Dành cho mọi developer, mọi tia sáng thiên tài, được hiện thực hóa.
Nền tảng tổng hợp API mô hình AI đa phương thức được thiết kế riêng cho developer. Một API truy cập các mô hình hàng đầu trên toàn thế giới.
Một API, làm chủ hoàn toàn mọi mô hình hàng đầu.
Dừng việc xoay xở với nhiều key, SDK và JSON riêng của từng provider. Atlas Cloud tổng hợp hơn 300 mô hình — LLM, hình ảnh, video và audio — sau một endpoint tương thích OpenAI duy nhất. Chúng tôi lấy trực tiếp từ nguồn chính thức và các trung tâm cloud đã được xác minh, nên kết quả là mô hình gốc, không phải bản sao đã lọc. Đổi chuỗi model; phần còn lại của mã vẫn giữ nguyên.
XÂY DỰNG VỚI 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);
Kỹ năng của agent.
{
"mcpServers": {
"atlascloud": {
"command": "npx",
"args": ["-y", "atlascloud-mcp"],
"env": {
"ATLASCLOUD_API_KEY": "your-api-key-here"
}
}
}
}Dán vào bất kỳ client nào tương thích MCP — Cursor, Windsurf, VS Code, Claude Desktop, Zed, JetBrains, Trae, Claude Code, Gemini CLI, Codex CLI, Goose và nhiều hơn nữa.
Cách hoạt động
Nền tảng của chúng tôi đã lưu trữ hơn 300 mô hình sẵn sàng chạy trong môi trường production. Bạn có thể gọi bất kỳ mô hình nào chỉ với một dòng mã.
Kết nối vào mọi client MCP
Chỉ cần dán một khối JSON vào Cursor, Claude Code, Claude Desktop, VS Code, Windsurf, Zed, JetBrains, Codex CLI, Gemini CLI, Goose hoặc bất kỳ client nào tương thích MCP. Không cần viết mã kết nối riêng cho từng provider.
{
"mcpServers": {
"atlascloud": {
"command": "npx",
"args": ["-y", "atlascloud-mcp"],
"env": {
"ATLASCLOUD_API_KEY": "your-api-key-here"
}
}
}
}Sau đó yêu cầu agent của bạn...
Khi máy chủ MCP atlascloud đã được kết nối, agent của bạn có thể gọi bất kỳ mô hình nào trong hơn 300 mô hình của Atlas Cloud bằng tiếng Anh thông thường. Nhắc tên Atlas Cloud để agent định tuyến qua công cụ MCP.
Dùng Atlas Cloud MCP server để yêu cầu DeepSeek V3.2 tóm tắt PDF này thành ba gạch đầu dòng.
Dùng Atlas Cloud để tạo hình ảnh với Seedream v5.0 — chợ đêm cyberpunk trong mưa lúc chập tối, 1024x1024.
Gọi Atlas Cloud MCP tool và tạo cảnh quay điện ảnh 10 giây về vụ phóng tên lửa lúc bình minh với Seedance 2.0 ở 1080p.
Qua Atlas Cloud MCP server, chỉnh sửa ~/photos/cat.jpg với Nano Banana 2 — thêm mũ phù thủy, giữ nguyên bố cục.
Cách xây dựng trên Atlas Cloud
Khởi chạy trong vài phút — làm theo sáu bước bên dưới để đi từ một tài khoản mới đến tích hợp production.
Tạo tài khoản Atlas Cloud
Đăng ký tại atlascloud.ai và xác minh email để bắt đầu khám phá mọi mô hình trên nền tảng.
Sử dụng với công cụ Coding
Câu hỏi thường gặp
Mọi thứ bạn cần biết trước khi viết dòng mã đầu tiên.
Không. Endpoint chat tương thích OpenAI — chỉ cần trỏ OpenAI SDK (hoặc bất kỳ HTTP client nào) tới api.atlascloud.ai/v1 và đổi chuỗi model. Streaming, tool use và function calling đều hoạt động mà không cần thay đổi.
Chat là đồng bộ. Mô hình hình ảnh và video chạy dưới dạng prediction bất đồng bộ: bạn POST tới endpoint submit và nhận lại một prediction id, sau đó GET endpoint prediction với id đó cho đến khi status là succeeded. Poll khoảng mỗi 2 giây — không cần webhook.
Hơn 300 mô hình trải rộng LLM, hình ảnh, video và audio — DeepSeek, Qwen, Kimi, GLM, Seedance, Seedream, Nano Banana và nhiều hơn nữa. Duyệt toàn bộ catalogue tại /models; model id bạn sao chép ở đó chính là chuỗi cần truyền trong lệnh gọi API.
Bạn trả theo token hoặc theo prediction tùy vào dạng phương thức — giá hiển thị trên từng card mô hình. Giới hạn tốc độ mặc định khá rộng rãi và đủ cho hầu hết các tải production. Nếu bạn cần thêm, hãy gửi email tới [email protected] và chúng tôi sẽ nâng hạn mức cho bạn.
Có — một cấu hình MCP sẽ kết nối Atlas Cloud với mọi client lớn tương thích MCP (Cursor, Windsurf, VS Code, Claude Desktop, Claude Code, Zed, JetBrains, Codex CLI, Gemini CLI, Goose và nhiều hơn nữa). Agent khi đó có thể gọi bất kỳ mô hình nào của Atlas Cloud bằng tiếng Anh thông thường. Cài đặt Skills một dòng lệnh cũng hoạt động.
Truy cập docs.atlascloud.ai để xem tài liệu tham chiếu và hướng dẫn, hoặc mở ticket từ console. Đối với các vấn đề về MCP và Skills, repo AtlasCloudAI/mcp-server và AtlasCloudAI/atlas-cloud-skills trên GitHub nhận issue và PR.
