Source: https://ailoot.ai/models/ko/kimi-for-coding-highspeed/
Canonical: https://ailoot.ai/models/ko/kimi-for-coding-highspeed/
Language: ko

# MoonshotAI: Kimi K2.7 Code Highspeed

[Markdown](https://ailoot.ai/models/ko/kimi-for-coding-highspeed/index.md) · [JSON](https://ailoot.ai/models/ko/kimi-for-coding-highspeed/facts.json)

## [kimi-for-coding-highspeed](https://ailoot.ai/models/ko/kimi-for-coding-highspeed/)

여러 단계의 프로그래밍과 큰 프로젝트 작업을 위한 Kimi K2.7 Code의 고속 버전입니다.

- [**Ailoot · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `kimi-for-coding-highspeed`](https://ailoot.ai/models/ko/kimi-for-coding-highspeed/#method-0)
- [**Ailoot · OpenAI Responses** `POST /v1/responses` `kimi-for-coding-highspeed`](https://ailoot.ai/models/ko/kimi-for-coding-highspeed/#method-1)
- [**Ailoot · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `kimi-for-coding-highspeed`](https://ailoot.ai/models/ko/kimi-for-coding-highspeed/#method-2)
- [**Ailoot · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `kimi-highspeed`](https://ailoot.ai/models/ko/kimi-for-coding-highspeed/#method-3)
- [**Ailoot · OpenAI Responses** `POST /v1/responses` `kimi-highspeed`](https://ailoot.ai/models/ko/kimi-for-coding-highspeed/#method-4)
- [**Ailoot · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `kimi-highspeed`](https://ailoot.ai/models/ko/kimi-for-coding-highspeed/#method-5)
- [**Ailoot · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `kimi-highspeed-latest`](https://ailoot.ai/models/ko/kimi-for-coding-highspeed/#method-6)
- [**Ailoot · OpenAI Responses** `POST /v1/responses` `kimi-highspeed-latest`](https://ailoot.ai/models/ko/kimi-for-coding-highspeed/#method-7)
- [**Ailoot · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `kimi-highspeed-latest`](https://ailoot.ai/models/ko/kimi-for-coding-highspeed/#method-8)
- [**Ailoot · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `kimi-k2.7-code-highspeed`](https://ailoot.ai/models/ko/kimi-for-coding-highspeed/#method-9)
- [**Ailoot · OpenAI Responses** `POST /v1/responses` `kimi-k2.7-code-highspeed`](https://ailoot.ai/models/ko/kimi-for-coding-highspeed/#method-10)
- [**Ailoot · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `kimi-k2.7-code-highspeed`](https://ailoot.ai/models/ko/kimi-for-coding-highspeed/#method-11)

모델 소개

이 설명은 모델의 기능을 다룹니다. Ailoot에서 사용할 수 있는 입력, 출력 및 옵션은 아래에 선택한 메서드별로 표시됩니다.

#### 빠른 출력으로 이어가는 장기 개발

`kimi-for-coding-highspeed`는 고속 Kimi K2.7 Code를 뜻합니다. 코드베이스 리팩터링, 여러 파일에 걸친 기능 구현, 긴 엔지니어링 세션의 오류 탐색처럼 여러 작업에 걸쳐 이어지는 과제를 위한 모델입니다. Moonshot AI에 따르면 고속 버전은 K2.7 Code의 능력을 유지하면서 약 **5~6배 더 빠르게** 응답을 출력합니다.

코드 전문 분야에는 서버 시스템, 인프라, 성능 최적화, 시스템 프로그래밍, 보안, 사용자 인터페이스, 데이터 처리 과제가 포함됩니다. 모델은 긴 컨텍스트에서 요구 사항을 따르고 도구 결과를 순차적으로 사용하도록 설계되었습니다.

#### 단계 사이에 유지되는 추론

K2.7 Code의 추론은 항상 활성화되어 있습니다. 모델은 도구 호출 사이에 이를 사용하며 여러 단계 대화의 기록에 보존합니다. 이 모델에는 추론 없이 즉시 응답하는 모드가 제공되지 않습니다. 다음 단계에서 작업 흐름을 반영하도록 애플리케이션이 이전 메시지를 완전하게 반환하는 것이 중요합니다.

#### 아키텍처와 입력

K2.7 Code는 총 **1조 개의 파라미터**와 **320억 개의 활성 파라미터**를 갖는 전문가 혼합 구조로 만들어졌습니다. Multi-head Latent Attention과 MoonViT 시각 인코더를 사용합니다. 고속 버전의 명시된 컨텍스트는 **262 144토큰**입니다.

개발사는 K2.7 Code의 이미지와 동영상 이해를 명시합니다. 모델 가이드에서는 동영상 입력을 별도 호출 방식의 실험적 모드로 표시합니다. 이 카드에서는 텍스트와 이미지를 사용할 수 있습니다. 모델은 텍스트 응답을 생성하고 연결된 함수를 지시할 수 있습니다. 명령 실행, 수정 적용, 결과 검증은 외부 환경이 수행합니다. 빠른 텍스트 출력은 응답 대기 시간에 영향을 주지만, 과제 전체의 길이는 이런 작업에도 영향을 받습니다.

실제 활용 과제

### 실제 활용 과제

영어 기술 예제

```
Remove repeated lookups in a data-processing loop

Review this pseudocode: for each order, fetch_customer(order.customer_id), then append the customer name to its export row. Many orders share a customer, and repeated fetches dominate runtime. Propose a scoped improvement that preserves row order and handles missing customers. Give a test with three orders sharing two customer IDs; do not claim execution.
```

#### 예상 결과

```
Revised pseudocode, an explanation of lookup reuse and tests for shared IDs and missing customers.
```

#### 결과 확인

```
The shared-ID test requires at most one lookup per distinct customer ID and unchanged export-row order.
```

**Ailoot · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `kimi-for-coding-highspeed`

[`kimi-for-coding-highspeed`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=kimi-for-coding-highspeed&route=Core&caller=kimi-for-coding-highspeed&fmt=messages)

Moonshot /`kimi-for-coding-highspeed`

모델 ID

- `kimi-for-coding-highspeed`
- `kimi-highspeed`
- `kimi-highspeed-latest`
- `kimi-k2.7-code-highspeed`

### 시작하기

여러 단계의 프로그래밍과 큰 프로젝트 작업을 위한 Kimi K2.7 Code의 고속 버전입니다.

허용 입력

텍스트 · 이미지

결과

텍스트

### Ailoot에서 사용 가능 · 입력 및 메서드

**Ailoot · Anthropic Messages** `POST /v1/messages`

입력

`text`, `image`

출력

`text`

컨텍스트

262,144 tokens

최대 출력

65,536 tokens

출력 형식

json 또는 SSE

| 필드 | 유형 | 요건 | 값과 한도 | 기본값 |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| 필드`model` | 유형`string` | 요건필수 | 값과 한도 kimi-for-coding-highspeed | 기본값— |
| 필드`messages` | 유형`message[]` | 요건필수 | 값과 한도 최소 항목 수: 1 | 기본값— |
| 필드`messages[].role` | 유형`string` | 요건필수 | 값과 한도 user, assistant | 기본값— |
| 필드`messages[].content` | 유형`string\|content_block[]` | 요건필수 | 값과 한도 | 기본값— |
| 필드`system` | 유형`string\|content_block[]` | 요건선택 사항 | 값과 한도 | 기본값— |
| 필드`max_tokens` | 유형`integer` | 요건필수 | 값과 한도 최솟값: 1 한도 적용 대상: 선택한 모델/카드의 정확한 상한 | 기본값— |
| 필드`stream` | 유형`boolean` | 요건선택 사항 | 값과 한도 | 기본값false |
| 필드`temperature` | 유형`number` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`top_p` | 유형`number` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`stop_sequences` | 유형`string[]` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`tools` | 유형`tool[]` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`tools[].name` | 유형`string` | 요건선택 사항 | 값과 한도 적용 조건: 도구 지정됨 | 기본값— |
| 필드`tools[].description` | 유형`string` | 요건선택 사항 | 값과 한도 | 기본값— |
| 필드`tools[].input_schema` | 유형`JSON_schema` | 요건선택 사항 | 값과 한도 | 기본값— |
| 필드`tool_choice` | 유형`object` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`thinking.type` | 유형`string` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`thinking.budget_tokens` | 유형`integer` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`output_config.effort` | 유형`string` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`metadata` | 유형`object` | 요건선택 사항 | 값과 한도 | 기본값— |
| 필드`cache_control` | 유형`object` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |

입력 자료 조합

**텍스트** · UTF8 텍스트

`messages[].content 또는 type=text 블록`

**텍스트 + 이미지**

`{type:image,source:{type:base64,media_type,data}} 또는 type=url인 소스`

메서드 매개변수와 수명 주기

| 매개변수 | 명세 |
| --- | --- |
| 매개변수`material_types` | 명세text, image |
| 매개변수`required` | 명세model, messages, max\_tokens |
| 매개변수`optional_controls` | 명세null |
| 매개변수`content_type` | 명세application/json |
| 매개변수`text_file_material` | 명세실제 UTF-8 콘텐츠를 텍스트로 삽입합니다. 파일 ID/URLs에는 별도의 정확한 지원이 필요합니다 |

수명 주기: `exact retained published method`

메서드 형식과 ID는 정확합니다. 공급자의 기능 지원과 요청 수락은 별개입니다.

### 요금

#### Ailoot 메서드 요금

입력

US$0.0019 */ 1K*

출력

US$0.008 */ 1K*

캐시 읽기

US$0.00038 */ 1K*

캐시 쓰기

US$0.0019 */ 1K*

캐시 쓰기, 5분

US$0.0019 */ 1K tokens*

Ailoot는 요청 전에 예상 금액을 미리 확보합니다. 결과를 받은 뒤 측정된 사용량을 기준으로 최종 요금을 정산합니다. 스트리밍 정산에는 최종 사용량 기록을 사용합니다. [금액 확보와 정산 방식 →](https://ailoot.ai/docs/ko/billing/reserve/)

### 요청 예제

#### Ailoot · Anthropic Messages

텍스트 예제입력, 이미지Python SDKNode.js SDKPython 스트리밍

```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-for-coding-highspeed", "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-for-coding-highspeed", "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-for-coding-highspeed",
    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-for-coding-highspeed",
  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-for-coding-highspeed',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")
```

### 결과 수신 및 저장

#### Ailoot · Anthropic Messages

json 또는 SSE

##### 완료된 결과 모두 보관

반환된 완전한 응답, 파일, 콘텐츠 부분을 모두 보관하세요.

모든 콘텐츠 블록, 사고 서명, 실제 도구 사용 ID를 보존하세요. 모든 SSE 블록 증분을 조합하세요. 첫 텍스트 블록이 전체 출력은 아닙니다.

##### 원래 응답을 확인해야 할 경우

요청/응답 ID와 헤더를 보존하세요. 텍스트 작업을 조회하는 범용 URL은 제공되지 않습니다.

응답 필드

| 필드 | 유형 |
| --- | --- |
| 필드`id` | 유형string |
| 필드`model` | 유형string |
| 필드`content[]` | 유형text\|thinking\|tool\_use\|other content block |
| 필드`stop_reason` | 유형string\|null |
| 필드`usage` | 유형object |

오류와 다음 단계

| 응답 | 조건 | 다음 단계 |
| --- | --- | --- |
| 응답400 · `invalid_request_error` | 조건필수 필드, 자료 표현 방식 또는 파라미터 값이 올바르지 않음 | 다음 단계새 생성 요청 전에 표시된 필드를 수정하세요. |

### 별칭

#### 모델 별칭

**Ailoot** [`kimi-for-coding-highspeed`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=kimi-for-coding-highspeed&route=Core&caller=kimi-for-coding-highspeed&fmt=messages), [`kimi-highspeed`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=kimi-for-coding-highspeed&route=Core&caller=kimi-highspeed&fmt=messages), [`kimi-highspeed-latest`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=kimi-for-coding-highspeed&route=Core&caller=kimi-highspeed-latest&fmt=messages), [`kimi-k2.7-code-highspeed`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=kimi-for-coding-highspeed&route=Core&caller=kimi-k2.7-code-highspeed&fmt=messages)

#### 메서드 경로 별칭

위에 표시된 메서드 경로를 사용하세요.

#### 관련 호출용 ID

[`kimi-for-coding-highspeed`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=kimi-for-coding-highspeed&route=Core&caller=kimi-for-coding-highspeed&fmt=messages), [`kimi-highspeed`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=kimi-for-coding-highspeed&route=Core&caller=kimi-highspeed&fmt=messages), [`kimi-highspeed-latest`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=kimi-for-coding-highspeed&route=Core&caller=kimi-highspeed-latest&fmt=messages), [`kimi-k2.7-code-highspeed`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=kimi-for-coding-highspeed&route=Core&caller=kimi-k2.7-code-highspeed&fmt=messages)

**Ailoot · OpenAI Responses** `POST /v1/responses` `kimi-for-coding-highspeed`

[`kimi-for-coding-highspeed`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=kimi-for-coding-highspeed&route=Core&caller=kimi-for-coding-highspeed&fmt=responses)

Moonshot /`kimi-for-coding-highspeed`

모델 ID

- `kimi-for-coding-highspeed`
- `kimi-highspeed`
- `kimi-highspeed-latest`
- `kimi-k2.7-code-highspeed`

### 시작하기

여러 단계의 프로그래밍과 큰 프로젝트 작업을 위한 Kimi K2.7 Code의 고속 버전입니다.

허용 입력

텍스트 · 이미지

결과

텍스트

### Ailoot에서 사용 가능 · 입력 및 메서드

**Ailoot · OpenAI Responses** `POST /v1/responses`

입력

`text`, `image`

출력

`text`

컨텍스트

262,144 tokens

최대 출력

65,536 tokens

출력 형식

json 또는 SSE

| 필드 | 유형 | 요건 | 값과 한도 | 기본값 |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| 필드`model` | 유형`string` | 요건필수 | 값과 한도 kimi-for-coding-highspeed | 기본값— |
| 필드`input` | 유형`string\|input_item[]` | 요건필수 | 값과 한도 | 기본값— |
| 필드`instructions` | 유형`string` | 요건선택 사항 | 값과 한도 | 기본값— |
| 필드`input[].type` | 유형`string` | 요건선택 사항 | 값과 한도 message, reasoning, function\_call, function\_call\_output | 기본값— |
| 필드`input[].content` | 유형`string\|content_part[]` | 요건선택 사항 | 값과 한도 | 기본값— |
| 필드`input[].call_id` | 유형`string` | 요건선택 사항 | 값과 한도 적용 조건: function\_call\_output. 실제 반환된 call\_id를 유지하세요 | 기본값— |
| 필드`input[].output` | 유형`string\|content_part[]` | 요건선택 사항 | 값과 한도 적용 조건: function\_call\_output | 기본값— |
| 필드`max_output_tokens` | 유형`integer` | 요건선택 사항 | 값과 한도 최솟값: 1 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`stream` | 유형`boolean` | 요건선택 사항 | 값과 한도 | 기본값false |
| 필드`temperature` | 유형`number` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`top_p` | 유형`number` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`tools` | 유형`tool[]` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`tool_choice` | 유형`string\|object` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`parallel_tool_calls` | 유형`boolean` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`reasoning.effort` | 유형`string` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`reasoning.summary` | 유형`string` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`text.format` | 유형`object` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`text.verbosity` | 유형`string` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`include` | 유형`string[]` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`store` | 유형`boolean` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`previous_response_id` | 유형`string` | 요건선택 사항 | 값과 한도 ID 요건: 지원되는 이어가기의 실제 응답 ID만 사용 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`service_tier` | 유형`string` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`prompt_cache_key` | 유형`string` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`prompt_cache_options` | 유형`object` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |

입력 자료 조합

**텍스트** · UTF8 텍스트

`입력 텍스트 또는 input_text 파트`

**텍스트 + 이미지**

`{type:input_image,image_url}`

메서드 매개변수와 수명 주기

| 매개변수 | 명세 |
| --- | --- |
| 매개변수`material_types` | 명세text, image |
| 매개변수`required` | 명세model, input |
| 매개변수`optional_controls` | 명세null |
| 매개변수`content_type` | 명세application/json |
| 매개변수`text_file_material` | 명세실제 UTF-8 콘텐츠를 텍스트로 삽입합니다. 파일 ID/URLs에는 별도의 정확한 지원이 필요합니다 |

수명 주기: `exact retained published method`

메서드 형식과 ID는 정확합니다. 공급자의 기능 지원과 요청 수락은 별개입니다.

### 요금

#### Ailoot 메서드 요금

입력

US$0.0019 */ 1K*

출력

US$0.008 */ 1K*

캐시 읽기

US$0.00038 */ 1K*

캐시 쓰기

US$0.0019 */ 1K*

캐시 쓰기, 5분

US$0.0019 */ 1K tokens*

Ailoot는 요청 전에 예상 금액을 미리 확보합니다. 결과를 받은 뒤 측정된 사용량을 기준으로 최종 요금을 정산합니다. 스트리밍 정산에는 최종 사용량 기록을 사용합니다. [금액 확보와 정산 방식 →](https://ailoot.ai/docs/ko/billing/reserve/)

### 요청 예제

#### Ailoot · OpenAI Responses

텍스트 예제입력, 이미지Python SDKNode.js SDKPython 스트리밍

```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-for-coding-highspeed", "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-for-coding-highspeed", "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-for-coding-highspeed", 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-for-coding-highspeed", 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-for-coding-highspeed", 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")
```

### 결과 수신 및 저장

#### Ailoot · OpenAI Responses

json 또는 SSE

##### 완료된 결과 모두 보관

반환된 완전한 응답, 파일, 콘텐츠 부분을 모두 보관하세요.

모든 출력 항목과 콘텐츠 파트, 실제 함수 call\_id, 암호화된 추론, 사용량을 보존하세요. 스트리밍에서는 이벤트/항목의 식별 정보를 완전하게 유지하세요.

##### 원래 응답을 확인해야 할 경우

요청/응답 ID와 헤더를 보존하세요. 텍스트 작업을 조회하는 범용 URL은 제공되지 않습니다.

응답 필드

| 필드 | 유형 |
| --- | --- |
| 필드`id` | 유형string |
| 필드`status` | 유형string |
| 필드`output[]` | 유형message\|reasoning\|function\_call\|other item |
| 필드`output[].content[]` | 유형content part |
| 필드`usage` | 유형object |

오류와 다음 단계

| 응답 | 조건 | 다음 단계 |
| --- | --- | --- |
| 응답400 · `invalid_request_error` | 조건필수 필드, 자료 표현 방식 또는 파라미터 값이 올바르지 않음 | 다음 단계새 생성 요청 전에 표시된 필드를 수정하세요. |

### 별칭

#### 모델 별칭

**Ailoot** [`kimi-for-coding-highspeed`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=kimi-for-coding-highspeed&route=Core&caller=kimi-for-coding-highspeed&fmt=responses), [`kimi-highspeed`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=kimi-for-coding-highspeed&route=Core&caller=kimi-highspeed&fmt=responses), [`kimi-highspeed-latest`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=kimi-for-coding-highspeed&route=Core&caller=kimi-highspeed-latest&fmt=responses), [`kimi-k2.7-code-highspeed`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=kimi-for-coding-highspeed&route=Core&caller=kimi-k2.7-code-highspeed&fmt=responses)

#### 메서드 경로 별칭

위에 표시된 메서드 경로를 사용하세요.

#### 관련 호출용 ID

[`kimi-for-coding-highspeed`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=kimi-for-coding-highspeed&route=Core&caller=kimi-for-coding-highspeed&fmt=responses), [`kimi-highspeed`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=kimi-for-coding-highspeed&route=Core&caller=kimi-highspeed&fmt=responses), [`kimi-highspeed-latest`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=kimi-for-coding-highspeed&route=Core&caller=kimi-highspeed-latest&fmt=responses), [`kimi-k2.7-code-highspeed`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=kimi-for-coding-highspeed&route=Core&caller=kimi-k2.7-code-highspeed&fmt=responses)

**Ailoot · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `kimi-for-coding-highspeed`

[`kimi-for-coding-highspeed`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=kimi-for-coding-highspeed&route=Core&caller=kimi-for-coding-highspeed&fmt=chat)

Moonshot /`kimi-for-coding-highspeed`

모델 ID

- `kimi-for-coding-highspeed`
- `kimi-highspeed`
- `kimi-highspeed-latest`
- `kimi-k2.7-code-highspeed`

### 시작하기

여러 단계의 프로그래밍과 큰 프로젝트 작업을 위한 Kimi K2.7 Code의 고속 버전입니다.

허용 입력

텍스트 · 이미지

결과

텍스트

### Ailoot에서 사용 가능 · 입력 및 메서드

**Ailoot · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions`

입력

`text`, `image`

출력

`text`

컨텍스트

262,144 tokens

최대 출력

65,536 tokens

출력 형식

json 또는 SSE

| 필드 | 유형 | 요건 | 값과 한도 | 기본값 |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| 필드`model` | 유형`string` | 요건필수 | 값과 한도 kimi-for-coding-highspeed | 기본값— |
| 필드`messages` | 유형`message[]` | 요건필수 | 값과 한도 최소 항목 수: 1 | 기본값— |
| 필드`messages[].role` | 유형`string` | 요건필수 | 값과 한도 예시: system, user, assistant, tool, function 조건: 이 역할들은 소스 코드의 호환 타입에 명시적으로 표현됩니다. 정확한 모델 역할 집합은 모델별로 다릅니다. 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`messages[].content` | 유형`string\|content_part[]\|null` | 요건선택 사항 | 값과 한도 | 기본값— |
| 필드`messages[].tool_calls` | 유형`tool_call[]` | 요건선택 사항 | 값과 한도 | 기본값— |
| 필드`messages[].tool_call_id` | 유형`string` | 요건선택 사항 | 값과 한도 적용 조건: role=tool. 실제 반환된 ID를 사용하세요 | 기본값— |
| 필드`messages[].name` | 유형`string` | 요건선택 사항 | 값과 한도 | 기본값— |
| 필드`messages[].reasoning_content` | 유형`string` | 요건선택 사항 | 값과 한도 적용 조건: 이 모델이 추론을 사용하는 경우 실제 반환된 추론을 그대로 다음 요청에 다시 전달하세요 | 기본값— |
| 필드`messages[].reasoning_details` | 유형`object\|array` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`max_tokens` | 유형`integer` | 요건선택 사항 | 값과 한도 최솟값: 1 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`max_completion_tokens` | 유형`integer` | 요건선택 사항 | 값과 한도 최솟값: 1 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`stream` | 유형`boolean` | 요건선택 사항 | 값과 한도 | 기본값false |
| 필드`stream_options.include_usage` | 유형`boolean` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`temperature` | 유형`number` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`top_p` | 유형`number` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`stop` | 유형`string\|string[]` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`tools` | 유형`function_tool[]` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`tools[].type` | 유형`string` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`tools[].function.name` | 유형`string` | 요건필수 | 값과 한도 적용 조건: 함수 도구 지정됨 | 기본값— |
| 필드`tools[].function.description` | 유형`string` | 요건선택 사항 | 값과 한도 | 기본값— |
| 필드`tools[].function.parameters` | 유형`JSON_schema` | 요건선택 사항 | 값과 한도 | 기본값— |
| 필드`tool_choice` | 유형`string\|object` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`parallel_tool_calls` | 유형`boolean` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`response_format` | 유형`object` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`reasoning_effort` | 유형`string` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`reasoning` | 유형`object` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`service_tier` | 유형`string` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`instructions` | 유형`string` | 요건선택 사항 | 값과 한도 호환성 필드 | 기본값— |
| 필드`functions` | 유형`function[]` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`function_call` | 유형`string\|object` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`prompt_cache_options` | 유형`object` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |

입력 자료 조합

**텍스트** · UTF8 텍스트

`messages[].content`

**텍스트 + 이미지**

`{type:image_url,image_url:{url,detail}}`

메서드 매개변수와 수명 주기

| 매개변수 | 명세 |
| --- | --- |
| 매개변수`material_types` | 명세text, image |
| 매개변수`required` | 명세model, messages |
| 매개변수`optional_controls` | 명세null |
| 매개변수`content_type` | 명세application/json |
| 매개변수`text_file_material` | 명세실제 UTF-8 콘텐츠를 텍스트로 삽입합니다. 파일 ID/URLs에는 별도의 정확한 지원이 필요합니다 |

수명 주기: `exact retained published method`

메서드 형식과 ID는 정확합니다. 공급자의 기능 지원과 요청 수락은 별개입니다.

### 요금

#### Ailoot 메서드 요금

입력

US$0.0019 */ 1K*

출력

US$0.008 */ 1K*

캐시 읽기

US$0.00038 */ 1K*

캐시 쓰기

US$0.0019 */ 1K*

캐시 쓰기, 5분

US$0.0019 */ 1K tokens*

Ailoot는 요청 전에 예상 금액을 미리 확보합니다. 결과를 받은 뒤 측정된 사용량을 기준으로 최종 요금을 정산합니다. 스트리밍 정산에는 최종 사용량 기록을 사용합니다. [금액 확보와 정산 방식 →](https://ailoot.ai/docs/ko/billing/reserve/)

### 요청 예제

#### Ailoot · OpenAI Chat

텍스트 예제입력, 이미지Python SDKNode.js SDKPython 스트리밍

```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-for-coding-highspeed", "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-for-coding-highspeed", "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-for-coding-highspeed",
    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-for-coding-highspeed",
  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-for-coding-highspeed',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")
```

### 결과 수신 및 저장

#### Ailoot · OpenAI Chat

json 또는 SSE

##### 완료된 결과 모두 보관

반환된 완전한 응답, 파일, 콘텐츠 부분을 모두 보관하세요.

각 선택지와 그 콘텐츠·도구 호출·추론을 모두 보존하세요. SSE에서는 선택지/도구 인덱스별로 증분을 조합하고 최종 종료 사유와 사용량을 유지하세요.

##### 원래 응답을 확인해야 할 경우

요청/응답 ID와 헤더를 보존하세요. 텍스트 작업을 조회하는 범용 URL은 제공되지 않습니다.

응답 필드

| 필드 | 유형 |
| --- | --- |
| 필드`choices[].index` | 유형integer |
| 필드`choices[].message.content` | 유형string\|null |
| 필드`choices[].message.tool_calls` | 유형tool\_call\[\] |
| 필드`choices[].message.reasoning_content` | 유형string |
| 필드`choices[].message.reasoning_details` | 유형object\|array |
| 필드`choices[].finish_reason` | 유형string\|null |
| 필드`usage` | 유형object |

오류와 다음 단계

| 응답 | 조건 | 다음 단계 |
| --- | --- | --- |
| 응답400 · `invalid_request_error` | 조건필수 필드, 자료 표현 방식 또는 파라미터 값이 올바르지 않음 | 다음 단계새 생성 요청 전에 표시된 필드를 수정하세요. |

### 별칭

#### 모델 별칭

**Ailoot** [`kimi-for-coding-highspeed`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=kimi-for-coding-highspeed&route=Core&caller=kimi-for-coding-highspeed&fmt=chat), [`kimi-highspeed`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=kimi-for-coding-highspeed&route=Core&caller=kimi-highspeed&fmt=chat), [`kimi-highspeed-latest`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=kimi-for-coding-highspeed&route=Core&caller=kimi-highspeed-latest&fmt=chat), [`kimi-k2.7-code-highspeed`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=kimi-for-coding-highspeed&route=Core&caller=kimi-k2.7-code-highspeed&fmt=chat)

#### 메서드 경로 별칭

위에 표시된 메서드 경로를 사용하세요.

#### 관련 호출용 ID

[`kimi-for-coding-highspeed`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=kimi-for-coding-highspeed&route=Core&caller=kimi-for-coding-highspeed&fmt=chat), [`kimi-highspeed`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=kimi-for-coding-highspeed&route=Core&caller=kimi-highspeed&fmt=chat), [`kimi-highspeed-latest`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=kimi-for-coding-highspeed&route=Core&caller=kimi-highspeed-latest&fmt=chat), [`kimi-k2.7-code-highspeed`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=kimi-for-coding-highspeed&route=Core&caller=kimi-k2.7-code-highspeed&fmt=chat)

**Ailoot · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `kimi-highspeed`

[`kimi-highspeed`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=kimi-for-coding-highspeed&route=Core&caller=kimi-highspeed&fmt=messages)

Moonshot /`kimi-highspeed`

모델 ID

- `kimi-for-coding-highspeed`
- `kimi-highspeed`
- `kimi-highspeed-latest`
- `kimi-k2.7-code-highspeed`

### 시작하기

여러 단계의 프로그래밍과 큰 프로젝트 작업을 위한 Kimi K2.7 Code의 고속 버전입니다.

허용 입력

텍스트 · 이미지

결과

텍스트

### Ailoot에서 사용 가능 · 입력 및 메서드

**Ailoot · Anthropic Messages** `POST /v1/messages`

입력

`text`, `image`

출력

`text`

컨텍스트

262,144 tokens

최대 출력

65,536 tokens

출력 형식

json 또는 SSE

| 필드 | 유형 | 요건 | 값과 한도 | 기본값 |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| 필드`model` | 유형`string` | 요건필수 | 값과 한도 kimi-highspeed | 기본값— |
| 필드`messages` | 유형`message[]` | 요건필수 | 값과 한도 최소 항목 수: 1 | 기본값— |
| 필드`messages[].role` | 유형`string` | 요건필수 | 값과 한도 user, assistant | 기본값— |
| 필드`messages[].content` | 유형`string\|content_block[]` | 요건필수 | 값과 한도 | 기본값— |
| 필드`system` | 유형`string\|content_block[]` | 요건선택 사항 | 값과 한도 | 기본값— |
| 필드`max_tokens` | 유형`integer` | 요건필수 | 값과 한도 최솟값: 1 한도 적용 대상: 선택한 모델/카드의 정확한 상한 | 기본값— |
| 필드`stream` | 유형`boolean` | 요건선택 사항 | 값과 한도 | 기본값false |
| 필드`temperature` | 유형`number` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`top_p` | 유형`number` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`stop_sequences` | 유형`string[]` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`tools` | 유형`tool[]` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`tools[].name` | 유형`string` | 요건선택 사항 | 값과 한도 적용 조건: 도구 지정됨 | 기본값— |
| 필드`tools[].description` | 유형`string` | 요건선택 사항 | 값과 한도 | 기본값— |
| 필드`tools[].input_schema` | 유형`JSON_schema` | 요건선택 사항 | 값과 한도 | 기본값— |
| 필드`tool_choice` | 유형`object` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`thinking.type` | 유형`string` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`thinking.budget_tokens` | 유형`integer` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`output_config.effort` | 유형`string` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`metadata` | 유형`object` | 요건선택 사항 | 값과 한도 | 기본값— |
| 필드`cache_control` | 유형`object` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |

입력 자료 조합

**텍스트** · UTF8 텍스트

`messages[].content 또는 type=text 블록`

**텍스트 + 이미지**

`{type:image,source:{type:base64,media_type,data}} 또는 type=url인 소스`

메서드 매개변수와 수명 주기

| 매개변수 | 명세 |
| --- | --- |
| 매개변수`material_types` | 명세text, image |
| 매개변수`required` | 명세model, messages, max\_tokens |
| 매개변수`optional_controls` | 명세null |
| 매개변수`content_type` | 명세application/json |
| 매개변수`text_file_material` | 명세실제 UTF-8 콘텐츠를 텍스트로 삽입합니다. 파일 ID/URLs에는 별도의 정확한 지원이 필요합니다 |

수명 주기: `exact retained published method`

메서드 형식과 ID는 정확합니다. 공급자의 기능 지원과 요청 수락은 별개입니다.

### 요금

#### Ailoot 메서드 요금

입력

US$0.0019 */ 1K*

출력

US$0.008 */ 1K*

캐시 읽기

US$0.00038 */ 1K*

캐시 쓰기

US$0.0019 */ 1K*

캐시 쓰기, 5분

US$0.0019 */ 1K tokens*

Ailoot는 요청 전에 예상 금액을 미리 확보합니다. 결과를 받은 뒤 측정된 사용량을 기준으로 최종 요금을 정산합니다. 스트리밍 정산에는 최종 사용량 기록을 사용합니다. [금액 확보와 정산 방식 →](https://ailoot.ai/docs/ko/billing/reserve/)

### 요청 예제

#### Ailoot · Anthropic Messages

텍스트 예제입력, 이미지Python SDKNode.js SDKPython 스트리밍

```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-highspeed", "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-highspeed", "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-highspeed",
    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-highspeed",
  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-highspeed',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")
```

### 결과 수신 및 저장

#### Ailoot · Anthropic Messages

json 또는 SSE

##### 완료된 결과 모두 보관

반환된 완전한 응답, 파일, 콘텐츠 부분을 모두 보관하세요.

모든 콘텐츠 블록, 사고 서명, 실제 도구 사용 ID를 보존하세요. 모든 SSE 블록 증분을 조합하세요. 첫 텍스트 블록이 전체 출력은 아닙니다.

##### 원래 응답을 확인해야 할 경우

요청/응답 ID와 헤더를 보존하세요. 텍스트 작업을 조회하는 범용 URL은 제공되지 않습니다.

응답 필드

| 필드 | 유형 |
| --- | --- |
| 필드`id` | 유형string |
| 필드`model` | 유형string |
| 필드`content[]` | 유형text\|thinking\|tool\_use\|other content block |
| 필드`stop_reason` | 유형string\|null |
| 필드`usage` | 유형object |

오류와 다음 단계

| 응답 | 조건 | 다음 단계 |
| --- | --- | --- |
| 응답400 · `invalid_request_error` | 조건필수 필드, 자료 표현 방식 또는 파라미터 값이 올바르지 않음 | 다음 단계새 생성 요청 전에 표시된 필드를 수정하세요. |

### 별칭

#### 모델 별칭

**Ailoot** [`kimi-for-coding-highspeed`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=kimi-for-coding-highspeed&route=Core&caller=kimi-for-coding-highspeed&fmt=messages), [`kimi-highspeed`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=kimi-for-coding-highspeed&route=Core&caller=kimi-highspeed&fmt=messages), [`kimi-highspeed-latest`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=kimi-for-coding-highspeed&route=Core&caller=kimi-highspeed-latest&fmt=messages), [`kimi-k2.7-code-highspeed`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=kimi-for-coding-highspeed&route=Core&caller=kimi-k2.7-code-highspeed&fmt=messages)

#### 메서드 경로 별칭

위에 표시된 메서드 경로를 사용하세요.

#### 관련 호출용 ID

[`kimi-for-coding-highspeed`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=kimi-for-coding-highspeed&route=Core&caller=kimi-for-coding-highspeed&fmt=messages), [`kimi-highspeed`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=kimi-for-coding-highspeed&route=Core&caller=kimi-highspeed&fmt=messages), [`kimi-highspeed-latest`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=kimi-for-coding-highspeed&route=Core&caller=kimi-highspeed-latest&fmt=messages), [`kimi-k2.7-code-highspeed`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=kimi-for-coding-highspeed&route=Core&caller=kimi-k2.7-code-highspeed&fmt=messages)

**Ailoot · OpenAI Responses** `POST /v1/responses` `kimi-highspeed`

[`kimi-highspeed`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=kimi-for-coding-highspeed&route=Core&caller=kimi-highspeed&fmt=responses)

Moonshot /`kimi-highspeed`

모델 ID

- `kimi-for-coding-highspeed`
- `kimi-highspeed`
- `kimi-highspeed-latest`
- `kimi-k2.7-code-highspeed`

### 시작하기

여러 단계의 프로그래밍과 큰 프로젝트 작업을 위한 Kimi K2.7 Code의 고속 버전입니다.

허용 입력

텍스트 · 이미지

결과

텍스트

### Ailoot에서 사용 가능 · 입력 및 메서드

**Ailoot · OpenAI Responses** `POST /v1/responses`

입력

`text`, `image`

출력

`text`

컨텍스트

262,144 tokens

최대 출력

65,536 tokens

출력 형식

json 또는 SSE

| 필드 | 유형 | 요건 | 값과 한도 | 기본값 |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| 필드`model` | 유형`string` | 요건필수 | 값과 한도 kimi-highspeed | 기본값— |
| 필드`input` | 유형`string\|input_item[]` | 요건필수 | 값과 한도 | 기본값— |
| 필드`instructions` | 유형`string` | 요건선택 사항 | 값과 한도 | 기본값— |
| 필드`input[].type` | 유형`string` | 요건선택 사항 | 값과 한도 message, reasoning, function\_call, function\_call\_output | 기본값— |
| 필드`input[].content` | 유형`string\|content_part[]` | 요건선택 사항 | 값과 한도 | 기본값— |
| 필드`input[].call_id` | 유형`string` | 요건선택 사항 | 값과 한도 적용 조건: function\_call\_output. 실제 반환된 call\_id를 유지하세요 | 기본값— |
| 필드`input[].output` | 유형`string\|content_part[]` | 요건선택 사항 | 값과 한도 적용 조건: function\_call\_output | 기본값— |
| 필드`max_output_tokens` | 유형`integer` | 요건선택 사항 | 값과 한도 최솟값: 1 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`stream` | 유형`boolean` | 요건선택 사항 | 값과 한도 | 기본값false |
| 필드`temperature` | 유형`number` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`top_p` | 유형`number` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`tools` | 유형`tool[]` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`tool_choice` | 유형`string\|object` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`parallel_tool_calls` | 유형`boolean` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`reasoning.effort` | 유형`string` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`reasoning.summary` | 유형`string` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`text.format` | 유형`object` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`text.verbosity` | 유형`string` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`include` | 유형`string[]` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`store` | 유형`boolean` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`previous_response_id` | 유형`string` | 요건선택 사항 | 값과 한도 ID 요건: 지원되는 이어가기의 실제 응답 ID만 사용 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`service_tier` | 유형`string` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`prompt_cache_key` | 유형`string` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`prompt_cache_options` | 유형`object` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |

입력 자료 조합

**텍스트** · UTF8 텍스트

`입력 텍스트 또는 input_text 파트`

**텍스트 + 이미지**

`{type:input_image,image_url}`

메서드 매개변수와 수명 주기

| 매개변수 | 명세 |
| --- | --- |
| 매개변수`material_types` | 명세text, image |
| 매개변수`required` | 명세model, input |
| 매개변수`optional_controls` | 명세null |
| 매개변수`content_type` | 명세application/json |
| 매개변수`text_file_material` | 명세실제 UTF-8 콘텐츠를 텍스트로 삽입합니다. 파일 ID/URLs에는 별도의 정확한 지원이 필요합니다 |

수명 주기: `exact retained published method`

메서드 형식과 ID는 정확합니다. 공급자의 기능 지원과 요청 수락은 별개입니다.

### 요금

#### Ailoot 메서드 요금

입력

US$0.0019 */ 1K*

출력

US$0.008 */ 1K*

캐시 읽기

US$0.00038 */ 1K*

캐시 쓰기

US$0.0019 */ 1K*

캐시 쓰기, 5분

US$0.0019 */ 1K tokens*

Ailoot는 요청 전에 예상 금액을 미리 확보합니다. 결과를 받은 뒤 측정된 사용량을 기준으로 최종 요금을 정산합니다. 스트리밍 정산에는 최종 사용량 기록을 사용합니다. [금액 확보와 정산 방식 →](https://ailoot.ai/docs/ko/billing/reserve/)

### 요청 예제

#### Ailoot · OpenAI Responses

텍스트 예제입력, 이미지Python SDKNode.js SDKPython 스트리밍

```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-highspeed", "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-highspeed", "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-highspeed", 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-highspeed", 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-highspeed", 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")
```

### 결과 수신 및 저장

#### Ailoot · OpenAI Responses

json 또는 SSE

##### 완료된 결과 모두 보관

반환된 완전한 응답, 파일, 콘텐츠 부분을 모두 보관하세요.

모든 출력 항목과 콘텐츠 파트, 실제 함수 call\_id, 암호화된 추론, 사용량을 보존하세요. 스트리밍에서는 이벤트/항목의 식별 정보를 완전하게 유지하세요.

##### 원래 응답을 확인해야 할 경우

요청/응답 ID와 헤더를 보존하세요. 텍스트 작업을 조회하는 범용 URL은 제공되지 않습니다.

응답 필드

| 필드 | 유형 |
| --- | --- |
| 필드`id` | 유형string |
| 필드`status` | 유형string |
| 필드`output[]` | 유형message\|reasoning\|function\_call\|other item |
| 필드`output[].content[]` | 유형content part |
| 필드`usage` | 유형object |

오류와 다음 단계

| 응답 | 조건 | 다음 단계 |
| --- | --- | --- |
| 응답400 · `invalid_request_error` | 조건필수 필드, 자료 표현 방식 또는 파라미터 값이 올바르지 않음 | 다음 단계새 생성 요청 전에 표시된 필드를 수정하세요. |

### 별칭

#### 모델 별칭

**Ailoot** [`kimi-for-coding-highspeed`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=kimi-for-coding-highspeed&route=Core&caller=kimi-for-coding-highspeed&fmt=responses), [`kimi-highspeed`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=kimi-for-coding-highspeed&route=Core&caller=kimi-highspeed&fmt=responses), [`kimi-highspeed-latest`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=kimi-for-coding-highspeed&route=Core&caller=kimi-highspeed-latest&fmt=responses), [`kimi-k2.7-code-highspeed`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=kimi-for-coding-highspeed&route=Core&caller=kimi-k2.7-code-highspeed&fmt=responses)

#### 메서드 경로 별칭

위에 표시된 메서드 경로를 사용하세요.

#### 관련 호출용 ID

[`kimi-for-coding-highspeed`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=kimi-for-coding-highspeed&route=Core&caller=kimi-for-coding-highspeed&fmt=responses), [`kimi-highspeed`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=kimi-for-coding-highspeed&route=Core&caller=kimi-highspeed&fmt=responses), [`kimi-highspeed-latest`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=kimi-for-coding-highspeed&route=Core&caller=kimi-highspeed-latest&fmt=responses), [`kimi-k2.7-code-highspeed`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=kimi-for-coding-highspeed&route=Core&caller=kimi-k2.7-code-highspeed&fmt=responses)

**Ailoot · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `kimi-highspeed`

[`kimi-highspeed`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=kimi-for-coding-highspeed&route=Core&caller=kimi-highspeed&fmt=chat)

Moonshot /`kimi-highspeed`

모델 ID

- `kimi-for-coding-highspeed`
- `kimi-highspeed`
- `kimi-highspeed-latest`
- `kimi-k2.7-code-highspeed`

### 시작하기

여러 단계의 프로그래밍과 큰 프로젝트 작업을 위한 Kimi K2.7 Code의 고속 버전입니다.

허용 입력

텍스트 · 이미지

결과

텍스트

### Ailoot에서 사용 가능 · 입력 및 메서드

**Ailoot · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions`

입력

`text`, `image`

출력

`text`

컨텍스트

262,144 tokens

최대 출력

65,536 tokens

출력 형식

json 또는 SSE

| 필드 | 유형 | 요건 | 값과 한도 | 기본값 |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| 필드`model` | 유형`string` | 요건필수 | 값과 한도 kimi-highspeed | 기본값— |
| 필드`messages` | 유형`message[]` | 요건필수 | 값과 한도 최소 항목 수: 1 | 기본값— |
| 필드`messages[].role` | 유형`string` | 요건필수 | 값과 한도 예시: system, user, assistant, tool, function 조건: 이 역할들은 소스 코드의 호환 타입에 명시적으로 표현됩니다. 정확한 모델 역할 집합은 모델별로 다릅니다. 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`messages[].content` | 유형`string\|content_part[]\|null` | 요건선택 사항 | 값과 한도 | 기본값— |
| 필드`messages[].tool_calls` | 유형`tool_call[]` | 요건선택 사항 | 값과 한도 | 기본값— |
| 필드`messages[].tool_call_id` | 유형`string` | 요건선택 사항 | 값과 한도 적용 조건: role=tool. 실제 반환된 ID를 사용하세요 | 기본값— |
| 필드`messages[].name` | 유형`string` | 요건선택 사항 | 값과 한도 | 기본값— |
| 필드`messages[].reasoning_content` | 유형`string` | 요건선택 사항 | 값과 한도 적용 조건: 이 모델이 추론을 사용하는 경우 실제 반환된 추론을 그대로 다음 요청에 다시 전달하세요 | 기본값— |
| 필드`messages[].reasoning_details` | 유형`object\|array` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`max_tokens` | 유형`integer` | 요건선택 사항 | 값과 한도 최솟값: 1 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`max_completion_tokens` | 유형`integer` | 요건선택 사항 | 값과 한도 최솟값: 1 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`stream` | 유형`boolean` | 요건선택 사항 | 값과 한도 | 기본값false |
| 필드`stream_options.include_usage` | 유형`boolean` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`temperature` | 유형`number` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`top_p` | 유형`number` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`stop` | 유형`string\|string[]` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`tools` | 유형`function_tool[]` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`tools[].type` | 유형`string` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`tools[].function.name` | 유형`string` | 요건필수 | 값과 한도 적용 조건: 함수 도구 지정됨 | 기본값— |
| 필드`tools[].function.description` | 유형`string` | 요건선택 사항 | 값과 한도 | 기본값— |
| 필드`tools[].function.parameters` | 유형`JSON_schema` | 요건선택 사항 | 값과 한도 | 기본값— |
| 필드`tool_choice` | 유형`string\|object` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`parallel_tool_calls` | 유형`boolean` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`response_format` | 유형`object` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`reasoning_effort` | 유형`string` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`reasoning` | 유형`object` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`service_tier` | 유형`string` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`instructions` | 유형`string` | 요건선택 사항 | 값과 한도 호환성 필드 | 기본값— |
| 필드`functions` | 유형`function[]` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`function_call` | 유형`string\|object` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`prompt_cache_options` | 유형`object` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |

입력 자료 조합

**텍스트** · UTF8 텍스트

`messages[].content`

**텍스트 + 이미지**

`{type:image_url,image_url:{url,detail}}`

메서드 매개변수와 수명 주기

| 매개변수 | 명세 |
| --- | --- |
| 매개변수`material_types` | 명세text, image |
| 매개변수`required` | 명세model, messages |
| 매개변수`optional_controls` | 명세null |
| 매개변수`content_type` | 명세application/json |
| 매개변수`text_file_material` | 명세실제 UTF-8 콘텐츠를 텍스트로 삽입합니다. 파일 ID/URLs에는 별도의 정확한 지원이 필요합니다 |

수명 주기: `exact retained published method`

메서드 형식과 ID는 정확합니다. 공급자의 기능 지원과 요청 수락은 별개입니다.

### 요금

#### Ailoot 메서드 요금

입력

US$0.0019 */ 1K*

출력

US$0.008 */ 1K*

캐시 읽기

US$0.00038 */ 1K*

캐시 쓰기

US$0.0019 */ 1K*

캐시 쓰기, 5분

US$0.0019 */ 1K tokens*

Ailoot는 요청 전에 예상 금액을 미리 확보합니다. 결과를 받은 뒤 측정된 사용량을 기준으로 최종 요금을 정산합니다. 스트리밍 정산에는 최종 사용량 기록을 사용합니다. [금액 확보와 정산 방식 →](https://ailoot.ai/docs/ko/billing/reserve/)

### 요청 예제

#### Ailoot · OpenAI Chat

텍스트 예제입력, 이미지Python SDKNode.js SDKPython 스트리밍

```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-highspeed", "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-highspeed", "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-highspeed",
    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-highspeed",
  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-highspeed',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")
```

### 결과 수신 및 저장

#### Ailoot · OpenAI Chat

json 또는 SSE

##### 완료된 결과 모두 보관

반환된 완전한 응답, 파일, 콘텐츠 부분을 모두 보관하세요.

각 선택지와 그 콘텐츠·도구 호출·추론을 모두 보존하세요. SSE에서는 선택지/도구 인덱스별로 증분을 조합하고 최종 종료 사유와 사용량을 유지하세요.

##### 원래 응답을 확인해야 할 경우

요청/응답 ID와 헤더를 보존하세요. 텍스트 작업을 조회하는 범용 URL은 제공되지 않습니다.

응답 필드

| 필드 | 유형 |
| --- | --- |
| 필드`choices[].index` | 유형integer |
| 필드`choices[].message.content` | 유형string\|null |
| 필드`choices[].message.tool_calls` | 유형tool\_call\[\] |
| 필드`choices[].message.reasoning_content` | 유형string |
| 필드`choices[].message.reasoning_details` | 유형object\|array |
| 필드`choices[].finish_reason` | 유형string\|null |
| 필드`usage` | 유형object |

오류와 다음 단계

| 응답 | 조건 | 다음 단계 |
| --- | --- | --- |
| 응답400 · `invalid_request_error` | 조건필수 필드, 자료 표현 방식 또는 파라미터 값이 올바르지 않음 | 다음 단계새 생성 요청 전에 표시된 필드를 수정하세요. |

### 별칭

#### 모델 별칭

**Ailoot** [`kimi-for-coding-highspeed`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=kimi-for-coding-highspeed&route=Core&caller=kimi-for-coding-highspeed&fmt=chat), [`kimi-highspeed`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=kimi-for-coding-highspeed&route=Core&caller=kimi-highspeed&fmt=chat), [`kimi-highspeed-latest`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=kimi-for-coding-highspeed&route=Core&caller=kimi-highspeed-latest&fmt=chat), [`kimi-k2.7-code-highspeed`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=kimi-for-coding-highspeed&route=Core&caller=kimi-k2.7-code-highspeed&fmt=chat)

#### 메서드 경로 별칭

위에 표시된 메서드 경로를 사용하세요.

#### 관련 호출용 ID

[`kimi-for-coding-highspeed`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=kimi-for-coding-highspeed&route=Core&caller=kimi-for-coding-highspeed&fmt=chat), [`kimi-highspeed`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=kimi-for-coding-highspeed&route=Core&caller=kimi-highspeed&fmt=chat), [`kimi-highspeed-latest`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=kimi-for-coding-highspeed&route=Core&caller=kimi-highspeed-latest&fmt=chat), [`kimi-k2.7-code-highspeed`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=kimi-for-coding-highspeed&route=Core&caller=kimi-k2.7-code-highspeed&fmt=chat)

**Ailoot · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `kimi-highspeed-latest`

[`kimi-highspeed-latest`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=kimi-for-coding-highspeed&route=Core&caller=kimi-highspeed-latest&fmt=messages)

Moonshot /`kimi-highspeed-latest`

모델 ID

- `kimi-for-coding-highspeed`
- `kimi-highspeed`
- `kimi-highspeed-latest`
- `kimi-k2.7-code-highspeed`

### 시작하기

여러 단계의 프로그래밍과 큰 프로젝트 작업을 위한 Kimi K2.7 Code의 고속 버전입니다.

허용 입력

텍스트 · 이미지

결과

텍스트

### Ailoot에서 사용 가능 · 입력 및 메서드

**Ailoot · Anthropic Messages** `POST /v1/messages`

입력

`text`, `image`

출력

`text`

컨텍스트

262,144 tokens

최대 출력

65,536 tokens

출력 형식

json 또는 SSE

| 필드 | 유형 | 요건 | 값과 한도 | 기본값 |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| 필드`model` | 유형`string` | 요건필수 | 값과 한도 kimi-highspeed-latest | 기본값— |
| 필드`messages` | 유형`message[]` | 요건필수 | 값과 한도 최소 항목 수: 1 | 기본값— |
| 필드`messages[].role` | 유형`string` | 요건필수 | 값과 한도 user, assistant | 기본값— |
| 필드`messages[].content` | 유형`string\|content_block[]` | 요건필수 | 값과 한도 | 기본값— |
| 필드`system` | 유형`string\|content_block[]` | 요건선택 사항 | 값과 한도 | 기본값— |
| 필드`max_tokens` | 유형`integer` | 요건필수 | 값과 한도 최솟값: 1 한도 적용 대상: 선택한 모델/카드의 정확한 상한 | 기본값— |
| 필드`stream` | 유형`boolean` | 요건선택 사항 | 값과 한도 | 기본값false |
| 필드`temperature` | 유형`number` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`top_p` | 유형`number` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`stop_sequences` | 유형`string[]` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`tools` | 유형`tool[]` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`tools[].name` | 유형`string` | 요건선택 사항 | 값과 한도 적용 조건: 도구 지정됨 | 기본값— |
| 필드`tools[].description` | 유형`string` | 요건선택 사항 | 값과 한도 | 기본값— |
| 필드`tools[].input_schema` | 유형`JSON_schema` | 요건선택 사항 | 값과 한도 | 기본값— |
| 필드`tool_choice` | 유형`object` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`thinking.type` | 유형`string` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`thinking.budget_tokens` | 유형`integer` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`output_config.effort` | 유형`string` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`metadata` | 유형`object` | 요건선택 사항 | 값과 한도 | 기본값— |
| 필드`cache_control` | 유형`object` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |

입력 자료 조합

**텍스트** · UTF8 텍스트

`messages[].content 또는 type=text 블록`

**텍스트 + 이미지**

`{type:image,source:{type:base64,media_type,data}} 또는 type=url인 소스`

메서드 매개변수와 수명 주기

| 매개변수 | 명세 |
| --- | --- |
| 매개변수`material_types` | 명세text, image |
| 매개변수`required` | 명세model, messages, max\_tokens |
| 매개변수`optional_controls` | 명세null |
| 매개변수`content_type` | 명세application/json |
| 매개변수`text_file_material` | 명세실제 UTF-8 콘텐츠를 텍스트로 삽입합니다. 파일 ID/URLs에는 별도의 정확한 지원이 필요합니다 |

수명 주기: `exact retained published method`

메서드 형식과 ID는 정확합니다. 공급자의 기능 지원과 요청 수락은 별개입니다.

### 요금

#### Ailoot 메서드 요금

입력

US$0.0019 */ 1K*

출력

US$0.008 */ 1K*

캐시 읽기

US$0.00038 */ 1K*

캐시 쓰기

US$0.0019 */ 1K*

캐시 쓰기, 5분

US$0.0019 */ 1K tokens*

Ailoot는 요청 전에 예상 금액을 미리 확보합니다. 결과를 받은 뒤 측정된 사용량을 기준으로 최종 요금을 정산합니다. 스트리밍 정산에는 최종 사용량 기록을 사용합니다. [금액 확보와 정산 방식 →](https://ailoot.ai/docs/ko/billing/reserve/)

### 요청 예제

#### Ailoot · Anthropic Messages

텍스트 예제입력, 이미지Python SDKNode.js SDKPython 스트리밍

```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-highspeed-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-highspeed-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-highspeed-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-highspeed-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-highspeed-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")
```

### 결과 수신 및 저장

#### Ailoot · Anthropic Messages

json 또는 SSE

##### 완료된 결과 모두 보관

반환된 완전한 응답, 파일, 콘텐츠 부분을 모두 보관하세요.

모든 콘텐츠 블록, 사고 서명, 실제 도구 사용 ID를 보존하세요. 모든 SSE 블록 증분을 조합하세요. 첫 텍스트 블록이 전체 출력은 아닙니다.

##### 원래 응답을 확인해야 할 경우

요청/응답 ID와 헤더를 보존하세요. 텍스트 작업을 조회하는 범용 URL은 제공되지 않습니다.

응답 필드

| 필드 | 유형 |
| --- | --- |
| 필드`id` | 유형string |
| 필드`model` | 유형string |
| 필드`content[]` | 유형text\|thinking\|tool\_use\|other content block |
| 필드`stop_reason` | 유형string\|null |
| 필드`usage` | 유형object |

오류와 다음 단계

| 응답 | 조건 | 다음 단계 |
| --- | --- | --- |
| 응답400 · `invalid_request_error` | 조건필수 필드, 자료 표현 방식 또는 파라미터 값이 올바르지 않음 | 다음 단계새 생성 요청 전에 표시된 필드를 수정하세요. |

### 별칭

#### 모델 별칭

**Ailoot** [`kimi-for-coding-highspeed`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=kimi-for-coding-highspeed&route=Core&caller=kimi-for-coding-highspeed&fmt=messages), [`kimi-highspeed`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=kimi-for-coding-highspeed&route=Core&caller=kimi-highspeed&fmt=messages), [`kimi-highspeed-latest`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=kimi-for-coding-highspeed&route=Core&caller=kimi-highspeed-latest&fmt=messages), [`kimi-k2.7-code-highspeed`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=kimi-for-coding-highspeed&route=Core&caller=kimi-k2.7-code-highspeed&fmt=messages)

#### 메서드 경로 별칭

위에 표시된 메서드 경로를 사용하세요.

#### 관련 호출용 ID

[`kimi-for-coding-highspeed`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=kimi-for-coding-highspeed&route=Core&caller=kimi-for-coding-highspeed&fmt=messages), [`kimi-highspeed`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=kimi-for-coding-highspeed&route=Core&caller=kimi-highspeed&fmt=messages), [`kimi-highspeed-latest`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=kimi-for-coding-highspeed&route=Core&caller=kimi-highspeed-latest&fmt=messages), [`kimi-k2.7-code-highspeed`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=kimi-for-coding-highspeed&route=Core&caller=kimi-k2.7-code-highspeed&fmt=messages)

**Ailoot · OpenAI Responses** `POST /v1/responses` `kimi-highspeed-latest`

[`kimi-highspeed-latest`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=kimi-for-coding-highspeed&route=Core&caller=kimi-highspeed-latest&fmt=responses)

Moonshot /`kimi-highspeed-latest`

모델 ID

- `kimi-for-coding-highspeed`
- `kimi-highspeed`
- `kimi-highspeed-latest`
- `kimi-k2.7-code-highspeed`

### 시작하기

여러 단계의 프로그래밍과 큰 프로젝트 작업을 위한 Kimi K2.7 Code의 고속 버전입니다.

허용 입력

텍스트 · 이미지

결과

텍스트

### Ailoot에서 사용 가능 · 입력 및 메서드

**Ailoot · OpenAI Responses** `POST /v1/responses`

입력

`text`, `image`

출력

`text`

컨텍스트

262,144 tokens

최대 출력

65,536 tokens

출력 형식

json 또는 SSE

| 필드 | 유형 | 요건 | 값과 한도 | 기본값 |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| 필드`model` | 유형`string` | 요건필수 | 값과 한도 kimi-highspeed-latest | 기본값— |
| 필드`input` | 유형`string\|input_item[]` | 요건필수 | 값과 한도 | 기본값— |
| 필드`instructions` | 유형`string` | 요건선택 사항 | 값과 한도 | 기본값— |
| 필드`input[].type` | 유형`string` | 요건선택 사항 | 값과 한도 message, reasoning, function\_call, function\_call\_output | 기본값— |
| 필드`input[].content` | 유형`string\|content_part[]` | 요건선택 사항 | 값과 한도 | 기본값— |
| 필드`input[].call_id` | 유형`string` | 요건선택 사항 | 값과 한도 적용 조건: function\_call\_output. 실제 반환된 call\_id를 유지하세요 | 기본값— |
| 필드`input[].output` | 유형`string\|content_part[]` | 요건선택 사항 | 값과 한도 적용 조건: function\_call\_output | 기본값— |
| 필드`max_output_tokens` | 유형`integer` | 요건선택 사항 | 값과 한도 최솟값: 1 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`stream` | 유형`boolean` | 요건선택 사항 | 값과 한도 | 기본값false |
| 필드`temperature` | 유형`number` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`top_p` | 유형`number` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`tools` | 유형`tool[]` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`tool_choice` | 유형`string\|object` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`parallel_tool_calls` | 유형`boolean` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`reasoning.effort` | 유형`string` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`reasoning.summary` | 유형`string` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`text.format` | 유형`object` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`text.verbosity` | 유형`string` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`include` | 유형`string[]` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`store` | 유형`boolean` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`previous_response_id` | 유형`string` | 요건선택 사항 | 값과 한도 ID 요건: 지원되는 이어가기의 실제 응답 ID만 사용 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`service_tier` | 유형`string` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`prompt_cache_key` | 유형`string` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`prompt_cache_options` | 유형`object` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |

입력 자료 조합

**텍스트** · UTF8 텍스트

`입력 텍스트 또는 input_text 파트`

**텍스트 + 이미지**

`{type:input_image,image_url}`

메서드 매개변수와 수명 주기

| 매개변수 | 명세 |
| --- | --- |
| 매개변수`material_types` | 명세text, image |
| 매개변수`required` | 명세model, input |
| 매개변수`optional_controls` | 명세null |
| 매개변수`content_type` | 명세application/json |
| 매개변수`text_file_material` | 명세실제 UTF-8 콘텐츠를 텍스트로 삽입합니다. 파일 ID/URLs에는 별도의 정확한 지원이 필요합니다 |

수명 주기: `exact retained published method`

메서드 형식과 ID는 정확합니다. 공급자의 기능 지원과 요청 수락은 별개입니다.

### 요금

#### Ailoot 메서드 요금

입력

US$0.0019 */ 1K*

출력

US$0.008 */ 1K*

캐시 읽기

US$0.00038 */ 1K*

캐시 쓰기

US$0.0019 */ 1K*

캐시 쓰기, 5분

US$0.0019 */ 1K tokens*

Ailoot는 요청 전에 예상 금액을 미리 확보합니다. 결과를 받은 뒤 측정된 사용량을 기준으로 최종 요금을 정산합니다. 스트리밍 정산에는 최종 사용량 기록을 사용합니다. [금액 확보와 정산 방식 →](https://ailoot.ai/docs/ko/billing/reserve/)

### 요청 예제

#### Ailoot · OpenAI Responses

텍스트 예제입력, 이미지Python SDKNode.js SDKPython 스트리밍

```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-highspeed-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-highspeed-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-highspeed-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-highspeed-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-highspeed-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")
```

### 결과 수신 및 저장

#### Ailoot · OpenAI Responses

json 또는 SSE

##### 완료된 결과 모두 보관

반환된 완전한 응답, 파일, 콘텐츠 부분을 모두 보관하세요.

모든 출력 항목과 콘텐츠 파트, 실제 함수 call\_id, 암호화된 추론, 사용량을 보존하세요. 스트리밍에서는 이벤트/항목의 식별 정보를 완전하게 유지하세요.

##### 원래 응답을 확인해야 할 경우

요청/응답 ID와 헤더를 보존하세요. 텍스트 작업을 조회하는 범용 URL은 제공되지 않습니다.

응답 필드

| 필드 | 유형 |
| --- | --- |
| 필드`id` | 유형string |
| 필드`status` | 유형string |
| 필드`output[]` | 유형message\|reasoning\|function\_call\|other item |
| 필드`output[].content[]` | 유형content part |
| 필드`usage` | 유형object |

오류와 다음 단계

| 응답 | 조건 | 다음 단계 |
| --- | --- | --- |
| 응답400 · `invalid_request_error` | 조건필수 필드, 자료 표현 방식 또는 파라미터 값이 올바르지 않음 | 다음 단계새 생성 요청 전에 표시된 필드를 수정하세요. |

### 별칭

#### 모델 별칭

**Ailoot** [`kimi-for-coding-highspeed`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=kimi-for-coding-highspeed&route=Core&caller=kimi-for-coding-highspeed&fmt=responses), [`kimi-highspeed`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=kimi-for-coding-highspeed&route=Core&caller=kimi-highspeed&fmt=responses), [`kimi-highspeed-latest`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=kimi-for-coding-highspeed&route=Core&caller=kimi-highspeed-latest&fmt=responses), [`kimi-k2.7-code-highspeed`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=kimi-for-coding-highspeed&route=Core&caller=kimi-k2.7-code-highspeed&fmt=responses)

#### 메서드 경로 별칭

위에 표시된 메서드 경로를 사용하세요.

#### 관련 호출용 ID

[`kimi-for-coding-highspeed`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=kimi-for-coding-highspeed&route=Core&caller=kimi-for-coding-highspeed&fmt=responses), [`kimi-highspeed`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=kimi-for-coding-highspeed&route=Core&caller=kimi-highspeed&fmt=responses), [`kimi-highspeed-latest`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=kimi-for-coding-highspeed&route=Core&caller=kimi-highspeed-latest&fmt=responses), [`kimi-k2.7-code-highspeed`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=kimi-for-coding-highspeed&route=Core&caller=kimi-k2.7-code-highspeed&fmt=responses)

**Ailoot · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `kimi-highspeed-latest`

[`kimi-highspeed-latest`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=kimi-for-coding-highspeed&route=Core&caller=kimi-highspeed-latest&fmt=chat)

Moonshot /`kimi-highspeed-latest`

모델 ID

- `kimi-for-coding-highspeed`
- `kimi-highspeed`
- `kimi-highspeed-latest`
- `kimi-k2.7-code-highspeed`

### 시작하기

여러 단계의 프로그래밍과 큰 프로젝트 작업을 위한 Kimi K2.7 Code의 고속 버전입니다.

허용 입력

텍스트 · 이미지

결과

텍스트

### Ailoot에서 사용 가능 · 입력 및 메서드

**Ailoot · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions`

입력

`text`, `image`

출력

`text`

컨텍스트

262,144 tokens

최대 출력

65,536 tokens

출력 형식

json 또는 SSE

| 필드 | 유형 | 요건 | 값과 한도 | 기본값 |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| 필드`model` | 유형`string` | 요건필수 | 값과 한도 kimi-highspeed-latest | 기본값— |
| 필드`messages` | 유형`message[]` | 요건필수 | 값과 한도 최소 항목 수: 1 | 기본값— |
| 필드`messages[].role` | 유형`string` | 요건필수 | 값과 한도 예시: system, user, assistant, tool, function 조건: 이 역할들은 소스 코드의 호환 타입에 명시적으로 표현됩니다. 정확한 모델 역할 집합은 모델별로 다릅니다. 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`messages[].content` | 유형`string\|content_part[]\|null` | 요건선택 사항 | 값과 한도 | 기본값— |
| 필드`messages[].tool_calls` | 유형`tool_call[]` | 요건선택 사항 | 값과 한도 | 기본값— |
| 필드`messages[].tool_call_id` | 유형`string` | 요건선택 사항 | 값과 한도 적용 조건: role=tool. 실제 반환된 ID를 사용하세요 | 기본값— |
| 필드`messages[].name` | 유형`string` | 요건선택 사항 | 값과 한도 | 기본값— |
| 필드`messages[].reasoning_content` | 유형`string` | 요건선택 사항 | 값과 한도 적용 조건: 이 모델이 추론을 사용하는 경우 실제 반환된 추론을 그대로 다음 요청에 다시 전달하세요 | 기본값— |
| 필드`messages[].reasoning_details` | 유형`object\|array` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`max_tokens` | 유형`integer` | 요건선택 사항 | 값과 한도 최솟값: 1 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`max_completion_tokens` | 유형`integer` | 요건선택 사항 | 값과 한도 최솟값: 1 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`stream` | 유형`boolean` | 요건선택 사항 | 값과 한도 | 기본값false |
| 필드`stream_options.include_usage` | 유형`boolean` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`temperature` | 유형`number` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`top_p` | 유형`number` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`stop` | 유형`string\|string[]` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`tools` | 유형`function_tool[]` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`tools[].type` | 유형`string` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`tools[].function.name` | 유형`string` | 요건필수 | 값과 한도 적용 조건: 함수 도구 지정됨 | 기본값— |
| 필드`tools[].function.description` | 유형`string` | 요건선택 사항 | 값과 한도 | 기본값— |
| 필드`tools[].function.parameters` | 유형`JSON_schema` | 요건선택 사항 | 값과 한도 | 기본값— |
| 필드`tool_choice` | 유형`string\|object` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`parallel_tool_calls` | 유형`boolean` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`response_format` | 유형`object` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`reasoning_effort` | 유형`string` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`reasoning` | 유형`object` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`service_tier` | 유형`string` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`instructions` | 유형`string` | 요건선택 사항 | 값과 한도 호환성 필드 | 기본값— |
| 필드`functions` | 유형`function[]` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`function_call` | 유형`string\|object` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`prompt_cache_options` | 유형`object` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |

입력 자료 조합

**텍스트** · UTF8 텍스트

`messages[].content`

**텍스트 + 이미지**

`{type:image_url,image_url:{url,detail}}`

메서드 매개변수와 수명 주기

| 매개변수 | 명세 |
| --- | --- |
| 매개변수`material_types` | 명세text, image |
| 매개변수`required` | 명세model, messages |
| 매개변수`optional_controls` | 명세null |
| 매개변수`content_type` | 명세application/json |
| 매개변수`text_file_material` | 명세실제 UTF-8 콘텐츠를 텍스트로 삽입합니다. 파일 ID/URLs에는 별도의 정확한 지원이 필요합니다 |

수명 주기: `exact retained published method`

메서드 형식과 ID는 정확합니다. 공급자의 기능 지원과 요청 수락은 별개입니다.

### 요금

#### Ailoot 메서드 요금

입력

US$0.0019 */ 1K*

출력

US$0.008 */ 1K*

캐시 읽기

US$0.00038 */ 1K*

캐시 쓰기

US$0.0019 */ 1K*

캐시 쓰기, 5분

US$0.0019 */ 1K tokens*

Ailoot는 요청 전에 예상 금액을 미리 확보합니다. 결과를 받은 뒤 측정된 사용량을 기준으로 최종 요금을 정산합니다. 스트리밍 정산에는 최종 사용량 기록을 사용합니다. [금액 확보와 정산 방식 →](https://ailoot.ai/docs/ko/billing/reserve/)

### 요청 예제

#### Ailoot · OpenAI Chat

텍스트 예제입력, 이미지Python SDKNode.js SDKPython 스트리밍

```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-highspeed-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-highspeed-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-highspeed-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-highspeed-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-highspeed-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")
```

### 결과 수신 및 저장

#### Ailoot · OpenAI Chat

json 또는 SSE

##### 완료된 결과 모두 보관

반환된 완전한 응답, 파일, 콘텐츠 부분을 모두 보관하세요.

각 선택지와 그 콘텐츠·도구 호출·추론을 모두 보존하세요. SSE에서는 선택지/도구 인덱스별로 증분을 조합하고 최종 종료 사유와 사용량을 유지하세요.

##### 원래 응답을 확인해야 할 경우

요청/응답 ID와 헤더를 보존하세요. 텍스트 작업을 조회하는 범용 URL은 제공되지 않습니다.

응답 필드

| 필드 | 유형 |
| --- | --- |
| 필드`choices[].index` | 유형integer |
| 필드`choices[].message.content` | 유형string\|null |
| 필드`choices[].message.tool_calls` | 유형tool\_call\[\] |
| 필드`choices[].message.reasoning_content` | 유형string |
| 필드`choices[].message.reasoning_details` | 유형object\|array |
| 필드`choices[].finish_reason` | 유형string\|null |
| 필드`usage` | 유형object |

오류와 다음 단계

| 응답 | 조건 | 다음 단계 |
| --- | --- | --- |
| 응답400 · `invalid_request_error` | 조건필수 필드, 자료 표현 방식 또는 파라미터 값이 올바르지 않음 | 다음 단계새 생성 요청 전에 표시된 필드를 수정하세요. |

### 별칭

#### 모델 별칭

**Ailoot** [`kimi-for-coding-highspeed`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=kimi-for-coding-highspeed&route=Core&caller=kimi-for-coding-highspeed&fmt=chat), [`kimi-highspeed`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=kimi-for-coding-highspeed&route=Core&caller=kimi-highspeed&fmt=chat), [`kimi-highspeed-latest`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=kimi-for-coding-highspeed&route=Core&caller=kimi-highspeed-latest&fmt=chat), [`kimi-k2.7-code-highspeed`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=kimi-for-coding-highspeed&route=Core&caller=kimi-k2.7-code-highspeed&fmt=chat)

#### 메서드 경로 별칭

위에 표시된 메서드 경로를 사용하세요.

#### 관련 호출용 ID

[`kimi-for-coding-highspeed`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=kimi-for-coding-highspeed&route=Core&caller=kimi-for-coding-highspeed&fmt=chat), [`kimi-highspeed`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=kimi-for-coding-highspeed&route=Core&caller=kimi-highspeed&fmt=chat), [`kimi-highspeed-latest`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=kimi-for-coding-highspeed&route=Core&caller=kimi-highspeed-latest&fmt=chat), [`kimi-k2.7-code-highspeed`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=kimi-for-coding-highspeed&route=Core&caller=kimi-k2.7-code-highspeed&fmt=chat)

**Ailoot · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `kimi-k2.7-code-highspeed`

[`kimi-k2.7-code-highspeed`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=kimi-for-coding-highspeed&route=Core&caller=kimi-k2.7-code-highspeed&fmt=messages)

Moonshot /`kimi-k2.7-code-highspeed`

모델 ID

- `kimi-for-coding-highspeed`
- `kimi-highspeed`
- `kimi-highspeed-latest`
- `kimi-k2.7-code-highspeed`

### 시작하기

여러 단계의 프로그래밍과 큰 프로젝트 작업을 위한 Kimi K2.7 Code의 고속 버전입니다.

허용 입력

텍스트 · 이미지

결과

텍스트

### Ailoot에서 사용 가능 · 입력 및 메서드

**Ailoot · Anthropic Messages** `POST /v1/messages`

입력

`text`, `image`

출력

`text`

컨텍스트

262,144 tokens

최대 출력

65,536 tokens

출력 형식

json 또는 SSE

| 필드 | 유형 | 요건 | 값과 한도 | 기본값 |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| 필드`model` | 유형`string` | 요건필수 | 값과 한도 kimi-k2.7-code-highspeed | 기본값— |
| 필드`messages` | 유형`message[]` | 요건필수 | 값과 한도 최소 항목 수: 1 | 기본값— |
| 필드`messages[].role` | 유형`string` | 요건필수 | 값과 한도 user, assistant | 기본값— |
| 필드`messages[].content` | 유형`string\|content_block[]` | 요건필수 | 값과 한도 | 기본값— |
| 필드`system` | 유형`string\|content_block[]` | 요건선택 사항 | 값과 한도 | 기본값— |
| 필드`max_tokens` | 유형`integer` | 요건필수 | 값과 한도 최솟값: 1 한도 적용 대상: 선택한 모델/카드의 정확한 상한 | 기본값— |
| 필드`stream` | 유형`boolean` | 요건선택 사항 | 값과 한도 | 기본값false |
| 필드`temperature` | 유형`number` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`top_p` | 유형`number` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`stop_sequences` | 유형`string[]` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`tools` | 유형`tool[]` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`tools[].name` | 유형`string` | 요건선택 사항 | 값과 한도 적용 조건: 도구 지정됨 | 기본값— |
| 필드`tools[].description` | 유형`string` | 요건선택 사항 | 값과 한도 | 기본값— |
| 필드`tools[].input_schema` | 유형`JSON_schema` | 요건선택 사항 | 값과 한도 | 기본값— |
| 필드`tool_choice` | 유형`object` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`thinking.type` | 유형`string` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`thinking.budget_tokens` | 유형`integer` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`output_config.effort` | 유형`string` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`metadata` | 유형`object` | 요건선택 사항 | 값과 한도 | 기본값— |
| 필드`cache_control` | 유형`object` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |

입력 자료 조합

**텍스트** · UTF8 텍스트

`messages[].content 또는 type=text 블록`

**텍스트 + 이미지**

`{type:image,source:{type:base64,media_type,data}} 또는 type=url인 소스`

메서드 매개변수와 수명 주기

| 매개변수 | 명세 |
| --- | --- |
| 매개변수`material_types` | 명세text, image |
| 매개변수`required` | 명세model, messages, max\_tokens |
| 매개변수`optional_controls` | 명세null |
| 매개변수`content_type` | 명세application/json |
| 매개변수`text_file_material` | 명세실제 UTF-8 콘텐츠를 텍스트로 삽입합니다. 파일 ID/URLs에는 별도의 정확한 지원이 필요합니다 |

수명 주기: `exact retained published method`

메서드 형식과 ID는 정확합니다. 공급자의 기능 지원과 요청 수락은 별개입니다.

### 요금

#### Ailoot 메서드 요금

입력

US$0.0019 */ 1K*

출력

US$0.008 */ 1K*

캐시 읽기

US$0.00038 */ 1K*

캐시 쓰기

US$0.0019 */ 1K*

캐시 쓰기, 5분

US$0.0019 */ 1K tokens*

Ailoot는 요청 전에 예상 금액을 미리 확보합니다. 결과를 받은 뒤 측정된 사용량을 기준으로 최종 요금을 정산합니다. 스트리밍 정산에는 최종 사용량 기록을 사용합니다. [금액 확보와 정산 방식 →](https://ailoot.ai/docs/ko/billing/reserve/)

### 요청 예제

#### Ailoot · Anthropic Messages

텍스트 예제입력, 이미지Python SDKNode.js SDKPython 스트리밍

```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-k2.7-code-highspeed", "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-k2.7-code-highspeed", "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-k2.7-code-highspeed",
    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-k2.7-code-highspeed",
  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-k2.7-code-highspeed',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")
```

### 결과 수신 및 저장

#### Ailoot · Anthropic Messages

json 또는 SSE

##### 완료된 결과 모두 보관

반환된 완전한 응답, 파일, 콘텐츠 부분을 모두 보관하세요.

모든 콘텐츠 블록, 사고 서명, 실제 도구 사용 ID를 보존하세요. 모든 SSE 블록 증분을 조합하세요. 첫 텍스트 블록이 전체 출력은 아닙니다.

##### 원래 응답을 확인해야 할 경우

요청/응답 ID와 헤더를 보존하세요. 텍스트 작업을 조회하는 범용 URL은 제공되지 않습니다.

응답 필드

| 필드 | 유형 |
| --- | --- |
| 필드`id` | 유형string |
| 필드`model` | 유형string |
| 필드`content[]` | 유형text\|thinking\|tool\_use\|other content block |
| 필드`stop_reason` | 유형string\|null |
| 필드`usage` | 유형object |

오류와 다음 단계

| 응답 | 조건 | 다음 단계 |
| --- | --- | --- |
| 응답400 · `invalid_request_error` | 조건필수 필드, 자료 표현 방식 또는 파라미터 값이 올바르지 않음 | 다음 단계새 생성 요청 전에 표시된 필드를 수정하세요. |

### 별칭

#### 모델 별칭

**Ailoot** [`kimi-for-coding-highspeed`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=kimi-for-coding-highspeed&route=Core&caller=kimi-for-coding-highspeed&fmt=messages), [`kimi-highspeed`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=kimi-for-coding-highspeed&route=Core&caller=kimi-highspeed&fmt=messages), [`kimi-highspeed-latest`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=kimi-for-coding-highspeed&route=Core&caller=kimi-highspeed-latest&fmt=messages), [`kimi-k2.7-code-highspeed`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=kimi-for-coding-highspeed&route=Core&caller=kimi-k2.7-code-highspeed&fmt=messages)

#### 메서드 경로 별칭

위에 표시된 메서드 경로를 사용하세요.

#### 관련 호출용 ID

[`kimi-for-coding-highspeed`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=kimi-for-coding-highspeed&route=Core&caller=kimi-for-coding-highspeed&fmt=messages), [`kimi-highspeed`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=kimi-for-coding-highspeed&route=Core&caller=kimi-highspeed&fmt=messages), [`kimi-highspeed-latest`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=kimi-for-coding-highspeed&route=Core&caller=kimi-highspeed-latest&fmt=messages), [`kimi-k2.7-code-highspeed`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=kimi-for-coding-highspeed&route=Core&caller=kimi-k2.7-code-highspeed&fmt=messages)

**Ailoot · OpenAI Responses** `POST /v1/responses` `kimi-k2.7-code-highspeed`

[`kimi-k2.7-code-highspeed`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=kimi-for-coding-highspeed&route=Core&caller=kimi-k2.7-code-highspeed&fmt=responses)

Moonshot /`kimi-k2.7-code-highspeed`

모델 ID

- `kimi-for-coding-highspeed`
- `kimi-highspeed`
- `kimi-highspeed-latest`
- `kimi-k2.7-code-highspeed`

### 시작하기

여러 단계의 프로그래밍과 큰 프로젝트 작업을 위한 Kimi K2.7 Code의 고속 버전입니다.

허용 입력

텍스트 · 이미지

결과

텍스트

### Ailoot에서 사용 가능 · 입력 및 메서드

**Ailoot · OpenAI Responses** `POST /v1/responses`

입력

`text`, `image`

출력

`text`

컨텍스트

262,144 tokens

최대 출력

65,536 tokens

출력 형식

json 또는 SSE

| 필드 | 유형 | 요건 | 값과 한도 | 기본값 |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| 필드`model` | 유형`string` | 요건필수 | 값과 한도 kimi-k2.7-code-highspeed | 기본값— |
| 필드`input` | 유형`string\|input_item[]` | 요건필수 | 값과 한도 | 기본값— |
| 필드`instructions` | 유형`string` | 요건선택 사항 | 값과 한도 | 기본값— |
| 필드`input[].type` | 유형`string` | 요건선택 사항 | 값과 한도 message, reasoning, function\_call, function\_call\_output | 기본값— |
| 필드`input[].content` | 유형`string\|content_part[]` | 요건선택 사항 | 값과 한도 | 기본값— |
| 필드`input[].call_id` | 유형`string` | 요건선택 사항 | 값과 한도 적용 조건: function\_call\_output. 실제 반환된 call\_id를 유지하세요 | 기본값— |
| 필드`input[].output` | 유형`string\|content_part[]` | 요건선택 사항 | 값과 한도 적용 조건: function\_call\_output | 기본값— |
| 필드`max_output_tokens` | 유형`integer` | 요건선택 사항 | 값과 한도 최솟값: 1 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`stream` | 유형`boolean` | 요건선택 사항 | 값과 한도 | 기본값false |
| 필드`temperature` | 유형`number` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`top_p` | 유형`number` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`tools` | 유형`tool[]` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`tool_choice` | 유형`string\|object` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`parallel_tool_calls` | 유형`boolean` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`reasoning.effort` | 유형`string` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`reasoning.summary` | 유형`string` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`text.format` | 유형`object` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`text.verbosity` | 유형`string` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`include` | 유형`string[]` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`store` | 유형`boolean` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`previous_response_id` | 유형`string` | 요건선택 사항 | 값과 한도 ID 요건: 지원되는 이어가기의 실제 응답 ID만 사용 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`service_tier` | 유형`string` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`prompt_cache_key` | 유형`string` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`prompt_cache_options` | 유형`object` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |

입력 자료 조합

**텍스트** · UTF8 텍스트

`입력 텍스트 또는 input_text 파트`

**텍스트 + 이미지**

`{type:input_image,image_url}`

메서드 매개변수와 수명 주기

| 매개변수 | 명세 |
| --- | --- |
| 매개변수`material_types` | 명세text, image |
| 매개변수`required` | 명세model, input |
| 매개변수`optional_controls` | 명세null |
| 매개변수`content_type` | 명세application/json |
| 매개변수`text_file_material` | 명세실제 UTF-8 콘텐츠를 텍스트로 삽입합니다. 파일 ID/URLs에는 별도의 정확한 지원이 필요합니다 |

수명 주기: `exact retained published method`

메서드 형식과 ID는 정확합니다. 공급자의 기능 지원과 요청 수락은 별개입니다.

### 요금

#### Ailoot 메서드 요금

입력

US$0.0019 */ 1K*

출력

US$0.008 */ 1K*

캐시 읽기

US$0.00038 */ 1K*

캐시 쓰기

US$0.0019 */ 1K*

캐시 쓰기, 5분

US$0.0019 */ 1K tokens*

Ailoot는 요청 전에 예상 금액을 미리 확보합니다. 결과를 받은 뒤 측정된 사용량을 기준으로 최종 요금을 정산합니다. 스트리밍 정산에는 최종 사용량 기록을 사용합니다. [금액 확보와 정산 방식 →](https://ailoot.ai/docs/ko/billing/reserve/)

### 요청 예제

#### Ailoot · OpenAI Responses

텍스트 예제입력, 이미지Python SDKNode.js SDKPython 스트리밍

```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-k2.7-code-highspeed", "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-k2.7-code-highspeed", "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-k2.7-code-highspeed", 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-k2.7-code-highspeed", 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-k2.7-code-highspeed", 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")
```

### 결과 수신 및 저장

#### Ailoot · OpenAI Responses

json 또는 SSE

##### 완료된 결과 모두 보관

반환된 완전한 응답, 파일, 콘텐츠 부분을 모두 보관하세요.

모든 출력 항목과 콘텐츠 파트, 실제 함수 call\_id, 암호화된 추론, 사용량을 보존하세요. 스트리밍에서는 이벤트/항목의 식별 정보를 완전하게 유지하세요.

##### 원래 응답을 확인해야 할 경우

요청/응답 ID와 헤더를 보존하세요. 텍스트 작업을 조회하는 범용 URL은 제공되지 않습니다.

응답 필드

| 필드 | 유형 |
| --- | --- |
| 필드`id` | 유형string |
| 필드`status` | 유형string |
| 필드`output[]` | 유형message\|reasoning\|function\_call\|other item |
| 필드`output[].content[]` | 유형content part |
| 필드`usage` | 유형object |

오류와 다음 단계

| 응답 | 조건 | 다음 단계 |
| --- | --- | --- |
| 응답400 · `invalid_request_error` | 조건필수 필드, 자료 표현 방식 또는 파라미터 값이 올바르지 않음 | 다음 단계새 생성 요청 전에 표시된 필드를 수정하세요. |

### 별칭

#### 모델 별칭

**Ailoot** [`kimi-for-coding-highspeed`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=kimi-for-coding-highspeed&route=Core&caller=kimi-for-coding-highspeed&fmt=responses), [`kimi-highspeed`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=kimi-for-coding-highspeed&route=Core&caller=kimi-highspeed&fmt=responses), [`kimi-highspeed-latest`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=kimi-for-coding-highspeed&route=Core&caller=kimi-highspeed-latest&fmt=responses), [`kimi-k2.7-code-highspeed`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=kimi-for-coding-highspeed&route=Core&caller=kimi-k2.7-code-highspeed&fmt=responses)

#### 메서드 경로 별칭

위에 표시된 메서드 경로를 사용하세요.

#### 관련 호출용 ID

[`kimi-for-coding-highspeed`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=kimi-for-coding-highspeed&route=Core&caller=kimi-for-coding-highspeed&fmt=responses), [`kimi-highspeed`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=kimi-for-coding-highspeed&route=Core&caller=kimi-highspeed&fmt=responses), [`kimi-highspeed-latest`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=kimi-for-coding-highspeed&route=Core&caller=kimi-highspeed-latest&fmt=responses), [`kimi-k2.7-code-highspeed`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=kimi-for-coding-highspeed&route=Core&caller=kimi-k2.7-code-highspeed&fmt=responses)

**Ailoot · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `kimi-k2.7-code-highspeed`

[`kimi-k2.7-code-highspeed`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=kimi-for-coding-highspeed&route=Core&caller=kimi-k2.7-code-highspeed&fmt=chat)

Moonshot /`kimi-k2.7-code-highspeed`

모델 ID

- `kimi-for-coding-highspeed`
- `kimi-highspeed`
- `kimi-highspeed-latest`
- `kimi-k2.7-code-highspeed`

### 시작하기

여러 단계의 프로그래밍과 큰 프로젝트 작업을 위한 Kimi K2.7 Code의 고속 버전입니다.

허용 입력

텍스트 · 이미지

결과

텍스트

### Ailoot에서 사용 가능 · 입력 및 메서드

**Ailoot · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions`

입력

`text`, `image`

출력

`text`

컨텍스트

262,144 tokens

최대 출력

65,536 tokens

출력 형식

json 또는 SSE

| 필드 | 유형 | 요건 | 값과 한도 | 기본값 |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| 필드`model` | 유형`string` | 요건필수 | 값과 한도 kimi-k2.7-code-highspeed | 기본값— |
| 필드`messages` | 유형`message[]` | 요건필수 | 값과 한도 최소 항목 수: 1 | 기본값— |
| 필드`messages[].role` | 유형`string` | 요건필수 | 값과 한도 예시: system, user, assistant, tool, function 조건: 이 역할들은 소스 코드의 호환 타입에 명시적으로 표현됩니다. 정확한 모델 역할 집합은 모델별로 다릅니다. 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`messages[].content` | 유형`string\|content_part[]\|null` | 요건선택 사항 | 값과 한도 | 기본값— |
| 필드`messages[].tool_calls` | 유형`tool_call[]` | 요건선택 사항 | 값과 한도 | 기본값— |
| 필드`messages[].tool_call_id` | 유형`string` | 요건선택 사항 | 값과 한도 적용 조건: role=tool. 실제 반환된 ID를 사용하세요 | 기본값— |
| 필드`messages[].name` | 유형`string` | 요건선택 사항 | 값과 한도 | 기본값— |
| 필드`messages[].reasoning_content` | 유형`string` | 요건선택 사항 | 값과 한도 적용 조건: 이 모델이 추론을 사용하는 경우 실제 반환된 추론을 그대로 다음 요청에 다시 전달하세요 | 기본값— |
| 필드`messages[].reasoning_details` | 유형`object\|array` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`max_tokens` | 유형`integer` | 요건선택 사항 | 값과 한도 최솟값: 1 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`max_completion_tokens` | 유형`integer` | 요건선택 사항 | 값과 한도 최솟값: 1 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`stream` | 유형`boolean` | 요건선택 사항 | 값과 한도 | 기본값false |
| 필드`stream_options.include_usage` | 유형`boolean` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`temperature` | 유형`number` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`top_p` | 유형`number` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`stop` | 유형`string\|string[]` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`tools` | 유형`function_tool[]` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`tools[].type` | 유형`string` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`tools[].function.name` | 유형`string` | 요건필수 | 값과 한도 적용 조건: 함수 도구 지정됨 | 기본값— |
| 필드`tools[].function.description` | 유형`string` | 요건선택 사항 | 값과 한도 | 기본값— |
| 필드`tools[].function.parameters` | 유형`JSON_schema` | 요건선택 사항 | 값과 한도 | 기본값— |
| 필드`tool_choice` | 유형`string\|object` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`parallel_tool_calls` | 유형`boolean` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`response_format` | 유형`object` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`reasoning_effort` | 유형`string` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`reasoning` | 유형`object` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`service_tier` | 유형`string` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`instructions` | 유형`string` | 요건선택 사항 | 값과 한도 호환성 필드 | 기본값— |
| 필드`functions` | 유형`function[]` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`function_call` | 유형`string\|object` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`prompt_cache_options` | 유형`object` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |

입력 자료 조합

**텍스트** · UTF8 텍스트

`messages[].content`

**텍스트 + 이미지**

`{type:image_url,image_url:{url,detail}}`

메서드 매개변수와 수명 주기

| 매개변수 | 명세 |
| --- | --- |
| 매개변수`material_types` | 명세text, image |
| 매개변수`required` | 명세model, messages |
| 매개변수`optional_controls` | 명세null |
| 매개변수`content_type` | 명세application/json |
| 매개변수`text_file_material` | 명세실제 UTF-8 콘텐츠를 텍스트로 삽입합니다. 파일 ID/URLs에는 별도의 정확한 지원이 필요합니다 |

수명 주기: `exact retained published method`

메서드 형식과 ID는 정확합니다. 공급자의 기능 지원과 요청 수락은 별개입니다.

### 요금

#### Ailoot 메서드 요금

입력

US$0.0019 */ 1K*

출력

US$0.008 */ 1K*

캐시 읽기

US$0.00038 */ 1K*

캐시 쓰기

US$0.0019 */ 1K*

캐시 쓰기, 5분

US$0.0019 */ 1K tokens*

Ailoot는 요청 전에 예상 금액을 미리 확보합니다. 결과를 받은 뒤 측정된 사용량을 기준으로 최종 요금을 정산합니다. 스트리밍 정산에는 최종 사용량 기록을 사용합니다. [금액 확보와 정산 방식 →](https://ailoot.ai/docs/ko/billing/reserve/)

### 요청 예제

#### Ailoot · OpenAI Chat

텍스트 예제입력, 이미지Python SDKNode.js SDKPython 스트리밍

```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-k2.7-code-highspeed", "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-k2.7-code-highspeed", "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-k2.7-code-highspeed",
    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-k2.7-code-highspeed",
  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-k2.7-code-highspeed',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")
```

### 결과 수신 및 저장

#### Ailoot · OpenAI Chat

json 또는 SSE

##### 완료된 결과 모두 보관

반환된 완전한 응답, 파일, 콘텐츠 부분을 모두 보관하세요.

각 선택지와 그 콘텐츠·도구 호출·추론을 모두 보존하세요. SSE에서는 선택지/도구 인덱스별로 증분을 조합하고 최종 종료 사유와 사용량을 유지하세요.

##### 원래 응답을 확인해야 할 경우

요청/응답 ID와 헤더를 보존하세요. 텍스트 작업을 조회하는 범용 URL은 제공되지 않습니다.

응답 필드

| 필드 | 유형 |
| --- | --- |
| 필드`choices[].index` | 유형integer |
| 필드`choices[].message.content` | 유형string\|null |
| 필드`choices[].message.tool_calls` | 유형tool\_call\[\] |
| 필드`choices[].message.reasoning_content` | 유형string |
| 필드`choices[].message.reasoning_details` | 유형object\|array |
| 필드`choices[].finish_reason` | 유형string\|null |
| 필드`usage` | 유형object |

오류와 다음 단계

| 응답 | 조건 | 다음 단계 |
| --- | --- | --- |
| 응답400 · `invalid_request_error` | 조건필수 필드, 자료 표현 방식 또는 파라미터 값이 올바르지 않음 | 다음 단계새 생성 요청 전에 표시된 필드를 수정하세요. |

### 별칭

#### 모델 별칭

**Ailoot** [`kimi-for-coding-highspeed`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=kimi-for-coding-highspeed&route=Core&caller=kimi-for-coding-highspeed&fmt=chat), [`kimi-highspeed`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=kimi-for-coding-highspeed&route=Core&caller=kimi-highspeed&fmt=chat), [`kimi-highspeed-latest`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=kimi-for-coding-highspeed&route=Core&caller=kimi-highspeed-latest&fmt=chat), [`kimi-k2.7-code-highspeed`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=kimi-for-coding-highspeed&route=Core&caller=kimi-k2.7-code-highspeed&fmt=chat)

#### 메서드 경로 별칭

위에 표시된 메서드 경로를 사용하세요.

#### 관련 호출용 ID

[`kimi-for-coding-highspeed`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=kimi-for-coding-highspeed&route=Core&caller=kimi-for-coding-highspeed&fmt=chat), [`kimi-highspeed`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=kimi-for-coding-highspeed&route=Core&caller=kimi-highspeed&fmt=chat), [`kimi-highspeed-latest`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=kimi-for-coding-highspeed&route=Core&caller=kimi-highspeed-latest&fmt=chat), [`kimi-k2.7-code-highspeed`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=kimi-for-coding-highspeed&route=Core&caller=kimi-k2.7-code-highspeed&fmt=chat)

FAQ · MoonshotAI: Kimi K2.7 Code Highspeed

어떤 입력과 결과를 사용할 수 있나요?

`POST /v1/messages` · `kimi-for-coding-highspeed`: `text`, `image` → `text` `POST /v1/responses` · `kimi-for-coding-highspeed`: `text`, `image` → `text` `POST /v1/chat/completions` · `kimi-for-coding-highspeed`: `text`, `image` → `text` `POST /v1/messages` · `kimi-highspeed`: `text`, `image` → `text` `POST /v1/responses` · `kimi-highspeed`: `text`, `image` → `text` `POST /v1/chat/completions` · `kimi-highspeed`: `text`, `image` → `text` `POST /v1/messages` · `kimi-highspeed-latest`: `text`, `image` → `text` `POST /v1/responses` · `kimi-highspeed-latest`: `text`, `image` → `text` `POST /v1/chat/completions` · `kimi-highspeed-latest`: `text`, `image` → `text` `POST /v1/messages` · `kimi-k2.7-code-highspeed`: `text`, `image` → `text` `POST /v1/responses` · `kimi-k2.7-code-highspeed`: `text`, `image` → `text` `POST /v1/chat/completions` · `kimi-k2.7-code-highspeed`: `text`, `image` → `text`

요청은 어떤 필드를 사용하나요?

`POST /v1/messages` · `kimi-for-coding-highspeed`: `model`, `messages`, `system`, `max_tokens`, `stream`, `metadata` `POST /v1/responses` · `kimi-for-coding-highspeed`: `model`, `input`, `instructions`, `stream` `POST /v1/chat/completions` · `kimi-for-coding-highspeed`: `model`, `messages`, `stream` `POST /v1/messages` · `kimi-highspeed`: `model`, `messages`, `system`, `max_tokens`, `stream`, `metadata` `POST /v1/responses` · `kimi-highspeed`: `model`, `input`, `instructions`, `stream` `POST /v1/chat/completions` · `kimi-highspeed`: `model`, `messages`, `stream` `POST /v1/messages` · `kimi-highspeed-latest`: `model`, `messages`, `system`, `max_tokens`, `stream`, `metadata` `POST /v1/responses` · `kimi-highspeed-latest`: `model`, `input`, `instructions`, `stream` `POST /v1/chat/completions` · `kimi-highspeed-latest`: `model`, `messages`, `stream` `POST /v1/messages` · `kimi-k2.7-code-highspeed`: `model`, `messages`, `system`, `max_tokens`, `stream`, `metadata` `POST /v1/responses` · `kimi-k2.7-code-highspeed`: `model`, `input`, `instructions`, `stream` `POST /v1/chat/completions` · `kimi-k2.7-code-highspeed`: `model`, `messages`, `stream`

어떤 제한이 적용되나요?

`POST /v1/messages` · `kimi-for-coding-highspeed`: `ctx`: `262144`; `max_out`: `65536`; `messages.min_items`: `1`; `max_tokens.minimum`: `1` `POST /v1/responses` · `kimi-for-coding-highspeed`: `ctx`: `262144`; `max_out`: `65536` `POST /v1/chat/completions` · `kimi-for-coding-highspeed`: `ctx`: `262144`; `max_out`: `65536`; `messages.min_items`: `1` `POST /v1/messages` · `kimi-highspeed`: `ctx`: `262144`; `max_out`: `65536`; `messages.min_items`: `1`; `max_tokens.minimum`: `1` `POST /v1/responses` · `kimi-highspeed`: `ctx`: `262144`; `max_out`: `65536` `POST /v1/chat/completions` · `kimi-highspeed`: `ctx`: `262144`; `max_out`: `65536`; `messages.min_items`: `1` `POST /v1/messages` · `kimi-highspeed-latest`: `ctx`: `262144`; `max_out`: `65536`; `messages.min_items`: `1`; `max_tokens.minimum`: `1` `POST /v1/responses` · `kimi-highspeed-latest`: `ctx`: `262144`; `max_out`: `65536` `POST /v1/chat/completions` · `kimi-highspeed-latest`: `ctx`: `262144`; `max_out`: `65536`; `messages.min_items`: `1` `POST /v1/messages` · `kimi-k2.7-code-highspeed`: `ctx`: `262144`; `max_out`: `65536`; `messages.min_items`: `1`; `max_tokens.minimum`: `1` `POST /v1/responses` · `kimi-k2.7-code-highspeed`: `ctx`: `262144`; `max_out`: `65536` `POST /v1/chat/completions` · `kimi-k2.7-code-highspeed`: `ctx`: `262144`; `max_out`: `65536`; `messages.min_items`: `1`

Claude Code, OpenCode, Hermes, 자체 앱에 Ailoot를 연결하세요.

## 회사와 그 프로젝트 포트폴리오

회사와 그 프로젝트 포트폴리오: 수백만 고객, 매월 수십억 규모의 매출.

## 할인받아 토큰을 구매하세요.

정기 작업에는 구독 할인, 토큰 구매에는 최대 50% 프로모션 코드.

구독

정기 요청에 맞는 할인 요금제를 선택하세요.

최대 50% 프로모션 코드

구매할 때 코드를 넣으면 진행 중 행사에 따라 가격을 다시 계산합니다.

이력의 지출

요청마다 모델, 토큰, 금액을 저장합니다.

[구독 선택](https://ailoot.ai/docs/ko/billing/subscriptions/) · [모델 가격 보기](https://ailoot.ai/models/ko/)

## 판매하는 제품에 API를 연결하세요.

Ailoot 공식 이용 조건과 라이선스 계약으로 SaaS, 앱, 봇에 사용하세요. 재판매에는 리셀러 라이선스를 요청하세요.

상업용 앱

서비스의 유료 기능에 텍스트, 이미지, 영상, 소리 생성을 넣으세요.

리셀러 라이선스

프로젝트 설명과 접근 구조를 보내 사용·재판매의 서면 조건을 요청하세요.

사이트의 문서

연결 전에 공식 이용 조건, 라이선스 계약, 데이터 처리 정책을 읽을 수 있습니다.

[리셀러 라이선스 요청](mailto:support@ailoot.ai) · [공식 이용 조건과 라이선스 계약](https://ailoot.ai/legal/offer?lang=ko)

## Ailoot · 회사와 그 프로젝트 포트폴리오





Ailoot는 축적된 운영 경험, 폭넓은 고객 기반, 안정적인 서비스, 지속적인 KPI 관리를 바탕으로 합니다.





회사와 그 프로젝트 포트폴리오: 수백만 고객, 매월 수십억 규모의 매출.





Ailoot는 이러한 운영 경험을 고객의 제품, 에이전트, 애플리케이션, 자동화에서 AI 기능을 이용할 수 있는 API 접근에 활용합니다.