Source: https://ailoot.ai/models/ja/k3-256k/ Canonical: https://ailoot.ai/models/ja/k3-256k/ Language: ja # MoonshotAI: Kimi K3 (256K) [Markdown](https://ailoot.ai/models/ja/k3-256k/index.md) · [JSON](https://ailoot.ai/models/ja/k3-256k/facts.json) ## [k3-256k](https://ailoot.ai/models/ja/k3-256k/) Kimi K3の、262 144トークンのコンテキストを持つ、開発とテキスト・画像の分析向けのバリエーションです。 - [**Ailoot · Anthropic メッセージ** `POST /v1/messages` `k3-256k`](https://ailoot.ai/models/ja/k3-256k/#method-0) - [**Ailoot · OpenAI Responses** `POST /v1/responses` `k3-256k`](https://ailoot.ai/models/ja/k3-256k/#method-1) - [**Ailoot · OpenAI チャット** `POST /v1/chat/completions` `k3-256k`](https://ailoot.ai/models/ja/k3-256k/#method-2) - [**Ailoot · Anthropic メッセージ** `POST /v1/messages` `kimi-256k`](https://ailoot.ai/models/ja/k3-256k/#method-3) - [**Ailoot · OpenAI Responses** `POST /v1/responses` `kimi-256k`](https://ailoot.ai/models/ja/k3-256k/#method-4) - [**Ailoot · OpenAI チャット** `POST /v1/chat/completions` `kimi-256k`](https://ailoot.ai/models/ja/k3-256k/#method-5) - [**Ailoot · Anthropic メッセージ** `POST /v1/messages` `kimi-256k-latest`](https://ailoot.ai/models/ja/k3-256k/#method-6) - [**Ailoot · OpenAI Responses** `POST /v1/responses` `kimi-256k-latest`](https://ailoot.ai/models/ja/k3-256k/#method-7) - [**Ailoot · OpenAI チャット** `POST /v1/chat/completions` `kimi-256k-latest`](https://ailoot.ai/models/ja/k3-256k/#method-8) モデルについて この説明はモデルの機能を紹介するものです。Ailootで利用できる入力、出力、オプションは、選択したメソッドごとに以下に記載されています。 #### ウィンドウサイズが固定されたK3 `k3-256k`はKimi K3の、**262 144トークン**のコンテキストを持つバリエーションです。長いエンジニアリングのタスク、コードとツールの作業、視覚的な素材の分析という、K3の用途を保っています。このバリエーションのウィンドウサイズは固定されているため、要件、プロジェクトの素材、作業履歴を一つの共通の量に収める必要があります。 #### コードと視覚的なフィードバック モデルは、リポジトリの読み取り、修正、実行結果の利用を伴う段階的な開発に向けられています。メーカーは、K3を、計算コードの最適化、コンパイラの作成、大規模なプロジェクトの作業で説明しています。視覚的な素材は、実装を画面に見える内容と結び付けるのに役立ちます。 `k3-256k`には、画像入力が確認されています。このカードは、テキストと画像を受け取り、モデルはテキストを返します。ターミナル、ファイルの読み取り、プログラムの実行のツールは、アプリケーションが接続する必要があります。その結果を、対話の継続に利用できます。 #### 研究の作業 K3は、文献やデータの分析をプログラミングと結び付けます。ツールを通じて、計算の実装、数式の検証、インタラクティブな分析素材の準備に参加できます。結論を計算と結び付け、どのように得られたかを示す必要があるタスクで有用な用途です。 #### 推論と構造 `low`、`high`、`max`に対応しています。メーカーの現在の設定では、`high`が`k3-256k`の既定値として示されています。ツールを使う際、モデルは以前の応答と推論の履歴を利用します。 K3の構造には合計**2.8兆個のパラメータ**があり、約**104Bパラメータ**が有効になります。長いコンテキストにはKimi Delta AttentionとAttention Residuals、視覚入力にはMoonViT-V2を使用します。このカードは、262 144トークンのウィンドウを持つバリエーションを表しています。 #### 長いセッションの制限 K3は、推論履歴の一貫性に敏感です。メーカーは、不完全な履歴の送信や、別のモデルで進めている作業の途中でK3に切り替えると、応答が不安定になる場合があると注意を促しています。複雑なタスクでは過度に主体的になる場合もあり、目標が曖昧なときに自ら動作を選択することがあります。そのため、ツールを使う作業では、許可する動作と停止条件を明示する必要があります。 実用タスク ### 実用タスク 英語の技術例 ``` Preserve evaluation order in a compiler rewrite A compiler optimizer replaces f() * 0 with 0. In this language, function calls may log messages or raise errors, and left-to-right evaluation is observable. Explain why the rewrite is unsafe, give the condition under which it would be valid and propose two regression tests. Return a focused optimization rule rather than a whole compiler design. ``` #### 期待される結果 ``` A concise diagnosis, a guarded rewrite rule and two tests covering observable effects. ``` #### 結果の確認 ``` The rule does not discard a call unless its lack of observable effects is established. ``` **Ailoot · Anthropic メッセージ** `POST /v1/messages` `k3-256k` [`k3-256k`](https://ailoot.ai/models/ja/#m=k3-256k&route=Core&caller=k3-256k&fmt=messages) Moonshot /`k3-256k` モデルID - `k3-256k` - `kimi-256k` - `kimi-256k-latest` ### はじめに Kimi K3の、262 144トークンのコンテキストを持つ、開発とテキスト・画像の分析向けのバリエーションです。 対応する入力 テキスト · 画像 結果 テキスト ### Ailootで利用可能 · 入力とメソッド **Ailoot · Anthropic メッセージ** `POST /v1/messages` 入力の種類 `text`, `image` 出力の種類 `text` コンテキスト 262,144 tokens 最大出力 65,536 tokens 出力形式 jsonまたはSSE | フィールド | 種類 | 要件 | 値と制限 | デフォルト | | --- | --- | --- | --- | --- | | フィールド`model` | 種類`string` | 要件必須 | 値と制限 k3-256k | デフォルト— | | フィールド`messages` | 種類`message[]` | 要件必須 | 値と制限 最小項目数: 1 | デフォルト— | | フィールド`messages[].role` | 種類`string` | 要件必須 | 値と制限 user, assistant | デフォルト— | | フィールド`messages[].content` | 種類`string\|content_block[]` | 要件必須 | 値と制限 | デフォルト— | | フィールド`system` | 種類`string\|content_block[]` | 要件任意 | 値と制限 | デフォルト— | | フィールド`max_tokens` | 種類`integer` | 要件必須 | 値と制限 最小値: 1 制限の適用対象: 選択したモデル／カードに固有の正確な上限 | デフォルト— | | フィールド`stream` | 種類`boolean` | 要件任意 | 値と制限 | デフォルトfalse | | フィールド`temperature` | 種類`number` | 要件任意 | 値と制限 モデルによる | デフォルト— | | フィールド`top_p` | 種類`number` | 要件任意 | 値と制限 モデルによる | デフォルト— | | フィールド`stop_sequences` | 種類`string[]` | 要件任意 | 値と制限 モデルによる | デフォルト— | | フィールド`tools` | 種類`tool[]` | 要件任意 | 値と制限 モデルによる | デフォルト— | | フィールド`tools[].name` | 種類`string` | 要件任意 | 値と制限 適用条件: ツールの指定あり | デフォルト— | | フィールド`tools[].description` | 種類`string` | 要件任意 | 値と制限 | デフォルト— | | フィールド`tools[].input_schema` | 種類`JSON_schema` | 要件任意 | 値と制限 | デフォルト— | | フィールド`tool_choice` | 種類`object` | 要件任意 | 値と制限 モデルによる | デフォルト— | | フィールド`thinking.type` | 種類`string` | 要件任意 | 値と制限 モデルによる | デフォルト— | | フィールド`thinking.budget_tokens` | 種類`integer` | 要件任意 | 値と制限 モデルによる | デフォルト— | | フィールド`output_config.effort` | 種類`string` | 要件任意 | 値と制限 モデルによる | デフォルト— | | フィールド`metadata` | 種類`object` | 要件任意 | 値と制限 | デフォルト— | | フィールド`cache_control` | 種類`object` | 要件任意 | 値と制限 モデルによる | デフォルト— | 入力素材の組み合わせ **テキスト** · UTF8テキスト `messages[].contentまたはtype=textブロック` **テキスト + 画像** `{type:image,source:{type:base64,media_type,data}}またはtype=urlのソース` メソッドのパラメータとライフサイクル | パラメータ | 仕様 | | --- | --- | | パラメータ`material_types` | 仕様text, image | | パラメータ`required` | 仕様model, messages, max\_tokens | | パラメータ`optional_controls` | 仕様null | | パラメータ`content_type` | 仕様application/json | | パラメータ`text_file_material` | 仕様実際のUTF-8内容をテキストとして挿入します。ファイルID/URLsには別途、正確な対応が必要です | ライフサイクル: `exact retained published method` メソッドの形式とIDは正確に記載しています。供給元の対応能力とリクエストの受け入れは別です。 ### 料金 #### Ailootのメソッド料金 入力 $0.003 */ 1K* 出力 $0.015 */ 1K* キャッシュ読み取り $0.0003 */ 1K* キャッシュ書き込み $0.003 */ 1K* キャッシュ書き込み、5分 $0.003 */ 1K tokens* Ailootはリクエスト前に見積額を確保します。結果の取得後、実測使用量に基づいて最終料金を精算します。ストリーミング時の精算には最終の使用量記録を使用します。[金額の確保と精算の仕組み →](https://ailoot.ai/docs/ja/billing/reserve/) ### リクエスト例 #### Ailoot · Anthropic メッセージ テキストのサンプル入力、画像Python SDKNode.js SDKPythonストリーミング ```bash set -eu : "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}" : "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 source-material file}" export AILOOT_TEXT_FILE python3 - <<'PY_REQUEST' import json,os from pathlib import Path p=json.loads('{"model": "k3-256k", "max_tokens": 1024, "messages": []}') f=Path(os.environ["AILOOT_TEXT_FILE"]) if not f.is_file():raise SystemExit("Choose your actual UTF-8 source material") text=f.read_text(encoding="utf-8") if not text.strip():raise SystemExit("Source material must contain text") p["messages"]=[{"role":"user","content":"Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n"+text}] 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/messages \ -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \ --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json python3 - <<'PY_RESULT' import json from pathlib import Path print(json.dumps(json.loads(Path("result.json").read_text()),ensure_ascii=False,indent=2)) PY_RESULT ``` ```bash set -eu : "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}" : "${AILOOT_IMAGE_FILE:?Set your actual PNG JPEG or WebP image}" export AILOOT_IMAGE_FILE python3 - <<'PY_REQUEST' import json,os from pathlib import Path p=json.loads('{"model": "k3-256k", "max_tokens": 1024, "messages": [{"role": "user", "content": [{"type": "text", "text": "Read labels and numbers in this image; flag unreadable text."}]}]}') import base64 f=Path(os.environ["AILOOT_IMAGE_FILE"]) if not f.is_file():raise SystemExit("Choose an actual PNG JPEG or WebP image") raw=f.read_bytes() mime="image/png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "image/jpeg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "image/webp" if raw[:4]==b"RIFF" and raw[8:12]==b"WEBP" else None if not mime:raise SystemExit("Use PNG JPEG or WebP") b64=base64.b64encode(raw).decode() p["messages"][0]["content"].append({"type":"image","source":{"type":"base64","media_type":mime,"data":b64}}) 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/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 print(json.dumps(json.loads(Path("result.json").read_text()),ensure_ascii=False,indent=2)) PY_RESULT ``` ```python import anthropic import os if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request") client = anthropic.Anthropic(base_url="https://api.ailoot.ai", api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"], max_retries=0) msg = client.messages.create( model="k3-256k", max_tokens=1024, messages=[{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis 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(msg.to_dict(mode="json")) ``` ```js import Anthropic from "@anthropic-ai/sdk"; if (!process.env.AILOOT_API_KEY?.trim()) throw new Error("Set AILOOT_API_KEY before making a request"); const client = new Anthropic({ baseURL: "https://api.ailoot.ai", apiKey: process.env.AILOOT_API_KEY, maxRetries: 0 }); const msg = await client.messages.create({ model: "k3-256k", max_tokens: 1024, messages: [{ role: "user", content: "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences." }], }); import { writeFileSync } from "node:fs"; function saveResult(data, stem = "result") { writeFileSync(stem + ".json", JSON.stringify(data, null, 2)); console.log(JSON.stringify(data, null, 2)); const saveBlob = (encoded, suffix, label) => { const raw = Buffer.from(encoded, "base64"); const ext = raw.subarray(0,8).equals(Buffer.from([137,80,78,71,13,10,26,10])) ? "png" : raw[0]===255 && raw[1]===216 ? "jpg" : raw.subarray(0,4).toString()==="RIFF" && raw.subarray(8,12).toString()==="WEBP" ? "webp" : suffix; const file = `${stem}-${label}.${ext}`; writeFileSync(file, raw); console.log("Saved", file); }; for (const [i, block] of (data.content || []).entries()) console.log("Content", i, JSON.stringify(block)); for (const choice of data.choices || []) console.log("Choice", choice.index, JSON.stringify(choice.message || choice.delta || {})); for (const [i, item] of (data.output || []).entries()) { console.log("Output", i, JSON.stringify(item)); if (item.type === "image_generation_call" && item.result) saveBlob(item.result, item.output_format || "bin", `output-${i}`); } for (const [ci, candidate] of (data.candidates || []).entries()) { for (const [pi, part] of (candidate.content?.parts || []).entries()) { console.log("Candidate/part", ci, pi, JSON.stringify(part)); const blob = part.inlineData || part.inline_data; if (blob?.data) { const mime = blob.mimeType || blob.mime_type; const suffix = ({"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"})[mime] || "bin"; saveBlob(blob.data, suffix, `candidate-${ci}-part-${pi}`); } } } } saveResult(msg); ``` ```python import anthropic,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=anthropic.Anthropic(base_url="https://api.ailoot.ai",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.messages.stream(model='k3-256k',max_tokens=1024,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_message() save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result") ``` ### 結果を受け取って保存 #### Ailoot · Anthropic メッセージ jsonまたはSSE ##### 完了した結果をすべて保存 返された完全なレスポンス、ファイル、コンテンツ部分をすべて保存してください。 すべてのコンテンツブロック、思考署名、実際のツール利用IDを保持してください。SSEのすべてのブロック差分を組み立てます。最初のテキストブロックだけでは完全な出力になりません。 ##### 元のレスポンスを確認する場合 リクエスト／応答IDとヘッダーを保持してください。テキストジョブを取得する汎用URLは提供されません。 レスポンスのフィールド | フィールド | 種類 | | --- | --- | | フィールド`id` | 種類string | | フィールド`model` | 種類string | | フィールド`content[]` | 種類text\|thinking\|tool\_use\|other content block | | フィールド`stop_reason` | 種類string\|null | | フィールド`usage` | 種類object | エラーと次の手順 | レスポンス | 条件 | 次の手順 | | --- | --- | --- | | レスポンス400 · `invalid_request_error` | 条件必須フィールド、素材の表現形式、またはパラメーター値が不正です | 次の手順新しい生成リクエストを送る前に、指定されたフィールドを修正してください。 | ### エイリアス #### モデルのエイリアス **Ailoot** [`k3-256k`](https://ailoot.ai/models/ja/#m=k3-256k&route=Core&caller=k3-256k&fmt=messages), [`kimi-256k`](https://ailoot.ai/models/ja/#m=k3-256k&route=Core&caller=kimi-256k&fmt=messages), [`kimi-256k-latest`](https://ailoot.ai/models/ja/#m=k3-256k&route=Core&caller=kimi-256k-latest&fmt=messages) #### メソッドパスのエイリアス 上記に表示されたメソッドパスを使用してください。 #### 関連する呼び出し用ID [`k3-256k`](https://ailoot.ai/models/ja/#m=k3-256k&route=Core&caller=k3-256k&fmt=messages), [`kimi-256k`](https://ailoot.ai/models/ja/#m=k3-256k&route=Core&caller=kimi-256k&fmt=messages), [`kimi-256k-latest`](https://ailoot.ai/models/ja/#m=k3-256k&route=Core&caller=kimi-256k-latest&fmt=messages) **Ailoot · OpenAI Responses** `POST /v1/responses` `k3-256k` [`k3-256k`](https://ailoot.ai/models/ja/#m=k3-256k&route=Core&caller=k3-256k&fmt=responses) Moonshot /`k3-256k` モデルID - `k3-256k` - `kimi-256k` - `kimi-256k-latest` ### はじめに Kimi K3の、262 144トークンのコンテキストを持つ、開発とテキスト・画像の分析向けのバリエーションです。 対応する入力 テキスト · 画像 結果 テキスト ### Ailootで利用可能 · 入力とメソッド **Ailoot · OpenAI Responses** `POST /v1/responses` 入力の種類 `text`, `image` 出力の種類 `text` コンテキスト 262,144 tokens 最大出力 65,536 tokens 出力形式 jsonまたはSSE | フィールド | 種類 | 要件 | 値と制限 | デフォルト | | --- | --- | --- | --- | --- | | フィールド`model` | 種類`string` | 要件必須 | 値と制限 k3-256k | デフォルト— | | フィールド`input` | 種類`string\|input_item[]` | 要件必須 | 値と制限 | デフォルト— | | フィールド`instructions` | 種類`string` | 要件任意 | 値と制限 | デフォルト— | | フィールド`input[].type` | 種類`string` | 要件任意 | 値と制限 message, reasoning, function\_call, function\_call\_output | デフォルト— | | フィールド`input[].content` | 種類`string\|content_part[]` | 要件任意 | 値と制限 | デフォルト— | | フィールド`input[].call_id` | 種類`string` | 要件任意 | 値と制限 適用条件: function\_call\_output。実際に返されたcall\_idを保持してください | デフォルト— | | フィールド`input[].output` | 種類`string\|content_part[]` | 要件任意 | 値と制限 適用条件: function\_call\_output | デフォルト— | | フィールド`max_output_tokens` | 種類`integer` | 要件任意 | 値と制限 最小値: 1 モデルによる | デフォルト— | | フィールド`stream` | 種類`boolean` | 要件任意 | 値と制限 | デフォルトfalse | | フィールド`temperature` | 種類`number` | 要件任意 | 値と制限 モデルによる | デフォルト— | | フィールド`top_p` | 種類`number` | 要件任意 | 値と制限 モデルによる | デフォルト— | | フィールド`tools` | 種類`tool[]` | 要件任意 | 値と制限 モデルによる | デフォルト— | | フィールド`tool_choice` | 種類`string\|object` | 要件任意 | 値と制限 モデルによる | デフォルト— | | フィールド`parallel_tool_calls` | 種類`boolean` | 要件任意 | 値と制限 モデルによる | デフォルト— | | フィールド`reasoning.effort` | 種類`string` | 要件任意 | 値と制限 モデルによる | デフォルト— | | フィールド`reasoning.summary` | 種類`string` | 要件任意 | 値と制限 モデルによる | デフォルト— | | フィールド`text.format` | 種類`object` | 要件任意 | 値と制限 モデルによる | デフォルト— | | フィールド`text.verbosity` | 種類`string` | 要件任意 | 値と制限 モデルによる | デフォルト— | | フィールド`include` | 種類`string[]` | 要件任意 | 値と制限 モデルによる | デフォルト— | | フィールド`store` | 種類`boolean` | 要件任意 | 値と制限 モデルによる | デフォルト— | | フィールド`previous_response_id` | 種類`string` | 要件任意 | 値と制限 IDの要件: 対応する継続処理の実際の応答IDのみ モデルによる | デフォルト— | | フィールド`service_tier` | 種類`string` | 要件任意 | 値と制限 モデルによる | デフォルト— | | フィールド`prompt_cache_key` | 種類`string` | 要件任意 | 値と制限 モデルによる | デフォルト— | | フィールド`prompt_cache_options` | 種類`object` | 要件任意 | 値と制限 モデルによる | デフォルト— | 入力素材の組み合わせ **テキスト** · UTF8テキスト `入力テキストまたはinput_textパート` **テキスト + 画像** `{type:input_image,image_url}` メソッドのパラメータとライフサイクル | パラメータ | 仕様 | | --- | --- | | パラメータ`material_types` | 仕様text, image | | パラメータ`required` | 仕様model, input | | パラメータ`optional_controls` | 仕様null | | パラメータ`content_type` | 仕様application/json | | パラメータ`text_file_material` | 仕様実際のUTF-8内容をテキストとして挿入します。ファイルID/URLsには別途、正確な対応が必要です | ライフサイクル: `exact retained published method` メソッドの形式とIDは正確に記載しています。供給元の対応能力とリクエストの受け入れは別です。 ### 料金 #### Ailootのメソッド料金 入力 $0.003 */ 1K* 出力 $0.015 */ 1K* キャッシュ読み取り $0.0003 */ 1K* キャッシュ書き込み $0.003 */ 1K* キャッシュ書き込み、5分 $0.003 */ 1K tokens* Ailootはリクエスト前に見積額を確保します。結果の取得後、実測使用量に基づいて最終料金を精算します。ストリーミング時の精算には最終の使用量記録を使用します。[金額の確保と精算の仕組み →](https://ailoot.ai/docs/ja/billing/reserve/) ### リクエスト例 #### Ailoot · OpenAI Responses テキストのサンプル入力、画像Python SDKNode.js SDKPythonストリーミング ```bash set -eu : "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}" : "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 source-material file}" export AILOOT_TEXT_FILE python3 - <<'PY_REQUEST' import json,os from pathlib import Path p=json.loads('{"model": "k3-256k", "input": ""}') f=Path(os.environ["AILOOT_TEXT_FILE"]) if not f.is_file():raise SystemExit("Choose your actual UTF-8 source material") text=f.read_text(encoding="utf-8") if not text.strip():raise SystemExit("Source material must contain text") p["input"]="Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n"+text 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/responses \ -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 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(json.loads(Path("result.json").read_text(encoding="utf-8"))) PY_RESULT ``` ```bash set -eu : "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}" : "${AILOOT_IMAGE_FILE:?Set your actual PNG JPEG or WebP image}" export AILOOT_IMAGE_FILE python3 - <<'PY_REQUEST' import json,os from pathlib import Path p=json.loads('{"model": "k3-256k", "input": [{"role": "user", "content": [{"type": "input_text", "text": "Read labels and numbers in this image; flag unreadable text."}]}]}') import base64 f=Path(os.environ["AILOOT_IMAGE_FILE"]) if not f.is_file():raise SystemExit("Choose an actual PNG JPEG or WebP image") raw=f.read_bytes() mime="image/png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "image/jpeg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "image/webp" if raw[:4]==b"RIFF" and raw[8:12]==b"WEBP" else None if not mime:raise SystemExit("Use PNG JPEG or WebP") b64=base64.b64encode(raw).decode() p["input"][0]["content"].append({"type":"input_image","image_url":"data:"+mime+";base64,"+b64}) 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/responses \ -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 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(json.loads(Path("result.json").read_text(encoding="utf-8"))) PY_RESULT ``` ```python 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) resp = client.responses.create(model="k3-256k", input="Explain the difference between an observation and a hypothesis 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(resp.to_dict(mode="json")) ``` ```js import OpenAI from "openai"; if (!process.env.AILOOT_API_KEY?.trim()) throw new Error("Set AILOOT_API_KEY before making a request"); const client = new OpenAI({ baseURL: "https://api.ailoot.ai/v1", apiKey: process.env.AILOOT_API_KEY, maxRetries: 0 }); const resp = await client.responses.create({ model: "k3-256k", input: "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences." }); import { writeFileSync } from "node:fs"; function saveResult(data, stem = "result") { writeFileSync(stem + ".json", JSON.stringify(data, null, 2)); console.log(JSON.stringify(data, null, 2)); const saveBlob = (encoded, suffix, label) => { const raw = Buffer.from(encoded, "base64"); const ext = raw.subarray(0,8).equals(Buffer.from([137,80,78,71,13,10,26,10])) ? "png" : raw[0]===255 && raw[1]===216 ? "jpg" : raw.subarray(0,4).toString()==="RIFF" && raw.subarray(8,12).toString()==="WEBP" ? "webp" : suffix; const file = `${stem}-${label}.${ext}`; writeFileSync(file, raw); console.log("Saved", file); }; for (const [i, block] of (data.content || []).entries()) console.log("Content", i, JSON.stringify(block)); for (const choice of data.choices || []) console.log("Choice", choice.index, JSON.stringify(choice.message || choice.delta || {})); for (const [i, item] of (data.output || []).entries()) { console.log("Output", i, JSON.stringify(item)); if (item.type === "image_generation_call" && item.result) saveBlob(item.result, item.output_format || "bin", `output-${i}`); } for (const [ci, candidate] of (data.candidates || []).entries()) { for (const [pi, part] of (candidate.content?.parts || []).entries()) { console.log("Candidate/part", ci, pi, JSON.stringify(part)); const blob = part.inlineData || part.inline_data; if (blob?.data) { const mime = blob.mimeType || blob.mime_type; const suffix = ({"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"})[mime] || "bin"; saveBlob(blob.data, suffix, `candidate-${ci}-part-${pi}`); } } } } saveResult(resp); ``` ```python from openai import OpenAI import os from pathlib import Path 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)) 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) with client.responses.stream(model="k3-256k", input="Explain the difference between an observation and a hypothesis 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_response() save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result") ``` ### 結果を受け取って保存 #### Ailoot · OpenAI Responses jsonまたはSSE ##### 完了した結果をすべて保存 返された完全なレスポンス、ファイル、コンテンツ部分をすべて保存してください。 すべての出力項目とコンテンツのパート、実際の関数call\_id、暗号化された推論、使用量を保持してください。ストリーミングではイベント／項目の識別情報を完全に残します。 ##### 元のレスポンスを確認する場合 リクエスト／応答IDとヘッダーを保持してください。テキストジョブを取得する汎用URLは提供されません。 レスポンスのフィールド | フィールド | 種類 | | --- | --- | | フィールド`id` | 種類string | | フィールド`status` | 種類string | | フィールド`output[]` | 種類message\|reasoning\|function\_call\|other item | | フィールド`output[].content[]` | 種類content part | | フィールド`usage` | 種類object | エラーと次の手順 | レスポンス | 条件 | 次の手順 | | --- | --- | --- | | レスポンス400 · `invalid_request_error` | 条件必須フィールド、素材の表現形式、またはパラメーター値が不正です | 次の手順新しい生成リクエストを送る前に、指定されたフィールドを修正してください。 | ### エイリアス #### モデルのエイリアス **Ailoot** [`k3-256k`](https://ailoot.ai/models/ja/#m=k3-256k&route=Core&caller=k3-256k&fmt=responses), [`kimi-256k`](https://ailoot.ai/models/ja/#m=k3-256k&route=Core&caller=kimi-256k&fmt=responses), [`kimi-256k-latest`](https://ailoot.ai/models/ja/#m=k3-256k&route=Core&caller=kimi-256k-latest&fmt=responses) #### メソッドパスのエイリアス 上記に表示されたメソッドパスを使用してください。 #### 関連する呼び出し用ID [`k3-256k`](https://ailoot.ai/models/ja/#m=k3-256k&route=Core&caller=k3-256k&fmt=responses), [`kimi-256k`](https://ailoot.ai/models/ja/#m=k3-256k&route=Core&caller=kimi-256k&fmt=responses), [`kimi-256k-latest`](https://ailoot.ai/models/ja/#m=k3-256k&route=Core&caller=kimi-256k-latest&fmt=responses) **Ailoot · OpenAI チャット** `POST /v1/chat/completions` `k3-256k` [`k3-256k`](https://ailoot.ai/models/ja/#m=k3-256k&route=Core&caller=k3-256k&fmt=chat) Moonshot /`k3-256k` モデルID - `k3-256k` - `kimi-256k` - `kimi-256k-latest` ### はじめに Kimi K3の、262 144トークンのコンテキストを持つ、開発とテキスト・画像の分析向けのバリエーションです。 対応する入力 テキスト · 画像 結果 テキスト ### Ailootで利用可能 · 入力とメソッド **Ailoot · OpenAI チャット** `POST /v1/chat/completions` 入力の種類 `text`, `image` 出力の種類 `text` コンテキスト 262,144 tokens 最大出力 65,536 tokens 出力形式 jsonまたはSSE | フィールド | 種類 | 要件 | 値と制限 | デフォルト | | --- | --- | --- | --- | --- | | フィールド`model` | 種類`string` | 要件必須 | 値と制限 k3-256k | デフォルト— | | フィールド`messages` | 種類`message[]` | 要件必須 | 値と制限 最小項目数: 1 | デフォルト— | | フィールド`messages[].role` | 種類`string` | 要件必須 | 値と制限 例：system, user, assistant, tool, function 条件: これらのロールはソースコードの互換型で明示されています。正確なロールの集合はモデルごとに異なります。 モデルによる | デフォルト— | | フィールド`messages[].content` | 種類`string\|content_part[]\|null` | 要件任意 | 値と制限 | デフォルト— | | フィールド`messages[].tool_calls` | 種類`tool_call[]` | 要件任意 | 値と制限 | デフォルト— | | フィールド`messages[].tool_call_id` | 種類`string` | 要件任意 | 値と制限 適用条件: role=tool。実際に返されたIDを使ってください | デフォルト— | | フィールド`messages[].name` | 種類`string` | 要件任意 | 値と制限 | デフォルト— | | フィールド`messages[].reasoning_content` | 種類`string` | 要件任意 | 値と制限 適用条件: このモデルが使用する場合は、実際に返された推論をそのまま次のリクエストへ戻してください | デフォルト— | | フィールド`messages[].reasoning_details` | 種類`object\|array` | 要件任意 | 値と制限 モデルによる | デフォルト— | | フィールド`max_tokens` | 種類`integer` | 要件任意 | 値と制限 最小値: 1 モデルによる | デフォルト— | | フィールド`max_completion_tokens` | 種類`integer` | 要件任意 | 値と制限 最小値: 1 モデルによる | デフォルト— | | フィールド`stream` | 種類`boolean` | 要件任意 | 値と制限 | デフォルトfalse | | フィールド`stream_options.include_usage` | 種類`boolean` | 要件任意 | 値と制限 モデルによる | デフォルト— | | フィールド`temperature` | 種類`number` | 要件任意 | 値と制限 モデルによる | デフォルト— | | フィールド`top_p` | 種類`number` | 要件任意 | 値と制限 モデルによる | デフォルト— | | フィールド`stop` | 種類`string\|string[]` | 要件任意 | 値と制限 モデルによる | デフォルト— | | フィールド`tools` | 種類`function_tool[]` | 要件任意 | 値と制限 モデルによる | デフォルト— | | フィールド`tools[].type` | 種類`string` | 要件任意 | 値と制限 モデルによる | デフォルト— | | フィールド`tools[].function.name` | 種類`string` | 要件必須 | 値と制限 適用条件: 関数ツールの指定あり | デフォルト— | | フィールド`tools[].function.description` | 種類`string` | 要件任意 | 値と制限 | デフォルト— | | フィールド`tools[].function.parameters` | 種類`JSON_schema` | 要件任意 | 値と制限 | デフォルト— | | フィールド`tool_choice` | 種類`string\|object` | 要件任意 | 値と制限 モデルによる | デフォルト— | | フィールド`parallel_tool_calls` | 種類`boolean` | 要件任意 | 値と制限 モデルによる | デフォルト— | | フィールド`response_format` | 種類`object` | 要件任意 | 値と制限 モデルによる | デフォルト— | | フィールド`reasoning_effort` | 種類`string` | 要件任意 | 値と制限 モデルによる | デフォルト— | | フィールド`reasoning` | 種類`object` | 要件任意 | 値と制限 モデルによる | デフォルト— | | フィールド`service_tier` | 種類`string` | 要件任意 | 値と制限 モデルによる | デフォルト— | | フィールド`instructions` | 種類`string` | 要件任意 | 値と制限 互換性用のフィールド | デフォルト— | | フィールド`functions` | 種類`function[]` | 要件任意 | 値と制限 モデルによる | デフォルト— | | フィールド`function_call` | 種類`string\|object` | 要件任意 | 値と制限 モデルによる | デフォルト— | | フィールド`prompt_cache_options` | 種類`object` | 要件任意 | 値と制限 モデルによる | デフォルト— | 入力素材の組み合わせ **テキスト** · UTF8テキスト `messages[].content` **テキスト + 画像** `{type:image_url,image_url:{url,detail}}` メソッドのパラメータとライフサイクル | パラメータ | 仕様 | | --- | --- | | パラメータ`material_types` | 仕様text, image | | パラメータ`required` | 仕様model, messages | | パラメータ`optional_controls` | 仕様null | | パラメータ`content_type` | 仕様application/json | | パラメータ`text_file_material` | 仕様実際のUTF-8内容をテキストとして挿入します。ファイルID/URLsには別途、正確な対応が必要です | ライフサイクル: `exact retained published method` メソッドの形式とIDは正確に記載しています。供給元の対応能力とリクエストの受け入れは別です。 ### 料金 #### Ailootのメソッド料金 入力 $0.003 */ 1K* 出力 $0.015 */ 1K* キャッシュ読み取り $0.0003 */ 1K* キャッシュ書き込み $0.003 */ 1K* キャッシュ書き込み、5分 $0.003 */ 1K tokens* Ailootはリクエスト前に見積額を確保します。結果の取得後、実測使用量に基づいて最終料金を精算します。ストリーミング時の精算には最終の使用量記録を使用します。[金額の確保と精算の仕組み →](https://ailoot.ai/docs/ja/billing/reserve/) ### リクエスト例 #### Ailoot · OpenAI チャット テキストのサンプル入力、画像Python SDKNode.js SDKPythonストリーミング ```bash set -eu : "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}" : "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 source-material file}" export AILOOT_TEXT_FILE python3 - <<'PY_REQUEST' import json,os from pathlib import Path p=json.loads('{"model": "k3-256k", "messages": []}') f=Path(os.environ["AILOOT_TEXT_FILE"]) if not f.is_file():raise SystemExit("Choose your actual UTF-8 source material") text=f.read_text(encoding="utf-8") if not text.strip():raise SystemExit("Source material must contain text") p["messages"]=[{"role":"user","content":"Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n"+text}] 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 $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \ --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json python3 - <<'PY_RESULT' import json from pathlib import Path print(json.dumps(json.loads(Path("result.json").read_text()),ensure_ascii=False,indent=2)) PY_RESULT ``` ```bash set -eu : "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}" : "${AILOOT_IMAGE_FILE:?Set your actual PNG JPEG or WebP image}" export AILOOT_IMAGE_FILE python3 - <<'PY_REQUEST' import json,os from pathlib import Path p=json.loads('{"model": "k3-256k", "messages": [{"role": "user", "content": [{"type": "text", "text": "Read labels and numbers in this image; flag unreadable text."}]}]}') import base64 f=Path(os.environ["AILOOT_IMAGE_FILE"]) if not f.is_file():raise SystemExit("Choose an actual PNG JPEG or WebP image") raw=f.read_bytes() mime="image/png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "image/jpeg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "image/webp" if raw[:4]==b"RIFF" and raw[8:12]==b"WEBP" else None if not mime:raise SystemExit("Use PNG JPEG or WebP") b64=base64.b64encode(raw).decode() p["messages"][0]["content"].append({"type":"image_url","image_url":{"url":"data:"+mime+";base64,"+b64}}) 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 print(json.dumps(json.loads(Path("result.json").read_text()),ensure_ascii=False,indent=2)) PY_RESULT ``` ```python 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) resp = client.chat.completions.create( model="k3-256k", messages=[{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis 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(resp.to_dict(mode="json")) ``` ```js import OpenAI from "openai"; if (!process.env.AILOOT_API_KEY?.trim()) throw new Error("Set AILOOT_API_KEY before making a request"); const client = new OpenAI({ baseURL: "https://api.ailoot.ai/v1", apiKey: process.env.AILOOT_API_KEY, maxRetries: 0 }); const resp = await client.chat.completions.create({ model: "k3-256k", messages: [{ role: "user", content: "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences." }], }); import { writeFileSync } from "node:fs"; function saveResult(data, stem = "result") { writeFileSync(stem + ".json", JSON.stringify(data, null, 2)); console.log(JSON.stringify(data, null, 2)); const saveBlob = (encoded, suffix, label) => { const raw = Buffer.from(encoded, "base64"); const ext = raw.subarray(0,8).equals(Buffer.from([137,80,78,71,13,10,26,10])) ? "png" : raw[0]===255 && raw[1]===216 ? "jpg" : raw.subarray(0,4).toString()==="RIFF" && raw.subarray(8,12).toString()==="WEBP" ? "webp" : suffix; const file = `${stem}-${label}.${ext}`; writeFileSync(file, raw); console.log("Saved", file); }; for (const [i, block] of (data.content || []).entries()) console.log("Content", i, JSON.stringify(block)); for (const choice of data.choices || []) console.log("Choice", choice.index, JSON.stringify(choice.message || choice.delta || {})); for (const [i, item] of (data.output || []).entries()) { console.log("Output", i, JSON.stringify(item)); if (item.type === "image_generation_call" && item.result) saveBlob(item.result, item.output_format || "bin", `output-${i}`); } for (const [ci, candidate] of (data.candidates || []).entries()) { for (const [pi, part] of (candidate.content?.parts || []).entries()) { console.log("Candidate/part", ci, pi, JSON.stringify(part)); const blob = part.inlineData || part.inline_data; if (blob?.data) { const mime = blob.mimeType || blob.mime_type; const suffix = ({"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"})[mime] || "bin"; saveBlob(blob.data, suffix, `candidate-${ci}-part-${pi}`); } } } } saveResult(resp); ``` ```python 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='k3-256k',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") ``` ### 結果を受け取って保存 #### Ailoot · OpenAI チャット jsonまたはSSE ##### 完了した結果をすべて保存 返された完全なレスポンス、ファイル、コンテンツ部分をすべて保存してください。 すべての選択肢と、その内容・ツール呼び出し・推論を保持してください。SSEでは選択肢／ツールのインデックスごとに差分を組み立て、最終的な終了理由と使用量を残します。 ##### 元のレスポンスを確認する場合 リクエスト／応答IDとヘッダーを保持してください。テキストジョブを取得する汎用URLは提供されません。 レスポンスのフィールド | フィールド | 種類 | | --- | --- | | フィールド`choices[].index` | 種類integer | | フィールド`choices[].message.content` | 種類string\|null | | フィールド`choices[].message.tool_calls` | 種類tool\_call\[\] | | フィールド`choices[].message.reasoning_content` | 種類string | | フィールド`choices[].message.reasoning_details` | 種類object\|array | | フィールド`choices[].finish_reason` | 種類string\|null | | フィールド`usage` | 種類object | エラーと次の手順 | レスポンス | 条件 | 次の手順 | | --- | --- | --- | | レスポンス400 · `invalid_request_error` | 条件必須フィールド、素材の表現形式、またはパラメーター値が不正です | 次の手順新しい生成リクエストを送る前に、指定されたフィールドを修正してください。 | ### エイリアス #### モデルのエイリアス **Ailoot** [`k3-256k`](https://ailoot.ai/models/ja/#m=k3-256k&route=Core&caller=k3-256k&fmt=chat), [`kimi-256k`](https://ailoot.ai/models/ja/#m=k3-256k&route=Core&caller=kimi-256k&fmt=chat), [`kimi-256k-latest`](https://ailoot.ai/models/ja/#m=k3-256k&route=Core&caller=kimi-256k-latest&fmt=chat) #### メソッドパスのエイリアス 上記に表示されたメソッドパスを使用してください。 #### 関連する呼び出し用ID [`k3-256k`](https://ailoot.ai/models/ja/#m=k3-256k&route=Core&caller=k3-256k&fmt=chat), [`kimi-256k`](https://ailoot.ai/models/ja/#m=k3-256k&route=Core&caller=kimi-256k&fmt=chat), [`kimi-256k-latest`](https://ailoot.ai/models/ja/#m=k3-256k&route=Core&caller=kimi-256k-latest&fmt=chat) **Ailoot · Anthropic メッセージ** `POST /v1/messages` `kimi-256k` [`kimi-256k`](https://ailoot.ai/models/ja/#m=k3-256k&route=Core&caller=kimi-256k&fmt=messages) Moonshot /`kimi-256k` モデルID - `k3-256k` - `kimi-256k` - `kimi-256k-latest` ### はじめに Kimi K3の、262 144トークンのコンテキストを持つ、開発とテキスト・画像の分析向けのバリエーションです。 対応する入力 テキスト · 画像 結果 テキスト ### Ailootで利用可能 · 入力とメソッド **Ailoot · Anthropic メッセージ** `POST /v1/messages` 入力の種類 `text`, `image` 出力の種類 `text` コンテキスト 262,144 tokens 最大出力 65,536 tokens 出力形式 jsonまたはSSE | フィールド | 種類 | 要件 | 値と制限 | デフォルト | | --- | --- | --- | --- | --- | | フィールド`model` | 種類`string` | 要件必須 | 値と制限 kimi-256k | デフォルト— | | フィールド`messages` | 種類`message[]` | 要件必須 | 値と制限 最小項目数: 1 | デフォルト— | | フィールド`messages[].role` | 種類`string` | 要件必須 | 値と制限 user, assistant | デフォルト— | | フィールド`messages[].content` | 種類`string\|content_block[]` | 要件必須 | 値と制限 | デフォルト— | | フィールド`system` | 種類`string\|content_block[]` | 要件任意 | 値と制限 | デフォルト— | | フィールド`max_tokens` | 種類`integer` | 要件必須 | 値と制限 最小値: 1 制限の適用対象: 選択したモデル／カードに固有の正確な上限 | デフォルト— | | フィールド`stream` | 種類`boolean` | 要件任意 | 値と制限 | デフォルトfalse | | フィールド`temperature` | 種類`number` | 要件任意 | 値と制限 モデルによる | デフォルト— | | フィールド`top_p` | 種類`number` | 要件任意 | 値と制限 モデルによる | デフォルト— | | フィールド`stop_sequences` | 種類`string[]` | 要件任意 | 値と制限 モデルによる | デフォルト— | | フィールド`tools` | 種類`tool[]` | 要件任意 | 値と制限 モデルによる | デフォルト— | | フィールド`tools[].name` | 種類`string` | 要件任意 | 値と制限 適用条件: ツールの指定あり | デフォルト— | | フィールド`tools[].description` | 種類`string` | 要件任意 | 値と制限 | デフォルト— | | フィールド`tools[].input_schema` | 種類`JSON_schema` | 要件任意 | 値と制限 | デフォルト— | | フィールド`tool_choice` | 種類`object` | 要件任意 | 値と制限 モデルによる | デフォルト— | | フィールド`thinking.type` | 種類`string` | 要件任意 | 値と制限 モデルによる | デフォルト— | | フィールド`thinking.budget_tokens` | 種類`integer` | 要件任意 | 値と制限 モデルによる | デフォルト— | | フィールド`output_config.effort` | 種類`string` | 要件任意 | 値と制限 モデルによる | デフォルト— | | フィールド`metadata` | 種類`object` | 要件任意 | 値と制限 | デフォルト— | | フィールド`cache_control` | 種類`object` | 要件任意 | 値と制限 モデルによる | デフォルト— | 入力素材の組み合わせ **テキスト** · UTF8テキスト `messages[].contentまたはtype=textブロック` **テキスト + 画像** `{type:image,source:{type:base64,media_type,data}}またはtype=urlのソース` メソッドのパラメータとライフサイクル | パラメータ | 仕様 | | --- | --- | | パラメータ`material_types` | 仕様text, image | | パラメータ`required` | 仕様model, messages, max\_tokens | | パラメータ`optional_controls` | 仕様null | | パラメータ`content_type` | 仕様application/json | | パラメータ`text_file_material` | 仕様実際のUTF-8内容をテキストとして挿入します。ファイルID/URLsには別途、正確な対応が必要です | ライフサイクル: `exact retained published method` メソッドの形式とIDは正確に記載しています。供給元の対応能力とリクエストの受け入れは別です。 ### 料金 #### Ailootのメソッド料金 入力 $0.003 */ 1K* 出力 $0.015 */ 1K* キャッシュ読み取り $0.0003 */ 1K* キャッシュ書き込み $0.003 */ 1K* キャッシュ書き込み、5分 $0.003 */ 1K tokens* Ailootはリクエスト前に見積額を確保します。結果の取得後、実測使用量に基づいて最終料金を精算します。ストリーミング時の精算には最終の使用量記録を使用します。[金額の確保と精算の仕組み →](https://ailoot.ai/docs/ja/billing/reserve/) ### リクエスト例 #### Ailoot · Anthropic メッセージ テキストのサンプル入力、画像Python SDKNode.js SDKPythonストリーミング ```bash set -eu : "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}" : "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 source-material file}" export AILOOT_TEXT_FILE python3 - <<'PY_REQUEST' import json,os from pathlib import Path p=json.loads('{"model": "kimi-256k", "max_tokens": 1024, "messages": []}') f=Path(os.environ["AILOOT_TEXT_FILE"]) if not f.is_file():raise SystemExit("Choose your actual UTF-8 source material") text=f.read_text(encoding="utf-8") if not text.strip():raise SystemExit("Source material must contain text") p["messages"]=[{"role":"user","content":"Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n"+text}] 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/messages \ -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \ --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json python3 - <<'PY_RESULT' import json from pathlib import Path print(json.dumps(json.loads(Path("result.json").read_text()),ensure_ascii=False,indent=2)) PY_RESULT ``` ```bash set -eu : "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}" : "${AILOOT_IMAGE_FILE:?Set your actual PNG JPEG or WebP image}" export AILOOT_IMAGE_FILE python3 - <<'PY_REQUEST' import json,os from pathlib import Path p=json.loads('{"model": "kimi-256k", "max_tokens": 1024, "messages": [{"role": "user", "content": [{"type": "text", "text": "Read labels and numbers in this image; flag unreadable text."}]}]}') import base64 f=Path(os.environ["AILOOT_IMAGE_FILE"]) if not f.is_file():raise SystemExit("Choose an actual PNG JPEG or WebP image") raw=f.read_bytes() mime="image/png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "image/jpeg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "image/webp" if raw[:4]==b"RIFF" and raw[8:12]==b"WEBP" else None if not mime:raise SystemExit("Use PNG JPEG or WebP") b64=base64.b64encode(raw).decode() p["messages"][0]["content"].append({"type":"image","source":{"type":"base64","media_type":mime,"data":b64}}) 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/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 print(json.dumps(json.loads(Path("result.json").read_text()),ensure_ascii=False,indent=2)) PY_RESULT ``` ```python import anthropic import os if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request") client = anthropic.Anthropic(base_url="https://api.ailoot.ai", api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"], max_retries=0) msg = client.messages.create( model="kimi-256k", max_tokens=1024, messages=[{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis 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(msg.to_dict(mode="json")) ``` ```js import Anthropic from "@anthropic-ai/sdk"; if (!process.env.AILOOT_API_KEY?.trim()) throw new Error("Set AILOOT_API_KEY before making a request"); const client = new Anthropic({ baseURL: "https://api.ailoot.ai", apiKey: process.env.AILOOT_API_KEY, maxRetries: 0 }); const msg = await client.messages.create({ model: "kimi-256k", max_tokens: 1024, messages: [{ role: "user", content: "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences." }], }); import { writeFileSync } from "node:fs"; function saveResult(data, stem = "result") { writeFileSync(stem + ".json", JSON.stringify(data, null, 2)); console.log(JSON.stringify(data, null, 2)); const saveBlob = (encoded, suffix, label) => { const raw = Buffer.from(encoded, "base64"); const ext = raw.subarray(0,8).equals(Buffer.from([137,80,78,71,13,10,26,10])) ? "png" : raw[0]===255 && raw[1]===216 ? "jpg" : raw.subarray(0,4).toString()==="RIFF" && raw.subarray(8,12).toString()==="WEBP" ? "webp" : suffix; const file = `${stem}-${label}.${ext}`; writeFileSync(file, raw); console.log("Saved", file); }; for (const [i, block] of (data.content || []).entries()) console.log("Content", i, JSON.stringify(block)); for (const choice of data.choices || []) console.log("Choice", choice.index, JSON.stringify(choice.message || choice.delta || {})); for (const [i, item] of (data.output || []).entries()) { console.log("Output", i, JSON.stringify(item)); if (item.type === "image_generation_call" && item.result) saveBlob(item.result, item.output_format || "bin", `output-${i}`); } for (const [ci, candidate] of (data.candidates || []).entries()) { for (const [pi, part] of (candidate.content?.parts || []).entries()) { console.log("Candidate/part", ci, pi, JSON.stringify(part)); const blob = part.inlineData || part.inline_data; if (blob?.data) { const mime = blob.mimeType || blob.mime_type; const suffix = ({"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"})[mime] || "bin"; saveBlob(blob.data, suffix, `candidate-${ci}-part-${pi}`); } } } } saveResult(msg); ``` ```python import anthropic,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=anthropic.Anthropic(base_url="https://api.ailoot.ai",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.messages.stream(model='kimi-256k',max_tokens=1024,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_message() save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result") ``` ### 結果を受け取って保存 #### Ailoot · Anthropic メッセージ jsonまたはSSE ##### 完了した結果をすべて保存 返された完全なレスポンス、ファイル、コンテンツ部分をすべて保存してください。 すべてのコンテンツブロック、思考署名、実際のツール利用IDを保持してください。SSEのすべてのブロック差分を組み立てます。最初のテキストブロックだけでは完全な出力になりません。 ##### 元のレスポンスを確認する場合 リクエスト／応答IDとヘッダーを保持してください。テキストジョブを取得する汎用URLは提供されません。 レスポンスのフィールド | フィールド | 種類 | | --- | --- | | フィールド`id` | 種類string | | フィールド`model` | 種類string | | フィールド`content[]` | 種類text\|thinking\|tool\_use\|other content block | | フィールド`stop_reason` | 種類string\|null | | フィールド`usage` | 種類object | エラーと次の手順 | レスポンス | 条件 | 次の手順 | | --- | --- | --- | | レスポンス400 · `invalid_request_error` | 条件必須フィールド、素材の表現形式、またはパラメーター値が不正です | 次の手順新しい生成リクエストを送る前に、指定されたフィールドを修正してください。 | ### エイリアス #### モデルのエイリアス **Ailoot** [`k3-256k`](https://ailoot.ai/models/ja/#m=k3-256k&route=Core&caller=k3-256k&fmt=messages), [`kimi-256k`](https://ailoot.ai/models/ja/#m=k3-256k&route=Core&caller=kimi-256k&fmt=messages), [`kimi-256k-latest`](https://ailoot.ai/models/ja/#m=k3-256k&route=Core&caller=kimi-256k-latest&fmt=messages) #### メソッドパスのエイリアス 上記に表示されたメソッドパスを使用してください。 #### 関連する呼び出し用ID [`k3-256k`](https://ailoot.ai/models/ja/#m=k3-256k&route=Core&caller=k3-256k&fmt=messages), [`kimi-256k`](https://ailoot.ai/models/ja/#m=k3-256k&route=Core&caller=kimi-256k&fmt=messages), [`kimi-256k-latest`](https://ailoot.ai/models/ja/#m=k3-256k&route=Core&caller=kimi-256k-latest&fmt=messages) **Ailoot · OpenAI Responses** `POST /v1/responses` `kimi-256k` [`kimi-256k`](https://ailoot.ai/models/ja/#m=k3-256k&route=Core&caller=kimi-256k&fmt=responses) Moonshot /`kimi-256k` モデルID - `k3-256k` - `kimi-256k` - `kimi-256k-latest` ### はじめに Kimi K3の、262 144トークンのコンテキストを持つ、開発とテキスト・画像の分析向けのバリエーションです。 対応する入力 テキスト · 画像 結果 テキスト ### Ailootで利用可能 · 入力とメソッド **Ailoot · OpenAI Responses** `POST /v1/responses` 入力の種類 `text`, `image` 出力の種類 `text` コンテキスト 262,144 tokens 最大出力 65,536 tokens 出力形式 jsonまたはSSE | フィールド | 種類 | 要件 | 値と制限 | デフォルト | | --- | --- | --- | --- | --- | | フィールド`model` | 種類`string` | 要件必須 | 値と制限 kimi-256k | デフォルト— | | フィールド`input` | 種類`string\|input_item[]` | 要件必須 | 値と制限 | デフォルト— | | フィールド`instructions` | 種類`string` | 要件任意 | 値と制限 | デフォルト— | | フィールド`input[].type` | 種類`string` | 要件任意 | 値と制限 message, reasoning, function\_call, function\_call\_output | デフォルト— | | フィールド`input[].content` | 種類`string\|content_part[]` | 要件任意 | 値と制限 | デフォルト— | | フィールド`input[].call_id` | 種類`string` | 要件任意 | 値と制限 適用条件: function\_call\_output。実際に返されたcall\_idを保持してください | デフォルト— | | フィールド`input[].output` | 種類`string\|content_part[]` | 要件任意 | 値と制限 適用条件: function\_call\_output | デフォルト— | | フィールド`max_output_tokens` | 種類`integer` | 要件任意 | 値と制限 最小値: 1 モデルによる | デフォルト— | | フィールド`stream` | 種類`boolean` | 要件任意 | 値と制限 | デフォルトfalse | | フィールド`temperature` | 種類`number` | 要件任意 | 値と制限 モデルによる | デフォルト— | | フィールド`top_p` | 種類`number` | 要件任意 | 値と制限 モデルによる | デフォルト— | | フィールド`tools` | 種類`tool[]` | 要件任意 | 値と制限 モデルによる | デフォルト— | | フィールド`tool_choice` | 種類`string\|object` | 要件任意 | 値と制限 モデルによる | デフォルト— | | フィールド`parallel_tool_calls` | 種類`boolean` | 要件任意 | 値と制限 モデルによる | デフォルト— | | フィールド`reasoning.effort` | 種類`string` | 要件任意 | 値と制限 モデルによる | デフォルト— | | フィールド`reasoning.summary` | 種類`string` | 要件任意 | 値と制限 モデルによる | デフォルト— | | フィールド`text.format` | 種類`object` | 要件任意 | 値と制限 モデルによる | デフォルト— | | フィールド`text.verbosity` | 種類`string` | 要件任意 | 値と制限 モデルによる | デフォルト— | | フィールド`include` | 種類`string[]` | 要件任意 | 値と制限 モデルによる | デフォルト— | | フィールド`store` | 種類`boolean` | 要件任意 | 値と制限 モデルによる | デフォルト— | | フィールド`previous_response_id` | 種類`string` | 要件任意 | 値と制限 IDの要件: 対応する継続処理の実際の応答IDのみ モデルによる | デフォルト— | | フィールド`service_tier` | 種類`string` | 要件任意 | 値と制限 モデルによる | デフォルト— | | フィールド`prompt_cache_key` | 種類`string` | 要件任意 | 値と制限 モデルによる | デフォルト— | | フィールド`prompt_cache_options` | 種類`object` | 要件任意 | 値と制限 モデルによる | デフォルト— | 入力素材の組み合わせ **テキスト** · UTF8テキスト `入力テキストまたはinput_textパート` **テキスト + 画像** `{type:input_image,image_url}` メソッドのパラメータとライフサイクル | パラメータ | 仕様 | | --- | --- | | パラメータ`material_types` | 仕様text, image | | パラメータ`required` | 仕様model, input | | パラメータ`optional_controls` | 仕様null | | パラメータ`content_type` | 仕様application/json | | パラメータ`text_file_material` | 仕様実際のUTF-8内容をテキストとして挿入します。ファイルID/URLsには別途、正確な対応が必要です | ライフサイクル: `exact retained published method` メソッドの形式とIDは正確に記載しています。供給元の対応能力とリクエストの受け入れは別です。 ### 料金 #### Ailootのメソッド料金 入力 $0.003 */ 1K* 出力 $0.015 */ 1K* キャッシュ読み取り $0.0003 */ 1K* キャッシュ書き込み $0.003 */ 1K* キャッシュ書き込み、5分 $0.003 */ 1K tokens* Ailootはリクエスト前に見積額を確保します。結果の取得後、実測使用量に基づいて最終料金を精算します。ストリーミング時の精算には最終の使用量記録を使用します。[金額の確保と精算の仕組み →](https://ailoot.ai/docs/ja/billing/reserve/) ### リクエスト例 #### Ailoot · OpenAI Responses テキストのサンプル入力、画像Python SDKNode.js SDKPythonストリーミング ```bash set -eu : "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}" : "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 source-material file}" export AILOOT_TEXT_FILE python3 - <<'PY_REQUEST' import json,os from pathlib import Path p=json.loads('{"model": "kimi-256k", "input": ""}') f=Path(os.environ["AILOOT_TEXT_FILE"]) if not f.is_file():raise SystemExit("Choose your actual UTF-8 source material") text=f.read_text(encoding="utf-8") if not text.strip():raise SystemExit("Source material must contain text") p["input"]="Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n"+text 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/responses \ -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 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(json.loads(Path("result.json").read_text(encoding="utf-8"))) PY_RESULT ``` ```bash set -eu : "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}" : "${AILOOT_IMAGE_FILE:?Set your actual PNG JPEG or WebP image}" export AILOOT_IMAGE_FILE python3 - <<'PY_REQUEST' import json,os from pathlib import Path p=json.loads('{"model": "kimi-256k", "input": [{"role": "user", "content": [{"type": "input_text", "text": "Read labels and numbers in this image; flag unreadable text."}]}]}') import base64 f=Path(os.environ["AILOOT_IMAGE_FILE"]) if not f.is_file():raise SystemExit("Choose an actual PNG JPEG or WebP image") raw=f.read_bytes() mime="image/png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "image/jpeg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "image/webp" if raw[:4]==b"RIFF" and raw[8:12]==b"WEBP" else None if not mime:raise SystemExit("Use PNG JPEG or WebP") b64=base64.b64encode(raw).decode() p["input"][0]["content"].append({"type":"input_image","image_url":"data:"+mime+";base64,"+b64}) 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/responses \ -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 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(json.loads(Path("result.json").read_text(encoding="utf-8"))) PY_RESULT ``` ```python 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) resp = client.responses.create(model="kimi-256k", input="Explain the difference between an observation and a hypothesis 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(resp.to_dict(mode="json")) ``` ```js import OpenAI from "openai"; if (!process.env.AILOOT_API_KEY?.trim()) throw new Error("Set AILOOT_API_KEY before making a request"); const client = new OpenAI({ baseURL: "https://api.ailoot.ai/v1", apiKey: process.env.AILOOT_API_KEY, maxRetries: 0 }); const resp = await client.responses.create({ model: "kimi-256k", input: "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences." }); import { writeFileSync } from "node:fs"; function saveResult(data, stem = "result") { writeFileSync(stem + ".json", JSON.stringify(data, null, 2)); console.log(JSON.stringify(data, null, 2)); const saveBlob = (encoded, suffix, label) => { const raw = Buffer.from(encoded, "base64"); const ext = raw.subarray(0,8).equals(Buffer.from([137,80,78,71,13,10,26,10])) ? "png" : raw[0]===255 && raw[1]===216 ? "jpg" : raw.subarray(0,4).toString()==="RIFF" && raw.subarray(8,12).toString()==="WEBP" ? "webp" : suffix; const file = `${stem}-${label}.${ext}`; writeFileSync(file, raw); console.log("Saved", file); }; for (const [i, block] of (data.content || []).entries()) console.log("Content", i, JSON.stringify(block)); for (const choice of data.choices || []) console.log("Choice", choice.index, JSON.stringify(choice.message || choice.delta || {})); for (const [i, item] of (data.output || []).entries()) { console.log("Output", i, JSON.stringify(item)); if (item.type === "image_generation_call" && item.result) saveBlob(item.result, item.output_format || "bin", `output-${i}`); } for (const [ci, candidate] of (data.candidates || []).entries()) { for (const [pi, part] of (candidate.content?.parts || []).entries()) { console.log("Candidate/part", ci, pi, JSON.stringify(part)); const blob = part.inlineData || part.inline_data; if (blob?.data) { const mime = blob.mimeType || blob.mime_type; const suffix = ({"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"})[mime] || "bin"; saveBlob(blob.data, suffix, `candidate-${ci}-part-${pi}`); } } } } saveResult(resp); ``` ```python from openai import OpenAI import os from pathlib import Path 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)) 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) with client.responses.stream(model="kimi-256k", input="Explain the difference between an observation and a hypothesis 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_response() save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result") ``` ### 結果を受け取って保存 #### Ailoot · OpenAI Responses jsonまたはSSE ##### 完了した結果をすべて保存 返された完全なレスポンス、ファイル、コンテンツ部分をすべて保存してください。 すべての出力項目とコンテンツのパート、実際の関数call\_id、暗号化された推論、使用量を保持してください。ストリーミングではイベント／項目の識別情報を完全に残します。 ##### 元のレスポンスを確認する場合 リクエスト／応答IDとヘッダーを保持してください。テキストジョブを取得する汎用URLは提供されません。 レスポンスのフィールド | フィールド | 種類 | | --- | --- | | フィールド`id` | 種類string | | フィールド`status` | 種類string | | フィールド`output[]` | 種類message\|reasoning\|function\_call\|other item | | フィールド`output[].content[]` | 種類content part | | フィールド`usage` | 種類object | エラーと次の手順 | レスポンス | 条件 | 次の手順 | | --- | --- | --- | | レスポンス400 · `invalid_request_error` | 条件必須フィールド、素材の表現形式、またはパラメーター値が不正です | 次の手順新しい生成リクエストを送る前に、指定されたフィールドを修正してください。 | ### エイリアス #### モデルのエイリアス **Ailoot** [`k3-256k`](https://ailoot.ai/models/ja/#m=k3-256k&route=Core&caller=k3-256k&fmt=responses), [`kimi-256k`](https://ailoot.ai/models/ja/#m=k3-256k&route=Core&caller=kimi-256k&fmt=responses), [`kimi-256k-latest`](https://ailoot.ai/models/ja/#m=k3-256k&route=Core&caller=kimi-256k-latest&fmt=responses) #### メソッドパスのエイリアス 上記に表示されたメソッドパスを使用してください。 #### 関連する呼び出し用ID [`k3-256k`](https://ailoot.ai/models/ja/#m=k3-256k&route=Core&caller=k3-256k&fmt=responses), [`kimi-256k`](https://ailoot.ai/models/ja/#m=k3-256k&route=Core&caller=kimi-256k&fmt=responses), [`kimi-256k-latest`](https://ailoot.ai/models/ja/#m=k3-256k&route=Core&caller=kimi-256k-latest&fmt=responses) **Ailoot · OpenAI チャット** `POST /v1/chat/completions` `kimi-256k` [`kimi-256k`](https://ailoot.ai/models/ja/#m=k3-256k&route=Core&caller=kimi-256k&fmt=chat) Moonshot /`kimi-256k` モデルID - `k3-256k` - `kimi-256k` - `kimi-256k-latest` ### はじめに Kimi K3の、262 144トークンのコンテキストを持つ、開発とテキスト・画像の分析向けのバリエーションです。 対応する入力 テキスト · 画像 結果 テキスト ### Ailootで利用可能 · 入力とメソッド **Ailoot · OpenAI チャット** `POST /v1/chat/completions` 入力の種類 `text`, `image` 出力の種類 `text` コンテキスト 262,144 tokens 最大出力 65,536 tokens 出力形式 jsonまたはSSE | フィールド | 種類 | 要件 | 値と制限 | デフォルト | | --- | --- | --- | --- | --- | | フィールド`model` | 種類`string` | 要件必須 | 値と制限 kimi-256k | デフォルト— | | フィールド`messages` | 種類`message[]` | 要件必須 | 値と制限 最小項目数: 1 | デフォルト— | | フィールド`messages[].role` | 種類`string` | 要件必須 | 値と制限 例：system, user, assistant, tool, function 条件: これらのロールはソースコードの互換型で明示されています。正確なロールの集合はモデルごとに異なります。 モデルによる | デフォルト— | | フィールド`messages[].content` | 種類`string\|content_part[]\|null` | 要件任意 | 値と制限 | デフォルト— | | フィールド`messages[].tool_calls` | 種類`tool_call[]` | 要件任意 | 値と制限 | デフォルト— | | フィールド`messages[].tool_call_id` | 種類`string` | 要件任意 | 値と制限 適用条件: role=tool。実際に返されたIDを使ってください | デフォルト— | | フィールド`messages[].name` | 種類`string` | 要件任意 | 値と制限 | デフォルト— | | フィールド`messages[].reasoning_content` | 種類`string` | 要件任意 | 値と制限 適用条件: このモデルが使用する場合は、実際に返された推論をそのまま次のリクエストへ戻してください | デフォルト— | | フィールド`messages[].reasoning_details` | 種類`object\|array` | 要件任意 | 値と制限 モデルによる | デフォルト— | | フィールド`max_tokens` | 種類`integer` | 要件任意 | 値と制限 最小値: 1 モデルによる | デフォルト— | | フィールド`max_completion_tokens` | 種類`integer` | 要件任意 | 値と制限 最小値: 1 モデルによる | デフォルト— | | フィールド`stream` | 種類`boolean` | 要件任意 | 値と制限 | デフォルトfalse | | フィールド`stream_options.include_usage` | 種類`boolean` | 要件任意 | 値と制限 モデルによる | デフォルト— | | フィールド`temperature` | 種類`number` | 要件任意 | 値と制限 モデルによる | デフォルト— | | フィールド`top_p` | 種類`number` | 要件任意 | 値と制限 モデルによる | デフォルト— | | フィールド`stop` | 種類`string\|string[]` | 要件任意 | 値と制限 モデルによる | デフォルト— | | フィールド`tools` | 種類`function_tool[]` | 要件任意 | 値と制限 モデルによる | デフォルト— | | フィールド`tools[].type` | 種類`string` | 要件任意 | 値と制限 モデルによる | デフォルト— | | フィールド`tools[].function.name` | 種類`string` | 要件必須 | 値と制限 適用条件: 関数ツールの指定あり | デフォルト— | | フィールド`tools[].function.description` | 種類`string` | 要件任意 | 値と制限 | デフォルト— | | フィールド`tools[].function.parameters` | 種類`JSON_schema` | 要件任意 | 値と制限 | デフォルト— | | フィールド`tool_choice` | 種類`string\|object` | 要件任意 | 値と制限 モデルによる | デフォルト— | | フィールド`parallel_tool_calls` | 種類`boolean` | 要件任意 | 値と制限 モデルによる | デフォルト— | | フィールド`response_format` | 種類`object` | 要件任意 | 値と制限 モデルによる | デフォルト— | | フィールド`reasoning_effort` | 種類`string` | 要件任意 | 値と制限 モデルによる | デフォルト— | | フィールド`reasoning` | 種類`object` | 要件任意 | 値と制限 モデルによる | デフォルト— | | フィールド`service_tier` | 種類`string` | 要件任意 | 値と制限 モデルによる | デフォルト— | | フィールド`instructions` | 種類`string` | 要件任意 | 値と制限 互換性用のフィールド | デフォルト— | | フィールド`functions` | 種類`function[]` | 要件任意 | 値と制限 モデルによる | デフォルト— | | フィールド`function_call` | 種類`string\|object` | 要件任意 | 値と制限 モデルによる | デフォルト— | | フィールド`prompt_cache_options` | 種類`object` | 要件任意 | 値と制限 モデルによる | デフォルト— | 入力素材の組み合わせ **テキスト** · UTF8テキスト `messages[].content` **テキスト + 画像** `{type:image_url,image_url:{url,detail}}` メソッドのパラメータとライフサイクル | パラメータ | 仕様 | | --- | --- | | パラメータ`material_types` | 仕様text, image | | パラメータ`required` | 仕様model, messages | | パラメータ`optional_controls` | 仕様null | | パラメータ`content_type` | 仕様application/json | | パラメータ`text_file_material` | 仕様実際のUTF-8内容をテキストとして挿入します。ファイルID/URLsには別途、正確な対応が必要です | ライフサイクル: `exact retained published method` メソッドの形式とIDは正確に記載しています。供給元の対応能力とリクエストの受け入れは別です。 ### 料金 #### Ailootのメソッド料金 入力 $0.003 */ 1K* 出力 $0.015 */ 1K* キャッシュ読み取り $0.0003 */ 1K* キャッシュ書き込み $0.003 */ 1K* キャッシュ書き込み、5分 $0.003 */ 1K tokens* Ailootはリクエスト前に見積額を確保します。結果の取得後、実測使用量に基づいて最終料金を精算します。ストリーミング時の精算には最終の使用量記録を使用します。[金額の確保と精算の仕組み →](https://ailoot.ai/docs/ja/billing/reserve/) ### リクエスト例 #### Ailoot · OpenAI チャット テキストのサンプル入力、画像Python SDKNode.js SDKPythonストリーミング ```bash set -eu : "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}" : "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 source-material file}" export AILOOT_TEXT_FILE python3 - <<'PY_REQUEST' import json,os from pathlib import Path p=json.loads('{"model": "kimi-256k", "messages": []}') f=Path(os.environ["AILOOT_TEXT_FILE"]) if not f.is_file():raise SystemExit("Choose your actual UTF-8 source material") text=f.read_text(encoding="utf-8") if not text.strip():raise SystemExit("Source material must contain text") p["messages"]=[{"role":"user","content":"Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n"+text}] 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 $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \ --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json python3 - <<'PY_RESULT' import json from pathlib import Path print(json.dumps(json.loads(Path("result.json").read_text()),ensure_ascii=False,indent=2)) PY_RESULT ``` ```bash set -eu : "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}" : "${AILOOT_IMAGE_FILE:?Set your actual PNG JPEG or WebP image}" export AILOOT_IMAGE_FILE python3 - <<'PY_REQUEST' import json,os from pathlib import Path p=json.loads('{"model": "kimi-256k", "messages": [{"role": "user", "content": [{"type": "text", "text": "Read labels and numbers in this image; flag unreadable text."}]}]}') import base64 f=Path(os.environ["AILOOT_IMAGE_FILE"]) if not f.is_file():raise SystemExit("Choose an actual PNG JPEG or WebP image") raw=f.read_bytes() mime="image/png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "image/jpeg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "image/webp" if raw[:4]==b"RIFF" and raw[8:12]==b"WEBP" else None if not mime:raise SystemExit("Use PNG JPEG or WebP") b64=base64.b64encode(raw).decode() p["messages"][0]["content"].append({"type":"image_url","image_url":{"url":"data:"+mime+";base64,"+b64}}) 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 print(json.dumps(json.loads(Path("result.json").read_text()),ensure_ascii=False,indent=2)) PY_RESULT ``` ```python 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) resp = client.chat.completions.create( model="kimi-256k", messages=[{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis 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(resp.to_dict(mode="json")) ``` ```js import OpenAI from "openai"; if (!process.env.AILOOT_API_KEY?.trim()) throw new Error("Set AILOOT_API_KEY before making a request"); const client = new OpenAI({ baseURL: "https://api.ailoot.ai/v1", apiKey: process.env.AILOOT_API_KEY, maxRetries: 0 }); const resp = await client.chat.completions.create({ model: "kimi-256k", messages: [{ role: "user", content: "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences." }], }); import { writeFileSync } from "node:fs"; function saveResult(data, stem = "result") { writeFileSync(stem + ".json", JSON.stringify(data, null, 2)); console.log(JSON.stringify(data, null, 2)); const saveBlob = (encoded, suffix, label) => { const raw = Buffer.from(encoded, "base64"); const ext = raw.subarray(0,8).equals(Buffer.from([137,80,78,71,13,10,26,10])) ? "png" : raw[0]===255 && raw[1]===216 ? "jpg" : raw.subarray(0,4).toString()==="RIFF" && raw.subarray(8,12).toString()==="WEBP" ? "webp" : suffix; const file = `${stem}-${label}.${ext}`; writeFileSync(file, raw); console.log("Saved", file); }; for (const [i, block] of (data.content || []).entries()) console.log("Content", i, JSON.stringify(block)); for (const choice of data.choices || []) console.log("Choice", choice.index, JSON.stringify(choice.message || choice.delta || {})); for (const [i, item] of (data.output || []).entries()) { console.log("Output", i, JSON.stringify(item)); if (item.type === "image_generation_call" && item.result) saveBlob(item.result, item.output_format || "bin", `output-${i}`); } for (const [ci, candidate] of (data.candidates || []).entries()) { for (const [pi, part] of (candidate.content?.parts || []).entries()) { console.log("Candidate/part", ci, pi, JSON.stringify(part)); const blob = part.inlineData || part.inline_data; if (blob?.data) { const mime = blob.mimeType || blob.mime_type; const suffix = ({"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"})[mime] || "bin"; saveBlob(blob.data, suffix, `candidate-${ci}-part-${pi}`); } } } } saveResult(resp); ``` ```python 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='kimi-256k',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") ``` ### 結果を受け取って保存 #### Ailoot · OpenAI チャット jsonまたはSSE ##### 完了した結果をすべて保存 返された完全なレスポンス、ファイル、コンテンツ部分をすべて保存してください。 すべての選択肢と、その内容・ツール呼び出し・推論を保持してください。SSEでは選択肢／ツールのインデックスごとに差分を組み立て、最終的な終了理由と使用量を残します。 ##### 元のレスポンスを確認する場合 リクエスト／応答IDとヘッダーを保持してください。テキストジョブを取得する汎用URLは提供されません。 レスポンスのフィールド | フィールド | 種類 | | --- | --- | | フィールド`choices[].index` | 種類integer | | フィールド`choices[].message.content` | 種類string\|null | | フィールド`choices[].message.tool_calls` | 種類tool\_call\[\] | | フィールド`choices[].message.reasoning_content` | 種類string | | フィールド`choices[].message.reasoning_details` | 種類object\|array | | フィールド`choices[].finish_reason` | 種類string\|null | | フィールド`usage` | 種類object | エラーと次の手順 | レスポンス | 条件 | 次の手順 | | --- | --- | --- | | レスポンス400 · `invalid_request_error` | 条件必須フィールド、素材の表現形式、またはパラメーター値が不正です | 次の手順新しい生成リクエストを送る前に、指定されたフィールドを修正してください。 | ### エイリアス #### モデルのエイリアス **Ailoot** [`k3-256k`](https://ailoot.ai/models/ja/#m=k3-256k&route=Core&caller=k3-256k&fmt=chat), [`kimi-256k`](https://ailoot.ai/models/ja/#m=k3-256k&route=Core&caller=kimi-256k&fmt=chat), [`kimi-256k-latest`](https://ailoot.ai/models/ja/#m=k3-256k&route=Core&caller=kimi-256k-latest&fmt=chat) #### メソッドパスのエイリアス 上記に表示されたメソッドパスを使用してください。 #### 関連する呼び出し用ID [`k3-256k`](https://ailoot.ai/models/ja/#m=k3-256k&route=Core&caller=k3-256k&fmt=chat), [`kimi-256k`](https://ailoot.ai/models/ja/#m=k3-256k&route=Core&caller=kimi-256k&fmt=chat), [`kimi-256k-latest`](https://ailoot.ai/models/ja/#m=k3-256k&route=Core&caller=kimi-256k-latest&fmt=chat) **Ailoot · Anthropic メッセージ** `POST /v1/messages` `kimi-256k-latest` [`kimi-256k-latest`](https://ailoot.ai/models/ja/#m=k3-256k&route=Core&caller=kimi-256k-latest&fmt=messages) Moonshot /`kimi-256k-latest` モデルID - `k3-256k` - `kimi-256k` - `kimi-256k-latest` ### はじめに Kimi K3の、262 144トークンのコンテキストを持つ、開発とテキスト・画像の分析向けのバリエーションです。 対応する入力 テキスト · 画像 結果 テキスト ### Ailootで利用可能 · 入力とメソッド **Ailoot · Anthropic メッセージ** `POST /v1/messages` 入力の種類 `text`, `image` 出力の種類 `text` コンテキスト 262,144 tokens 最大出力 65,536 tokens 出力形式 jsonまたはSSE | フィールド | 種類 | 要件 | 値と制限 | デフォルト | | --- | --- | --- | --- | --- | | フィールド`model` | 種類`string` | 要件必須 | 値と制限 kimi-256k-latest | デフォルト— | | フィールド`messages` | 種類`message[]` | 要件必須 | 値と制限 最小項目数: 1 | デフォルト— | | フィールド`messages[].role` | 種類`string` | 要件必須 | 値と制限 user, assistant | デフォルト— | | フィールド`messages[].content` | 種類`string\|content_block[]` | 要件必須 | 値と制限 | デフォルト— | | フィールド`system` | 種類`string\|content_block[]` | 要件任意 | 値と制限 | デフォルト— | | フィールド`max_tokens` | 種類`integer` | 要件必須 | 値と制限 最小値: 1 制限の適用対象: 選択したモデル／カードに固有の正確な上限 | デフォルト— | | フィールド`stream` | 種類`boolean` | 要件任意 | 値と制限 | デフォルトfalse | | フィールド`temperature` | 種類`number` | 要件任意 | 値と制限 モデルによる | デフォルト— | | フィールド`top_p` | 種類`number` | 要件任意 | 値と制限 モデルによる | デフォルト— | | フィールド`stop_sequences` | 種類`string[]` | 要件任意 | 値と制限 モデルによる | デフォルト— | | フィールド`tools` | 種類`tool[]` | 要件任意 | 値と制限 モデルによる | デフォルト— | | フィールド`tools[].name` | 種類`string` | 要件任意 | 値と制限 適用条件: ツールの指定あり | デフォルト— | | フィールド`tools[].description` | 種類`string` | 要件任意 | 値と制限 | デフォルト— | | フィールド`tools[].input_schema` | 種類`JSON_schema` | 要件任意 | 値と制限 | デフォルト— | | フィールド`tool_choice` | 種類`object` | 要件任意 | 値と制限 モデルによる | デフォルト— | | フィールド`thinking.type` | 種類`string` | 要件任意 | 値と制限 モデルによる | デフォルト— | | フィールド`thinking.budget_tokens` | 種類`integer` | 要件任意 | 値と制限 モデルによる | デフォルト— | | フィールド`output_config.effort` | 種類`string` | 要件任意 | 値と制限 モデルによる | デフォルト— | | フィールド`metadata` | 種類`object` | 要件任意 | 値と制限 | デフォルト— | | フィールド`cache_control` | 種類`object` | 要件任意 | 値と制限 モデルによる | デフォルト— | 入力素材の組み合わせ **テキスト** · UTF8テキスト `messages[].contentまたはtype=textブロック` **テキスト + 画像** `{type:image,source:{type:base64,media_type,data}}またはtype=urlのソース` メソッドのパラメータとライフサイクル | パラメータ | 仕様 | | --- | --- | | パラメータ`material_types` | 仕様text, image | | パラメータ`required` | 仕様model, messages, max\_tokens | | パラメータ`optional_controls` | 仕様null | | パラメータ`content_type` | 仕様application/json | | パラメータ`text_file_material` | 仕様実際のUTF-8内容をテキストとして挿入します。ファイルID/URLsには別途、正確な対応が必要です | ライフサイクル: `exact retained published method` メソッドの形式とIDは正確に記載しています。供給元の対応能力とリクエストの受け入れは別です。 ### 料金 #### Ailootのメソッド料金 入力 $0.003 */ 1K* 出力 $0.015 */ 1K* キャッシュ読み取り $0.0003 */ 1K* キャッシュ書き込み $0.003 */ 1K* キャッシュ書き込み、5分 $0.003 */ 1K tokens* Ailootはリクエスト前に見積額を確保します。結果の取得後、実測使用量に基づいて最終料金を精算します。ストリーミング時の精算には最終の使用量記録を使用します。[金額の確保と精算の仕組み →](https://ailoot.ai/docs/ja/billing/reserve/) ### リクエスト例 #### Ailoot · Anthropic メッセージ テキストのサンプル入力、画像Python SDKNode.js SDKPythonストリーミング ```bash set -eu : "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}" : "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 source-material file}" export AILOOT_TEXT_FILE python3 - <<'PY_REQUEST' import json,os from pathlib import Path p=json.loads('{"model": "kimi-256k-latest", "max_tokens": 1024, "messages": []}') f=Path(os.environ["AILOOT_TEXT_FILE"]) if not f.is_file():raise SystemExit("Choose your actual UTF-8 source material") text=f.read_text(encoding="utf-8") if not text.strip():raise SystemExit("Source material must contain text") p["messages"]=[{"role":"user","content":"Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n"+text}] 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/messages \ -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \ --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json python3 - <<'PY_RESULT' import json from pathlib import Path print(json.dumps(json.loads(Path("result.json").read_text()),ensure_ascii=False,indent=2)) PY_RESULT ``` ```bash set -eu : "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}" : "${AILOOT_IMAGE_FILE:?Set your actual PNG JPEG or WebP image}" export AILOOT_IMAGE_FILE python3 - <<'PY_REQUEST' import json,os from pathlib import Path p=json.loads('{"model": "kimi-256k-latest", "max_tokens": 1024, "messages": [{"role": "user", "content": [{"type": "text", "text": "Read labels and numbers in this image; flag unreadable text."}]}]}') import base64 f=Path(os.environ["AILOOT_IMAGE_FILE"]) if not f.is_file():raise SystemExit("Choose an actual PNG JPEG or WebP image") raw=f.read_bytes() mime="image/png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "image/jpeg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "image/webp" if raw[:4]==b"RIFF" and raw[8:12]==b"WEBP" else None if not mime:raise SystemExit("Use PNG JPEG or WebP") b64=base64.b64encode(raw).decode() p["messages"][0]["content"].append({"type":"image","source":{"type":"base64","media_type":mime,"data":b64}}) 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/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 print(json.dumps(json.loads(Path("result.json").read_text()),ensure_ascii=False,indent=2)) PY_RESULT ``` ```python import anthropic import os if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request") client = anthropic.Anthropic(base_url="https://api.ailoot.ai", api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"], max_retries=0) msg = client.messages.create( model="kimi-256k-latest", max_tokens=1024, messages=[{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis 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(msg.to_dict(mode="json")) ``` ```js import Anthropic from "@anthropic-ai/sdk"; if (!process.env.AILOOT_API_KEY?.trim()) throw new Error("Set AILOOT_API_KEY before making a request"); const client = new Anthropic({ baseURL: "https://api.ailoot.ai", apiKey: process.env.AILOOT_API_KEY, maxRetries: 0 }); const msg = await client.messages.create({ model: "kimi-256k-latest", max_tokens: 1024, messages: [{ role: "user", content: "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences." }], }); import { writeFileSync } from "node:fs"; function saveResult(data, stem = "result") { writeFileSync(stem + ".json", JSON.stringify(data, null, 2)); console.log(JSON.stringify(data, null, 2)); const saveBlob = (encoded, suffix, label) => { const raw = Buffer.from(encoded, "base64"); const ext = raw.subarray(0,8).equals(Buffer.from([137,80,78,71,13,10,26,10])) ? "png" : raw[0]===255 && raw[1]===216 ? "jpg" : raw.subarray(0,4).toString()==="RIFF" && raw.subarray(8,12).toString()==="WEBP" ? "webp" : suffix; const file = `${stem}-${label}.${ext}`; writeFileSync(file, raw); console.log("Saved", file); }; for (const [i, block] of (data.content || []).entries()) console.log("Content", i, JSON.stringify(block)); for (const choice of data.choices || []) console.log("Choice", choice.index, JSON.stringify(choice.message || choice.delta || {})); for (const [i, item] of (data.output || []).entries()) { console.log("Output", i, JSON.stringify(item)); if (item.type === "image_generation_call" && item.result) saveBlob(item.result, item.output_format || "bin", `output-${i}`); } for (const [ci, candidate] of (data.candidates || []).entries()) { for (const [pi, part] of (candidate.content?.parts || []).entries()) { console.log("Candidate/part", ci, pi, JSON.stringify(part)); const blob = part.inlineData || part.inline_data; if (blob?.data) { const mime = blob.mimeType || blob.mime_type; const suffix = ({"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"})[mime] || "bin"; saveBlob(blob.data, suffix, `candidate-${ci}-part-${pi}`); } } } } saveResult(msg); ``` ```python import anthropic,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=anthropic.Anthropic(base_url="https://api.ailoot.ai",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.messages.stream(model='kimi-256k-latest',max_tokens=1024,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_message() save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result") ``` ### 結果を受け取って保存 #### Ailoot · Anthropic メッセージ jsonまたはSSE ##### 完了した結果をすべて保存 返された完全なレスポンス、ファイル、コンテンツ部分をすべて保存してください。 すべてのコンテンツブロック、思考署名、実際のツール利用IDを保持してください。SSEのすべてのブロック差分を組み立てます。最初のテキストブロックだけでは完全な出力になりません。 ##### 元のレスポンスを確認する場合 リクエスト／応答IDとヘッダーを保持してください。テキストジョブを取得する汎用URLは提供されません。 レスポンスのフィールド | フィールド | 種類 | | --- | --- | | フィールド`id` | 種類string | | フィールド`model` | 種類string | | フィールド`content[]` | 種類text\|thinking\|tool\_use\|other content block | | フィールド`stop_reason` | 種類string\|null | | フィールド`usage` | 種類object | エラーと次の手順 | レスポンス | 条件 | 次の手順 | | --- | --- | --- | | レスポンス400 · `invalid_request_error` | 条件必須フィールド、素材の表現形式、またはパラメーター値が不正です | 次の手順新しい生成リクエストを送る前に、指定されたフィールドを修正してください。 | ### エイリアス #### モデルのエイリアス **Ailoot** [`k3-256k`](https://ailoot.ai/models/ja/#m=k3-256k&route=Core&caller=k3-256k&fmt=messages), [`kimi-256k`](https://ailoot.ai/models/ja/#m=k3-256k&route=Core&caller=kimi-256k&fmt=messages), [`kimi-256k-latest`](https://ailoot.ai/models/ja/#m=k3-256k&route=Core&caller=kimi-256k-latest&fmt=messages) #### メソッドパスのエイリアス 上記に表示されたメソッドパスを使用してください。 #### 関連する呼び出し用ID [`k3-256k`](https://ailoot.ai/models/ja/#m=k3-256k&route=Core&caller=k3-256k&fmt=messages), [`kimi-256k`](https://ailoot.ai/models/ja/#m=k3-256k&route=Core&caller=kimi-256k&fmt=messages), [`kimi-256k-latest`](https://ailoot.ai/models/ja/#m=k3-256k&route=Core&caller=kimi-256k-latest&fmt=messages) **Ailoot · OpenAI Responses** `POST /v1/responses` `kimi-256k-latest` [`kimi-256k-latest`](https://ailoot.ai/models/ja/#m=k3-256k&route=Core&caller=kimi-256k-latest&fmt=responses) Moonshot /`kimi-256k-latest` モデルID - `k3-256k` - `kimi-256k` - `kimi-256k-latest` ### はじめに Kimi K3の、262 144トークンのコンテキストを持つ、開発とテキスト・画像の分析向けのバリエーションです。 対応する入力 テキスト · 画像 結果 テキスト ### Ailootで利用可能 · 入力とメソッド **Ailoot · OpenAI Responses** `POST /v1/responses` 入力の種類 `text`, `image` 出力の種類 `text` コンテキスト 262,144 tokens 最大出力 65,536 tokens 出力形式 jsonまたはSSE | フィールド | 種類 | 要件 | 値と制限 | デフォルト | | --- | --- | --- | --- | --- | | フィールド`model` | 種類`string` | 要件必須 | 値と制限 kimi-256k-latest | デフォルト— | | フィールド`input` | 種類`string\|input_item[]` | 要件必須 | 値と制限 | デフォルト— | | フィールド`instructions` | 種類`string` | 要件任意 | 値と制限 | デフォルト— | | フィールド`input[].type` | 種類`string` | 要件任意 | 値と制限 message, reasoning, function\_call, function\_call\_output | デフォルト— | | フィールド`input[].content` | 種類`string\|content_part[]` | 要件任意 | 値と制限 | デフォルト— | | フィールド`input[].call_id` | 種類`string` | 要件任意 | 値と制限 適用条件: function\_call\_output。実際に返されたcall\_idを保持してください | デフォルト— | | フィールド`input[].output` | 種類`string\|content_part[]` | 要件任意 | 値と制限 適用条件: function\_call\_output | デフォルト— | | フィールド`max_output_tokens` | 種類`integer` | 要件任意 | 値と制限 最小値: 1 モデルによる | デフォルト— | | フィールド`stream` | 種類`boolean` | 要件任意 | 値と制限 | デフォルトfalse | | フィールド`temperature` | 種類`number` | 要件任意 | 値と制限 モデルによる | デフォルト— | | フィールド`top_p` | 種類`number` | 要件任意 | 値と制限 モデルによる | デフォルト— | | フィールド`tools` | 種類`tool[]` | 要件任意 | 値と制限 モデルによる | デフォルト— | | フィールド`tool_choice` | 種類`string\|object` | 要件任意 | 値と制限 モデルによる | デフォルト— | | フィールド`parallel_tool_calls` | 種類`boolean` | 要件任意 | 値と制限 モデルによる | デフォルト— | | フィールド`reasoning.effort` | 種類`string` | 要件任意 | 値と制限 モデルによる | デフォルト— | | フィールド`reasoning.summary` | 種類`string` | 要件任意 | 値と制限 モデルによる | デフォルト— | | フィールド`text.format` | 種類`object` | 要件任意 | 値と制限 モデルによる | デフォルト— | | フィールド`text.verbosity` | 種類`string` | 要件任意 | 値と制限 モデルによる | デフォルト— | | フィールド`include` | 種類`string[]` | 要件任意 | 値と制限 モデルによる | デフォルト— | | フィールド`store` | 種類`boolean` | 要件任意 | 値と制限 モデルによる | デフォルト— | | フィールド`previous_response_id` | 種類`string` | 要件任意 | 値と制限 IDの要件: 対応する継続処理の実際の応答IDのみ モデルによる | デフォルト— | | フィールド`service_tier` | 種類`string` | 要件任意 | 値と制限 モデルによる | デフォルト— | | フィールド`prompt_cache_key` | 種類`string` | 要件任意 | 値と制限 モデルによる | デフォルト— | | フィールド`prompt_cache_options` | 種類`object` | 要件任意 | 値と制限 モデルによる | デフォルト— | 入力素材の組み合わせ **テキスト** · UTF8テキスト `入力テキストまたはinput_textパート` **テキスト + 画像** `{type:input_image,image_url}` メソッドのパラメータとライフサイクル | パラメータ | 仕様 | | --- | --- | | パラメータ`material_types` | 仕様text, image | | パラメータ`required` | 仕様model, input | | パラメータ`optional_controls` | 仕様null | | パラメータ`content_type` | 仕様application/json | | パラメータ`text_file_material` | 仕様実際のUTF-8内容をテキストとして挿入します。ファイルID/URLsには別途、正確な対応が必要です | ライフサイクル: `exact retained published method` メソッドの形式とIDは正確に記載しています。供給元の対応能力とリクエストの受け入れは別です。 ### 料金 #### Ailootのメソッド料金 入力 $0.003 */ 1K* 出力 $0.015 */ 1K* キャッシュ読み取り $0.0003 */ 1K* キャッシュ書き込み $0.003 */ 1K* キャッシュ書き込み、5分 $0.003 */ 1K tokens* Ailootはリクエスト前に見積額を確保します。結果の取得後、実測使用量に基づいて最終料金を精算します。ストリーミング時の精算には最終の使用量記録を使用します。[金額の確保と精算の仕組み →](https://ailoot.ai/docs/ja/billing/reserve/) ### リクエスト例 #### Ailoot · OpenAI Responses テキストのサンプル入力、画像Python SDKNode.js SDKPythonストリーミング ```bash set -eu : "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}" : "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 source-material file}" export AILOOT_TEXT_FILE python3 - <<'PY_REQUEST' import json,os from pathlib import Path p=json.loads('{"model": "kimi-256k-latest", "input": ""}') f=Path(os.environ["AILOOT_TEXT_FILE"]) if not f.is_file():raise SystemExit("Choose your actual UTF-8 source material") text=f.read_text(encoding="utf-8") if not text.strip():raise SystemExit("Source material must contain text") p["input"]="Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n"+text 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/responses \ -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 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(json.loads(Path("result.json").read_text(encoding="utf-8"))) PY_RESULT ``` ```bash set -eu : "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}" : "${AILOOT_IMAGE_FILE:?Set your actual PNG JPEG or WebP image}" export AILOOT_IMAGE_FILE python3 - <<'PY_REQUEST' import json,os from pathlib import Path p=json.loads('{"model": "kimi-256k-latest", "input": [{"role": "user", "content": [{"type": "input_text", "text": "Read labels and numbers in this image; flag unreadable text."}]}]}') import base64 f=Path(os.environ["AILOOT_IMAGE_FILE"]) if not f.is_file():raise SystemExit("Choose an actual PNG JPEG or WebP image") raw=f.read_bytes() mime="image/png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "image/jpeg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "image/webp" if raw[:4]==b"RIFF" and raw[8:12]==b"WEBP" else None if not mime:raise SystemExit("Use PNG JPEG or WebP") b64=base64.b64encode(raw).decode() p["input"][0]["content"].append({"type":"input_image","image_url":"data:"+mime+";base64,"+b64}) 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/responses \ -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 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(json.loads(Path("result.json").read_text(encoding="utf-8"))) PY_RESULT ``` ```python 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) resp = client.responses.create(model="kimi-256k-latest", input="Explain the difference between an observation and a hypothesis 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(resp.to_dict(mode="json")) ``` ```js import OpenAI from "openai"; if (!process.env.AILOOT_API_KEY?.trim()) throw new Error("Set AILOOT_API_KEY before making a request"); const client = new OpenAI({ baseURL: "https://api.ailoot.ai/v1", apiKey: process.env.AILOOT_API_KEY, maxRetries: 0 }); const resp = await client.responses.create({ model: "kimi-256k-latest", input: "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences." }); import { writeFileSync } from "node:fs"; function saveResult(data, stem = "result") { writeFileSync(stem + ".json", JSON.stringify(data, null, 2)); console.log(JSON.stringify(data, null, 2)); const saveBlob = (encoded, suffix, label) => { const raw = Buffer.from(encoded, "base64"); const ext = raw.subarray(0,8).equals(Buffer.from([137,80,78,71,13,10,26,10])) ? "png" : raw[0]===255 && raw[1]===216 ? "jpg" : raw.subarray(0,4).toString()==="RIFF" && raw.subarray(8,12).toString()==="WEBP" ? "webp" : suffix; const file = `${stem}-${label}.${ext}`; writeFileSync(file, raw); console.log("Saved", file); }; for (const [i, block] of (data.content || []).entries()) console.log("Content", i, JSON.stringify(block)); for (const choice of data.choices || []) console.log("Choice", choice.index, JSON.stringify(choice.message || choice.delta || {})); for (const [i, item] of (data.output || []).entries()) { console.log("Output", i, JSON.stringify(item)); if (item.type === "image_generation_call" && item.result) saveBlob(item.result, item.output_format || "bin", `output-${i}`); } for (const [ci, candidate] of (data.candidates || []).entries()) { for (const [pi, part] of (candidate.content?.parts || []).entries()) { console.log("Candidate/part", ci, pi, JSON.stringify(part)); const blob = part.inlineData || part.inline_data; if (blob?.data) { const mime = blob.mimeType || blob.mime_type; const suffix = ({"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"})[mime] || "bin"; saveBlob(blob.data, suffix, `candidate-${ci}-part-${pi}`); } } } } saveResult(resp); ``` ```python from openai import OpenAI import os from pathlib import Path 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)) 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) with client.responses.stream(model="kimi-256k-latest", input="Explain the difference between an observation and a hypothesis 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_response() save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result") ``` ### 結果を受け取って保存 #### Ailoot · OpenAI Responses jsonまたはSSE ##### 完了した結果をすべて保存 返された完全なレスポンス、ファイル、コンテンツ部分をすべて保存してください。 すべての出力項目とコンテンツのパート、実際の関数call\_id、暗号化された推論、使用量を保持してください。ストリーミングではイベント／項目の識別情報を完全に残します。 ##### 元のレスポンスを確認する場合 リクエスト／応答IDとヘッダーを保持してください。テキストジョブを取得する汎用URLは提供されません。 レスポンスのフィールド | フィールド | 種類 | | --- | --- | | フィールド`id` | 種類string | | フィールド`status` | 種類string | | フィールド`output[]` | 種類message\|reasoning\|function\_call\|other item | | フィールド`output[].content[]` | 種類content part | | フィールド`usage` | 種類object | エラーと次の手順 | レスポンス | 条件 | 次の手順 | | --- | --- | --- | | レスポンス400 · `invalid_request_error` | 条件必須フィールド、素材の表現形式、またはパラメーター値が不正です | 次の手順新しい生成リクエストを送る前に、指定されたフィールドを修正してください。 | ### エイリアス #### モデルのエイリアス **Ailoot** [`k3-256k`](https://ailoot.ai/models/ja/#m=k3-256k&route=Core&caller=k3-256k&fmt=responses), [`kimi-256k`](https://ailoot.ai/models/ja/#m=k3-256k&route=Core&caller=kimi-256k&fmt=responses), [`kimi-256k-latest`](https://ailoot.ai/models/ja/#m=k3-256k&route=Core&caller=kimi-256k-latest&fmt=responses) #### メソッドパスのエイリアス 上記に表示されたメソッドパスを使用してください。 #### 関連する呼び出し用ID [`k3-256k`](https://ailoot.ai/models/ja/#m=k3-256k&route=Core&caller=k3-256k&fmt=responses), [`kimi-256k`](https://ailoot.ai/models/ja/#m=k3-256k&route=Core&caller=kimi-256k&fmt=responses), [`kimi-256k-latest`](https://ailoot.ai/models/ja/#m=k3-256k&route=Core&caller=kimi-256k-latest&fmt=responses) **Ailoot · OpenAI チャット** `POST /v1/chat/completions` `kimi-256k-latest` [`kimi-256k-latest`](https://ailoot.ai/models/ja/#m=k3-256k&route=Core&caller=kimi-256k-latest&fmt=chat) Moonshot /`kimi-256k-latest` モデルID - `k3-256k` - `kimi-256k` - `kimi-256k-latest` ### はじめに Kimi K3の、262 144トークンのコンテキストを持つ、開発とテキスト・画像の分析向けのバリエーションです。 対応する入力 テキスト · 画像 結果 テキスト ### Ailootで利用可能 · 入力とメソッド **Ailoot · OpenAI チャット** `POST /v1/chat/completions` 入力の種類 `text`, `image` 出力の種類 `text` コンテキスト 262,144 tokens 最大出力 65,536 tokens 出力形式 jsonまたはSSE | フィールド | 種類 | 要件 | 値と制限 | デフォルト | | --- | --- | --- | --- | --- | | フィールド`model` | 種類`string` | 要件必須 | 値と制限 kimi-256k-latest | デフォルト— | | フィールド`messages` | 種類`message[]` | 要件必須 | 値と制限 最小項目数: 1 | デフォルト— | | フィールド`messages[].role` | 種類`string` | 要件必須 | 値と制限 例：system, user, assistant, tool, function 条件: これらのロールはソースコードの互換型で明示されています。正確なロールの集合はモデルごとに異なります。 モデルによる | デフォルト— | | フィールド`messages[].content` | 種類`string\|content_part[]\|null` | 要件任意 | 値と制限 | デフォルト— | | フィールド`messages[].tool_calls` | 種類`tool_call[]` | 要件任意 | 値と制限 | デフォルト— | | フィールド`messages[].tool_call_id` | 種類`string` | 要件任意 | 値と制限 適用条件: role=tool。実際に返されたIDを使ってください | デフォルト— | | フィールド`messages[].name` | 種類`string` | 要件任意 | 値と制限 | デフォルト— | | フィールド`messages[].reasoning_content` | 種類`string` | 要件任意 | 値と制限 適用条件: このモデルが使用する場合は、実際に返された推論をそのまま次のリクエストへ戻してください | デフォルト— | | フィールド`messages[].reasoning_details` | 種類`object\|array` | 要件任意 | 値と制限 モデルによる | デフォルト— | | フィールド`max_tokens` | 種類`integer` | 要件任意 | 値と制限 最小値: 1 モデルによる | デフォルト— | | フィールド`max_completion_tokens` | 種類`integer` | 要件任意 | 値と制限 最小値: 1 モデルによる | デフォルト— | | フィールド`stream` | 種類`boolean` | 要件任意 | 値と制限 | デフォルトfalse | | フィールド`stream_options.include_usage` | 種類`boolean` | 要件任意 | 値と制限 モデルによる | デフォルト— | | フィールド`temperature` | 種類`number` | 要件任意 | 値と制限 モデルによる | デフォルト— | | フィールド`top_p` | 種類`number` | 要件任意 | 値と制限 モデルによる | デフォルト— | | フィールド`stop` | 種類`string\|string[]` | 要件任意 | 値と制限 モデルによる | デフォルト— | | フィールド`tools` | 種類`function_tool[]` | 要件任意 | 値と制限 モデルによる | デフォルト— | | フィールド`tools[].type` | 種類`string` | 要件任意 | 値と制限 モデルによる | デフォルト— | | フィールド`tools[].function.name` | 種類`string` | 要件必須 | 値と制限 適用条件: 関数ツールの指定あり | デフォルト— | | フィールド`tools[].function.description` | 種類`string` | 要件任意 | 値と制限 | デフォルト— | | フィールド`tools[].function.parameters` | 種類`JSON_schema` | 要件任意 | 値と制限 | デフォルト— | | フィールド`tool_choice` | 種類`string\|object` | 要件任意 | 値と制限 モデルによる | デフォルト— | | フィールド`parallel_tool_calls` | 種類`boolean` | 要件任意 | 値と制限 モデルによる | デフォルト— | | フィールド`response_format` | 種類`object` | 要件任意 | 値と制限 モデルによる | デフォルト— | | フィールド`reasoning_effort` | 種類`string` | 要件任意 | 値と制限 モデルによる | デフォルト— | | フィールド`reasoning` | 種類`object` | 要件任意 | 値と制限 モデルによる | デフォルト— | | フィールド`service_tier` | 種類`string` | 要件任意 | 値と制限 モデルによる | デフォルト— | | フィールド`instructions` | 種類`string` | 要件任意 | 値と制限 互換性用のフィールド | デフォルト— | | フィールド`functions` | 種類`function[]` | 要件任意 | 値と制限 モデルによる | デフォルト— | | フィールド`function_call` | 種類`string\|object` | 要件任意 | 値と制限 モデルによる | デフォルト— | | フィールド`prompt_cache_options` | 種類`object` | 要件任意 | 値と制限 モデルによる | デフォルト— | 入力素材の組み合わせ **テキスト** · UTF8テキスト `messages[].content` **テキスト + 画像** `{type:image_url,image_url:{url,detail}}` メソッドのパラメータとライフサイクル | パラメータ | 仕様 | | --- | --- | | パラメータ`material_types` | 仕様text, image | | パラメータ`required` | 仕様model, messages | | パラメータ`optional_controls` | 仕様null | | パラメータ`content_type` | 仕様application/json | | パラメータ`text_file_material` | 仕様実際のUTF-8内容をテキストとして挿入します。ファイルID/URLsには別途、正確な対応が必要です | ライフサイクル: `exact retained published method` メソッドの形式とIDは正確に記載しています。供給元の対応能力とリクエストの受け入れは別です。 ### 料金 #### Ailootのメソッド料金 入力 $0.003 */ 1K* 出力 $0.015 */ 1K* キャッシュ読み取り $0.0003 */ 1K* キャッシュ書き込み $0.003 */ 1K* キャッシュ書き込み、5分 $0.003 */ 1K tokens* Ailootはリクエスト前に見積額を確保します。結果の取得後、実測使用量に基づいて最終料金を精算します。ストリーミング時の精算には最終の使用量記録を使用します。[金額の確保と精算の仕組み →](https://ailoot.ai/docs/ja/billing/reserve/) ### リクエスト例 #### Ailoot · OpenAI チャット テキストのサンプル入力、画像Python SDKNode.js SDKPythonストリーミング ```bash set -eu : "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}" : "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 source-material file}" export AILOOT_TEXT_FILE python3 - <<'PY_REQUEST' import json,os from pathlib import Path p=json.loads('{"model": "kimi-256k-latest", "messages": []}') f=Path(os.environ["AILOOT_TEXT_FILE"]) if not f.is_file():raise SystemExit("Choose your actual UTF-8 source material") text=f.read_text(encoding="utf-8") if not text.strip():raise SystemExit("Source material must contain text") p["messages"]=[{"role":"user","content":"Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n"+text}] 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 $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \ --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json python3 - <<'PY_RESULT' import json from pathlib import Path print(json.dumps(json.loads(Path("result.json").read_text()),ensure_ascii=False,indent=2)) PY_RESULT ``` ```bash set -eu : "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}" : "${AILOOT_IMAGE_FILE:?Set your actual PNG JPEG or WebP image}" export AILOOT_IMAGE_FILE python3 - <<'PY_REQUEST' import json,os from pathlib import Path p=json.loads('{"model": "kimi-256k-latest", "messages": [{"role": "user", "content": [{"type": "text", "text": "Read labels and numbers in this image; flag unreadable text."}]}]}') import base64 f=Path(os.environ["AILOOT_IMAGE_FILE"]) if not f.is_file():raise SystemExit("Choose an actual PNG JPEG or WebP image") raw=f.read_bytes() mime="image/png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "image/jpeg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "image/webp" if raw[:4]==b"RIFF" and raw[8:12]==b"WEBP" else None if not mime:raise SystemExit("Use PNG JPEG or WebP") b64=base64.b64encode(raw).decode() p["messages"][0]["content"].append({"type":"image_url","image_url":{"url":"data:"+mime+";base64,"+b64}}) 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 print(json.dumps(json.loads(Path("result.json").read_text()),ensure_ascii=False,indent=2)) PY_RESULT ``` ```python 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) resp = client.chat.completions.create( model="kimi-256k-latest", messages=[{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis 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(resp.to_dict(mode="json")) ``` ```js import OpenAI from "openai"; if (!process.env.AILOOT_API_KEY?.trim()) throw new Error("Set AILOOT_API_KEY before making a request"); const client = new OpenAI({ baseURL: "https://api.ailoot.ai/v1", apiKey: process.env.AILOOT_API_KEY, maxRetries: 0 }); const resp = await client.chat.completions.create({ model: "kimi-256k-latest", messages: [{ role: "user", content: "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences." }], }); import { writeFileSync } from "node:fs"; function saveResult(data, stem = "result") { writeFileSync(stem + ".json", JSON.stringify(data, null, 2)); console.log(JSON.stringify(data, null, 2)); const saveBlob = (encoded, suffix, label) => { const raw = Buffer.from(encoded, "base64"); const ext = raw.subarray(0,8).equals(Buffer.from([137,80,78,71,13,10,26,10])) ? "png" : raw[0]===255 && raw[1]===216 ? "jpg" : raw.subarray(0,4).toString()==="RIFF" && raw.subarray(8,12).toString()==="WEBP" ? "webp" : suffix; const file = `${stem}-${label}.${ext}`; writeFileSync(file, raw); console.log("Saved", file); }; for (const [i, block] of (data.content || []).entries()) console.log("Content", i, JSON.stringify(block)); for (const choice of data.choices || []) console.log("Choice", choice.index, JSON.stringify(choice.message || choice.delta || {})); for (const [i, item] of (data.output || []).entries()) { console.log("Output", i, JSON.stringify(item)); if (item.type === "image_generation_call" && item.result) saveBlob(item.result, item.output_format || "bin", `output-${i}`); } for (const [ci, candidate] of (data.candidates || []).entries()) { for (const [pi, part] of (candidate.content?.parts || []).entries()) { console.log("Candidate/part", ci, pi, JSON.stringify(part)); const blob = part.inlineData || part.inline_data; if (blob?.data) { const mime = blob.mimeType || blob.mime_type; const suffix = ({"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"})[mime] || "bin"; saveBlob(blob.data, suffix, `candidate-${ci}-part-${pi}`); } } } } saveResult(resp); ``` ```python 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='kimi-256k-latest',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") ``` ### 結果を受け取って保存 #### Ailoot · OpenAI チャット jsonまたはSSE ##### 完了した結果をすべて保存 返された完全なレスポンス、ファイル、コンテンツ部分をすべて保存してください。 すべての選択肢と、その内容・ツール呼び出し・推論を保持してください。SSEでは選択肢／ツールのインデックスごとに差分を組み立て、最終的な終了理由と使用量を残します。 ##### 元のレスポンスを確認する場合 リクエスト／応答IDとヘッダーを保持してください。テキストジョブを取得する汎用URLは提供されません。 レスポンスのフィールド | フィールド | 種類 | | --- | --- | | フィールド`choices[].index` | 種類integer | | フィールド`choices[].message.content` | 種類string\|null | | フィールド`choices[].message.tool_calls` | 種類tool\_call\[\] | | フィールド`choices[].message.reasoning_content` | 種類string | | フィールド`choices[].message.reasoning_details` | 種類object\|array | | フィールド`choices[].finish_reason` | 種類string\|null | | フィールド`usage` | 種類object | エラーと次の手順 | レスポンス | 条件 | 次の手順 | | --- | --- | --- | | レスポンス400 · `invalid_request_error` | 条件必須フィールド、素材の表現形式、またはパラメーター値が不正です | 次の手順新しい生成リクエストを送る前に、指定されたフィールドを修正してください。 | ### エイリアス #### モデルのエイリアス **Ailoot** [`k3-256k`](https://ailoot.ai/models/ja/#m=k3-256k&route=Core&caller=k3-256k&fmt=chat), [`kimi-256k`](https://ailoot.ai/models/ja/#m=k3-256k&route=Core&caller=kimi-256k&fmt=chat), [`kimi-256k-latest`](https://ailoot.ai/models/ja/#m=k3-256k&route=Core&caller=kimi-256k-latest&fmt=chat) #### メソッドパスのエイリアス 上記に表示されたメソッドパスを使用してください。 #### 関連する呼び出し用ID [`k3-256k`](https://ailoot.ai/models/ja/#m=k3-256k&route=Core&caller=k3-256k&fmt=chat), [`kimi-256k`](https://ailoot.ai/models/ja/#m=k3-256k&route=Core&caller=kimi-256k&fmt=chat), [`kimi-256k-latest`](https://ailoot.ai/models/ja/#m=k3-256k&route=Core&caller=kimi-256k-latest&fmt=chat) FAQ · MoonshotAI: Kimi K3 (256K) 利用できる入力と結果は何ですか？ `POST /v1/messages` · `k3-256k`: `text`, `image` → `text` `POST /v1/responses` · `k3-256k`: `text`, `image` → `text` `POST /v1/chat/completions` · `k3-256k`: `text`, `image` → `text` `POST /v1/messages` · `kimi-256k`: `text`, `image` → `text` `POST /v1/responses` · `kimi-256k`: `text`, `image` → `text` `POST /v1/chat/completions` · `kimi-256k`: `text`, `image` → `text` `POST /v1/messages` · `kimi-256k-latest`: `text`, `image` → `text` `POST /v1/responses` · `kimi-256k-latest`: `text`, `image` → `text` `POST /v1/chat/completions` · `kimi-256k-latest`: `text`, `image` → `text` リクエストはどの項目を使用しますか？ `POST /v1/messages` · `k3-256k`: `model`, `messages`, `system`, `max_tokens`, `stream`, `metadata` `POST /v1/responses` · `k3-256k`: `model`, `input`, `instructions`, `stream` `POST /v1/chat/completions` · `k3-256k`: `model`, `messages`, `stream` `POST /v1/messages` · `kimi-256k`: `model`, `messages`, `system`, `max_tokens`, `stream`, `metadata` `POST /v1/responses` · `kimi-256k`: `model`, `input`, `instructions`, `stream` `POST /v1/chat/completions` · `kimi-256k`: `model`, `messages`, `stream` `POST /v1/messages` · `kimi-256k-latest`: `model`, `messages`, `system`, `max_tokens`, `stream`, `metadata` `POST /v1/responses` · `kimi-256k-latest`: `model`, `input`, `instructions`, `stream` `POST /v1/chat/completions` · `kimi-256k-latest`: `model`, `messages`, `stream` どの制限が適用されますか？ `POST /v1/messages` · `k3-256k`: `ctx`: `262144`; `max_out`: `65536`; `messages.min_items`: `1`; `max_tokens.minimum`: `1` `POST /v1/responses` · `k3-256k`: `ctx`: `262144`; `max_out`: `65536` `POST /v1/chat/completions` · `k3-256k`: `ctx`: `262144`; `max_out`: `65536`; `messages.min_items`: `1` `POST /v1/messages` · `kimi-256k`: `ctx`: `262144`; `max_out`: `65536`; `messages.min_items`: `1`; `max_tokens.minimum`: `1` `POST /v1/responses` · `kimi-256k`: `ctx`: `262144`; `max_out`: `65536` `POST /v1/chat/completions` · `kimi-256k`: `ctx`: `262144`; `max_out`: `65536`; `messages.min_items`: `1` `POST /v1/messages` · `kimi-256k-latest`: `ctx`: `262144`; `max_out`: `65536`; `messages.min_items`: `1`; `max_tokens.minimum`: `1` `POST /v1/responses` · `kimi-256k-latest`: `ctx`: `262144`; `max_out`: `65536` `POST /v1/chat/completions` · `kimi-256k-latest`: `ctx`: `262144`; `max_out`: `65536`; `messages.min_items`: `1` AilootをClaude Code、OpenCode、Hermes、自分のアプリに接続しましょう。 ## 企業とそのプロジェクト群 企業とそのプロジェクト群：数百万の顧客、毎月数十億規模の売上。 ## トークンを割引価格で購入。 継続利用にサブスクリプション割引。プロモコードでトークン購入が最大50%割引。 サブスクリプション 定期的なリクエストに合う割引プランを選びましょう。 最大50%のプロモコード 購入時にコードを入力すると、実施中のキャンペーンに沿って価格を再計算します。 支出を履歴で確認 各リクエストのモデル、トークン、金額が保存されます。 [サブスクリプションを選ぶ](https://ailoot.ai/docs/ja/billing/subscriptions/) · [モデルの価格を見る](https://ailoot.ai/models/ja/) ## 販売する製品に、 APIを組み込みましょう。 SaaS、アプリ、ボットをAilootの公式サービス提供条件とライセンス契約に基づいて接続できます。再販にはリセラーライセンスを申請できます。 商用アプリ サービスの有料機能に、文章、画像、動画、音声の生成を組み込めます。 リセラーライセンス プロジェクトの説明とアクセスの仕組みをお送りください。利用・再販条件の書面を申請できます。 サイトで契約文書を確認 接続前にサービス提供条件、ライセンス契約、データ処理ポリシーを読めます。 [リセラーライセンスを申請](mailto:support@ailoot.ai) · [サービス提供条件とライセンス契約](https://ailoot.ai/legal/offer?lang=ja) ## Ailoot · 企業とそのプロジェクト群 Ailootは、蓄積した運営経験、幅広い顧客基盤、安定したサービス、継続的なKPI管理を基盤としています。 企業とそのプロジェクト群：数百万の顧客、毎月数十億規模の売上。 Ailootはこの運営経験を、お客様の製品、エージェント、アプリケーション、自動化でAI機能を利用するためのAPIアクセスに活かしています。