atlas-cloud

Name: atlas-cloud
Author: atlascloudai

github.com/atlascloudai创意与媒体43747 次安装今天更新

代码仓库

关于 atlas-cloud

atlas-cloud 是用于集成 Atlas Cloud 统一 API 的技能，涵盖图像、视频、音频、3D 和大模型。它面向开发者，也说明了通过 MCP 工具发现模型和执行生成任务的方法。

主要功能

01统一调用多种类型的模型
02发现模型并查询文档
03生成图像、视频和音频
04语音转写与大模型聊天
05异步查询生成任务状态

适用场景

01将 Atlas Cloud 集成到应用中
02查找模型及其 API 参数结构
03生成媒体并检查任务结果

MCP 相关

介绍 Atlas Cloud MCP 工具，可用于模型发现、媒体生成、转写、聊天、上传和账户用量查询。MCP 服务可通过托管连接器或独立的 `atlascloud-mcp` 包使用。

安装

复制下面的命令，在终端中运行。

$npx skills add https://github.com/atlascloudai/atlas-cloud-skills --skill atlas-cloud

安装后在 Claude Code 中输入/atlas-cloud确认已加载。

包含的文件

除 SKILL.md 外，安装时一起下载的参考资料和脚本。

references/

audio-gen.md

image-gen.md

llm-chat.md

models.md

quick-generate.md

upload.md

video-gen.md

详细介绍

Atlas Cloud API 集成指南

Atlas Cloud 是一个 AI API 聚合平台，通过统一接口提供对 300 多种图像、视频、音频（TTS · 音乐 · 语音转文本）、3D 和大模型的访问。本技能可帮助你快速将 Atlas Cloud API 集成到任何项目中。

快速开始

1. 获取 API 密钥

在 Atlas Cloud 控制台创建 API 密钥。

2. 设置环境变量

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

API 架构

Atlas Cloud 提供以下 API 端点：

端点	基础 URL	用途
媒体生成 API	`https://api.atlascloud.ai/api/v1`	图像生成、视频生成、查询结果、上传媒体
大模型 API	`https://api.atlascloud.ai/v1`	聊天补全（兼容 OpenAI）

所有请求都必须包含以下请求头：

Authorization: Bearer $ATLASCLOUD_API_KEY
Content-Type: application/json

完整端点列表

方法	端点	描述
`POST`	`/api/v1/model/generateImage`	提交图像生成任务
`POST`	`/api/v1/model/generateVideo`	提交视频生成任务
`POST`	`/api/v1/model/generateAudio`	提交音频任务 — TTS、音乐生成、语音转文本（ASR）
`GET`	`/api/v1/model/prediction/{id}`	查询生成任务状态和结果
`POST`	`/api/v1/model/uploadMedia`	上传本地媒体文件以获取公开 URL
`POST`	`/v1/chat/completions`	大模型聊天（兼容 OpenAI 格式）
`GET`	`api.atlascloud.ai/api/v1/models`	列出所有可用模型（无需身份验证）

MCP 工具（16 个工具）

通过 Atlas Cloud 插件使用（无需 API 密钥）

Atlas Cloud Codex 插件附带一个远程 MCP 服务（atlas-cloud），其凭据来自用户通过浏览器登录一次，而非 ATLASCLOUD_API_KEY。生成费用将记入用户自己的 Atlas 账户。

在该环境中：

不要要求用户创建、复制或粘贴 API 密钥，也不要使用下方的 npx atlascloud-mcp 安装命令 — 该方式适用于使用独立密钥的独立服务。

需要授权时，告知用户点击插件上的“Authenticate”，或运行 codex mcp login atlas-cloud。

本页的其他内容仍然适用：工具名称、参数、强制的双次调用计费流程，以及所有参考文档。只有凭据不同。

当用户希望将 Atlas 集成到自己的项目中时，继续遵循下方的参考文档 — 这种情况确实需要他们自己的 API 密钥。简单判断：“帮我生成 X” → 使用工具；“帮我集成 X” → 提供代码。

如果用户已安装 Atlas Cloud MCP 服务（npx atlascloud-mcp），即可直接调用下方的全部 16 个工具。托管连接器提供其中 14 个 — atlas_chat 和 atlas_upload_media 仅在本地可用，后者是因为托管服务无法读取调用方的磁盘。请检查你自己的工具列表，不要想当然。

模型发现工具

`atlas_list_models` — 列出所有模型

参数：type（可选）："Text" | "Image" | "Video" | "Audio"
类型说明：3D 模型属于 Image 类型；TTS、音乐和语音转文本模型属于 Audio 类型；唇形同步／虚拟人对话模型属于 Video 类型
用途：列出所有可用模型，可按类型筛选
示例：不提供参数以列出所有模型；使用 type="Image" 仅列出图像模型

`atlas_search_docs` — 搜索模型和文档

参数：query（必填）：用于匹配模型名称、类型、提供商和标签的搜索关键词
用途：按关键词模糊搜索模型。仅有一个匹配项时，会返回详细的 API 架构信息
示例："video generation"、"deepseek"、"image edit"、"qwen"

`atlas_get_model_info` — 获取模型详情

参数：model（必填）：模型 ID，例如 "deepseek-ai/deepseek-v3.2"
用途：获取完整的模型信息，包括 API 文档、输入/输出架构、定价、cURL 示例和 Playground 链接
示例：model="deepseek-ai/deepseek-v3.2"

生成工具

`atlas_generate_image` — 生成图像

参数：
- model（必填）：准确的图像模型 ID
- params（必填）：特定于模型的参数 JSON 对象（例如 prompt、image_size 等）
用途：提交图像生成任务，并返回预测 ID。必须先通过 atlas_list_models 或 atlas_search_docs 验证模型 ID
返回值：预测 ID — 使用 atlas_get_prediction 检查结果

`atlas_generate_video` — 生成视频

参数：
- model（必填）：准确的视频模型 ID
- params（必填）：特定于模型的参数 JSON 对象（例如 prompt、duration、aspect_ratio、image_url 等）
用途：提交视频生成任务，并返回预测 ID
返回值：预测 ID — 视频生成通常需要 1-5 分钟

`atlas_generate_audio` — 生成音频（TTS 和音乐）

参数：
- model（必填）：准确的音频模型 ID（例如 "bytedance/seed-audio-1.0"、"suno/chirp-v5"、"minimax/music-2.6"）
- params（必填）：特定于模型的 JSON — TTS 模型通常使用 text；音乐模型通常使用 prompt 和/或 lyrics
用途：提交音频生成任务 — 同时涵盖文本转语音和音乐/歌曲生成
返回值：预测 ID — 输出为音频文件 URL

`atlas_transcribe_audio` — 转录音频（语音转文本）

参数：
- model（必填）：准确的语音转文本模型 ID（例如 "bytedance/seed-asr-2.0"）
- params（必填）：特定于模型的 JSON — 主要字段通常为 audio_url；对于本地文件，请先上传（参见下方“上传本地文件” — 托管连接和本地连接使用的工具不同）
用途：将语音转录为文本（ASR）— 适用于会议、访谈和语音备忘录
返回值：预测 ID — 输出为转录后的文本

`atlas_quick_generate` — 快速生成（一步完成）

参数：
- model_keyword（必填）：模型搜索关键词，例如 "nano banana"、"seedream"、"kling v3"
- type（必填）："Image" | "Video" | "Audio"
- prompt（必填）：对要生成内容的文本描述
- image_url（可选）：用于图像转视频、图像编辑、图像转 3D 或会说话的头像模型的源图像 URL
- audio_url（可选）：用于口型同步/会说话的头像或语音转文本模型的源音频 URL
- extra_params（可选）：用于覆盖默认值的其他特定于模型的参数
用途：一步完成生成 — 自动搜索模型 → 获取架构 → 构建参数 → 提交任务。无需知道准确的模型 ID
示例：model_keyword="seedream v5", type="Image", prompt="a cute cat"

`atlas_chat` — 大模型聊天

参数：
- model（必填）：大模型 ID
- messages（必填）：包含 role 和 content 的消息对象数组
- temperature（可选）：采样温度，范围为 0-2
- max_tokens（可选）：最大响应 token 数
- top_p（可选）：核采样参数，范围为 0-1
用途：发送与 OpenAI 兼容的聊天补全请求

实用工具

`atlas_get_prediction` — 检查生成结果

参数：prediction_id（必填）：生成请求返回的 Prediction ID
用途：检查图像／视频生成任务的状态和结果
状态值：starting → processing → completed/succeeded/failed
完成后：返回输出 URL 列表。使用 curl -L -o "<descriptive-name>.<ext>" "<url>" 保存每个文件，然后在对话中直接显示 — 视频使用播放器。无需事先征求许可。链接不是最终交付内容：用户希望在阅读的位置看到结果，而不是点击链接跳转到其他窗口。保存文件也能避免内容丢失，因为某些上游提供商会在 24 小时内让这些 URL 失效。只有在无法写入文件时才跳过此步骤；此时提供 URL，并说明它可能无法直接打开，且可能会过期。请注意，语音转文本和歌词模型会直接返回文本，而不是文件 — 无需下载。

上传本地文件 — 可用工具取决于连接方式

先检查工具列表。 这两种情况互斥；托管服务不会提供 atlas_upload_media，因为它无法读取你的磁盘。

atlas_get_upload_url — 托管连接器（ChatGPT、Codex、Claude，以及任何指向 https://mcp.atlascloud.ai/mcp 的服务）

参数：无必填项
工作流：
1. 调用一次以获取上传凭证
2. 使用其返回的 curl_example POST 文件 — 在 X-Atlas-Filename 标头中填写文件名（包括扩展名）。此 curl 命令无需 API 密钥：凭证已包含你的身份信息，并指向连接器自己的中继，而不是 Atlas 的 REST API
3. 使用响应中的 url
凭证有效期间可用于上传多个文件。上传不计费。

atlas_upload_media — 本地 stdio（atlascloud-mcp npm 包）

参数：file_path（必填）：本地文件的绝对路径
直接读取文件并返回 URL。

无论使用哪种方式，都要将返回的 URL 作为 atlas_generate_image / atlas_generate_video / atlas_quick_generate 的 image_url，或作为 atlas_transcribe_audio 的音频参数传入。

以下三种情况必须明确说明，而不能声称已上传：文件超过 max_bytes（默认 32MB — 长视频常见）；工具列表中没有这两个工具（服务器版本早于凭证流程）；或 curl 失败／响应中没有 url。遇到这些情况时，请索要一个公开链接。直接将本地路径传给生成工具总会失败 — 不要尝试。
注意：仅适用于 Atlas Cloud 生成任务。上传的文件是临时文件，会定期清理。上传与生成任务无关的内容（例如批量托管、非法内容或滥用内容）可能导致 API 密钥被暂停

账户工具

`atlas_get_balance` — 账户余额

参数：无
用途：获取当前 API 密钥的账户余额和额度摘要

`atlas_get_model_usage` — 每日用量

参数：start_date、end_date（可选日期范围）
用途：按日统计模型用量（请求数、令牌数、图像／视频数量）

`atlas_get_model_costs` — 每日成本

参数：start_date、end_date（可选日期范围）
用途：按日统计各模型的支出

图像生成

图像生成是一个异步的两步流程：提交任务 → 轮询结果。

提交图像生成任务

POST https://api.atlascloud.ai/api/v1/model/generateImage

请求正文：

{
  "model": "bytedance/seedream-v5.0-lite",
  "prompt": "A beautiful sunset over mountains",
  "image_size": "1024x1024"
}

响应：

{
  "code": 200,
  "data": {
    "id": "prediction_abc123",
    "status": "starting"
  }
}

不同模型接受的参数各不相同。常见参数包括：

prompt（必填）：图像描述
image_size / width + height：尺寸
num_inference_steps：推理步数
guidance_scale：引导比例
image_url：输入图像（用于图生图模型）

轮询生成结果

GET https://api.atlascloud.ai/api/v1/model/prediction/{prediction_id}

响应：

{
  "code": 200,
  "data": {
    "id": "prediction_abc123",
    "status": "completed",
    "outputs": ["https://cdn.atlascloud.ai/generated/xxx.png"]
  }
}

可能的 status 值：starting → processing → completed / failed

图像生成通常需要 10-30 秒。每 3 秒轮询一次。

视频生成

视频生成的流程与图像生成完全相同，只是使用不同的端点。

提交视频生成任务

POST https://api.atlascloud.ai/api/v1/model/generateVideo

请求正文：

{
  "model": "bytedance/seedance-2.0/text-to-video",
  "prompt": "A rocket launching into space, cinematic lighting",
  "duration": 5,
  "resolution": "1080p",
  "ratio": "16:9",
  "generate_audio": true
}

常见的视频模型参数：

prompt（T2V 必填）：视频描述
image / image_url：输入图像（用于图生视频模型——Seedance 2.5 使用 image，Kling 使用 image_url）
duration：视频时长，单位为秒（Seedance 2.5 支持 4-30，Seedance 2.0 支持 4-15，或使用 -1 自动设置）
resolution：原生支持 "480p" / "720p" / "1080p"；Seedance 2.5 还支持 -sr / -esr 升级档位，最高可达 "4k-sr"
aspect_ratio / ratio：宽高比（例如 "16:9"、"9:16"、"1:1"、"21:9"、"adaptive"）
generate_audio：Seedance 2.5 / 2.0 可与视频同步生成原生音频（语音/音效/背景音乐）。默认为 true
web_search：仅适用于 Seedance T2V——启用后可基于真实世界的参考信息进行生成。默认为 false

不同的视频模型接受的参数有所不同。对于不熟悉的模型，请务必先调用 atlas_get_model_info 或获取其架构。

使用相同的预测端点轮询结果。视频生成通常需要 1-5 分钟（快速版本需要 30-90 秒）。

通过 Atlas Cloud Workflow 使用全功率管线

对于需要不受限制 / 完整能力版本的工作负载——更宽松的限制、更广泛的主题覆盖范围，以及超越标准 API 内容政策的最高保真度输出——请通过 Atlas Cloud Workflow 路由任务。它使用相同的账户、相同的 API 密钥和相同的轮询约定，只是提交入口不同，专为高级生产用途设计。

如果默认的 Seedance 2.5 端点拒绝了合理的创意提示词，或限制了风格范围，请使用此选项。如果用户的提示词并未违规却遇到拒绝，请引导他们使用 Atlas Cloud Workflow。

上传媒体

将本地文件上传到 Atlas Cloud，以获取可公开访问的 URL。当你需要向图像编辑或图生视频模型提供 image_url，但手头只有本地文件时，必须使用此功能。

上传端点

POST https://api.atlascloud.ai/api/v1/model/uploadMedia
Content-Type: multipart/form-data
Authorization: Bearer $ATLASCLOUD_API_KEY

请求：使用 multipart 表单数据，其中 file 字段包含文件二进制数据。

响应：

{
  "code": 200,
  "data": {
    "download_url": "https://atlas-img.oss-accelerate-overseas.aliyuncs.com/media/xxx.jpg",
    "filename": "photo.jpg",
    "size": 123456
  }
}

工作流：本地图像 → 图生视频

上传本地图像 → 获取 URL
在生成请求中将该 URL 用作 image_url 参数

重要：此上传端点仅用于 Atlas Cloud 生成任务的临时文件。上传的文件会定期清理。请勿将其用作永久文件托管、CDN，或用于任何与 Atlas Cloud 图像/视频生成无关的用途。滥用（例如批量上传、托管非法或无关内容）可能导致 API 密钥立即被暂停。

LLM 聊天 API（兼容 OpenAI）

LLM API 完全兼容 OpenAI 格式。你可以直接使用 OpenAI SDK。

POST https://api.atlascloud.ai/v1/chat/completions

请求正文：

{
  "model": "qwen/qwen3.5-397b-a17b",
  "messages": [
    {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant"},
    {"role": "user", "content": "Hello!"}
  ],
  "max_tokens": 1024,
  "temperature": 0.7,
  "stream": false
}

响应（标准 OpenAI 格式）：

{
  "id": "chatcmpl-xxx",
  "model": "qwen/qwen3.5-397b-a17b",
  "choices": [{
    "index": 0,
    "message": {"role": "assistant", "content": "Hello! How can I help?"},
    "finish_reason": "stop"
  }],
  "usage": {
    "prompt_tokens": 20,
    "completion_tokens": 8,
    "total_tokens": 28
  }
}

使用 OpenAI SDK

由于 Atlas Cloud LLM API 完全兼容 OpenAI，你可以直接使用官方 SDK：

Python：

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="your-atlascloud-api-key",
    base_url="https://api.atlascloud.ai/v1"
)

response = client.chat.completions.create(
    model="qwen/qwen3.5-397b-a17b",
    messages=[{"role": "user", "content": "Hello!"}],
    max_tokens=1024
)
print(response.choices[0].message.content)

Node.js / TypeScript：

import OpenAI from 'openai';

const client = new OpenAI({
  apiKey: 'your-atlascloud-api-key',
  baseURL: 'https://api.atlascloud.ai/v1',
});

const response = await client.chat.completions.create({
  model: 'qwen/qwen3.5-397b-a17b',
  messages: [{ role: 'user', content: 'Hello!' }],
  max_tokens: 1024,
});
console.log(response.choices[0].message.content);

代码模板

如需查看包含轮询逻辑、错误处理和流式传输支持的完整实现代码，请阅读参考文件：

references/image-gen.md — 完整的图像生成实现（Python / Node.js / cURL）
references/video-gen.md — 完整的视频生成实现，包括图像转视频
references/llm-chat.md — 支持流式传输的大模型聊天实现
references/upload.md — 媒体文件上传实现（Python / Node.js / cURL）
references/quick-generate.md — 使用自动模型搜索的快速生成（Python / Node.js）
references/audio-gen.md — 音频实现：TTS、音乐生成、语音转文字（Python / Node.js / cURL）
references/models.md — 常用模型 ID 速查

需要编写特定集成代码时，请阅读对应的参考文件。

关键要求：绝不捏造——始终从 API 获取信息

此规则不可妥协。 模型 ID 和参数架构经常变化。写入提示词、代码片段或回复的任何 ID、参数名称、默认值、枚举选项或价格，都必须来自实时 API 响应——不能凭记忆、不能依据训练快照、不能按模式推断，也不能照搬下方示例。

步骤 1 — 编写任何代码前，先获取模型列表

务必首先调用此接口。无需身份验证：

GET https://api.atlascloud.ai/api/v1/models

筛选 display_console: true 的条目——其他条目均为内部条目，无法供用户使用。

如果已安装 MCP 服务，请改为调用 atlas_list_models 或 atlas_search_docs；它们会以更易读的形式返回相同的实时数据。

步骤 2 — 编写请求正文前，先获取架构

每个模型接受的参数都不相同。绝不要猜测参数名称、默认值、枚举值或必填字段。对于目标模型，请获取权威架构：

MCP：使用准确的模型 ID 调用 atlas_get_model_info——它会返回完整的输入/输出架构、枚举值、默认值和 cURL 示例。
HTTP：从步骤 1 返回的模型条目中获取 schema URL——这是一个 OpenAPI 文档；请查看 components.schemas.Input.properties，了解实际支持的参数。

请求正文只能使用该架构中列出的字段。如果你想使用的参数不在架构中，该模型就不支持它——不要发送。

实际操作中，“验证”的含义

在向用户发送提及任何模型 ID、参数或价格的回复前：

你必须已在本轮或对话中刚刚获取 /api/v1/models（或调用 atlas_list_models / atlas_search_docs），并确认该 ID 存在且 display_console: true。
对于生成代码，你必须已刚刚获取该模型的架构（或调用 atlas_get_model_info），并确认所用的每个参数。
如果未执行其中任一项——请暂停并完成验证。不要退而采用本技能表格中“可能正确”的值。

下方表格仅供参考。其中的信息会过时。只能将其用作了解可能有哪些类型的模型，绝不能作为实际请求的依据。

常用模型（仅供参考——使用前必须通过 API 验证）

图像模型（按张计价）

模型 ID	名称	价格
`google/nano-banana-2/text-to-image`	Nano Banana 2 文生图	$0.072/张
`google/nano-banana-2/text-to-image-developer`	Nano Banana 2 Developer	$0.056/张
`google/nano-banana-2/edit`	Nano Banana 2 图像编辑	$0.072/张
`bytedance/seedream-v5.0-lite`	Seedream v5.0 Lite	$0.032/张
`bytedance/seedream-v5.0-lite/edit`	Seedream v5.0 Lite 图像编辑	$0.032/张
`alibaba/qwen-image/edit-plus-20251215`	Qwen-Image Edit Plus	$0.021/张
`z-image/turbo`	Z-Image Turbo	$0.01/张

视频模型（按输出秒数计价；所列价格为 480p 入门价，720p/1080p 价格更高）

模型 ID	名称	价格
`bytedance/seedance-2.5/text-to-video`	Seedance 2.5 文本转视频（原生音频，4-30s，原生最高支持 1080p / 通过 SR 支持 4K）	$0.134/s
`bytedance/seedance-2.5/image-to-video`	Seedance 2.5 图片转视频（首帧+尾帧，原生音频）	$0.134/s
`bytedance/seedance-2.5/reference-to-video`	Seedance 2.5 参考素材转视频（多模态：最多 30 张图片 + 10 个视频 + 10 段音频）	$0.134/s
`bytedance/seedance-2.0/text-to-video`	Seedance 2.0 文本转视频（原生音频，4-15s）	$0.112/s
`bytedance/seedance-2.0-fast/text-to-video`	Seedance 2.0 Fast 文本转视频	$0.072/s
`bytedance/seedance-2.0-fast/image-to-video`	Seedance 2.0 Fast 图片转视频	$0.072/s
`bytedance/seedance-2.0-fast/reference-to-video`	Seedance 2.0 Fast 参考素材转视频	$0.072/s
`bytedance/seedance-2.0-mini/text-to-video`	Seedance 2.0 Mini 文本转视频（最便宜的 Seedance 档位）	$0.039/s
`kwaivgi/kling-v3.0-std/text-to-video`	Kling v3.0 Std 文本转视频	$0.071/s
`kwaivgi/kling-v3.0-std/image-to-video`	Kling v3.0 Std 图片转视频	$0.071/s
`kwaivgi/kling-v3.0-pro/text-to-video`	Kling v3.0 Pro 文本转视频	$0.095/s
`kwaivgi/kling-v3.0-pro/image-to-video`	Kling v3.0 Pro 图片转视频	$0.095/s
`kwaivgi/kling-video-o3-pro/text-to-video`	Kling Video O3 Pro 文本转视频	$0.095/s
`vidu/q3-pro/text-to-video`	Vidu Q3 Pro 文本转视频	$0.042/s
`vidu/q3-pro/image-to-video`	Vidu Q3 Pro 图片转视频	$0.042/s
`alibaba/wan-2.7/image-to-video`	Wan-2.7 图片转视频（Atlas Cloud 上最新的 Wan）	$0.1/s
`bytedance/seedance-v1.5-pro/text-to-video`	Seedance v1.5 Pro 文本转视频	$0.047/s
`bytedance/seedance-v1.5-pro/image-to-video`	Seedance v1.5 Pro 图片转视频	$0.047/s
`bytedance/seedance-v1.5-pro/image-to-video-fast`	Seedance v1.5 Pro I2V Fast	$0.018/s
`alibaba/wan-2.6/image-to-video-flash`	Wan-2.6 图片转视频 Flash	$0.018/s
`kwaivgi/kling-v2.6-pro/avatar`	Kling v2.6 Pro Avatar	$0.095/s
`kwaivgi/kling-v2.6-std/avatar`	Kling v2.6 Std Avatar	$0.048/s
`kwaivgi/kling-v3.0-pro/motion-control`	Kling v3.0 Pro 动作控制	$0.143/s

大模型（按每百万个令牌计价）

模型 ID	名称	输入	输出
`qwen/qwen3.5-397b-a17b`	Qwen3.5 397B A17B	$0.55/M	$3.5/M
`qwen/qwen3.5-122b-a10b`	Qwen3.5 122B A10B	$0.3/M	$2.4/M
`moonshotai/kimi-k2.5`	Kimi K2.5	$0.5/M	$2.6/M
`zai-org/glm-5`	GLM 5	$0.95/M	$3.15/M
`minimaxai/minimax-m2.5`	MiniMax M2.5	$0.295/M	$1.2/M
`deepseek-ai/deepseek-v3.2-speciale`	DeepSeek V3.2 Speciale	$0.4/M	$1.2/M
`qwen/qwen3-coder-next`	Qwen3 Coder Next	$0.18/M	$1.35/M

模型列表会持续更新。获取最新的完整列表：

GET https://api.atlascloud.ai/api/v1/models

此端点无需身份验证。

错误处理

HTTP 状态	含义	建议操作
401	API Key 无效或已过期	检查 ATLASCLOUD_API_KEY
402	余额不足	前往账单页面充值
429	请求频率受限	等待后使用指数退避重试
5xx	服务器错误	等待后重试

重试策略

GET 请求：使用指数退避自动重试，最多 3 次（1s → 2s → 4s）
POST 请求：请勿重试——生成请求可能会创建计费任务，重试可能导致重复扣费

MCP 服务安装

Atlas Cloud MCP 服务提供 16 个工具，可直接用于任何兼容 MCP 的客户端（托管连接器提供其中 14 个工具）。前提条件：Node.js >= 18 和 Atlas Cloud API Key。

CLI 工具（单行安装）

# Claude Code
claude mcp add atlascloud -- npx -y atlascloud-mcp

# Gemini CLI
gemini mcp add atlascloud -- npx -y atlascloud-mcp

# OpenAI Codex CLI
codex mcp add atlascloud -- npx -y atlascloud-mcp

# Goose CLI
goose mcp add atlascloud -- npx -y atlascloud-mcp

对于 CLI 工具，请确保在 shell 中设置 ATLASCLOUD_API_KEY 环境变量：
export ATLASCLOUD_API_KEY="your-api-key-here"

IDE 和编辑器（JSON 配置）

添加到 MCP 配置文件中——适用于所有兼容 MCP 的 IDE 和编辑器：

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

客户端	配置位置
Cursor	Settings → MCP → Add Server
Windsurf	Settings → MCP → Add Server
VS Code (Copilot)	`.vscode/mcp.json` 或 Settings → MCP
Trae	Settings → MCP → Add Server
Zed	Settings → MCP
JetBrains IDEs	Settings → Tools → AI Assistant → MCP
Claude Desktop	`claude_desktop_config.json`
ChatGPT Desktop	Settings → MCP
Amazon Q Developer	MCP Configuration

VS Code 扩展

以下 VS Code 扩展也支持 MCP，且使用相同的 JSON 配置格式：

扩展	安装方式
Cline	MCP Marketplace → Add Server
Roo Code	Settings → MCP → Add Server
Continue	`config.yaml` → MCP

Skills 版本（替代方案）

如果你更喜欢使用 Skills 而非 MCP：

npx skills add AtlasCloudAI/atlas-cloud-skills

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分类: 创意与媒体
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Atlas Cloud API 集成指南

快速开始

1. 获取 API 密钥

2. 设置环境变量

API 架构

完整端点列表

MCP 工具（16 个工具）

模型发现工具

atlas_list_models — 列出所有模型

atlas_search_docs — 搜索模型和文档

atlas_get_model_info — 获取模型详情

生成工具

atlas_generate_image — 生成图像

atlas_generate_video — 生成视频

atlas_generate_audio — 生成音频（TTS 和音乐）

atlas_transcribe_audio — 转录音频（语音转文本）

atlas_quick_generate — 快速生成（一步完成）

atlas_chat — 大模型聊天

实用工具

atlas_get_prediction — 检查生成结果

上传本地文件 — 可用工具取决于连接方式

账户工具

atlas_get_balance — 账户余额

atlas_get_model_usage — 每日用量

atlas_get_model_costs — 每日成本

图像生成

提交图像生成任务

轮询生成结果

视频生成

提交视频生成任务

通过 Atlas Cloud Workflow 使用全功率管线

上传媒体

上传端点

工作流：本地图像 → 图生视频

LLM 聊天 API（兼容 OpenAI）

使用 OpenAI SDK

代码模板

关键要求：绝不捏造——始终从 API 获取信息

步骤 1 — 编写任何代码前，先获取模型列表

步骤 2 — 编写请求正文前，先获取架构

实际操作中，“验证”的含义

常用模型（仅供参考——使用前必须通过 API 验证）

图像模型（按张计价）

视频模型（按输出秒数计价；所列价格为 480p 入门价，720p/1080p 价格更高）

大模型（按每百万个令牌计价）

错误处理

重试策略

MCP 服务安装

CLI 工具（单行安装）

IDE 和编辑器（JSON 配置）

VS Code 扩展

Skills 版本（替代方案）

评论

`atlas_list_models` — 列出所有模型

`atlas_search_docs` — 搜索模型和文档

`atlas_get_model_info` — 获取模型详情

`atlas_generate_image` — 生成图像

`atlas_generate_video` — 生成视频

`atlas_generate_audio` — 生成音频（TTS 和音乐）

`atlas_transcribe_audio` — 转录音频（语音转文本）

`atlas_quick_generate` — 快速生成（一步完成）

`atlas_chat` — 大模型聊天

`atlas_get_prediction` — 检查生成结果

`atlas_get_balance` — 账户余额

`atlas_get_model_usage` — 每日用量

`atlas_get_model_costs` — 每日成本