MoonshotAI: Kimi K2.6
Kimi K2.6 est le modèle d’agent multimodal de Moonshot AI pour la programmation de longue durée, le travail visuel sur les interfaces et les tâches guidées par des outils. Il associe texte, images et vidéo à des réponses réfléchies ou instantanées et documente la conservation facultative du raisonnement entre échanges dans un contexte de 256K.
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POST /v1/messagesmoonshotai/kimi-k2.6
À propos du modèle
Cette description présente les capacités du modèle. Les entrées, sorties et options disponibles dans Ailoot pour la méthode sélectionnée figurent ci-dessous.
Kimi K2.6 est le modèle d’agent nativement multimodal de Moonshot AI pour la programmation de longue durée, la conception pilotée par le code et l’exécution coordonnée de tâches. Il accepte texte, images et vidéo et génère du texte, notamment des explications, du code et des propositions d’appels d’outils. Son profil à mélange d’experts indique 1 000 milliards de paramètres au total, 32 milliards de paramètres actifs et un contexte de 256K, avec un encodeur visuel MoonViT.
Programmation et conception visuelle
Le producteur développe K2.6 pour la programmation de bout en bout dans différents langages et domaines, notamment le travail sur les dépôts, les interfaces frontend et l’optimisation des performances. Fournissez le code pertinent, le comportement attendu, l’échec observé et les conditions à préserver par la modification. Pour une tâche visuelle, associez les exigences à une maquette ou capture d’écran lisible et indiquez si elle montre l’état actuel ou le résultat souhaité.
Voici une instruction illustrative : « Implémentez cette interface à partir de la spécification visuelle fournie, préservez les noms des champs et expliquez le comportement de chaque état requis. » Le livrable attendu est le code et son explication, suivis de l’observation réelle du rendu ou de la validation par l’application. Les interfaces générées et les propositions textuelles ne sont pas des actions exécutées de façon indépendante.
Réflexion, réponse instantanée et raisonnement conservé
K2.6 prend en charge les modes thinking et instant. Thinking développe un raisonnement intermédiaire avant la réponse finale ; instant produit une réponse directe. Les recommandations de déploiement du producteur utilisent temperature 1.0 pour thinking, 0.6 pour instant et top-p 0.95. Ce sont des recommandations pour sa référence documentée, distinctes du choix de style ou de longueur de la réponse finale.
Une fonction propre à K2.6 est preserve-thinking, qui conserve l’intégralité du raisonnement au fil des interactions. Elle est désactivée par défaut et documentée pour les agents de programmation en mode thinking. Lors de son utilisation, l’analyse conservée consomme du contexte avec les observations d’outils et les réponses finales. Gardez claires les exigences acceptées de la tâche afin qu’une réflexion provisoire antérieure ne devienne pas un fait non étayé dans le livrable final.
Entrées multimodales
La fiche exacte présente des entrées image et vidéo. Identifiez les différents médias, préservez le texte visible et indiquez le détail ou l’événement à expliquer. Pour un graphique, demandez les valeurs observées séparément de leur interprétation. Pour une vidéo, désignez le segment pertinent et le changement temporel à analyser. Le fabricant qualifie d’expérimental le processus vidéo présenté dans sa référence ; la compréhension d’images et de vidéos produit du texte plutôt que des médias générés.
Outils et orchestration
K2.6 alterne réflexion et appels d’outils en plusieurs étapes et documente une approche d’essaim d’agents du producteur, qui décompose une tâche en branches spécialisées coordonnées. L’application fournit les outils, effectue les opérations choisies et renvoie leurs observations. Définissez les actions autorisées et le livrable final avant le début d’une tâche agentique, par exemple une comparaison de sources achevée, un correctif de dépôt ou un document préparé.
Gardez chaque observation retournée associée à l’opération et à la source qui l’ont produite. Une branche ou une action d’outil proposée ne devient un élément utile que lorsque son résultat est disponible pour la suite de la tâche. Les modes nommés et les démonstrations d’orchestration du producteur n’impliquent pas qu’une réponse textuelle ordinaire accomplisse indépendamment toutes les actions en arrière-plan ou entre applications.
Contexte et périmètre de l’édition
K2.6 reprend la méthode de quantification native INT4 du producteur issue de K2 Thinking. C’est une propriété documentée du point de contrôle, distincte d’une promesse sur une configuration d’exécution environnante. Son contexte de 256K doit accueillir ensemble les sources, la conversation, le raisonnement éventuellement conservé et la sortie demandée. Les budgets d’évaluation de la fiche ne sont pas des limites universelles de réponse.
Vérifiez le code par rapport aux exigences, les constats visuels par rapport aux entrées et les affirmations dépendant des sources par rapport aux documents faisant autorité. Maintenez K2.6 distinct de K2.5 et des éditions K2 purement textuelles, surtout lorsque preserve-thinking et les détails du processus visuel comptent pour la tâche.
Cas pratique
Cas pratique
Exemple technique en anglais
Design a bounded table-sort function
Implement a JavaScript function sortRows(rows, direction) for objects with a numeric score field. Return a new array, preserve input order for equal scores and support only asc or desc; reject other directions. Include examples with tied scores and tests proving the original array is unchanged. Explain how the tie rule is preserved.Résultat attendu
Function code, tie-order examples and tests for both directions, invalid direction and input preservation.Vérifier le résultat
Check that reversing an ascending result does not accidentally reverse equal-score rows.Ailoot Ultra · Chat OpenAI POST /v1/chat/completions moonshotai/kimi-k2.6
moonshotai/kimi-k2.6Premiers pas
Kimi K2.6 est le modèle d’agent multimodal de Moonshot AI pour la programmation de longue durée, le travail visuel sur les interfaces et les tâches guidées par des outils. Il associe texte, images et vidéo à des réponses réfléchies ou instantanées et documente la conservation facultative du raisonnement entre échanges dans un contexte de 256K.
- Entrées acceptées
- Texte
- Résultats
- Texte
Disponible dans Ailoot · entrées et méthodes
Ailoot Ultra · Chat OpenAI POST /v1/chat/completions
- Types d’entrée
text- Types de sortie
text- Format de sortie
- json ou SSE
| Champ | Type | Exigence | Valeurs et limites | Par défaut |
|---|---|---|---|---|
Champmodel | Typestring | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites moonshotai/kimi-k2.6 | Par défaut— |
Champmessages | Typemessage[] | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites Nombre minimal d’éléments: 1 | Par défaut— |
Champmessages[].role | Typestring | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites Exemples : system, user, assistant, tool, function Conditions: Ces rôles sont explicitement représentés par les types de compatibilité du code source ; l’ensemble exact des rôles reste propre à chaque modèle. Selon le modèle | Par défaut— |
Champmessages[].content | Typestring|content_part[]|null | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites | Par défaut— |
Champmessages[].tool_calls | Typetool_call[] | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites | Par défaut— |
Champmessages[].tool_call_id | Typestring | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites S’applique lorsque: role=tool ; utilisez l’identifiant réellement renvoyé | Par défaut— |
Champmessages[].name | Typestring | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites | Par défaut— |
Champmessages[].reasoning_content | Typestring | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites S’applique lorsque: Réinjectez le raisonnement réellement renvoyé lorsque ce modèle l’utilise | Par défaut— |
Champmessages[].reasoning_details | Typeobject|array | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
Champmax_tokens | Typeinteger | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Minimum: 1 Selon le modèle | Par défaut— |
Champmax_completion_tokens | Typeinteger | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Minimum: 1 Selon le modèle | Par défaut— |
Champstream | Typeboolean | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites | Par défautfalse |
Champstream_options.include_usage | Typeboolean | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
Champtemperature | Typenumber | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
Champtop_p | Typenumber | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
Champstop | Typestring|string[] | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
Champtools | Typefunction_tool[] | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
Champtools[].type | Typestring | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites function Selon le modèle | Par défaut— |
Champtools[].function.name | Typestring | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites S’applique lorsque: outil de fonction fourni | Par défaut— |
Champtools[].function.description | Typestring | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites | Par défaut— |
Champtools[].function.parameters | TypeJSON_schema | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites | Par défaut— |
Champtool_choice | Typestring|object | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
Champparallel_tool_calls | Typeboolean | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
Champresponse_format | Typeobject | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
Champreasoning_effort | Typestring | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
Champreasoning | Typeobject | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
Champservice_tier | Typestring | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
Champinstructions | Typestring | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Champ de compatibilité | Par défaut— |
Champfunctions | Typefunction[] | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
Champfunction_call | Typestring|object | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
Champprompt_cache_options | Typeobject | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
Champmodalities | Typestring[] | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites text | Par défaut— |
Champprovider | Typeobject | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Conditions: provider.options est rejeté sur cette route textuelle Ultra | Par défaut— |
Champcache_control.ttl | Typestring | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Conditions: 1h est rejeté dans les emplacements réels du cache de prompt | Par défaut— |
Combinaisons d’éléments d’entrée
Texte · Texte UTF8
messages[].content
Paramètres et cycle de vie de la méthode
| Paramètre | Contrat |
|---|---|
Paramètrecontent_type | Contratapplication/json |
Paramètrerequired | Contratmodel, messages |
Paramètrematerial_types | Contrattext |
Paramètremessages | Contrattableau de messages avec une structure role/content |
Paramètrefile_material | Contratdocument UTF-8 réel inséré sous forme de texte littéral ; aucun identifiant de fichier déduit |
Paramètreoptional_controls | Contratstream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice |
Paramètrecontrol_scope | Contratpropre au modèle ; les outils de fonctions de l’utilisateur diffèrent des outils hébergés |
Paramètreoutput_modalities | Contrattext |
Paramètrehosted_operations | Contratfalse |
Paramètremultimodal_input_binding | Contratnull |
Cycle de vie : synchronous_or_streamed
Envoyez l’identifiant exact du modèle avec messages.
La longueur du contexte n’est pas un plafond de sortie.
Un fichier texte peut fournir du texte littéral ; les entrées image/audio/objets fichier nécessitent une liaison exacte.
Tarifs
Les tarifs n’ajoutent pas d’options de requête. Les paramètres pris en charge figurent dans la méthode sélectionnée.
- Mode rapide
- Tarif standard Lorsque le mode rapide est sélectionné
- Mode Flex
- Tarif standard Lorsque le mode flex est sélectionné
- Effort de raisonnement maximal
- Tarif standard Lorsque l’effort de raisonnement maximal utilise l’ajustement par défaut (default)
Tarifs Ailoot
Prix par configuration
Associez chaque coût aux conditions indiquées. Utilisez un seul tarif pour chaque ensemble de configurations alternatives.
| Configuration | Barème tarifaire | Tokens de contexte, plus de | Tokens de contexte, jusqu’à la limite incluse | Coût |
|---|---|---|---|---|
| ConfigurationTarifs de base des tokens | Barème tarifaireTarif de base | Tokens de contexte, plus de— | Tokens de contexte, jusqu’à la limite incluseSans borne supérieure | Coût Entrée · Tokens en entrée $0.0019 / 1K tokens Sortie · Tokens en sortie $0.008 / 1K tokens Entrée · Lecture du cache $0.00032 / 1K tokens Entrée · Écriture dans le cache $0 / 1K tokens Entrée · Écriture dans le cache, 1 h — / 1K tokens |
| ConfigurationPalier 1 de longueur de requête | Barème tarifaire— | Tokens de contexte, plus de0 | Tokens de contexte, jusqu’à la limite incluseSans borne supérieure | Coût Entrée · Tokens en entrée $0.0019 / 1K tokens Sortie · Tokens en sortie $0.008 / 1K tokens Entrée · Lecture du cache $0.00032 / 1K tokens Entrée · Écriture dans le cache $0 / 1K tokens Entrée · Écriture dans le cache, 1 h — / 1K tokens |
Ailoot réserve un montant estimé avant une requête. Après le résultat, le montant final est débité selon l’utilisation mesurée. Pour le streaming, le montant final à débiter est calculé à partir du relevé final d’utilisation. Fonctionnement de la réservation et du débit →
Exemples de requêtes
Ailoot Ultra · Chat OpenAI
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "moonshotai/kimi-k2.6", "messages": [{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}]}')
Path("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \
--data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import json
from pathlib import Path
r=json.loads(Path("result.json").read_text())
for x in r.get("choices",[]):
if x.get("message",{}).get("content"): print(x["message"]["content"])
PY_RESULT
from openai import OpenAI
import os
if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")
client=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)
result=client.chat.completions.create(model='moonshotai/kimi-k2.6',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}])
import base64, json
from pathlib import Path
def save_result(data, stem="result"):
# Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.
Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")
print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))
def save_blob(encoded, suffix, label):
raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)
ext = "png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix
file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)
file.write_bytes(raw)
print("Saved", file)
for index, block in enumerate(data.get("content") or []):
print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))
for choice in data.get("choices") or []:
print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))
for index, item in enumerate(data.get("output") or []):
print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))
if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):
save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))
for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):
for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):
print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))
blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")
if blob and blob.get("data"):
mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")
suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")
save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))
save_result(result.to_dict(mode="json"))
from openai import OpenAI
import os
from pathlib import Path
if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")
client=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)
import base64, json
from pathlib import Path
def save_result(data, stem="result"):
# Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.
Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")
print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))
def save_blob(encoded, suffix, label):
raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)
ext = "png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix
file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)
file.write_bytes(raw)
print("Saved", file)
for index, block in enumerate(data.get("content") or []):
print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))
for choice in data.get("choices") or []:
print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))
for index, item in enumerate(data.get("output") or []):
print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))
if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):
save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))
for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):
for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):
print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))
blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")
if blob and blob.get("data"):
mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")
suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")
save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))
with client.chat.completions.stream(model='moonshotai/kimi-k2.6',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}]) as stream:
with Path("stream-events.jsonl").open("w",encoding="utf-8") as log:
for event in stream:
payload=event.to_dict(mode="json")
log.write(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)+"\n"); log.flush()
print(json.dumps(payload,ensure_ascii=False))
final=stream.get_final_completion()
save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")
Recevoir et enregistrer les résultats
Ailoot Ultra · Chat OpenAI
json ou SSE
Conserver tous les résultats terminés
Conservez chaque réponse, fichier et partie de contenu renvoyés dans leur intégralité.
Conservez chaque choix avec son contenu, ses appels d’outils et son raisonnement. En SSE, assemblez les deltas par index de choix et d’outil, puis conservez le motif final de terminaison et les données d’utilisation.
Si la réponse d’origine doit être vérifiée
Conservez les identifiants de requête et de réponse ainsi que les en-têtes. Aucune URL générique de récupération des tâches textuelles n’est fournie.
Champs de la réponse
| Champ | Type |
|---|---|
Champchoices[].index | Typeinteger |
Champchoices[].message.content | Typestring|null |
Champchoices[].message.tool_calls | Typetool_call[] |
Champchoices[].message.reasoning_content | Typestring |
Champchoices[].message.reasoning_details | Typeobject|array |
Champchoices[].finish_reason | Typestring|null |
Champusage | Typeobject |
Erreurs et étapes suivantes
| Réponse | Condition | Étape suivante |
|---|---|---|
Réponse400 · invalid_request_error | ConditionChamps obligatoires, représentation des contenus ou valeur de paramètre non valides | Étape suivanteCorrigez les champs indiqués avant une nouvelle requête de création. |
Alias
Alias du modèle
Ailoot Ultra moonshotai/kimi-k2.6
Alias des chemins de méthode
Utilisez les chemins de méthode indiqués ci-dessus.
ID d’appel associés
Ailoot Ultra · Messages Anthropic POST /v1/messages moonshotai/kimi-k2.6
moonshotai/kimi-k2.6Premiers pas
Kimi K2.6 est le modèle d’agent multimodal de Moonshot AI pour la programmation de longue durée, le travail visuel sur les interfaces et les tâches guidées par des outils. Il associe texte, images et vidéo à des réponses réfléchies ou instantanées et documente la conservation facultative du raisonnement entre échanges dans un contexte de 256K.
- Entrées acceptées
- Texte
- Résultats
- json · sse
Disponible dans Ailoot · entrées et méthodes
Ailoot Ultra · Messages Anthropic POST /v1/messages
- Types d’entrée
text- Types de sortie
json,sse- Format de sortie
- JSON ou SSE
| Champ | Type | Exigence | Valeurs et limites | Par défaut |
|---|---|---|---|---|
Champmodel | Typestring | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites moonshotai/kimi-k2.6 | Par défaut— |
Champmessages | Typemessage[] | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites | Par défaut— |
Champmessages[].role | Typestring | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites user, assistant | Par défaut— |
Champmessages[].content | Typestring | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites | Par défaut— |
Champmax_tokens | Typeinteger | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites | Par défaut— |
Champstream | Typeboolean | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites | Par défautfalse |
Combinaisons d’éléments d’entrée
Texte · Texte UTF-8
chaîne messages[].content
Paramètres et cycle de vie de la méthode
| Paramètre | Contrat |
|---|---|
Paramètrecontent_type | Contratapplication/json |
Paramètrerequired | Contratmodel, messages, max_tokens |
Paramètreoptional_controls | Contratstream |
Paramètrematerial_types | Contrattext |
Paramètretext_file_material | ContratLisez le document UTF-8 réel et placez son texte dans l’entrée indiquée ou dans la chaîne de contenu du message. |
Cycle de vie : synchronous_or_streamed
Tarifs
Les tarifs n’ajoutent pas d’options de requête. Les paramètres pris en charge figurent dans la méthode sélectionnée.
- Mode rapide
- Tarif standard Lorsque le mode rapide est sélectionné
- Mode Flex
- Tarif standard Lorsque le mode flex est sélectionné
- Effort de raisonnement maximal
- Tarif standard Lorsque l’effort de raisonnement maximal utilise l’ajustement par défaut (default)
Tarifs Ailoot
Prix par configuration
Associez chaque coût aux conditions indiquées. Utilisez un seul tarif pour chaque ensemble de configurations alternatives.
| Configuration | Barème tarifaire | Tokens de contexte, plus de | Tokens de contexte, jusqu’à la limite incluse | Coût |
|---|---|---|---|---|
| ConfigurationTarifs de base des tokens | Barème tarifaireTarif de base | Tokens de contexte, plus de— | Tokens de contexte, jusqu’à la limite incluseSans borne supérieure | Coût Entrée · Tokens en entrée $0.0019 / 1K tokens Sortie · Tokens en sortie $0.008 / 1K tokens Entrée · Lecture du cache $0.00032 / 1K tokens Entrée · Écriture dans le cache $0 / 1K tokens Entrée · Écriture dans le cache, 1 h — / 1K tokens |
| ConfigurationPalier 1 de longueur de requête | Barème tarifaire— | Tokens de contexte, plus de0 | Tokens de contexte, jusqu’à la limite incluseSans borne supérieure | Coût Entrée · Tokens en entrée $0.0019 / 1K tokens Sortie · Tokens en sortie $0.008 / 1K tokens Entrée · Lecture du cache $0.00032 / 1K tokens Entrée · Écriture dans le cache $0 / 1K tokens Entrée · Écriture dans le cache, 1 h — / 1K tokens |
Ailoot réserve un montant estimé avant une requête. Après le résultat, le montant final est débité selon l’utilisation mesurée. Pour le streaming, le montant final à débiter est calculé à partir du relevé final d’utilisation. Fonctionnement de la réservation et du débit →
Exemples de requêtes
Ailoot Ultra · Messages Anthropic
{
"model": "moonshotai/kimi-k2.6",
"max_tokens": 128,
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Summarize the incident report."
}
],
"stream": false
}set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 document}"
export AILOOT_TEXT_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json, os
from pathlib import Path
source_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])
if not source_file.is_file():
raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')
text = source_file.read_text(encoding='utf-8')
if not text.strip():
raise SystemExit('Choose a document containing text')
payload = {'model': 'moonshotai/kimi-k2.6', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}
payload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n' + text
Path('request.json').write_text(json.dumps(payload, ensure_ascii=False), encoding='utf-8')
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \
-H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \
--data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import json
from pathlib import Path
result = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))
print(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))
PY_RESULT
import json, os
from pathlib import Path
source_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])
if not source_file.is_file():
raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')
text = source_file.read_text(encoding='utf-8')
if not text.strip():
raise SystemExit('Choose a document containing text')
payload = {'model': 'moonshotai/kimi-k2.6', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}
payload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n' + text
from urllib.request import Request, urlopen
from urllib.error import HTTPError
api_key = os.environ['AILOOT_API_KEY']
if not api_key.strip():
raise SystemExit('Set AILOOT_API_KEY before making a request')
headers = {'x-api-key': 'PLACEHOLDER_KEY', 'anthropic-version': '2023-06-01', 'Content-Type': 'application/json'}
headers['x-api-key'] = api_key
request = Request('https://api.ailoot.ai/v1/messages', data=json.dumps(payload, ensure_ascii=False).encode('utf-8'), headers=headers, method='POST')
try:
with urlopen(request, timeout=120) as response:
raw = response.read()
Path('response-headers.txt').write_text(str(response.headers), encoding='utf-8')
except HTTPError as error:
Path('result.json').write_bytes(error.read())
Path('response-headers.txt').write_text(str(error.headers), encoding='utf-8')
raise
Path('result.json').write_bytes(raw)
import json
from pathlib import Path
result = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))
print(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))
Recevoir et enregistrer les résultats
Ailoot Ultra · Messages Anthropic
JSON ou SSE
Conserver tous les résultats terminés
Conservez chaque réponse, fichier et partie de contenu renvoyés dans leur intégralité.
Conservez tous les blocs de contenu, les signatures de raisonnement et les identifiants réels d’utilisation d’outils. Assemblez tous les deltas de blocs SSE ; un premier bloc de texte ne constitue pas la sortie complète.
Si la réponse d’origine doit être vérifiée
Conservez les identifiants de requête et de réponse ainsi que les en-têtes. Aucune URL générique de récupération des tâches textuelles n’est fournie.
Champs de la réponse
| Champ | Type |
|---|---|
Champid | Typestring |
Champmodel | Typestring |
Champcontent[] | Typetext|thinking|tool_use|other content block |
Champstop_reason | Typestring|null |
Champusage | Typeobject |
Erreurs et étapes suivantes
| Réponse | Condition | Étape suivante |
|---|---|---|
Réponse400 · invalid_request_error | ConditionChamps obligatoires, représentation des contenus ou valeur de paramètre non valides | Étape suivanteCorrigez les champs indiqués avant une nouvelle requête de création. |
Alias
Alias du modèle
Ailoot Ultra moonshotai/kimi-k2.6
Alias des chemins de méthode
Utilisez les chemins de méthode indiqués ci-dessus.
ID d’appel associés
FAQ · MoonshotAI: Kimi K2.6
- Quelles entrées et quels résultats sont disponibles ?
POST /v1/chat/completions·moonshotai/kimi-k2.6:text→textPOST /v1/messages·moonshotai/kimi-k2.6:text→json,sse- Quels champs la requête utilise-t-elle ?
POST /v1/chat/completions·moonshotai/kimi-k2.6:model,messages,stream,modalities,providerPOST /v1/messages·moonshotai/kimi-k2.6:model,messages,max_tokens,stream- Quelles limites s’appliquent ?
POST /v1/chat/completions·moonshotai/kimi-k2.6:messages.min_items:1