยไม่ต้องแก้ไข
แชททำงานแบบ synchronous โมเดลรูปภาพและวิดีโอทำงานเป็น async prediction: คุณ POST ไปยัง endpoint submit แล้วได้ prediction id กลับมา จากนั้น GET endpoint prediction ด้วย id นั้นจนกว่า status จะเป็น succeeded Poll ประมาณทุก 2 วินาที — ไม่ต้องใช้ webhook
โมเดลกว่า 300 โมเดลครอบคลุม LLM รูปภาพ วิดีโอ และเสียง — DeepSeek, Qwen, Kimi, GLM, Seedance, Seedream, Nano Banana และอื่น ๆ เรียกดูแคตตาล็อกทั้งหมดได้ที่ /models model id ที่คุณคัดลอกที่นั่นคือสตริงที่ต้องส่งในการเรียก API
คุณจ่ายตาม token หรือตาม prediction ขึ้นอยู่กับ modality — ราคาจะแสดงในการ์ดโมเดลแต่ละตัว ขีดจำกัดอัตราเริ่มต้นนั้นใจกว้างและเพียงพอสำหรับ workload ระดับ production ส่วนใหญ่ หากคุณต้องการเพิ่ม โปรดส่งอีเมลถึง [email protected] แล้วเราจะขยายขีดจำกัดให้คุณ
ได้ — การตั้งค่า MCP เพียงครั้งเดียวเชื่อม Atlas Cloud เข้ากับไคลเอนต์หลักที่รองรับ MCP ทุกตัว (Cursor, Windsurf, VS Code, Claude Desktop, Claude Code, Zed, JetBrains, Codex CLI, Gemini CLI, Goose และอื่น ๆ) จากนั้นเอเจนต์สามารถเรียกใช้โมเดลใดของ Atlas Cloud ก็ได้จากคำสั่งภาษาอังกฤษธรรมดา การติดตั้ง Skills ด้วยคำสั่งเดียวก็ใช้ได้เช่นกัน
ดูเอกสารอ้างอิงและคู่มือที่ docs.atlascloud.ai หรือเปิด ticket จาก console สำหรับปัญหาเกี่ยวกับ MCP และ Skills repo AtlasCloudAI/mcp-server และ AtlasCloudAI/atlas-cloud-skills บน GitHub รับ issue และ PR
