A Kimi K2.5 a Moonshot AI natív multimodális ügynökmodellje, amelyet a Kimi K2 Base folytatott előtanításával, mintegy tizenöt billió vegyes vizuális és szöveges tokenen hoztak létre. A nyelvet és látást társalgási és ügynökmunkafolyamatokkal egyesíti. A bemenet szöveget, képeket és videót tartalmazhat; a kimenet szöveg, például magyarázat, kód vagy javasolt eszközművelet.
A gyártói összefoglaló szakértőkeverék-architektúrát sorol fel egy billió összes paraméterrel és 32 milliárd aktivált paraméterrel, 256 ezer tokenes kontextussal és 400 millió paraméteres MoonViT vizuális kódolóval. A K2.5 a K2 Thinkinghez dokumentált natív INT4 kvantálási módszert veszi át. Ezek a közzétett gyártói modellállapot tulajdonságai, nem minden környező végrehajtási konfigurációra vonatkozó állítások.
Meghatározó felhasználási eset a vizuális specifikációkból történő kódgenerálás, beleértve a felületterveket és videós munkafolyamatokat. Adj olvasható médiát, releváns forráskódot és elvárt működést. Azonosítsd a kötelező vizuális részleteket és azt, hogyan kell az eredménynek reagálnia a felhasználói interakcióra. Hasznos feladatleírás: „Valósítsd meg a megadott elrendezést, őrizd meg ezeket a címkéket, és magyarázd el, hogyan felelnek meg a látható állapotok a követelményeknek.”
Képelemzési feladatnál minden megállapításhoz kérd az azt alátámasztó látható részletet, és különítsd el az adatkinyerést az értelmezéstől. Videónál add meg a szakaszt és a magyarázandó műveletet vagy változást. A gyártó a bemutatott videós munkafolyamatát kísérletiként jelöli; a média megértése szöveges eredményt ad, nem új videó renderelését vagy önmagában végrehajtott vizuális műveletet.
A K2.5 gondolkodó és azonnali módot támogat. A gondolkodó mód a végső válasz előtt következtetést dolgoz ki; az azonnali mód közvetlenül válaszol. A gyártó referenciatelepítése gondolkodáshoz 1.0, azonnali válaszhoz 0.6 temperature értéket és 0.95 top-p értéket ajánl. A kívánt válaszformát e következtetési választástól külön határozd meg, például kinyert rekordként, döntési feljegyzésként vagy teljes kódanyagként.
Nehéz kérdéshez add meg a teljes feltételt és a releváns forrásokat. Dokumentumos feladatleírás összehasonlítást kérhet, minden következtetés mellett az alátámasztó részlettel. Programozási feladatleírás azonosíthatja a hibás bemenetet, korlátokat és javasolandó változtatást. A kimenet maradjon visszavezethető erre a feladatra, ahelyett, hogy egy hosszú következtetési nyomot befejezett eredményként kezelne.
A K2.5 ugyanazt a váltakozó gondolkodási és többlépéses eszközhívási felépítést használja, mint a K2 Thinking. Az alkalmazás leírásokkal és sémákkal ellátott függvényeket biztosít, végrehajtja a kiválasztott műveleteket, és megfigyeléseket ad vissza. Az eredményeket tartsd a hívásaikhoz kapcsolva, hogy a következő lépés tényleges bizonyítékot használhasson.
A gyártó ügynökraj-munkafolyamatot is leír, amely összetett célt összehangolt, szakterületi részfeladatokra bont. Az ilyen célt meghatározott kimenetekkel, engedélyezett műveletekkel és befejezési feltételekkel készítsd elő. A végső eredményanyag a ténylegesen megszerzett megfigyeléseket egyesítse; egy generált terv vagy javasolt ág elkülönül a végrehajtott munkától.
A forrás, a médiaábrázolás, az előzmények, a következtetés és a végső válasz együtt férjen a dokumentált 256 ezer tokenes kontextusba. A kártya példakérésének és értékelésének tokenkeretei nem önállóan megállapított, egyetemes kimeneti plafonok. Címkézd a forrásokat és a médiát, hogy az eredmény visszautalhasson a bizonyítékára.
A hasznos eredmény képi bizonyítékra épülő magyarázat, kódjavaslat vagy forrással alátámasztott elemzési eredmény. Az értékeket a bemenetek alapján ellenőrizd, a kódot pedig vizsgáld meg a tervezett alkalmazásban. A K2.5 saját multimodális kiadás marad; a későbbi K2.6 preserve-thinking vezérlőit és a korábbi, csak szöveges K2 promptolási modellváltozatait nem szabad e kiadás dokumentált munkafolyamata helyett használni.
", "aboutText": "A Kimi K2.5 a Moonshot AI natív multimodális ügynökmodellje, amelyet a Kimi K2 Base folytatott előtanításával, mintegy tizenöt billió vegyes vizuális és szöveges tokenen hoztak létre. A nyelvet és látást társalgási és ügynökmunkafolyamatokkal egyesíti. A bemenet szöveget, képeket és videót tartalmazhat; a kimenet szöveg, például magyarázat, kód vagy javasolt eszközművelet.\n\n### Modellváltozat\n\nA gyártói összefoglaló szakértőkeverék-architektúrát sorol fel egy billió összes paraméterrel és 32 milliárd aktivált paraméterrel, 256 ezer tokenes kontextussal és 400 millió paraméteres MoonViT vizuális kódolóval. A K2.5 a K2 Thinkinghez dokumentált natív INT4 kvantálási módszert veszi át. Ezek a közzétett gyártói modellállapot tulajdonságai, nem minden környező végrehajtási konfigurációra vonatkozó állítások.\n\n### Programozás vizuális bizonyítékkal\n\nMeghatározó felhasználási eset a vizuális specifikációkból történő kódgenerálás, beleértve a felületterveket és videós munkafolyamatokat. Adj olvasható médiát, releváns forráskódot és elvárt működést. Azonosítsd a kötelező vizuális részleteket és azt, hogyan kell az eredménynek reagálnia a felhasználói interakcióra. Hasznos feladatleírás: „Valósítsd meg a megadott elrendezést, őrizd meg ezeket a címkéket, és magyarázd el, hogyan felelnek meg a látható állapotok a követelményeknek.”\n\nKépelemzési feladatnál minden megállapításhoz kérd az azt alátámasztó látható részletet, és különítsd el az adatkinyerést az értelmezéstől. Videónál add meg a szakaszt és a magyarázandó műveletet vagy változást. A gyártó a bemutatott videós munkafolyamatát kísérletiként jelöli; a média megértése szöveges eredményt ad, nem új videó renderelését vagy önmagában végrehajtott vizuális műveletet.\n\n### Gondolkodó és azonnali válaszok\n\nA K2.5 gondolkodó és azonnali módot támogat. A gondolkodó mód a végső válasz előtt következtetést dolgoz ki; az azonnali mód közvetlenül válaszol. A gyártó referenciatelepítése gondolkodáshoz 1.0, azonnali válaszhoz 0.6 temperature értéket és 0.95 top-p értéket ajánl. A kívánt válaszformát e következtetési választástól külön határozd meg, például kinyert rekordként, döntési feljegyzésként vagy teljes kódanyagként.\n\nNehéz kérdéshez add meg a teljes feltételt és a releváns forrásokat. Dokumentumos feladatleírás összehasonlítást kérhet, minden következtetés mellett az alátámasztó részlettel. Programozási feladatleírás azonosíthatja a hibás bemenetet, korlátokat és javasolandó változtatást. A kimenet maradjon visszavezethető erre a feladatra, ahelyett, hogy egy hosszú következtetési nyomot befejezett eredményként kezelne.\n\n### Váltakozó eszközhasználat és ügynökfeladatok\n\nA K2.5 ugyanazt a váltakozó gondolkodási és többlépéses eszközhívási felépítést használja, mint a K2 Thinking. Az alkalmazás leírásokkal és sémákkal ellátott függvényeket biztosít, végrehajtja a kiválasztott műveleteket, és megfigyeléseket ad vissza. Az eredményeket tartsd a hívásaikhoz kapcsolva, hogy a következő lépés tényleges bizonyítékot használhasson.\n\nA gyártó ügynökraj-munkafolyamatot is leír, amely összetett célt összehangolt, szakterületi részfeladatokra bont. Az ilyen célt meghatározott kimenetekkel, engedélyezett műveletekkel és befejezési feltételekkel készítsd elő. A végső eredményanyag a ténylegesen megszerzett megfigyeléseket egyesítse; egy generált terv vagy javasolt ág elkülönül a végrehajtott munkától.\n\n### Kontextus és ellenőrzés\n\nA forrás, a médiaábrázolás, az előzmények, a következtetés és a végső válasz együtt férjen a dokumentált 256 ezer tokenes kontextusba. A kártya példakérésének és értékelésének tokenkeretei nem önállóan megállapított, egyetemes kimeneti plafonok. Címkézd a forrásokat és a médiát, hogy az eredmény visszautalhasson a bizonyítékára.\n\nA hasznos eredmény képi bizonyítékra épülő magyarázat, kódjavaslat vagy forrással alátámasztott elemzési eredmény. Az értékeket a bemenetek alapján ellenőrizd, a kódot pedig vizsgáld meg a tervezett alkalmazásban. A K2.5 saját multimodális kiadás marad; a későbbi K2.6 preserve-thinking vezérlőit és a korábbi, csak szöveges K2 promptolási modellváltozatait nem szabad e kiadás dokumentált munkafolyamata helyett használni.", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "Technikai példa angolul
Draft an accessible tab interaction\n\nProvide HTML and JavaScript for three text-only tabs: Overview, Details and Returns. Exactly one panel is visible. Mouse clicks and Left/Right arrow keys change tabs; Home selects the first and End the last. Preserve those labels and include the key accessibility attributes. Return the bounded component and a short interaction-check list without claiming execution.A self-contained tab component proposal and checks for click, arrow, Home and End behavior.The selected tab, focus behavior and visible panel remain consistent after each supported interaction.moonshotai/kimi-k2.5A Kimi K2.5 a Moonshot AI natív multimodális ügynökmodellje képi bizonyítékra épülő programozáshoz, következtetéshez és eszközzel támogatott munkához. Szöveget, képeket és videót egyesít gondolkodó és azonnali módokkal, 256 ezer tokenes kontextussal, valamint összehangolt ügynökrészfeladatokra szolgáló gyártói munkafolyamattal.
Ez a leírás a modell képességeit ismerteti. Az Ailootban elérhető bemenetek, kimenetek és lehetőségek alább, a kiválasztott metódusnál láthatók.
A Kimi K2.5 a Moonshot AI natív multimodális ügynökmodellje, amelyet a Kimi K2 Base folytatott előtanításával, mintegy tizenöt billió vegyes vizuális és szöveges tokenen hoztak létre. A nyelvet és látást társalgási és ügynökmunkafolyamatokkal egyesíti. A bemenet szöveget, képeket és videót tartalmazhat; a kimenet szöveg, például magyarázat, kód vagy javasolt eszközművelet.
A gyártói összefoglaló szakértőkeverék-architektúrát sorol fel egy billió összes paraméterrel és 32 milliárd aktivált paraméterrel, 256 ezer tokenes kontextussal és 400 millió paraméteres MoonViT vizuális kódolóval. A K2.5 a K2 Thinkinghez dokumentált natív INT4 kvantálási módszert veszi át. Ezek a közzétett gyártói modellállapot tulajdonságai, nem minden környező végrehajtási konfigurációra vonatkozó állítások.
Meghatározó felhasználási eset a vizuális specifikációkból történő kódgenerálás, beleértve a felületterveket és videós munkafolyamatokat. Adj olvasható médiát, releváns forráskódot és elvárt működést. Azonosítsd a kötelező vizuális részleteket és azt, hogyan kell az eredménynek reagálnia a felhasználói interakcióra. Hasznos feladatleírás: „Valósítsd meg a megadott elrendezést, őrizd meg ezeket a címkéket, és magyarázd el, hogyan felelnek meg a látható állapotok a követelményeknek.”
Képelemzési feladatnál minden megállapításhoz kérd az azt alátámasztó látható részletet, és különítsd el az adatkinyerést az értelmezéstől. Videónál add meg a szakaszt és a magyarázandó műveletet vagy változást. A gyártó a bemutatott videós munkafolyamatát kísérletiként jelöli; a média megértése szöveges eredményt ad, nem új videó renderelését vagy önmagában végrehajtott vizuális műveletet.
A K2.5 gondolkodó és azonnali módot támogat. A gondolkodó mód a végső válasz előtt következtetést dolgoz ki; az azonnali mód közvetlenül válaszol. A gyártó referenciatelepítése gondolkodáshoz 1.0, azonnali válaszhoz 0.6 temperature értéket és 0.95 top-p értéket ajánl. A kívánt válaszformát e következtetési választástól külön határozd meg, például kinyert rekordként, döntési feljegyzésként vagy teljes kódanyagként.
Nehéz kérdéshez add meg a teljes feltételt és a releváns forrásokat. Dokumentumos feladatleírás összehasonlítást kérhet, minden következtetés mellett az alátámasztó részlettel. Programozási feladatleírás azonosíthatja a hibás bemenetet, korlátokat és javasolandó változtatást. A kimenet maradjon visszavezethető erre a feladatra, ahelyett, hogy egy hosszú következtetési nyomot befejezett eredményként kezelne.
A K2.5 ugyanazt a váltakozó gondolkodási és többlépéses eszközhívási felépítést használja, mint a K2 Thinking. Az alkalmazás leírásokkal és sémákkal ellátott függvényeket biztosít, végrehajtja a kiválasztott műveleteket, és megfigyeléseket ad vissza. Az eredményeket tartsd a hívásaikhoz kapcsolva, hogy a következő lépés tényleges bizonyítékot használhasson.
A gyártó ügynökraj-munkafolyamatot is leír, amely összetett célt összehangolt, szakterületi részfeladatokra bont. Az ilyen célt meghatározott kimenetekkel, engedélyezett műveletekkel és befejezési feltételekkel készítsd elő. A végső eredményanyag a ténylegesen megszerzett megfigyeléseket egyesítse; egy generált terv vagy javasolt ág elkülönül a végrehajtott munkától.
A forrás, a médiaábrázolás, az előzmények, a következtetés és a végső válasz együtt férjen a dokumentált 256 ezer tokenes kontextusba. A kártya példakérésének és értékelésének tokenkeretei nem önállóan megállapított, egyetemes kimeneti plafonok. Címkézd a forrásokat és a médiát, hogy az eredmény visszautalhasson a bizonyítékára.
A hasznos eredmény képi bizonyítékra épülő magyarázat, kódjavaslat vagy forrással alátámasztott elemzési eredmény. Az értékeket a bemenetek alapján ellenőrizd, a kódot pedig vizsgáld meg a tervezett alkalmazásban. A K2.5 saját multimodális kiadás marad; a későbbi K2.6 preserve-thinking vezérlőit és a korábbi, csak szöveges K2 promptolási modellváltozatait nem szabad e kiadás dokumentált munkafolyamata helyett használni.
POST /v1/chat/completionstexttext| Mező | Típus | Követelmény | Értékek és korlátok | Alapértelmezett |
|---|---|---|---|---|
Mezőmodel | Típusstring | KövetelményKötelező | Értékek és korlátok moonshotai/kimi-k2.5 | Alapértelmezett— |
Mezőmessages | Típusmessage[] | KövetelményKötelező | Értékek és korlátok Minimális elemszám: 1 | Alapértelmezett— |
Mezőmessages[].role | Típusstring | KövetelményKötelező | Értékek és korlátok Példák: system, user, assistant, tool, function Feltételek: Ezeket a szerepeket a forráskód kompatibilitási típusai kifejezetten reprezentálják; a pontos szerepkészlet továbbra is modellspecifikus. Modelltől függ | Alapértelmezett— |
Mezőmessages[].content | Típusstring|content_part[]|null | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok | Alapértelmezett— |
Mezőmessages[].tool_calls | Típustool_call[] | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok | Alapértelmezett— |
Mezőmessages[].tool_call_id | Típusstring | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok Akkor alkalmazandó, ha: role=tool; használja a ténylegesen visszaadott ID-t | Alapértelmezett— |
Mezőmessages[].name | Típusstring | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok | Alapértelmezett— |
Mezőmessages[].reasoning_content | Típusstring | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok Akkor alkalmazandó, ha: Küldje vissza a ténylegesen visszaadott gondolkodási tartalmat, ha ez a modell használja | Alapértelmezett— |
Mezőmessages[].reasoning_details | Típusobject|array | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok Modelltől függ | Alapértelmezett— |
Mezőmax_tokens | Típusinteger | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok Minimum: 1 Modelltől függ | Alapértelmezett— |
Mezőmax_completion_tokens | Típusinteger | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok Minimum: 1 Modelltől függ | Alapértelmezett— |
Mezőstream | Típusboolean | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok | Alapértelmezettfalse |
Mezőstream_options.include_usage | Típusboolean | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok Modelltől függ | Alapértelmezett— |
Mezőtemperature | Típusnumber | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok Modelltől függ | Alapértelmezett— |
Mezőtop_p | Típusnumber | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok Modelltől függ | Alapértelmezett— |
Mezőstop | Típusstring|string[] | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok Modelltől függ | Alapértelmezett— |
Mezőtools | Típusfunction_tool[] | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok Modelltől függ | Alapértelmezett— |
Mezőtools[].type | Típusstring | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok function Modelltől függ | Alapértelmezett— |
Mezőtools[].function.name | Típusstring | KövetelményKötelező | Értékek és korlátok Akkor alkalmazandó, ha: Függvényeszköz megadva | Alapértelmezett— |
Mezőtools[].function.description | Típusstring | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok | Alapértelmezett— |
Mezőtools[].function.parameters | TípusJSON_schema | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok | Alapértelmezett— |
Mezőtool_choice | Típusstring|object | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok Modelltől függ | Alapértelmezett— |
Mezőparallel_tool_calls | Típusboolean | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok Modelltől függ | Alapértelmezett— |
Mezőresponse_format | Típusobject | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok Modelltől függ | Alapértelmezett— |
Mezőreasoning_effort | Típusstring | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok Modelltől függ | Alapértelmezett— |
Mezőreasoning | Típusobject | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok Modelltől függ | Alapértelmezett— |
Mezőservice_tier | Típusstring | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok Modelltől függ | Alapértelmezett— |
Mezőinstructions | Típusstring | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok Kompatibilitási mező | Alapértelmezett— |
Mezőfunctions | Típusfunction[] | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok Modelltől függ | Alapértelmezett— |
Mezőfunction_call | Típusstring|object | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok Modelltől függ | Alapértelmezett— |
Mezőprompt_cache_options | Típusobject | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok Modelltől függ | Alapértelmezett— |
Mezőmodalities | Típusstring[] | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok text | Alapértelmezett— |
Mezőprovider | Típusobject | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok Feltételek: A provider.options elutasításra kerül ezen az Ultra szöveges útvonalon | Alapértelmezett— |
Mezőcache_control.ttl | Típusstring | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok Feltételek: Az 1h elutasításra kerül a tényleges prompt-gyorsítótárazási helyeken | Alapértelmezett— |
Szöveg · UTF8 szöveg
messages[].content
| Paraméter | Szerződés |
|---|---|
Paramétercontent_type | Szerződésapplication/json |
Paraméterrequired | Szerződésmodel, messages |
Paramétermaterial_types | Szerződéstext |
Paramétermessages | Szerződésüzenettömb role/content szerkezettel |
Paraméterfile_material | Szerződésa tényleges UTF-8 dokumentum szó szerinti szövegként beillesztve; nincs kikövetkeztetett fájlazonosító |
Paraméteroptional_controls | Szerződésstream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice |
Paramétercontrol_scope | Szerződésmodellspecifikus; a felhasználói függvényeszközök eltérnek a hosztolt eszközöktől |
Paraméteroutput_modalities | Szerződéstext |
Paraméterhosted_operations | Szerződésfalse |
Paramétermultimodal_input_binding | Szerződésnull |
Életciklus: synchronous_or_streamed
Küldje el a pontos modellazonosítót a messages mellett.
A kontextushossz nem kimeneti felső korlát.
Egy szövegfájl szó szerinti szöveget adhat meg; a kép-/hang-/fájlobjektum-bemenetek pontos hozzárendelést igényelnek.
A díjszabás nem ad új kérési lehetőségeket. A támogatott paraméterek a kiválasztott módszernél szerepelnek.
Minden díjat a megjelenített feltételekhez rendeljen. Az alternatív beállítások minden csoportjához egy díjtételt használjon.
| Beállítás | Díjtáblázat | Kontextustokenek, több mint | Kontextustokenek, legfeljebb | Díj |
|---|---|---|---|---|
| BeállításTokenenkénti alapárak | DíjtáblázatAlapdíj | Kontextustokenek, több mint— | Kontextustokenek, legfeljebbNincs felső korlát | Díj Bemenet · Bemeneti tokenek $0.0012 / 1K token Kimenet · Kimeneti tokenek $0.006 / 1K token Bemenet · Gyorsítótár olvasása $0.0003 / 1K token Bemenet · Írás a gyorsítótárba $0 / 1K token Bemenet · Írás a gyorsítótárba, 1 óra — / 1K token |
| BeállításA kéréshossz szerinti 1. ársáv | Díjtáblázat— | Kontextustokenek, több mint0 | Kontextustokenek, legfeljebbNincs felső korlát | Díj Bemenet · Bemeneti tokenek $0.0012 / 1K token Kimenet · Kimeneti tokenek $0.006 / 1K token Bemenet · Gyorsítótár olvasása $0.0003 / 1K token Bemenet · Írás a gyorsítótárba $0 / 1K token Bemenet · Írás a gyorsítótárba, 1 óra — / 1K token |
Az Ailoot a kérés előtt becsült összeget foglal le. Az eredmény után a mért használat alapján elszámolja a végső díjat. Folyamatos átvitel esetén a végső használati rekordot használja. A foglalás és az elszámolás működése →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "moonshotai/kimi-k2.5", "messages": [{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}]}')\n\nPath("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \\\n -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\nr=json.loads(Path("result.json").read_text())\nfor x in r.get("choices",[]):\n if x.get("message",{}).get("content"): print(x["message"]["content"])\nPY_RESULT\nfrom openai import OpenAI\nimport os\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)\nresult=client.chat.completions.create(model='moonshotai/kimi-k2.5',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}])\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n 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\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nsave_result(result.to_dict(mode="json"))\nfrom openai import OpenAI\nimport os\nfrom pathlib import Path\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n 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\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nwith client.chat.completions.stream(model='moonshotai/kimi-k2.5',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}]) as stream:\n with Path("stream-events.jsonl").open("w",encoding="utf-8") as log:\n for event in stream:\n payload=event.to_dict(mode="json")\n log.write(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)+"\\n"); log.flush()\n print(json.dumps(payload,ensure_ascii=False))\n final=stream.get_final_completion()\n save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")\njson vagy SSE
Őrizzen meg minden teljes visszaadott választ, fájlt és tartalomrészt.
Őrizze meg az összes válaszváltozatot és azok tartalmát/eszközhívásait/gondolkodási tartalmát. SSE esetén válaszváltozat- és eszközindex szerint állítsa össze a részleges frissítéseket, és tartsa meg a végső befejezési okot és a használati adatokat.
Őrizze meg a kérés-/válaszazonosítókat és a fejléceket. Nincs megadva általános URL a szöveges feladatok lekéréséhez.
| Mező | Típus |
|---|---|
Mezőchoices[].index | Típusinteger |
Mezőchoices[].message.content | Típusstring|null |
Mezőchoices[].message.tool_calls | Típustool_call[] |
Mezőchoices[].message.reasoning_content | Típusstring |
Mezőchoices[].message.reasoning_details | Típusobject|array |
Mezőchoices[].finish_reason | Típusstring|null |
Mezőusage | Típusobject |
| Válasz | Feltétel | Következő lépés |
|---|---|---|
Válasz400 · invalid_request_error | FeltételÉrvénytelen kötelező mezők, az anyag érvénytelen reprezentációja vagy érvénytelen paraméterérték | Következő lépésJavítsa a jelzett mezőket egy új létrehozási kérés előtt. |
Ailoot Ultra moonshotai/kimi-k2.5
Használja a fent látható metódusútvonalakat.
moonshotai/kimi-k2.5A Kimi K2.5 a Moonshot AI natív multimodális ügynökmodellje képi bizonyítékra épülő programozáshoz, következtetéshez és eszközzel támogatott munkához. Szöveget, képeket és videót egyesít gondolkodó és azonnali módokkal, 256 ezer tokenes kontextussal, valamint összehangolt ügynökrészfeladatokra szolgáló gyártói munkafolyamattal.
Ez a leírás a modell képességeit ismerteti. Az Ailootban elérhető bemenetek, kimenetek és lehetőségek alább, a kiválasztott metódusnál láthatók.
A Kimi K2.5 a Moonshot AI natív multimodális ügynökmodellje, amelyet a Kimi K2 Base folytatott előtanításával, mintegy tizenöt billió vegyes vizuális és szöveges tokenen hoztak létre. A nyelvet és látást társalgási és ügynökmunkafolyamatokkal egyesíti. A bemenet szöveget, képeket és videót tartalmazhat; a kimenet szöveg, például magyarázat, kód vagy javasolt eszközművelet.
A gyártói összefoglaló szakértőkeverék-architektúrát sorol fel egy billió összes paraméterrel és 32 milliárd aktivált paraméterrel, 256 ezer tokenes kontextussal és 400 millió paraméteres MoonViT vizuális kódolóval. A K2.5 a K2 Thinkinghez dokumentált natív INT4 kvantálási módszert veszi át. Ezek a közzétett gyártói modellállapot tulajdonságai, nem minden környező végrehajtási konfigurációra vonatkozó állítások.
Meghatározó felhasználási eset a vizuális specifikációkból történő kódgenerálás, beleértve a felületterveket és videós munkafolyamatokat. Adj olvasható médiát, releváns forráskódot és elvárt működést. Azonosítsd a kötelező vizuális részleteket és azt, hogyan kell az eredménynek reagálnia a felhasználói interakcióra. Hasznos feladatleírás: „Valósítsd meg a megadott elrendezést, őrizd meg ezeket a címkéket, és magyarázd el, hogyan felelnek meg a látható állapotok a követelményeknek.”
Képelemzési feladatnál minden megállapításhoz kérd az azt alátámasztó látható részletet, és különítsd el az adatkinyerést az értelmezéstől. Videónál add meg a szakaszt és a magyarázandó műveletet vagy változást. A gyártó a bemutatott videós munkafolyamatát kísérletiként jelöli; a média megértése szöveges eredményt ad, nem új videó renderelését vagy önmagában végrehajtott vizuális műveletet.
A K2.5 gondolkodó és azonnali módot támogat. A gondolkodó mód a végső válasz előtt következtetést dolgoz ki; az azonnali mód közvetlenül válaszol. A gyártó referenciatelepítése gondolkodáshoz 1.0, azonnali válaszhoz 0.6 temperature értéket és 0.95 top-p értéket ajánl. A kívánt válaszformát e következtetési választástól külön határozd meg, például kinyert rekordként, döntési feljegyzésként vagy teljes kódanyagként.
Nehéz kérdéshez add meg a teljes feltételt és a releváns forrásokat. Dokumentumos feladatleírás összehasonlítást kérhet, minden következtetés mellett az alátámasztó részlettel. Programozási feladatleírás azonosíthatja a hibás bemenetet, korlátokat és javasolandó változtatást. A kimenet maradjon visszavezethető erre a feladatra, ahelyett, hogy egy hosszú következtetési nyomot befejezett eredményként kezelne.
A K2.5 ugyanazt a váltakozó gondolkodási és többlépéses eszközhívási felépítést használja, mint a K2 Thinking. Az alkalmazás leírásokkal és sémákkal ellátott függvényeket biztosít, végrehajtja a kiválasztott műveleteket, és megfigyeléseket ad vissza. Az eredményeket tartsd a hívásaikhoz kapcsolva, hogy a következő lépés tényleges bizonyítékot használhasson.
A gyártó ügynökraj-munkafolyamatot is leír, amely összetett célt összehangolt, szakterületi részfeladatokra bont. Az ilyen célt meghatározott kimenetekkel, engedélyezett műveletekkel és befejezési feltételekkel készítsd elő. A végső eredményanyag a ténylegesen megszerzett megfigyeléseket egyesítse; egy generált terv vagy javasolt ág elkülönül a végrehajtott munkától.
A forrás, a médiaábrázolás, az előzmények, a következtetés és a végső válasz együtt férjen a dokumentált 256 ezer tokenes kontextusba. A kártya példakérésének és értékelésének tokenkeretei nem önállóan megállapított, egyetemes kimeneti plafonok. Címkézd a forrásokat és a médiát, hogy az eredmény visszautalhasson a bizonyítékára.
A hasznos eredmény képi bizonyítékra épülő magyarázat, kódjavaslat vagy forrással alátámasztott elemzési eredmény. Az értékeket a bemenetek alapján ellenőrizd, a kódot pedig vizsgáld meg a tervezett alkalmazásban. A K2.5 saját multimodális kiadás marad; a későbbi K2.6 preserve-thinking vezérlőit és a korábbi, csak szöveges K2 promptolási modellváltozatait nem szabad e kiadás dokumentált munkafolyamata helyett használni.
POST /v1/messagestextjson, sse| Mező | Típus | Követelmény | Értékek és korlátok | Alapértelmezett |
|---|---|---|---|---|
Mezőmodel | Típusstring | KövetelményKötelező | Értékek és korlátok moonshotai/kimi-k2.5 | Alapértelmezett— |
Mezőmessages | Típusmessage[] | KövetelményKötelező | Értékek és korlátok | Alapértelmezett— |
Mezőmessages[].role | Típusstring | KövetelményKötelező | Értékek és korlátok user, assistant | Alapértelmezett— |
Mezőmessages[].content | Típusstring | KövetelményKötelező | Értékek és korlátok | Alapértelmezett— |
Mezőmax_tokens | Típusinteger | KövetelményKötelező | Értékek és korlátok | Alapértelmezett— |
Mezőstream | Típusboolean | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok | Alapértelmezettfalse |
Szöveg · UTF-8 szöveg
messages[].content karakterlánc
| Paraméter | Szerződés |
|---|---|
Paramétercontent_type | Szerződésapplication/json |
Paraméterrequired | Szerződésmodel, messages, max_tokens |
Paraméteroptional_controls | Szerződésstream |
Paramétermaterial_types | Szerződéstext |
Paramétertext_file_material | SzerződésOlvassa el a tényleges UTF-8 dokumentumot, és tegye a szövegét a jelzett bemeneti karakterláncba vagy az üzenettartalom karakterláncába. |
Életciklus: synchronous_or_streamed
A díjszabás nem ad új kérési lehetőségeket. A támogatott paraméterek a kiválasztott módszernél szerepelnek.
Minden díjat a megjelenített feltételekhez rendeljen. Az alternatív beállítások minden csoportjához egy díjtételt használjon.
| Beállítás | Díjtáblázat | Kontextustokenek, több mint | Kontextustokenek, legfeljebb | Díj |
|---|---|---|---|---|
| BeállításTokenenkénti alapárak | DíjtáblázatAlapdíj | Kontextustokenek, több mint— | Kontextustokenek, legfeljebbNincs felső korlát | Díj Bemenet · Bemeneti tokenek $0.0012 / 1K token Kimenet · Kimeneti tokenek $0.006 / 1K token Bemenet · Gyorsítótár olvasása $0.0003 / 1K token Bemenet · Írás a gyorsítótárba $0 / 1K token Bemenet · Írás a gyorsítótárba, 1 óra — / 1K token |
| BeállításA kéréshossz szerinti 1. ársáv | Díjtáblázat— | Kontextustokenek, több mint0 | Kontextustokenek, legfeljebbNincs felső korlát | Díj Bemenet · Bemeneti tokenek $0.0012 / 1K token Kimenet · Kimeneti tokenek $0.006 / 1K token Bemenet · Gyorsítótár olvasása $0.0003 / 1K token Bemenet · Írás a gyorsítótárba $0 / 1K token Bemenet · Írás a gyorsítótárba, 1 óra — / 1K token |
Az Ailoot a kérés előtt becsült összeget foglal le. Az eredmény után a mért használat alapján elszámolja a végső díjat. Folyamatos átvitel esetén a végső használati rekordot használja. A foglalás és az elszámolás működése →
{\n "model": "moonshotai/kimi-k2.5",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\n: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 document}"\nexport AILOOT_TEXT_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json, os\nfrom pathlib import Path\n\nsource_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])\nif not source_file.is_file():\n raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')\ntext = source_file.read_text(encoding='utf-8')\nif not text.strip():\n raise SystemExit('Choose a document containing text')\npayload = {'model': 'moonshotai/kimi-k2.5', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}\npayload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n' + text\nPath('request.json').write_text(json.dumps(payload, ensure_ascii=False), encoding='utf-8')\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \\\n -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\n\nresult = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))\nprint(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))\nPY_RESULT\nimport json, os\nfrom pathlib import Path\n\nsource_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])\nif not source_file.is_file():\n raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')\ntext = source_file.read_text(encoding='utf-8')\nif not text.strip():\n raise SystemExit('Choose a document containing text')\npayload = {'model': 'moonshotai/kimi-k2.5', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}\npayload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n' + text\nfrom urllib.request import Request, urlopen\nfrom urllib.error import HTTPError\n\napi_key = os.environ['AILOOT_API_KEY']\nif not api_key.strip():\n raise SystemExit('Set AILOOT_API_KEY before making a request')\nheaders = {'x-api-key': 'PLACEHOLDER_KEY', 'anthropic-version': '2023-06-01', 'Content-Type': 'application/json'}\nheaders['x-api-key'] = api_key\nrequest = Request('https://api.ailoot.ai/v1/messages', data=json.dumps(payload, ensure_ascii=False).encode('utf-8'), headers=headers, method='POST')\ntry:\n with urlopen(request, timeout=120) as response:\n raw = response.read()\n Path('response-headers.txt').write_text(str(response.headers), encoding='utf-8')\nexcept HTTPError as error:\n Path('result.json').write_bytes(error.read())\n Path('response-headers.txt').write_text(str(error.headers), encoding='utf-8')\n raise\nPath('result.json').write_bytes(raw)\nimport json\nfrom pathlib import Path\n\nresult = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))\nprint(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))\nJSON vagy SSE
Őrizzen meg minden teljes visszaadott választ, fájlt és tartalomrészt.
Őrizze meg az összes tartalomblokkot, a gondolkodási tartalom aláírásait és a tényleges eszközhasználati ID-kat. Állítsa össze az összes SSE-blokk részleges frissítését; az első szövegblokk nem a teljes kimenet.
Őrizze meg a kérés-/válaszazonosítókat és a fejléceket. Nincs megadva általános URL a szöveges feladatok lekéréséhez.
| Mező | Típus |
|---|---|
Mezőid | Típusstring |
Mezőmodel | Típusstring |
Mezőcontent[] | Típustext|thinking|tool_use|other content block |
Mezőstop_reason | Típusstring|null |
Mezőusage | Típusobject |
| Válasz | Feltétel | Következő lépés |
|---|---|---|
Válasz400 · invalid_request_error | FeltételÉrvénytelen kötelező mezők, az anyag érvénytelen reprezentációja vagy érvénytelen paraméterérték | Következő lépésJavítsa a jelzett mezőket egy új létrehozási kérés előtt. |
Ailoot Ultra moonshotai/kimi-k2.5
Használja a fent látható metódusútvonalakat.
Technikai példa angolul
Draft an accessible tab interaction\n\nProvide HTML and JavaScript for three text-only tabs: Overview, Details and Returns. Exactly one panel is visible. Mouse clicks and Left/Right arrow keys change tabs; Home selects the first and End the last. Preserve those labels and include the key accessibility attributes. Return the bounded component and a short interaction-check list without claiming execution.A self-contained tab component proposal and checks for click, arrow, Home and End behavior.The selected tab, focus behavior and visible panel remain consistent after each supported interaction.