500以上の画像・動画・音声・LLMモデルを1つのOpenAI互換APIで
月間サイト訪問数の推計
このドメインの Similarweb 推計値であり、アクティブユーザー数ではありません。観測データのある月のみ表示し、取得日と対象月を区別しています。
取得日 2026/11/11
編集部による 5 点満点の評価です。ユーザー評価の平均ではありません。 このページの各視点は、製品情報をもとに AI がまとめたものです。実際の利用者のレビューではありません。
OpenAITools.app のテレメトリ（2026-11-11 検証）によると、Atlas Cloud（atlascloud.ai）は AI API に分類される AI プラットフォームで、月間 77.7万の訪問を生み出し、前月比のトラフィック増減は -15.2万（-16.4%）です。主要な地域市場はアメリカ合衆国（トラフィックシェア 38.3%）で、有料の料金モデルで運営されています。月間ボリューム別の主な競合代替ツールには OpenRouter（月間 1994.14万訪問）、Together AI（月間 164.59万訪問）、fal.ai（月間 309.37万訪問）が含まれます。
APIが一つにまとまっていて本当に助かる。
神。
サイト検証・料金体系・同カテゴリ比較に基づき AI が多角的な論点を要約した参考視点であり、実在ユーザーの個別投稿ではありません。
40社以上のプロバイダーの画像・動画・音声・3D・LLMモデルを、1つのOpenAI互換エンドポイントから利用でき、個別統合の手間を削減。
Seedance、Kling、Wan、Seedream、GPT Image、DeepSeek、Kimi、Claude、Geminiなど数百モデルを横断利用でき、新モデル公開当日から使えることも多い。
動画は秒、画像は枚、LLMは100万トークン単位。自分の料率と公式定価を並べて比較でき、割引も料金ページに表示。
Creator CentralとMarketing StudioでUGC広告、商品ビジュアル、バーチャル試着などの生成器とワークフロー、非開発者向け無料ツールを提供。
SOC 2認証、HIPAA準拠、データ保持・削除ポリシーに加え、MCPとCLIツールで大規模導入を支援。
Atlas Cloudは、開発者・クリエイター・企業チーム向けのマルチモーダルAI推論プラットフォームです。最大の狙いは、プロバイダーごとに個別のアカウントやキーを管理する手間をなくすこと。1つのOpenAI互換APIキーで、画像・動画・音声・3D・言語モデルへリクエストを振り分けられ、モデルカタログは500件を超えています。話題のモデルファミリーへの「初日アクセス」も大きな売りで、新モデルの公開当日から利用できます。
対応範囲は幅広く、Seedance、Kling、Wan、Veoなどの動画モデル、Seedream、GPT Image、Qwen Imageなどの画像モデル、DeepSeek、Kimi、Claude、GeminiなどのLLM、さらに音声と3Dの経路も含まれます。生のAPIだけでなく、モデルエクスプローラー、プロンプトハブ、マーケティング用ワークフロー（UGC広告、商品ビジュアル、バーチャル試着）を備えたCreator Central、ヘッドショット生成などの無料ブラウザツールも提供します。
料金は透明な従量制です。料金ページでは、動画の秒単価、画像の枚単価、LLMの100万トークン単価が公式定価と並べて表示され、割引率も明示されます。必須のサブスクリプションはなく、SOC 2認証やHIPAA準拠といったエンタープライズ向け機能も用意されています。
1つのAPIキーとSDKで画像・動画・音声・チャットモデルを呼び出し、生成機能の追加に伴う統合作業を大幅に削減。
Marketing StudioのワークフローでUGC風広告、商品画像、バーチャル試着コンテンツを生成し、パイプラインを一から作らずに済む。
競合モデルを並べて評価し、公開単価と料金計算機で支出を予測してから予算を確定。
ブラウザベースの生成器と無料ツールで画像・動画・音声を作成し、GPUやベンダーアカウントの管理が不要。
同じ主要カテゴリの競合 AI ツールをテレメトリで並列比較
| 順位 | AI ツール | 月間訪問数 | 前月比成長率 | 直接流入の割合 | 料金 | 直接比較 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| ● | Atlas Cloud | 77.7万 | -16.4% | 直接流入 54% | 有料 | 表示中 |
| 1 | OpenRouter 単一の統一APIを通じて膨大なLLMカタログを提供するが、Atlas Cloudのような生成メディアへの特化した焦点には欠けている。 | 1994.14万 | -6.2% | 直接流入 60% | 有料 | vs OpenRouter |
| 2 | Together AI オープンソースLLM向けの堅牢なサーバーレス推論とカスタムファインチューニングを提供するが、マルチモーダルメディアパイプラインへの重点はやや薄い。 | 164.59万 | +64.9% | 直接流入 54% | フリーミアム、有料 | vs Together AI |
| 3 | fal.ai 画像や動画の超高速サーバーレス生成に優れていますが、汎用テキストLLMのルーティングにはあまり重点を置いていません。 | 309.37万 | -3.7% | 直接流入 60% | Paid, pay-as-you-go usage-based pricing | vs fal.ai |
| 4 | DeepInfra オープンウェイトモデル向けに高性能かつ低コストなサーバーレス推論を提供しますが、商用プロプライエタリモデルの選択肢は幅広くありません。 | 45.78万 | -8.9% | 直接流入 52% | 有料 | vs DeepInfra |
| 5 | Replicate AI 柔軟なウェブフックを備え、カスタムオープンソースモデルの実行とファインチューニングに最適ですが、標準推論の料金体系は異なります。 | 90.4万 | -8.4% | 直接流入 64% | 有料 | vs Replicate AI |
| 6 | Novita AI 200種類以上のモデルAPIとサーバーレスGPUインフラを提供し、推論とレンダリングを組み合わせる場合の確かな代替手段となります。 | 27.14万 | -10.4% | 直接流入 62% | 有料 | vs Novita AI |
単一の統一APIを通じて膨大なLLMカタログを提供するが、Atlas Cloudのような生成メディアへの特化した焦点には欠けている。
オープンソースLLM向けの堅牢なサーバーレス推論とカスタムファインチューニングを提供するが、マルチモーダルメディアパイプラインへの重点はやや薄い。
オープンソースLLM向けの堅牢なサーバーレス推論とカスタムファインチューニングを提供するが、マルチモーダルメディアパイプラインへの重点はやや薄い。
画像や動画の超高速サーバーレス生成に優れていますが、汎用テキストLLMのルーティングにはあまり重点を置いていません。
オープンウェイトモデル向けに高性能かつ低コストなサーバーレス推論を提供しますが、商用プロプライエタリモデルの選択肢は幅広くありません。
柔軟なウェブフックを備え、カスタムオープンソースモデルの実行とファインチューニングに最適ですが、標準推論の料金体系は異なります。
柔軟なウェブフックを備え、カスタムオープンソースモデルの実行とファインチューニングに最適ですが、標準推論の料金体系は異なります。
200種類以上のモデルAPIとサーバーレスGPUインフラを提供し、推論とレンダリングを組み合わせる場合の確かな代替手段となります。
特化型Provides direct developer access to high-performance Gemini models, but lacks the multi-vendor model aggregation of Atlas Cloud.
特化型Provides direct developer access to high-performance Gemini models, but lacks the multi-vendor model aggregation of Atlas Cloud.
Delivers industry-leading frontier language and multimodal models directly, but restricts usage exclusively to OpenAI's proprietary ecosystem.
Delivers industry-leading frontier language and multimodal models directly, but restricts usage exclusively to OpenAI's proprietary ecosystem.
Aggregates hundreds of foundational models and agentic tools via a unified endpoint, matching Atlas Cloud's multi-vendor approach.
Delivers high-speed inference for open and commercial generative models, making it ideal for high-throughput media applications.
LLMとマルチモーダルモデルを、ひとつのAPIで高速かつコスト予測可能に推論
