一个 API，尽揽全部顶级模型。
告别在不同 API key、SDK 和各家专属 JSON 之间疲于切换。Atlas Cloud 将 300+ 模型 —— 覆盖 LLM、图像、视频、音频 —— 聚合到同一个 OpenAI 兼容接口之下。我们直连官方源与经过认证的云端枢纽，因此你拿到的是真模型，而不是被裁剪过的副本。只需替换模型字符串，其余代码完全不变。
用 ATLAS CLOUD 构建
用 ATLAS CLOUD 构建
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);
在你的 Agent 里直接用。
在你的 Agent 里直接用。
{
"mcpServers": {
"atlascloud": {
"command": "npx",
"args": ["-y", "atlascloud-mcp"],
"env": {
"ATLASCLOUD_API_KEY": "your-api-key-here"
}
}
}
}把这段配置放进任意 MCP 兼容客户端 —— Cursor、Windsurf、VS Code、Claude Desktop、Zed、JetBrains、Trae、Claude Code、Gemini CLI、Codex CLI、Goose 等。
工作方式
工作方式
我们的平台已上线 300+ 生产可用模型，你可以用一行代码调用其中任意一个。
接入任意 MCP 客户端
只需把一段 JSON 放进 Cursor、Claude Code、Claude Desktop、VS Code、Windsurf、Zed、JetBrains、Codex CLI、Gemini CLI、Goose 或任何兼容 MCP 的客户端即可使用，无需厂商专属的胶水代码。
{
"mcpServers": {
"atlascloud": {
"command": "npx",
"args": ["-y", "atlascloud-mcp"],
"env": {
"ATLASCLOUD_API_KEY": "your-api-key-here"
}
}
}
}然后让你的 Agent 去……
atlascloud MCP server 接入后，你的 Agent 就能用自然语言调用 Atlas Cloud 300+ 模型中的任意一个。在指令中明确提到 Atlas Cloud，Agent 便会走 MCP 工具路径。
使用 Atlas Cloud MCP server 让 DeepSeek V3.2 用三条要点总结这份 PDF。
使用 Atlas Cloud，用 Seedream v5.0 生成一张赛博朋克雨夜街市的图像，1024x1024。
调用 Atlas Cloud MCP 工具，用 Seedance 2.0 生成一段 10 秒、1080p 的黎明火箭发射电影感镜头。
通过 Atlas Cloud MCP server，用 Nano Banana 2 编辑 ~/photos/cat.jpg —— 给它加顶巫师帽，并保持构图不变。
如何在 Atlas Cloud 上构建
几分钟即可跑通 —— 按下面 6 步走，从创建账号一路走到生产环境集成。
创建 Atlas Cloud 账号
前往 atlascloud.ai 注册并完成邮箱验证，即可开始探索平台上的每一个模型。
搭配编码工具使用
常见问题
在写下第一行代码之前，你需要知道的一切。
不需要。Chat 接口完全兼容 OpenAI —— 只要把 OpenAI SDK（或任意 HTTP 客户端）指向 api.atlascloud.ai/v1 并替换模型字符串即可。流式响应、工具调用、function calling 都能原样使用。
Chat 是同步调用。图像和视频模型以异步预测的方式运行：先向提交接口 POST 一次，拿到 prediction id，再用该 id 对预测接口发 GET，直到 status 变为 succeeded。大约每 2 秒轮询一次即可，无需 Webhook。
覆盖 LLM、图像、视频、音频共计 300+ 模型 —— 包括 DeepSeek、Qwen、Kimi、GLM、Seedance、Seedream、Nano Banana 等。完整目录见 /models；你在那里复制到的 model id，就是 API 调用时需要传入的准确字符串。
根据模态不同，按 token 或按预测次数计费 —— 具体价格会显示在每张模型卡上。默认速率限制较为宽松，足以支撑绝大多数生产负载。若需要更高配额，欢迎发邮件至 [email protected]，我们会为你上调上限。
可以 —— 一份 MCP 配置就能把 Atlas Cloud 接入所有主流 MCP 兼容客户端（Cursor、Windsurf、VS Code、Claude Desktop、Claude Code、Zed、JetBrains、Codex CLI、Gemini CLI、Goose 等）。Agent 随即就能通过自然语言调用任意 Atlas Cloud 模型。用一行 Skills 安装同样可行。
参考文档与指南请访问 docs.atlascloud.ai，也可以在 Console 中提交工单。若是 MCP 和 Skills 相关问题，GitHub 上的 AtlasCloudAI/mcp-server 和 AtlasCloudAI/atlas-cloud-skills 仓库都接受 Issue 和 PR。
