Mô hình

ExploreGiá cả Nhà phát triển Enterprise

Mô hình

Mô hình Hình ảnh & Video

Tạo và mở rộng trí tưởng tượng thị giác.

Hỗ trợ suy luận thông minh và hội thoại.

Explore

Mô hình Hình ảnh & Video

Cài đặt

Thanh toán & Nạp tiền

Lịch sử sử dụng

Giá cả Nhà phát triển Enterprise

google/gemini-3.5-flash

Gemini 3.5 Flash

LLM

Gemini 3.5 Flash API by Google

google/gemini-3.5-flash

Gemini-3.5-flash

Fast and cost-efficient multimodal model designed for high-throughput applications, real-time interactions, and everyday AI tasks.

Khám phá Các Mô hình Tương tự

Gemini 3.1 Pro Preview

Preview version of Google's flagship reasoning model, offering enhanced analytical capabilities, long-context understanding, and advanced multimodal performance.

Gemini 3.1 Pro Preview

1000.0K NGỮ CẢNH:

Loại Đầu vào:

Loại Đầu ra:

Ngữ cảnh:1000.00K

Đầu vào:$2/M Token

Đầu ra:$12/M Token

Đầu ra Tối đa:64.00K

$2/12M Đầu vào/Đầu ra

Gemini 3.1 Flash Lite

Lightweight, low-latency model optimized for simple tasks, large-scale deployments, and cost-sensitive applications.

Gemini 3.1 Flash Lite

1048.6K NGỮ CẢNH:

Loại Đầu vào:

Loại Đầu ra:

Ngữ cảnh:1048.58K

Đầu vào:$0.25/M Token

Đầu ra:$1.5/M Token

Đầu ra Tối đa:65.54K

$0.25/1.5M Đầu vào/Đầu ra

Claude Opus 4.8

Anthropic's most capable model, built for advanced reasoning, complex workflows, deep analysis, and high-quality content generation.

Claude Opus 4.8

1000.0K NGỮ CẢNH:

Loại Đầu vào:

Loại Đầu ra:

Ngữ cảnh:1000.00K

Đầu vào:$5/M Token

Đầu ra:$25/M Token

Đầu ra Tối đa:128.00K

$5/25M Đầu vào/Đầu ra

DeepSeek V4 Pro

DeepSeek V4 Pro is a state-of-the-art large language model combining efficient sparse attention, strong reasoning, and integrated agent capabilities for robust long-context understanding and versatile AI applications.

DeepSeek V4 Pro

1048.6K NGỮ CẢNH:

Loại Đầu vào:

Loại Đầu ra:

Ngữ cảnh:1048.58K

Đầu vào:$1.68/M Token

Đầu ra:$3.38/M Token

Đầu ra Tối đa:393.22K

$1.68/3.38M Đầu vào/Đầu ra

DeepSeek V4 Flash

DeepSeek V4 Flash is a state-of-the-art large language model combining efficient sparse attention, strong reasoning, and integrated agent capabilities for robust long-context understanding and versatile AI applications.

DeepSeek V4 Flash

1048.6K NGỮ CẢNH:

Loại Đầu vào:

Loại Đầu ra:

Ngữ cảnh:1048.58K

Đầu vào:$0.14/M Token

Đầu ra:$0.28/M Token

Đầu ra Tối đa:393.22K

$0.14/0.28M Đầu vào/Đầu ra

Bắt đầu với 300+ Mô hình,

Khám phá tất cả mô hình

Join our Discord community

Join the Discord community for the latest model updates, prompts, and support.

Tham số

Ví dụ mã
import os
from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key=os.getenv("ATLASCLOUD_API_KEY"),
    base_url="https://api.atlascloud.ai/v1"
)

response = client.chat.completions.create(
    model="google/gemini-3.5-flash",
    messages=[
    {
        "role": "user",
        "content": "hello"
    }
],
    max_tokens=1024,
    temperature=0.7
)

print(response.choices[0].message.content)

Cài đặt

Cài đặt gói cần thiết cho ngôn ngữ lập trình của bạn.

pip install requests

Xác thực

Tất cả các yêu cầu API đều cần xác thực thông qua khóa API. Bạn có thể lấy khóa API từ bảng điều khiển Atlas Cloud.

export ATLASCLOUD_API_KEY="your-api-key-here"

HTTP Headers

import os

API_KEY = os.environ.get("ATLASCLOUD_API_KEY")
headers = {
    "Content-Type": "application/json",
    "Authorization": f"Bearer {API_KEY}"
}

Bảo mật khóa API của bạn

Không bao giờ để lộ khóa API trong mã phía máy khách hoặc kho lưu trữ công khai. Thay vào đó, hãy sử dụng biến môi trường hoặc proxy phía máy chủ.

Gửi yêu cầu

import requests

url = "https://api.atlascloud.ai/v1/chat/completions"
headers = {
    "Content-Type": "application/json",
    "Authorization": "Bearer $ATLASCLOUD_API_KEY"
}
data = {
    "model": "your-model",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Hello"}],
    "max_tokens": 1024
}

response = requests.post(url, headers=headers, json=data)
print(response.json())

Input Schema

Các tham số sau được chấp nhận trong nội dung yêu cầu.

Tổng cộng: 9Bắt buộc: 2Tùy chọn: 7

modelstringrequired

The model ID to use for the completion.

Example: "google/gemini-3.5-flash"

messagesarray[object]required

A list of messages comprising the conversation so far.

rolestringrequired

The role of the message author. One of "system", "user", or "assistant".

systemuserassistant

contentstringrequired

The content of the message.

max_tokensinteger

The maximum number of tokens to generate in the completion.

Default: 1024Min: 1

temperaturenumber

Sampling temperature between 0 and 2. Higher values make output more random, lower values more focused and deterministic.

Default: 0.7Min: 0Max: 2

top_pnumber

Nucleus sampling parameter. The model considers the tokens with top_p probability mass.

Default: 1Min: 0Max: 1

streamboolean

If set to true, partial message deltas will be sent as server-sent events.

Default: false

stoparray[string]

Up to 4 sequences where the API will stop generating further tokens.

frequency_penaltynumber

Penalizes new tokens based on their existing frequency in the text so far. Between -2.0 and 2.0.

Default: 0Min: -2Max: 2

presence_penaltynumber

Penalizes new tokens based on whether they appear in the text so far. Between -2.0 and 2.0.

Default: 0Min: -2Max: 2

Ví dụ nội dung yêu cầu

{
  "model": "google/gemini-3.5-flash",
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Hello"
    }
  ],
  "max_tokens": 1024,
  "temperature": 0.7,
  "stream": false
}

Output Schema

API trả về phản hồi tương thích với ChatCompletion.

idstringrequired

Unique identifier for the completion.

objectstringrequired

Object type, always "chat.completion".

Default: "chat.completion"

createdintegerrequired

Unix timestamp of when the completion was created.

modelstringrequired

The model used for the completion.

choicesarray[object]required

List of completion choices.

indexintegerrequired

Index of the choice.

messageobjectrequired

The generated message.

finish_reasonstringrequired

The reason generation stopped.

stoplengthcontent_filter

usageobjectrequired

Token usage statistics.

prompt_tokensintegerrequired

Number of tokens in the prompt.

completion_tokensintegerrequired

Number of tokens in the completion.

total_tokensintegerrequired

Total tokens used.

Ví dụ phản hồi

{
  "id": "chatcmpl-abc123",
  "object": "chat.completion",
  "created": 1700000000,
  "model": "model-name",
  "choices": [
    {
      "index": 0,
      "message": {
        "role": "assistant",
        "content": "Hello! How can I assist you today?"
      },
      "finish_reason": "stop"
    }
  ],
  "usage": {
    "prompt_tokens": 10,
    "completion_tokens": 20,
    "total_tokens": 30
  }
}

Atlas Cloud Skills

Atlas Cloud Skills tích hợp hơn 300 mô hình AI trực tiếp vào trợ lý lập trình AI của bạn. Một lệnh để cài đặt, sau đó sử dụng ngôn ngữ tự nhiên để tạo hình ảnh, video và trò chuyện với LLM.

Ứng dụng được hỗ trợ

Claude Code

OpenAI Codex

Gemini CLI

Cursor

Windsurf

VS Code

Trae

GitHub Copilot

Cline

Roo Code

Amp

Goose

Replit

40+ ứng dụng được hỗ trợ

Cài đặt

npx skills add AtlasCloudAI/atlas-cloud-skills

Thiết lập khóa API

Lấy khóa API từ bảng điều khiển Atlas Cloud và đặt nó làm biến môi trường.

export ATLASCLOUD_API_KEY="your-api-key-here"

Khả năng

Sau khi cài đặt, bạn có thể sử dụng ngôn ngữ tự nhiên trong trợ lý AI để truy cập tất cả các mô hình Atlas Cloud.

Tạo hình ảnhTạo hình ảnh với các mô hình như Nano Banana 2, Z-Image và nhiều hơn nữa.

Tạo videoTạo video từ văn bản hoặc hình ảnh với Kling, Vidu, Veo, v.v.

Trò chuyện LLMTrò chuyện với Qwen, DeepSeek và các mô hình ngôn ngữ lớn khác.

Tải lên phương tiệnTải tệp cục bộ lên để chỉnh sửa hình ảnh và quy trình chuyển hình ảnh sang video.

Tìm hiểu thêm

github.com/AtlasCloudAI/atlas-cloud-skills

MCP Server

Atlas Cloud MCP Server kết nối IDE của bạn với hơn 300 mô hình AI thông qua Model Context Protocol. Hoạt động với bất kỳ ứng dụng tương thích MCP nào.

Ứng dụng được hỗ trợ

Cursor

VS Code

Windsurf

Claude Code

OpenAI Codex

Gemini CLI

Cline

Roo Code

100+ ứng dụng được hỗ trợ

Cài đặt

npx -y atlascloud-mcp

Cấu hình

Thêm cấu hình sau vào tệp cài đặt MCP của IDE.

{
  "mcpServers": {
    "atlascloud": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "atlascloud-mcp"
      ],
      "env": {
        "ATLASCLOUD_API_KEY": "your-api-key-here"
      }
    }
  }
}

Công cụ khả dụng

atlas_generate_imageTạo hình ảnh từ mô tả văn bản.

atlas_generate_videoTạo video từ văn bản hoặc hình ảnh.

atlas_chatTrò chuyện với các mô hình ngôn ngữ lớn.

atlas_list_modelsDuyệt hơn 300 mô hình AI khả dụng.

atlas_quick_generateTạo nội dung một bước với tự động chọn mô hình.

atlas_upload_mediaTải tệp cục bộ lên cho quy trình API.

Tìm hiểu thêm

github.com/AtlasCloudAI/mcp-server