Atlas Cloud 现已成为 Dreamina Seedance 2.5 与 Seedream 5.0 Pro 的美国授权经销商。
GPT 6 Astra for Computer Use

GPT 6 Astra for Computer Use

GPT 6 Astra 是 OpenAI 最智能且对齐性最佳的模型,专为高要求的计算机操作、网页浏览、软件工程、网络安全、科学研究和专业工作而打造。它的判断能力可支持跨越代码、研究和数字工具的复杂工作流。Atlas Cloud 通过一个 OpenAI-compatible 密钥提供 Astra 和 Astra Codex,标准费率为每百万输入 token $10、每百万输出 token $50。立即开始构建。

GPT 6 Astra 由 OpenAI 开发。Atlas Cloud(由 Atlas Cloud AI LLC 运营)仅提供接入服务,并不拥有该模型。所有商标均归其各自所有者所有。

比较 GPT 6 Astra 文本端点

了解每个 GPT 6 Astra 端点如何支持对话、内容生成和个性化 AI 工作流。

模态描述
GPT 6 Astra API (Text)GPT 6 Astra 处理文本提示,并通过兼具创意与直觉的模型配置返回生成文本。适用于自然对话、内容生成和个性化 AI 体验。
GPT 6 Astra Codex API (Text)对于 GPT 6 Astra Codex 端点,文本请求会使用经过验证的创意与直觉模型配置生成文本响应。适用于需要独立模型端点的对话、内容创作和个性化体验工作流。

GPT 6 Astra 能力栈详解

GPT 6 Astra 将 1,050,000-token 上下文、五档推理级别、文本与图像理解、计算机使用能力、两个 Atlas 模型端点以及透明的分层定价整合到一个兼容 OpenAI 的集成中。

GPT 6 Astra 支持 1.05M Tokens

GPT 6 Astra 支持 1.05M Tokens

GPT 6 Astra 支持最多 1,050,000 tokens 的上下文,并可返回最多 131,072 个输出 tokens。你可以在单次请求中输入大型代码仓库、研究资料集或长篇对话历史。扩展后的工作上下文减少了将源材料拆分为多个互不关联请求的需求,非常适合大规模审查、持续分析和复杂项目上下文处理。

GPT 6 Astra 的五档推理级别

GPT 6 Astra 的五档推理级别

五档推理强度让你可以调节每个请求获得的思考程度:low、medium、high、xhigh 和 max。对于直接明了的任务,可以选择较轻的设置;当规划、科学分析或复杂调试需要更深入的思考时,再提高推理强度。这种请求级别控制帮助团队在不更换模型的情况下,平衡响应速度、token 使用量和解决方案深度。

计算机使用与浏览

计算机使用与浏览

OpenAI 将 Astra 定位为计算机使用和浏览领域的业界领先模型。当应用提供所需的工具和权限后,模型可以解读界面状态、规划多步骤操作,并在更长的工作流中根据结果作出响应。这种组合适用于浏览器研究、运营辅助和由软件驱动的任务;在这些场景中,判断能力与下一次点击同样重要。

两个 Astra 模型,一把 Key

两个 Astra 模型,一把 Key

Atlas Cloud 通过一个兼容 OpenAI 的密钥提供 openai/gpt-6-astra 和 openai/gpt-6-astra-codex。两者都支持 1,050,000-token 上下文窗口和最多 131,072 个输出 tokens,并采用相同且经过验证的分层定价。随着工作流变化切换模型 ID,同时保持集成方式和身份验证路径一致。这为团队在同一技术栈中比较通用版与 Codex 变体提供了实用方案。

GPT 6 Astra 可读取文本和图像

GPT 6 Astra 可读取文本和图像

文本和图像输入让 Astra 能够对文章、截图、图表和混合视觉文档进行推理,并生成文本响应。将视觉证据与文字说明结合起来,模型就能把它看到的内容与你描述的任务联系起来。开发者可以利用这种组合输入方式进行文档审查、界面分析、图表解读以及其他仅凭文本会遗漏重要上下文的工作流。

可预测的分层 Token 定价

可预测的分层 Token 定价

Atlas Cloud 为两个 Astra 变体采用透明的分层按需付费定价。对于不超过 272,000 个输入 tokens 的提示词,标准费率为:每百万输入 tokens $10、每百万输出 tokens $50、缓存创建 $12.50、缓存读取 $1。超过这一阈值后,对应费率为 $20、$75、$25 和 $2,帮助开发者在部署前估算长上下文成本。

一个提示词,三个模型:GPT 6 Astra 实战

比较 GPT 6 Astra 与另外两个领先替代模型如何将相同的提示词转化为精致、可交互的 HTML 体验。

提示词

创建一个完整的单文件交互式 HTML 网页,标题为“午夜活字印刷事故实验室”。只输出最终完成的 HTML 文档,所有 CSS 和 JavaScript 都必须内联。网页必须能够直接在现代浏览器中打开并运行,不依赖任何外部资源,包括 CDN、库、字体、图片链接、SVG 文件或其他素材。这是一个响应式网页,而不是固定的 16:9 图片或 Canvas 构图;它必须能够优雅地适配桌面、平板和移动设备屏幕。 构建一个具有触感的实验性活字印刷模拟器:用户可以将独立的铅字块拖到中央纸张上进行排版,旋转并重新定位它们,然后调整油墨量、压印压力和纸张湿度,最后拉动巨大的机械压印杆。印刷结果必须根据这些参数以程序化方式变化:过多油墨会造成渗墨和字腔堵塞,油墨不足会形成干燥、断裂的边缘,压力会改变凹痕和变形,湿度会增加毛边和纸纤维损伤,不完美的字块位置会产生套印偏差,重复压印会形成错位阴影和残影。仅使用朱红、群青蓝和酸黄色支持多次套色,并实现逼真的叠印混色、可见的图层顺序、逐图层可见性、分步撤销/重做,以及掀起纸张一角查看下方逐渐形成的印刷效果。 将主要视觉戏剧性定格在压印滚筒刚刚升起、成品即将揭晓的瞬间。中央纸张必须像一座戏剧舞台。将字块、油墨滚筒、镊子、定位针、纸张碎片、仪表和控制件以不对称环形布局安排在周围。使用米白色骨纸和铅灰色基底,由从左上方斜射而来的暖白色工作灯照亮。通过 CSS、HTML 元素、Canvas 和程序化纹理,以粗粝的实体丝网印刷与手工拼贴风格渲染所有内容:撕裂边缘、纤维纸纹、不均匀颜料、半色调斑点、刮花金属、墨迹污渍、胶带碎片、轻微透视、不完美套准和层叠阴影。避免使用光泽渐变、无菌式 SaaS 风格、通用卡片、霓虹赛博朋克色彩、逼真照片、表情符号和素材插画,也不要使用过于整洁的矢量几何图形。 加入一个内容丰富的活字库存,其中包含字母、标点、数字和多个装饰性字块。用户必须能够将字块从库存拖到排版区域,选择多个字块,用控制柄或键盘快捷键旋转它们,用方向键微调,删除或复制它们,并编辑文字内容,同时保留实体字块的外观。加入可切换的吸附辅助线,但保留细微的手动不规则性。提供清晰的悬停、激活、选中、禁用和焦点状态。支持指针和触控交互、合理的键盘控制、无障碍标签以及清晰可见的焦点指示器。 创建三个具有触感的控制件,分别用于调整油墨量、压力和湿度;它们的数值必须实时更新纸张预览、纹理模拟、仪表、警告标签和机器环境行为。系统应在极端参数组合下展现有趣的事故状态,例如剧烈的墨色绽放、重影字母、滑移字块、参差的纤维裂纹、滚筒颤动和飞溅的套准标记,同时保持构图可读。加入一个紧凑的实验日志,记录每次压印及其参数。用户必须能够选择套色、通过拖动压印杆完成一段有说服力的弧线来启动压印,观看一段短暂但细节丰富的压印过程,然后揭开纸张。动画应包含压印杆阻力、机器震动、滚筒移动、纸张压缩、尘埃微粒、轻微灯光闪烁以及揭晓前充满悬念的停顿。遵循 prefers-reduced-motion 设置。 让撤销和重做在字块放置、旋转、参数变化、印刷、套色和揭晓操作中真正有效。加入“重置”“随机事故”“重新上墨”“添加套色”“撤销”和“重做”控制,以及一条简洁的引导提示,在用户交互后消失。预先放置一张耐人寻味、部分完成的海报,让首次视图就具有丰富的视觉内容,但所有重要元素都必须保持可编辑。不要使用音频素材,但加入细微的、类似声音的视觉反馈。在可行的情况下使用确定性的程序化纹理,以便撤销操作能够恢复相同的外观。 整体体验应具有仪式感、手工感、紧张感和顽皮的不可控性,而不只是装饰效果。优先打磨交互细节、令人信服的参数联动、层次丰富的程序化印刷痕迹、精细的动画节奏以及出色的响应式构图。使用语义化 HTML 和整洁、结构良好的原生 JavaScript。最终响应只能包含完整可执行的 HTML 文档。

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

提示词

创建一个完整、精致的单文件交互式 HTML 网页,标题为“午夜拉面声景剧场”。只输出最终 HTML 文档,所有 CSS 和 JavaScript 都必须内联。网页必须能够直接在现代浏览器中运行,无需构建步骤,也不得依赖外部依赖、库、字体、图片、音频文件、CDN 资源、网络请求或链接素材。 构建一个位于超现实午夜拉面店中的富有表现力的互动场景。核心对象是一束连续的弹性面条,使用 Canvas、SVG,或两者经过精心整合的组合进行渲染。面条束应沿对角线穿过前景,并具有真实的实体感:用户可以用鼠标或触控在任意位置抓住它,拖动、拉伸、甩动、折叠到自身上方,然后释放。实现可信的弹簧物理效果,包括惯性、阻尼、重力、多个相连的线段、碰撞响应和可见的二次运动。即使在剧烈拖动、快速改变方向、调整视口大小或反复交互时,也要保持模拟稳定。 沿构图中的弧线安排至少三个不同的拉面碗和多种食材,围绕对角线面条形成鲜明的视觉节奏。每个碗都应拥有独特的插画式汤底纹样、配色识别、标签和声音特征。当面条触碰或落入某个碗中时,触发同步的视听反馈:通过 Web Audio API 合成独特的打击节拍、升腾的蒸汽爆发、葱绿色粒子喷溅、汤面涟漪、小水滴、丝网印刷式套准抖动,以及使用样式化文字而非外部字体创建的手写日语风格拟声词,例如“ZURU!”、“PON!”、“JUU!”或“BASHAN!”。碰撞强度必须影响音量、音高、粒子数量、涟漪大小、文字缩放和动画力度。音频只能在用户首次交互后开始,并加入清晰的静音/取消静音控制。 高潮视觉状态应营造出这样的定格画面:面条在空中被大幅拉伸,汤汁悬浮在即将飞溅之前。通过“冻结飞溅”控制和 Space 键支持这一状态:进入冻结模式时,应用短促有力的过渡效果,暂停物理场景但保留其状态,突出空中水滴和拉伸面条的张力,显示海报风格的醒目动态字体,并保留细微的程序化线条闪烁,让页面依旧充满生命力。再次按下 Space 或点击控制件即可无缝恢复。加入重置控制、紧凑的声音状态指示器,以及由近期碰撞驱动的克制型实时“节奏/冲击”读数。键盘控制必须通过一个小型集成帮助面板明确展示:Space 切换冻结,R 重置,M 静音,方向键向面条施加方向冲量。 使用复古丝网印刷海报设计与程序化线条动画的精致混合风格。以深靛蓝作为主导背景,在拉面碗和碰撞点周围加入局部炉火般的暖色。使用分层专色——朱红、姜黄、葱绿、暖奶油色和近黑色——并加入半色调纹理、粗粝墨边、轻微色彩错位、醒目的图形阴影和动态轮廓线。整体应具有手工感和戏剧性,而不是光滑或逼真。加入细微的环境蒸汽、闪烁的炉火辉光、漂浮颗粒和移动线稿,同时保持强烈对比度和控制项的可读性。避免通用的霓虹赛博朋克风格。 让构图能够响应宽屏桌面、平板和移动屏幕;这是一个网页,因此不要强制使用固定的 16:9 宽高比。流畅地调整碗的位置、字体、控制件、模拟边界和触控目标,不要裁切重要内容。使用指针事件统一处理鼠标、手写笔和触控交互。仅在用户正在操作面条时阻止页面滚动。遵循 prefers-reduced-motion,通过减少环境动画来适配,同时保持核心交互可用。通过高效的粒子池或严格的粒子数量限制、requestAnimationFrame、考虑 device-pixel-ratio 且设置合理分辨率上限的渲染方式,以及适配调整大小的坐标处理来保持流畅性能。 内容和完成度要求:加入具有氛围感的标题设计、一句简短的互动邀请、三个或更多带标签的拉面碗、多种视觉上有区别的配料、符合上下文的手写拟声词、精致的控制状态、清晰的焦点样式、无障碍按钮标签,以及一个在首次使用后淡出的低调交互提示。开场场景在任何交互前就应像一张完成度很高的收藏级海报,而激活状态则应变成一个充满节奏感的活泼玩具,拥有层次丰富的反馈和令人意外的涌现式运动。 限制条件:不得使用外部素材或依赖;不得使用图片 URL;不得使用预录音频;不得使用框架;不得留下未完成的占位内容;不得包含 TODO 注释;不得存在失效控制;不得使用固定 16:9 Canvas;不得使用普通默认 UI;不得使用仅由通用渐变构成的背景;不得将表情符号作为主要艺术元素;不得包含过多解释性文字;不得自动播放音频;不得让粒子数量失控增长;不得使用会爆炸或产生 NaN 值的不稳定物理效果;不得出现只能用鼠标操作的交互;最终输出不得包含单一完整 HTML 文档之外的任何内容。

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 应对复杂工作

GPT 6 Astra 将高级推理、浏览、计算机使用、软件工程、多模态分析和长上下文能力转化为面向开发者、研究人员、安全团队及专业知识工作者的实用工作流。

借助 GPT 6 Astra 执行智能体式计算机工作

GPT 6 Astra 能够处理需要多个步骤协同完成的计算机使用和浏览任务。可将其部署于基于浏览器的操作、信息收集及数字化工作流中,让智能体从接收指令推进至任务完成。

仓库级软件工程

面对现有代码库,GPT 6 Astra 能够支持复杂的软件工程工作。开发者可以使用它理解上下文、调试问题、实施变更,并在将结果集成到生产工作流前进行审查。

使用 GPT 6 Astra 综合证据

借助 GPT 6 Astra 的浏览和长上下文能力,将大量来源转化为结构化研究成果。分析师可以比较证据、保留项目级上下文,并产出清晰的研究结论,为决策提供依据。

安全分析与审查

当安全工作需要严谨推理时,GPT 6 Astra 可以检查代码、配置和技术证据。安全团队可利用其分析结果开展漏洞审查、制定修复计划,并完成有据可查的交接。

使用 GPT 6 Astra 解决科学问题

科研团队可以将 GPT 6 Astra 应用于结合文本、图像和大量上下文的高难度分析。它能够帮助研究人员整理观察结果、验证推理路径,并起草供专家审阅的成果。

长上下文专业工作

将长篇文档、视觉参考资料和项目记录纳入统一的专业工作流。借助 GPT 6 Astra,团队可以整合各类材料,在保留相关上下文的同时准备报告、简报或决策内容。

GPT 6 Astra 横跨前沿模型领域

根据输入支持、上下文容量、输出上限和标准 token 价格,对比 Atlas Cloud 上提供的 GPT 6 Astra 与领先的多模态模型。

模型输入类型上下文窗口最大输出每 1M Tokens 的标准价格
GPT 6 Astra文本、图像1,050,000 tokens131,072 tokens输入 $10 / 输出 $50;提示词超过 272K:输入 $20 / 输出 $75
GPT 6 Astra Codex文本、图像1,050,000 tokens131,072 tokens输入 $10 / 输出 $50;提示词超过 272K:输入 $20 / 输出 $75
Gemini 3.1 Pro Preview文本、图像、视频1,000,000 tokens64,000 tokens输入 $2 / 输出 $12;提示词超过 200K:输入 $4 / 输出 $18
Grok 4.6文本、图像500,000 tokens500,000 tokens输入 $2 / 输出 $6;提示词超过 200K:输入 $4 / 输出 $12
Kimi K3文本、图像、视频1,048,576 tokens1,048,576 tokens输入 $3 / 输出 $15

如何在 Atlas Cloud 上使用 GPT 6 Astra

几分钟即可上手 — 按照以下简单步骤,通过 Atlas Cloud 平台集成和部署模型。

创建 Atlas Cloud 账户

在 atlascloud.ai 注册并完成验证。新用户可获得免费额度,用于探索平台和测试模型。

为何在 Atlas Cloud 使用 GPT 6 Astra

将先进的 GPT 6 Astra 模型与 Atlas Cloud 的 GPU 加速平台相结合,提供无与伦比的性能、可扩展性和开发体验。

性能与灵活性

低延迟:
GPU 优化推理,实现实时响应。

统一 API:
一次集成,畅用 GPT 6 Astra、GPT、Gemini 和 DeepSeek。

透明定价:
按 Token 计费,支持 Serverless 模式。

企业与规模

开发者体验:
SDK、数据分析、微调工具和模板一应俱全。

可靠性:
99.99% 可用性、RBAC 权限控制、合规日志。

安全与合规:
SOC 2 Type II 认证、HIPAA 合规、美国数据主权。

GPT 6 Astra API 问题解答

GPT-6 Astra 是 OpenAI 面向高要求计算机操作、浏览、软件工程、网络安全、科学研究和专业工作的前沿模型。Atlas Cloud 通过一个兼容 OpenAI 的密钥,提供 GPT 6 Astra 和 GPT 6 Astra Codex 的按量使用服务。

Astra 专为复杂工作而构建,支持推理、编程、浏览、计算机操作、研究和长上下文分析。它接受文本和图像输入,并为智能体工作流、文档创建及其他高要求的专业任务生成文本。

将兼容 OpenAI 的客户端指向 Atlas Cloud 端点,添加 Atlas API 密钥,然后选择 openai/gpt-6-astra 或 openai/gpt-6-astra-codex。Atlas Cloud 通过 Chat Completions 协议提供该系列模型,因此可以继续使用熟悉的请求和响应结构。

Atlas Cloud 支持文本和图像输入,并生成文本输出。列出的上下文窗口为 1,050,000 tokens,最大输出为 131,072 tokens,知识截止日期为 April 30, 2026。

支持。API 支持流式传输,推理强度可设置为 low、medium、high、xhigh 或 max。较低的设置有利于提升速度并减少 token 使用量,而较高的设置可为困难任务提供更多推理。

标准价格为每百万输入 tokens $10、每百万输出 tokens $50。缓存输入的价格为每百万 tokens $1,缓存创建的价格为每百万 tokens $12.50。对于超过 272,000 tokens 的提示词,相应价格为每百万 tokens $20、$75、$2 和 $25。

先从 low 或 medium 推理强度开始,在具有代表性的任务上测量 token 使用量,再逐步提高设置。提示词缓存可以降低可复用输入的成本,而成本更低的模型可能更适合常规请求或高并发请求。

Atlas Cloud 列出了两个独立的模型 ID:openai/gpt-6-astra 和 openai/gpt-6-astra-codex。两者使用相同的经验证价格方案,但现有后端信息无法证明二者在能力或延迟方面存在量化差异。建议先在自己的编程和通用工作负载上进行基准测试,再选择生产环境默认模型。

对于最看重质量的困难任务,应选择 Astra,包括智能体式计算机操作、复杂软件工程、长上下文分析以及高要求的科学或专业任务。对于常规请求、高并发流量或注重延迟的工作流,应从任务成功率和总成本两方面比较更小的模型。

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Seedance 2.5

Seedance 2.5 API 现已在 Atlas Cloud 上线!它为开发者提供了 ByteDance 最新的视频模型。该模型可通过文本、单张图像或多达 50 个多模态参考,一次性生成长达 30 秒的原生视频,并包含同步音频和画面内的多语言文本。在 Atlas Cloud 上,您可以通过单个密钥访问它,其主体一致性和改进的物理特性能够保持长镜头的连贯性。

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Wan 3.0

Wan 3.0 API 是阿里巴巴 Wan 视频系列的下一代产品,旨在将长视频生成、多参考控制和音视频质量推向新的高度。Atlas Cloud 已经托管了 Wan 2.7、2.6 和 2.5,而 Wan 3.0 使用相同的统一密钥运行,无需额外设置。立即开始构建吧。向下滚动至展示区,查看 Wan 3.0 的创作能力。

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MiniMax H3

MiniMax H3 是 MiniMax 的多模态视频系列,支持文本、图像和参考内容引导创作。在支持的路由中,它能够保留参考媒体中的主体,提供灵活的宽高比,并通过 H3 Developer 将生成的声音与画面结合;输出配置则由 endpoint 选择。Atlas Cloud 通过一个 OpenAI 兼容密钥统一接入整个系列,并提供透明的按量付费定价,标准费率为每秒 $0.038。立即开始构建。

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GPT Image 2.5

OpenAI 的 gpt-image-2.5 系列为开发者提供 Flare 和 Sunburst 两种选择,满足生产级图像工作流需求。支持最高 3840x2160 的任意分辨率渲染,并提供包括 xhigh 和 max 在内的五档质量等级,以匹配特定的输出要求。Atlas Cloud 提供开箱即用的 REST 推理服务,无冷启动,每次生成起价 $0.004,采用标准定价。立即开始构建。

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Seedream 5.0 Pro

Seedream 5.0 Pro API 为开发者在 Atlas Cloud 上提供了字节跳动的可控图像编辑模型。它通过锚点和坐标精确定位编辑,将图像分离为可编辑图层,融合多个参考,并精准匹配颜色和材质,支持 2K 和 3K 分辨率的多语言文本。在 Atlas Cloud 上,您只需一个密钥即可访问!

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Seedance 2.0

Seedance 2.0 是 ByteDance 面向生产环境的视频模型,专用于精准镜头创作。将提示词转换为视频,使用首帧图像生成动画并可选用尾帧引导,或结合参考媒体和可选的联网搜索来塑造结果。Atlas Cloud 将这些工作流整合到统一的 API 中,提供透明的按量付费定价和一个兼容 OpenAI 的密钥。立即开始构建。

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Kling V3.0

Kling 3.0 API 通过一个 OpenAI 兼容的密钥,将 Kuaishou 的旗舰视频套件引入 Atlas Cloud。它包含两个模型:Kling 3.0 用于 AI Director 叙事、多语言唇形同步和精准的屏幕文本;Kling 3.0 Omni (O3) 用于通过短视频或图像进行主体和声音克隆。两者都能在同一次处理中生成原生音频,最高支持 4K 输出。在可靠的基础设施上构建电影级叙事、全球营销、多语言广告和系列化角色内容。

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Grok Imagine Video

Grok Imagine Video 为开发者提供访问 xAI 视频模型家族的能力,用于创建、制作动画、延展和编辑视频片段。通过提示词生成 1 至 15 秒的视频,使用最多 7 张参考图像引导人物、物体或风格,并支持 480p 或 720p。Atlas Cloud 通过兼容 OpenAI 的端点整合这些能力,并提供透明的按需付费定价。立即开始构建。

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Vidu Q4 Preview

Vidu Q4 是 Vidu 最新的旗舰视频模型,专为图像转视频和参考图转视频生成而设计。它可以让单张静态图像动起来,并自动创建场景转场,为不同的产品工作流提供两种输入路径。Atlas Cloud 提供专用 API 端点,并以经验证的标准价格 $0.04/second 发布参数 schema。立即开始构建。

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Gemini Omni 1.1 Flash

Gemini Omni 1.1 Flash 是 Google DeepMind 推出的原生多模态视频系列,适用于灵活的生产工作流。通过文本指令编辑现有素材,借助最多 10 张参考图像和 3 段视频片段保持视觉一致性,或以可串联的片段延长镜头,最长可达 40 秒。在 Atlas Cloud 上使用一个 OpenAI-compatible API key 即可访问所有工作流,按量付费,并支持 Day-0 上线。立即开始构建。

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Nano Banana 2.1

Nano Banana 2.1 是 Google 基于 Gemini 3.6 Flash 打造的图像模型系列。它以 Flash 级速度提供 Pro 级生成与编辑能力,支持通过自然语言对 1 到 14 张输入图像进行编辑和融合,并可保持最多 4 个角色和 10 个对象的一致性。通过 Atlas Cloud,开发者只需使用一个 OpenAI-compatible 密钥,即可访问该系列模型,享受可靠的运行时间保障和 Day-0 可用性。立即开始构建。

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使用由 Google 的 Gemini 3.1 Flash Image 模型驱动的 Nano Banana 2 API 进行构建。它可生成分辨率高达 4096x2304 的原生 4K 视觉效果,具备准确的文本渲染能力,并在生成和编辑过程中支持多达 14 张参考图像的角色一致性。在 Atlas Cloud 上,您可以通过一个统一的 API 访问它以及其他 300 多个模型,价格低至每张图像 0.04 美元,提供 99.99% 的正常运行时间,并附赠免费额度供您开始使用。

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