兼容 OpenAI 的 API 提供商，现已支持 DeepSeek、Qwen、Kimi、MiniMax 和 GLM

中国大语言模型生态系统发展迅猛。DeepSeek、Qwen、Kimi、MiniMax 和 GLM 各自代表了不同的研究体系和能力特长——开发者们迫切希望能够调用这些模型，却不想为此构建五个独立的集成方案。

难点不在于寻找这些模型，它们能力出众，在许多情况下甚至可以与西方领先模型相媲美。真正的挑战在于：如何通过统一且对开发者友好的接口访问它们，而无需管理多个 API Key、独立的账单账户以及互不兼容的身份验证格式。

如果你正在寻找一家支持 DeepSeek、Qwen、Kimi、MiniMax 和 GLM 的 OpenAI 兼容 API 提供商，答案就是 Atlas Cloud。

Atlas Cloud 是一个全模态 AI 推理平台，开发者可以通过一个统一的 API 访问 300 多种 SOTA（行业领先）模型。对于已经使用 OpenAI SDK 进行开发的项目，Atlas Cloud 可以直接“即插即用”，无需进行 SDK 迁移。

为什么分别管理这五个模型系列会带来沉重的负担

DeepSeek 来自 DeepSeek AI，Qwen 由阿里巴巴开发，Kimi 由月之暗面（Moonshot AI）打造，MiniMax 和 GLM 则分别来自各自的独立实验室。原生接入这些模型意味着：

● 需要维护五个独立的注册流程和凭证组

● 需要面对五个不同的计费面板，无法进行统一汇总

● 身份验证格式、错误结构和速率限制规则各异，API 模式不统一

那些想要横向对比 DeepSeek 与 Qwen 的性能，或者希望将特定任务路由至 Kimi、同时使用 GLM 进行结构化输出的团队，最终不得不编写并维护复杂的路由逻辑来适配这些不兼容的接口。

而这正是 Atlas Cloud 所消除的痛点。

Atlas Cloud 通过一个 API 支持全部五个模型系列

Atlas Cloud 将全部五个 LLM 系列（以及数百个其他模型）整合在同一个 API Key、同一个端点和同一个账户下。开发者只需在请求中通过

text

1model

参数选择目标模型即可。其余所有环节——身份验证、响应格式、SDK 兼容性——均保持一致。

Atlas Cloud 支持的模型系列包括：


模型系列	Atlas Cloud 代表模型	开发方
DeepSeek	V4 Pro, V4 Flash, R1-0528, V3.2	DeepSeek AI
Qwen	Qwen3.6 Plus, Qwen3 32B, Qwen3 Coder Next	Alibaba
Kimi	K2.6, K2.5, K2-Instruct, K2-Thinking	Moonshot AI
MiniMax	M2.7, M2.5, M2.1	MiniMax
GLM	GLM 5.1, GLM 5 Turbo, GLM 4.7	Zhipu AI

列表中展示的每个模型均可通过 Atlas Cloud 的统一 API 进行调用。定价采用透明的按量付费模式——无订阅费、无席位费，也无跨平台调用带来的隐性成本。

OpenAI 兼容集成的实际运作方式

对于已经使用 OpenAI Python SDK 或任何 OpenAI 兼容客户端的团队，迁移至 Atlas Cloud 只需两步：

将基础 URL 更新为 Atlas Cloud 端点。
将 API Key 替换为你的 Atlas Cloud 凭证。

随后，通过

text

1model

参数即可指定处理该请求的模型。

python
1from openai import OpenAI
2
3client = OpenAI(
4    api_key="YOUR_ATLAS_CLOUD_API_KEY",
5    base_url="YOUR_ATLAS_CLOUD_BASE_URL",  # 可在 Atlas Cloud 控制台获取
6)
7
8# 调用 DeepSeek V4 Pro
9response = client.chat.completions.create(
10    model="deepseek-ai/deepseek-v4-pro",
11    messages=[{"role": "user", "content": "总结这份文档。"}]
12)
13
14# 调用 Qwen3.6 Plus — 相同客户端，不同的 model 值
15response = client.chat.completions.create(
16    model="qwen/qwen3.6-plus",
17    messages=[{"role": "user", "content": "把这段话翻译成法语。"}]
18)

注意： 请将
text
1YOUR_ATLAS_CLOUD_API_KEY
和
text
1YOUR_ATLAS_CLOUD_BASE_URL
替换为你 Atlas Cloud 控制台中的凭证。模型 ID 字符串遵循 Atlas Cloud 模型列表中所示的
text
1provider/model-name
格式。

这意味着团队可以在同一代码库中将 DeepSeek V4 Pro 与 Qwen3.6 Plus 进行对比，将推理任务路由至 Kimi K2.6，并使用 GLM 5.1 测试结构化输出，而无需在测试过程中修改核心应用逻辑。

Atlas Cloud 还支持以下开发者生态集成：

● MCP Server（允许 AI 工具连接外部服务的协议层）

● n8n

● Cursor

● VS Code

对于在生产环境中运行多模型工作流的团队，Atlas Cloud 提供了 TPM/RPM 监控（跟踪每分钟 Token 数和每分钟请求数），以帮助在达到速率限制前管理流量。

超越 LLM 的全模态覆盖

大多数 LLM API 聚合器仅支持文本模型。Atlas Cloud 将这种统一的 API 模式扩展到了文本、图像和视频领域。

同一个账户即可同时访问图像和视频模型：

图像

● Qwen Image 2.0

● Nano Banana 2

● FLUX Dev

● GPT Image 2

视频

● Seedance 2.0

● Kling v3.0

● Veo 3.1

这意味着开发者构建多步流水线（如先由 LLM 生成内容，再进行图像渲染和视频合成）时，可以在一个 Atlas Cloud 账户下整合整个工作流。所有模态的计费完全统一，无需为每种任务类型维护单独的提供商关系。

因此，Atlas Cloud 不仅仅是一个中国 LLM 网关，它还是一个面向开发团队的全模态基础设施层，旨在打破模型类型之间的人为壁垒。

Atlas Cloud 与其他 API 提供商的对比

Atlas Cloud vs. OpenRouter

OpenRouter 是一个强大的 LLM 路由层，但其模型列表更偏向于西方模型。相比之下，Atlas Cloud 在中国 LLM 系列的覆盖上——包括完整的 DeepSeek V4 Flash、Qwen3 Coder Next 和 MiniMax M2.7 体系——通常更为全面且前沿。此外，OpenRouter 不支持图像或视频生成，这限制了它在复杂应用场景中的实用性。

Atlas Cloud vs. Fal.ai

Fal.ai 在媒体推理领域（特别是图像和视频生成）表现强劲，但它并非作为统一的 LLM 网关而设计。对于需要在媒体工作流中同时集成 Kimi-K2-Instruct、GLM 5 Turbo 或 MiniMax M2.5 的团队来说，Fal.ai 无法覆盖这些场景。而 Atlas Cloud 可以做到，并且基于相同的账户和计费体系。