Atlas Cloud 現已成為 Dreamina Seedance 2.5 與 Seedream 5.0 Pro 的美國授權經銷商。
GPT 6 Astra for Computer Use

GPT 6 Astra for Computer Use

GPT 6 Astra 是 OpenAI 智能最強且對齊程度最高的模型,專為高要求的電腦操作、網頁瀏覽、軟體工程、網路安全、科學研究與專業工作而打造。其判斷能力可支援涵蓋程式碼、研究與數位工具的複雜工作流程。Atlas Cloud 透過單一相容於 OpenAI 的金鑰提供 Astra 與 Astra Codex,標準費率為每百萬個輸入 token $10 起、每百萬個輸出 token $50 起。立即開始打造。

GPT 6 Astra 由 OpenAI 開發。Atlas Cloud(由 Atlas Cloud AI LLC 營運)僅提供接取服務,並不擁有該模型。所有商標均歸其各自所有者所有。

比較 GPT 6 Astra 文字端點

查看各個 GPT 6 Astra 端點如何支援對話、內容生成與個人化 AI 工作流程。

模態描述
GPT 6 Astra API (Text)GPT 6 Astra 會處理文字提示,並透過兼具創意與直覺的模型設定檔產生文字回應。適合用於自然對話、內容生成與個人化 AI 體驗。
GPT 6 Astra Codex API (Text)對於 GPT 6 Astra Codex 端點,文字請求會使用經驗證的創意與直覺模型設定檔產生文字回應。適合需要獨立模型端點的對話、內容創作與個人化體驗工作流程。

GPT 6 Astra 能力堆疊全覽

GPT 6 Astra 將 1,050,000-token 上下文、五種推理層級、文字與影像理解能力、電腦操作能力、兩個 Atlas 模型端點,以及透明的分級定價整合於單一 OpenAI 相容介面中。

GPT 6 Astra:1.05M Tokens

GPT 6 Astra:1.05M Tokens

GPT 6 Astra 最多可接受 1,050,000 tokens 的上下文,並可輸出多達 131,072 tokens。您可以在單一請求中提供大型程式碼庫、研究資料集或漫長的對話紀錄。擴大的工作範圍降低了將來源資料拆分成多個互不連貫請求的需求,非常適合大型審查、持續性分析,以及需要複雜專案脈絡的工作。

五種 GPT 6 Astra 推理層級

五種 GPT 6 Astra 推理層級

五種推理強度讓您能調整每個請求所獲得的思考程度:low、medium、high、xhigh 和 max。面對直接明確的工作時可選擇較輕量的設定;當規劃、科學分析或困難的除錯需要更深入思考時,再提高推理強度。這項請求層級控制功能讓團隊無須更換模型,即可在回應速度、token 使用量與解決方案深度之間取得平衡。

電腦操作與瀏覽

電腦操作與瀏覽

OpenAI 將 Astra 定位為電腦操作與瀏覽領域的最先進模型。當您的應用程式提供必要的工具與權限時,模型可以理解介面狀態、規劃多步驟操作,並在較長的工作流程中根據結果做出回應。這種組合適合瀏覽器研究、營運協助,以及判斷力與下一次點擊同樣重要的軟體驅動任務。

兩個 Astra 模型,一組金鑰

兩個 Astra 模型,一組金鑰

Atlas Cloud 透過一組 OpenAI 相容金鑰提供 openai/gpt-6-astra 與 openai/gpt-6-astra-codex。兩者都具備 1,050,000-token 上下文視窗與最多 131,072 個輸出 tokens,並採用相同且經驗證的分級定價。隨著工作流程變化切換模型 ID,同時維持一致的整合方式與驗證路徑。這讓團隊能在同一個技術堆疊中,實際比較通用版與 Codex 版本。

GPT 6 Astra 可讀取文字與影像

GPT 6 Astra 可讀取文字與影像

文字與影像輸入讓 Astra 能夠理解文章、螢幕擷取畫面、圖表及混合型視覺文件,並產生文字回應。將視覺證據與文字指示搭配使用,模型便能把它看到的內容與您描述的任務連結起來。開發者可在文件審查、介面分析、圖表解讀,以及僅靠文字會遺漏重要脈絡的其他工作流程中,運用這條複合輸入路徑。

可預測的分級 Token 定價

可預測的分級 Token 定價

Atlas Cloud 為兩種 Astra 版本採用透明的分級隨用隨付定價。對於最多 272,000 個輸入 tokens 的提示,標準費率為每百萬個輸入 tokens $10、每百萬個輸出 tokens $50、快取建立 $12.50,以及快取讀取 $1。超過該門檻後,相應費率為 $20、$75、$25 與 $2,協助開發者在部署前估算長上下文的成本。

一個提示詞,三個模型:GPT 6 Astra 實戰演示

比較 GPT 6 Astra 與兩個領先替代方案,如何將相同提示詞轉化為精緻、互動式的 HTML 體驗。

提示詞

建立一個完整的單檔互動式 HTML 網頁,標題為「Midnight Letterpress Accident Laboratory」。只輸出完成後的 HTML 文件,所有 CSS 與 JavaScript 都必須內嵌其中。網頁必須能在現代瀏覽器中直接開啟並正常運作,不得使用任何外部依賴、CDN、函式庫、字型、圖片連結、SVG 檔案或其他資源。這是一個響應式網頁,不是固定 16:9 的圖片或 Canvas 構圖;必須能優雅地適應桌面、平板與行動裝置螢幕。 打造一個具觸感的實驗性活字印刷模擬器:使用者可將單個鉛字字塊拖曳到中央紙張上進行排版,旋轉並重新定位字塊,接著調整墨量、印壓與紙張濕度,最後拉下巨大的機械壓印桿。印刷結果必須根據這些參數以程序化方式產生變化:過多墨水會造成暈墨與字腔堵塞,墨量過低會產生乾裂的破碎邊緣,壓力會改變凹痕與變形,濕度會增加羽化與紙纖維損傷,不完美的字體定位會造成套色偏移,而重複壓印會產生偏移陰影與殘影。只能使用朱紅、群青藍與酸性黃進行多次套色,並呈現逼真的疊印混色、可見的圖層順序、每層可見性、逐步復原/重做,以及掀起紙張一角以顯示下方逐漸形成的印刷結果。 將主要視覺戲劇性定格在壓印滾筒剛剛升起、完成的印刷品即將揭曉的瞬間。中央紙張必須具有舞台般的戲劇感。將字塊、墨滾、鑷子、定位針、紙張碎片、儀表與控制項,以不對稱環狀方式圍繞配置。使用米白色骨紙與鉛灰色作為基礎,搭配從左上方斜射而下的暖白色工作燈照明。透過 CSS、HTML 元素、Canvas 與程序化紋理,將所有內容呈現為粗獷的實體網版印刷與手工拼貼風格:撕裂邊緣、纖維紙張紋理、不均勻顏料、半色調斑點、刮痕金屬、墨水污痕、膠帶碎片、輕微透視、不完美套色與層疊陰影。避免使用光滑漸層、制式 SaaS 風格、通用卡片、霓虹賽博龐克色彩、寫實照片、表情符號、素材庫插畫,以及過度乾淨的向量幾何圖形。 加入大量可移動活字庫,包含字母、標點符號、數字與數個裝飾性字塊。使用者必須能從活字庫將字塊拖曳到排版區、選取多個字塊、使用控制把手或鍵盤快捷鍵旋轉字塊、用方向鍵微移、刪除或複製字塊,並編輯文字內容而不破壞實體字塊的外觀。加入可切換的吸附輔助線,但仍保留細微的手動不規則性。提供清楚的懸停、啟用、選取、停用與焦點狀態。支援指標與觸控操作、合理的鍵盤控制、無障礙標籤與明顯的焦點指示器。 建立三個具觸感的控制項,分別控制墨量、壓力與濕度;其數值必須即時更新紙張預覽、紋理模擬、儀表、警告標籤與環境機械行為。系統應在極端參數組合下呈現富有玩心的事故狀態,例如猛烈的墨水綻放、重影字母、滑脫的字體、參差的纖維裂痕、滾筒顫動與飛濺的定位標記,同時維持構圖的可讀性。加入精簡的實驗日誌,記錄每次壓印及其參數。使用者必須能選取套色,透過拖曳控制桿完成具有說服力的弧線動作,觀看一段短暫但細節豐富的壓印循環,然後剝開紙張。動畫應包含控制桿阻力、機器震動、滾筒移動、紙張壓縮、飄浮塵埃、輕微燈光閃爍,以及揭曉前充滿懸念的停頓。遵循 prefers-reduced-motion。 讓復原與重做在字塊配置、旋轉、參數變更、印刷、套色與揭曉操作中真正運作。加入「重設」、「隨機事故」、「重新上墨」、「加入色版」、「復原」與「重做」控制項,以及一則在互動後消失的精簡入門提示。預先放置一張引人入勝、部分完成的海報,讓首次畫面具有豐富的視覺內容,但仍讓每個重要元素都可編輯。加入細微的類似聲音回饋的視覺效果,不得使用音訊資源。在可行的情況下使用具確定性的程序化紋理,確保復原操作能還原相同外觀。 整體體驗應帶有儀式感、手工感、緊張感與頑皮而難以完全控制的氣質,而不只是裝飾性的展示。優先打造精緻的互動細節、可信的參數耦合、層次豐富的程序化印刷痕跡、細膩的動畫節奏,以及出色的響應式構圖。使用語意化 HTML 與乾淨、結構良好的原生 JavaScript。最終回應只能包含完整且可執行的 HTML 文件。

Generated with GPT 6 Astra on Atlas Cloud

Generated with Gemini 3.1 Pro Preview on Atlas Cloud

Generated with GPT 5.6 Sol on Atlas Cloud

提示詞

建立一個完整、精緻的單檔互動式 HTML 網頁,標題為「Midnight Ramen Soundscape Theater」。只輸出最終 HTML 文件,所有 CSS 與 JavaScript 都必須內嵌其中。網頁必須能在現代瀏覽器中直接執行,不得需要建置步驟,也不得使用外部依賴、函式庫、字型、圖片、音訊檔案、CDN 資源、網路請求或連結資產。 打造一個位於超現實午夜拉麵店中的富有表現力的互動場景。核心物件是一束連續的彈性麵條,使用 Canvas、SVG,或兩者經過細緻整合的組合來呈現。麵條束應斜向穿越前景,並具有真實的觸感:使用者可用滑鼠或觸控在任意位置抓住它,拖曳、拉伸、甩動、將其折疊覆蓋自身,然後放開。實作令人信服的彈簧物理效果,包括慣性、阻尼、重力、多個相連的線段、碰撞反應與可見的次級運動。即使在激烈拖曳、快速改變方向、調整視窗大小或反覆互動時,也要維持模擬穩定。 沿著穿越構圖的弧線排列至少三個風格鮮明的拉麵碗與多種食材,圍繞斜向麵條創造強烈的視覺節奏。每個碗都應擁有獨特的湯底圖案、色彩識別、標籤與聲音特性。當麵條碰到或落入某個碗中時,觸發同步的視聽回應:透過 Web Audio API 合成獨特的打擊節拍、升起的蒸氣爆發、蔥綠色粒子噴濺、湯面漣漪、小水滴、網版印刷套色抖動,以及以樣式化文字而非外部字型建立的手寫日文風擬聲詞,例如「ZURU!」、「PON!」、「JUU!」或「BASHAN!」。碰撞強度必須影響音量、音高、粒子數量、漣漪大小、文字縮放比例與動畫力度。音訊只能在使用者第一次互動後開始,並加入清楚的靜音/取消靜音控制。 高潮視覺狀態應呈現一個定格畫面:麵條在空中被大幅拉伸,湯汁懸浮在即將潑濺之前。加入「FREEZE THE SPLASH」控制項與 Space 鍵來支援此狀態:進入凍結模式時,套用短促有力的轉場,暫停物理場景但保留其狀態,強調空中的水滴與麵條拉伸張力,顯示海報風格的動態大字,並保留細微的程序化線條閃爍,讓頁面仍然充滿生命力。再次按下 Space 或控制項即可無縫恢復。加入重設控制項、精簡的聲音狀態指示器,以及由近期碰撞驅動的克制型即時「節奏/衝擊」讀數。鍵盤控制必須在整合式小型說明面板中清楚呈現:Space 切換凍結、R 重設、M 靜音,方向鍵對麵條施加方向性衝量。 採用復古絲網印刷海報設計與程序化線條動畫的精緻混合風格。以深靛藍背景為主,並在拉麵碗與碰撞點周圍加入局部爐火般的暖色。使用分層專色——朱紅、薑黃、蔥綠、暖奶油色與近黑色——搭配半色調紋理、粗糙墨邊、輕微色彩套印偏移、醒目的圖像陰影與動畫輪廓線。整體應具有手工製作與舞台感,而非光滑或寫實。加入細微的環境蒸氣、閃爍的爐火光、漂移顆粒與移動線稿,但必須維持強烈對比與控制項的可讀性。避免通用的霓虹賽博龐克風格。 讓構圖能響應寬螢幕桌面、平板與行動裝置;這是一個網頁,不得強制使用固定 16:9 長寬比。流暢調整拉麵碗位置、排版、控制項、模擬邊界與觸控目標,不得裁切重要內容。使用指標事件統一處理滑鼠、手寫筆與觸控操作。只有在麵條正被操作時才阻止頁面捲動。遵循 prefers-reduced-motion,在維持核心互動功能的同時降低環境動畫。透過高效能粒子池或嚴格的粒子數量限制、requestAnimationFrame、考量 device-pixel-ratio 且設定合理解析度上限的渲染方式,以及可安全應對視窗調整的座標處理,維持流暢效能。 內容與完成度要求:加入具氛圍感的標題設計、一句簡短的互動邀請、三個以上有標籤的拉麵碗、多種視覺上各異的配料、符合情境的手寫音效文字、精緻的控制狀態、清楚的焦點樣式、無障礙按鈕標籤,以及在首次使用後淡出的不干擾互動提示。開場畫面在任何互動前就應像一張完成的收藏級海報,而啟用後則應變成充滿節奏感的互動玩具,具有多層次回饋與令人意外的湧現式動態。 負面限制:不得使用外部資產或依賴;不得使用圖片 URL;不得使用預錄音訊;不得使用框架;不得留下未完成的佔位內容;不得包含 TODO 註解;不得存在損壞的控制項;不得使用固定 16:9 Canvas;不得使用樸素的預設 UI;不得只使用通用漸層背景;不得以表情符號作為主要藝術元素;不得加入過多說明文字;不得自動播放音訊;不得讓粒子數量失控增長;不得使用會爆炸或產生 NaN 值的不穩定物理效果;不得只支援滑鼠互動;不得在單一完整 HTML 文件之外輸出任何內容。

Generated with GPT 6 Astra on Atlas Cloud

Generated with Gemini 3.1 Pro Preview on Atlas Cloud

Generated with GPT 5.6 Sol on Atlas Cloud

GPT 6 Astra 應對複雜工作

GPT 6 Astra 將進階推理、瀏覽、電腦操作、軟體工程、多模態分析與長上下文能力,轉化為適用於開發人員、研究人員、安全團隊及專業知識工作者的實用工作流程。

運用 GPT 6 Astra 執行代理式電腦工作

GPT 6 Astra 能處理需要多個步驟協同完成的電腦操作與瀏覽任務。您可以將它部署於瀏覽器操作、資訊蒐集及數位工作流程,讓代理程式從接收指示一路執行至完成任務。

以儲存庫規模執行軟體工程

面對既有程式碼庫,GPT 6 Astra 能支援複雜的軟體工程工作。開發人員可以運用它檢視上下文、偵錯問題、實作變更,並在將成果整合至正式工作流程前進行審查。

運用 GPT 6 Astra 綜整證據

運用 GPT 6 Astra 的瀏覽與長上下文能力,將大量來源轉化為結構化研究成果。分析師可以比較證據、保留整個專案的上下文,並產出清晰的研究結果,協助做出明智決策。

安全性分析與審查

當安全性工作需要縝密推理時,GPT 6 Astra 能檢視程式碼、組態設定與技術證據。您可以運用其分析結果支援漏洞審查、修補規劃,以及為安全團隊準備有完整紀錄的交接內容。

運用 GPT 6 Astra 解決科學問題

科學團隊可以將 GPT 6 Astra 應用於結合文字、影像與大量上下文的高難度分析。它能協助研究人員整理觀察結果、驗證推理方向,並撰寫供專家驗證的成果草稿。

長上下文專業工作

將冗長文件、視覺參考資料與專案紀錄整合至單一專業工作流程中。運用 GPT 6 Astra,團隊可以整合各項材料,並在保留相關上下文的同時準備報告、簡報或決策內容。

GPT 6 Astra 與前沿模型領域比較

依據輸入支援、上下文容量、輸出上限及標準 token 價格,將 GPT 6 Astra 與 Atlas Cloud 上提供的領先多模態模型進行比較。

模型輸入類型上下文視窗最大輸出每 1M Tokens 的標準價格
GPT 6 Astra文字、圖片1,050,000 tokens131,072 tokens輸入 $10 / 輸出 $50;提示詞超過 272K:輸入 $20 / 輸出 $75
GPT 6 Astra Codex文字、圖片1,050,000 tokens131,072 tokens輸入 $10 / 輸出 $50;提示詞超過 272K:輸入 $20 / 輸出 $75
Gemini 3.1 Pro Preview文字、圖片、影片1,000,000 tokens64,000 tokens輸入 $2 / 輸出 $12;提示詞超過 200K:輸入 $4 / 輸出 $18
Grok 4.6文字、圖片500,000 tokens500,000 tokens輸入 $2 / 輸出 $6;提示詞超過 200K:輸入 $4 / 輸出 $12
Kimi K3文字、圖片、影片1,048,576 tokens1,048,576 tokens輸入 $3 / 輸出 $15

如何在 Atlas Cloud 上使用 GPT 6 Astra

幾分鐘即可上手 — 按照以下簡單步驟,透過 Atlas Cloud 平台整合和部署模型。

建立 Atlas Cloud 帳戶

在 atlascloud.ai 註冊並完成驗證。新用戶可獲得免費額度,用於探索平台和測試模型。

為何在 Atlas Cloud 使用 GPT 6 Astra

將先進的 GPT 6 Astra 模型與 Atlas Cloud 的 GPU 加速平台相結合,提供無與倫比的效能、可擴展性和開發體驗。

效能與靈活性

低延遲:
GPU 最佳化推理,實現即時回應。

統一 API:
一次整合,暢用 GPT 6 Astra、GPT、Gemini 和 DeepSeek。

透明定價:
按 Token 計費,支援 Serverless 模式。

企業與規模

開發者體驗:
SDK、資料分析、微調工具和模板一應俱全。

可靠性:
99.99% 可用性、RBAC 權限控制、合規日誌。

安全與合規:
SOC 2 Type II 認證、HIPAA 合規、美國資料主權。

GPT 6 Astra API 問題解答

GPT-6 Astra 是 OpenAI 面向高難度電腦操作、瀏覽、軟體工程、網路安全、科學研究與專業工作的前沿模型。Atlas Cloud 透過單一 OpenAI 相容金鑰,提供 GPT 6 Astra 與 GPT 6 Astra Codex 的按用量存取服務。

Astra 專為複雜工作打造,支援推理、程式設計、瀏覽、電腦操作、研究與長上下文分析。它接受文字與影像輸入,並產生文字,可用於代理工作流程、文件建立及其他高難度專業任務。

將 OpenAI 相容用戶端指向 Atlas Cloud endpoint,加入 Atlas API key,並選取 openai/gpt-6-astra 或 openai/gpt-6-astra-codex。Atlas Cloud 透過 Chat Completions 協定提供此模型系列,因此可以沿用熟悉的請求與回應結構。

Atlas Cloud 支援文字與影像輸入,並輸出文字。列出的上下文視窗為 1,050,000 tokens,最大輸出為 131,072 tokens,知識截止日期為 April 30, 2026。

支援。API 支援串流,且推理強度可設定為 low、medium、high、xhigh 或 max。較低的設定偏向速度與降低 token 用量;較高的設定則能為困難工作投入更多推理。

標準價格為每百萬輸入 tokens $10,以及每百萬輸出 tokens $50。快取輸入的費用為每百萬 tokens $1,而快取建立費用為每百萬 tokens $12.50。對於超過 272,000 tokens 的提示詞,相應費率為每百萬 tokens $20、$75、$2 與 $25。

先從 low 或 medium 推理強度開始,並在提高設定前,針對具代表性的任務測量 token 用量。提示詞快取可以降低可重複輸入的成本;對於例行性或高流量請求,較低成本的模型可能更合適。

Atlas Cloud 列出兩個獨立的模型 ID:openai/gpt-6-astra 與 openai/gpt-6-astra-codex。兩者採用相同的已驗證價格表,但現有後端資訊無法證實兩者在能力或延遲方面存在量化差異。請先在自有的程式設計與一般工作負載上對兩者進行基準測試,再選定正式環境的預設模型。

在品質最重要的高難度工作中選擇 Astra,包括代理式電腦操作、複雜軟體工程、長上下文分析,以及高要求的科學或專業任務。對於例行請求、高流量使用情境,或重視延遲的工作流程,請比較較小模型在任務成功率與總成本方面的表現。

探索更多系列

Seedance 2.5

Seedance 2.5 API 現已在 Atlas Cloud 上線!它為開發者提供了 ByteDance 最新的影片模型。該模型可透過文本、單張影像或多達 50 個多模態參考,一次性生成長達 30 秒的原生影片,並包含同步音訊和畫面內的多語言文本。在 Atlas Cloud 上,您可以透過單個金鑰存取它,其主體一致性和改進的物理特性可保持長鏡頭的連貫性。

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Wan 3.0

Wan 3.0 API 是阿里巴巴 Wan 影片系列的下一代產品,旨在將長影片生成、多參考控制和影音品質推向新的高度。Atlas Cloud 已經代管了 Wan 2.7、2.6 和 2.5,而 Wan 3.0 透過相同的統一金鑰運行,無需額外設定。立即開始建置吧。向下捲動至展示區,查看 Wan 3.0 的創作能力。

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MiniMax H3

MiniMax H3 是 MiniMax 的多模態影片系列,支援文字、影像與參考素材引導創作。在支援的路由中,它能保留參考媒體中的主體、提供彈性的長寬比,並透過 H3 Developer 將生成的聲音與畫面配對;輸出設定檔則依端點選定。Atlas Cloud 以一組 OpenAI-compatible 金鑰統一整個系列,並提供透明的隨用隨付定價,標準費率為每秒 $0.038。立即開始打造。

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GPT Image 2.5

OpenAI 的 gpt-image-2.5 系列讓開發者可在正式環境的影像工作流程中選擇 Flare 與 Sunburst。支援最高 3840x2160 的任意解析度渲染,並提供五個品質等級(包括 xhigh 與 max),滿足特定的輸出需求。Atlas Cloud 提供可立即使用的 REST 推論服務,無冷啟動問題,標準價格每次生成最低 $0.004。立即開始建構。

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Seedream 5.0 Pro

Seedream 5.0 Pro API 為開發者在 Atlas Cloud 上提供了字節跳動的可控圖像編輯模型。它透過錨點和座標精確定位編輯,將圖像分離為可編輯圖層,融合多個參考,並精準匹配顏色和材質,支援 2K 和 3K 解析度的多語言文本。在 Atlas Cloud 上,您只需一個金鑰即可存取!

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Seedance 2.0

Seedance 2.0 是 ByteDance 為精準鏡頭創作打造的生產級影片模型。將提示詞轉換為影片、使用可選的末幀引導讓首幀圖片動起來,或搭配參考媒體與可選的網路搜尋塑造成果。Atlas Cloud 將這些工作流程整合至統一的 API,提供透明的按用量計費方案,以及一組相容於 OpenAI 的金鑰。立即開始打造。

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Kling V3.0

Kling 3.0 API 透過一個與 OpenAI 相容的金鑰,將 Kuaishou 的旗艦影片套件引入 Atlas Cloud。它包含兩個模型:Kling 3.0 用於 AI Director 敘事、多語言唇形同步和精準的螢幕文字;Kling 3.0 Omni (O3) 用於透過短影片或圖像進行主體和聲音複製。兩者皆能在同一次處理中生成原生音訊,最高支援 4K 輸出。在可靠的基礎設施上建構電影級敘事、全球行銷、多語言廣告和系列化角色內容。

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Grok Imagine Video

Grok Imagine Video 讓開發者能使用 xAI 的影片模型系列,建立、動畫化、延展及編輯影片片段。只要輸入提示詞,即可生成 1 至 15 秒的影片;搭配最多 7 張參考圖片,引導人物、物件或風格,並支援 480p 或 720p。Atlas Cloud 透過與 OpenAI 相容的端點,整合這些功能,並提供透明的按用量計費方案。立即開始建置。

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Vidu Q4 Preview

Vidu Q4 是 Vidu 最新的旗艦影片模型,專為影像轉影片與參考圖轉影片生成而設計。它能將單張靜態影像製作成動畫,並自動建立場景轉場,為不同的產品工作流程提供兩種輸入方式。Atlas Cloud 提供專用 API endpoint,並以已驗證的標準價格 $0.04 per second 公開參數 schema。立即開始建置。

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Gemini Omni 1.1 Flash

Gemini Omni 1.1 Flash 是 Google DeepMind 為彈性化製作流程打造的原生多模態影片系列。透過文字指令編輯現有素材,使用最多 10 張參考圖片與 3 段影片維持視覺一致性,或以可串接的片段延長鏡頭,最長達 40 秒。在 Atlas Cloud 上使用單一 OpenAI 相容 API 金鑰即可存取所有工作流程,享有隨用隨付的定價與 Day-0 可用性。立即開始打造。

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Nano Banana 2.1

Nano Banana 2.1 是 Google 基於 Gemini 3.6 Flash 打造的影像模型系列。它以 Flash 等級的速度提供 Pro 等級的生成與編輯功能,支援以自然語言對 1 至 14 張輸入影像進行編輯與合併,並可維持最多 4 個角色與 10 個物件的一致性。透過 Atlas Cloud,開發者只需一組 OpenAI 相容金鑰,即可使用此系列模型,享有可靠的服務可用性與 Day-0 上線支援。立即開始打造。

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Nano Banana 2

使用由 Google 的 Gemini 3.1 Flash Image 模型驅動的 Nano Banana 2 API 進行建置。它可生成解析度高達 4096x2304 的原生 4K 視覺效果,具備準確的文字渲染能力,並在生成與編輯過程中支援多達 14 張參考圖像的角色一致性。在 Atlas Cloud 上,您可以透過一個統一的 API 存取它及其他 300 多個模型,價格低至每張圖像 0.04 美元,提供 99.99% 的正常運作時間,並附贈免費額度供您開始使用。

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