Kimi K2.6 ialah model ejen multimodal asli Moonshot AI untuk pengekodan jangka panjang, reka bentuk berasaskan pengekodan dan pelaksanaan tugas terselaras. Ia menerima teks, imej dan video serta menjana teks, termasuk penjelasan, kod dan cadangan panggilan alat. Varian campuran pakarnya menyenaraikan jumlah satu trilion parameter, 32 bilion parameter aktif dan konteks 256K, dengan pengekod visual MoonViT.
Pengeluar membangunkan K2.6 untuk pengekodan hujung ke hujung merentas bahasa dan domain, termasuk kerja repositori, antara muka bahagian hadapan dan pengoptimuman prestasi. Berikan kod berkaitan, tingkah laku yang dijangka, kegagalan yang diperhatikan dan syarat yang mesti dikekalkan oleh perubahan. Untuk tugas visual, gabungkan keperluan dengan mockup atau tangkapan skrin yang boleh dibaca dan kenal pasti sama ada ia menunjukkan keadaan semasa atau hasil yang diingini.
Contoh arahan ialah: “Laksanakan antara muka ini berdasarkan spesifikasi visual yang diberikan, kekalkan nama medan dan terangkan tingkah laku setiap keadaan wajib.” Hasil serahan yang dijangka ialah kod dan penjelasan sokongannya, diikuti pemerhatian paparan atau pengesahan sebenar daripada aplikasi. Antara muka yang dijana dan cadangan teks bukan tindakan yang dilaksanakan secara bebas.
K2.6 menyokong mod pemikiran dan segera. Mod pemikiran membangunkan penaakulan pertengahan sebelum jawapan akhir; mod segera menghasilkan respons langsung. Syor penyebaran pengeluar menggunakan suhu 1.0 untuk pemikiran, 0.6 untuk mod segera dan top-p 0.95. Ini ialah syor untuk rujukan yang didokumentasikan, berasingan daripada pemilihan gaya atau panjang jawapan akhir.
Ciri khusus K2.6 ialah preserve-thinking, yang mengekalkan kandungan penaakulan penuh merentas interaksi berbilang giliran. Ia dilumpuhkan secara lalai dan didokumentasikan untuk ejen pengekodan mod pemikiran. Apabila menggunakannya, analisis yang dikekalkan menggunakan konteks bersama pemerhatian alat dan jawapan akhir. Pastikan keperluan tugas yang diterima jelas supaya fikiran tentatif terdahulu tidak menjadi fakta tanpa sokongan dalam artifak akhir.
Kad khusus ini menunjukkan input imej dan video. Labelkan beberapa item media, kekalkan teks yang kelihatan dan nyatakan butiran atau peristiwa yang ingin diterangkan. Untuk carta, minta nilai yang diperhatikan secara berasingan daripada tafsiran. Untuk video, kenal pasti segmen berkaitan dan perubahan mengikut masa yang hendak dianalisis. Pembuat menandakan aliran kerja video yang ditunjukkan sebagai eksperimen dalam rujukannya; pemahaman imej dan video menghasilkan teks dan bukannya media yang dijana.
K2.6 menyelang-selikan pemikiran dengan panggilan alat berbilang langkah dan mendokumentasikan pendekatan kawanan ejen pengeluar yang menguraikan tugas kepada cabang khusus yang terselaras. Aplikasi membekalkan alat, melaksanakan operasi yang dipilih dan mengembalikan pemerhatiannya. Takrifkan tindakan yang dibenarkan dan artifak akhir sebelum tugas ejen bermula, seperti perbandingan sumber yang lengkap, tampalan repositori atau dokumen yang disediakan.
Kekalkan setiap pemerhatian yang dikembalikan bersama operasi dan sumber yang menghasilkannya. Cabang atau tindakan alat yang dicadangkan hanya menjadi bukti berguna apabila hasilnya tersedia untuk tugas yang diteruskan. Mod bernama dan demonstrasi orkestrasi pengeluar tidak membayangkan bahawa respons teks biasa melakukan setiap tindakan latar belakang atau merentas aplikasi secara bebas.
K2.6 menggunakan kaedah pengkuantuman INT4 asli pengeluar daripada K2 Thinking. Itu ciri titik semak yang didokumentasikan, berbeza daripada janji tentang sebarang konfigurasi pelaksanaan sekeliling. Konteks 256K model ini mesti memuatkan sumber, perbualan, penaakulan yang dikekalkan secara pilihan dan output yang diminta bersama. Bajet penilaian dalam kad model bukan had jawapan sejagat.
Semak kod terhadap keperluan, dapatan visual terhadap input dan dakwaan yang sensitif kepada sumber terhadap bahan berautoriti. Kekalkan K2.6 secara berasingan daripada K2.5 dan edisi K2 teks sahaja, terutamanya apabila preserve-thinking dan butiran aliran kerja visual penting untuk tugas.
", "aboutText": "Kimi K2.6 ialah model ejen multimodal asli Moonshot AI untuk pengekodan jangka panjang, reka bentuk berasaskan pengekodan dan pelaksanaan tugas terselaras. Ia menerima teks, imej dan video serta menjana teks, termasuk penjelasan, kod dan cadangan panggilan alat. Varian campuran pakarnya menyenaraikan jumlah satu trilion parameter, 32 bilion parameter aktif dan konteks 256K, dengan pengekod visual MoonViT.\n\n### Pengekodan dan reka bentuk visual\n\nPengeluar membangunkan K2.6 untuk pengekodan hujung ke hujung merentas bahasa dan domain, termasuk kerja repositori, antara muka bahagian hadapan dan pengoptimuman prestasi. Berikan kod berkaitan, tingkah laku yang dijangka, kegagalan yang diperhatikan dan syarat yang mesti dikekalkan oleh perubahan. Untuk tugas visual, gabungkan keperluan dengan mockup atau tangkapan skrin yang boleh dibaca dan kenal pasti sama ada ia menunjukkan keadaan semasa atau hasil yang diingini.\n\nContoh arahan ialah: “Laksanakan antara muka ini berdasarkan spesifikasi visual yang diberikan, kekalkan nama medan dan terangkan tingkah laku setiap keadaan wajib.” Hasil serahan yang dijangka ialah kod dan penjelasan sokongannya, diikuti pemerhatian paparan atau pengesahan sebenar daripada aplikasi. Antara muka yang dijana dan cadangan teks bukan tindakan yang dilaksanakan secara bebas.\n\n### Pemikiran, respons segera dan penaakulan yang dikekalkan\n\nK2.6 menyokong mod pemikiran dan segera. Mod pemikiran membangunkan penaakulan pertengahan sebelum jawapan akhir; mod segera menghasilkan respons langsung. Syor penyebaran pengeluar menggunakan suhu 1.0 untuk pemikiran, 0.6 untuk mod segera dan top-p 0.95. Ini ialah syor untuk rujukan yang didokumentasikan, berasingan daripada pemilihan gaya atau panjang jawapan akhir.\n\nCiri khusus K2.6 ialah preserve-thinking, yang mengekalkan kandungan penaakulan penuh merentas interaksi berbilang giliran. Ia dilumpuhkan secara lalai dan didokumentasikan untuk ejen pengekodan mod pemikiran. Apabila menggunakannya, analisis yang dikekalkan menggunakan konteks bersama pemerhatian alat dan jawapan akhir. Pastikan keperluan tugas yang diterima jelas supaya fikiran tentatif terdahulu tidak menjadi fakta tanpa sokongan dalam artifak akhir.\n\n### Input multimodal\n\nKad khusus ini menunjukkan input imej dan video. Labelkan beberapa item media, kekalkan teks yang kelihatan dan nyatakan butiran atau peristiwa yang ingin diterangkan. Untuk carta, minta nilai yang diperhatikan secara berasingan daripada tafsiran. Untuk video, kenal pasti segmen berkaitan dan perubahan mengikut masa yang hendak dianalisis. Pembuat menandakan aliran kerja video yang ditunjukkan sebagai eksperimen dalam rujukannya; pemahaman imej dan video menghasilkan teks dan bukannya media yang dijana.\n\n### Alat dan orkestrasi\n\nK2.6 menyelang-selikan pemikiran dengan panggilan alat berbilang langkah dan mendokumentasikan pendekatan kawanan ejen pengeluar yang menguraikan tugas kepada cabang khusus yang terselaras. Aplikasi membekalkan alat, melaksanakan operasi yang dipilih dan mengembalikan pemerhatiannya. Takrifkan tindakan yang dibenarkan dan artifak akhir sebelum tugas ejen bermula, seperti perbandingan sumber yang lengkap, tampalan repositori atau dokumen yang disediakan.\n\nKekalkan setiap pemerhatian yang dikembalikan bersama operasi dan sumber yang menghasilkannya. Cabang atau tindakan alat yang dicadangkan hanya menjadi bukti berguna apabila hasilnya tersedia untuk tugas yang diteruskan. Mod bernama dan demonstrasi orkestrasi pengeluar tidak membayangkan bahawa respons teks biasa melakukan setiap tindakan latar belakang atau merentas aplikasi secara bebas.\n\n### Konteks dan skop edisi\n\nK2.6 menggunakan kaedah pengkuantuman INT4 asli pengeluar daripada K2 Thinking. Itu ciri titik semak yang didokumentasikan, berbeza daripada janji tentang sebarang konfigurasi pelaksanaan sekeliling. Konteks 256K model ini mesti memuatkan sumber, perbualan, penaakulan yang dikekalkan secara pilihan dan output yang diminta bersama. Bajet penilaian dalam kad model bukan had jawapan sejagat.\n\nSemak kod terhadap keperluan, dapatan visual terhadap input dan dakwaan yang sensitif kepada sumber terhadap bahan berautoriti. Kekalkan K2.6 secara berasingan daripada K2.5 dan edisi K2 teks sahaja, terutamanya apabila preserve-thinking dan butiran aliran kerja visual penting untuk tugas.", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "Contoh teknikal dalam bahasa Inggeris
Design a bounded table-sort function\n\nImplement a JavaScript function sortRows(rows, direction) for objects with a numeric score field. Return a new array, preserve input order for equal scores and support only asc or desc; reject other directions. Include examples with tied scores and tests proving the original array is unchanged. Explain how the tie rule is preserved.Function code, tie-order examples and tests for both directions, invalid direction and input preservation.Check that reversing an ascending result does not accidentally reverse equal-score rows.moonshotai/kimi-k2.6Kimi K2.6 ialah model ejen multimodal Moonshot AI untuk pengekodan jangka panjang, kerja antara muka visual dan tugas berpandukan alat. Ia menggabungkan teks, imej dan video dengan pemikiran atau respons segera, serta mendokumentasikan pilihan untuk mengekalkan penaakulan merentas giliran dalam konteks 256K.
Huraian ini merangkumi keupayaan model. Input, output dan pilihan yang tersedia di Ailoot disenaraikan di bawah untuk kaedah yang dipilih.
Kimi K2.6 ialah model ejen multimodal asli Moonshot AI untuk pengekodan jangka panjang, reka bentuk berasaskan pengekodan dan pelaksanaan tugas terselaras. Ia menerima teks, imej dan video serta menjana teks, termasuk penjelasan, kod dan cadangan panggilan alat. Varian campuran pakarnya menyenaraikan jumlah satu trilion parameter, 32 bilion parameter aktif dan konteks 256K, dengan pengekod visual MoonViT.
Pengeluar membangunkan K2.6 untuk pengekodan hujung ke hujung merentas bahasa dan domain, termasuk kerja repositori, antara muka bahagian hadapan dan pengoptimuman prestasi. Berikan kod berkaitan, tingkah laku yang dijangka, kegagalan yang diperhatikan dan syarat yang mesti dikekalkan oleh perubahan. Untuk tugas visual, gabungkan keperluan dengan mockup atau tangkapan skrin yang boleh dibaca dan kenal pasti sama ada ia menunjukkan keadaan semasa atau hasil yang diingini.
Contoh arahan ialah: “Laksanakan antara muka ini berdasarkan spesifikasi visual yang diberikan, kekalkan nama medan dan terangkan tingkah laku setiap keadaan wajib.” Hasil serahan yang dijangka ialah kod dan penjelasan sokongannya, diikuti pemerhatian paparan atau pengesahan sebenar daripada aplikasi. Antara muka yang dijana dan cadangan teks bukan tindakan yang dilaksanakan secara bebas.
K2.6 menyokong mod pemikiran dan segera. Mod pemikiran membangunkan penaakulan pertengahan sebelum jawapan akhir; mod segera menghasilkan respons langsung. Syor penyebaran pengeluar menggunakan suhu 1.0 untuk pemikiran, 0.6 untuk mod segera dan top-p 0.95. Ini ialah syor untuk rujukan yang didokumentasikan, berasingan daripada pemilihan gaya atau panjang jawapan akhir.
Ciri khusus K2.6 ialah preserve-thinking, yang mengekalkan kandungan penaakulan penuh merentas interaksi berbilang giliran. Ia dilumpuhkan secara lalai dan didokumentasikan untuk ejen pengekodan mod pemikiran. Apabila menggunakannya, analisis yang dikekalkan menggunakan konteks bersama pemerhatian alat dan jawapan akhir. Pastikan keperluan tugas yang diterima jelas supaya fikiran tentatif terdahulu tidak menjadi fakta tanpa sokongan dalam artifak akhir.
Kad khusus ini menunjukkan input imej dan video. Labelkan beberapa item media, kekalkan teks yang kelihatan dan nyatakan butiran atau peristiwa yang ingin diterangkan. Untuk carta, minta nilai yang diperhatikan secara berasingan daripada tafsiran. Untuk video, kenal pasti segmen berkaitan dan perubahan mengikut masa yang hendak dianalisis. Pembuat menandakan aliran kerja video yang ditunjukkan sebagai eksperimen dalam rujukannya; pemahaman imej dan video menghasilkan teks dan bukannya media yang dijana.
K2.6 menyelang-selikan pemikiran dengan panggilan alat berbilang langkah dan mendokumentasikan pendekatan kawanan ejen pengeluar yang menguraikan tugas kepada cabang khusus yang terselaras. Aplikasi membekalkan alat, melaksanakan operasi yang dipilih dan mengembalikan pemerhatiannya. Takrifkan tindakan yang dibenarkan dan artifak akhir sebelum tugas ejen bermula, seperti perbandingan sumber yang lengkap, tampalan repositori atau dokumen yang disediakan.
Kekalkan setiap pemerhatian yang dikembalikan bersama operasi dan sumber yang menghasilkannya. Cabang atau tindakan alat yang dicadangkan hanya menjadi bukti berguna apabila hasilnya tersedia untuk tugas yang diteruskan. Mod bernama dan demonstrasi orkestrasi pengeluar tidak membayangkan bahawa respons teks biasa melakukan setiap tindakan latar belakang atau merentas aplikasi secara bebas.
K2.6 menggunakan kaedah pengkuantuman INT4 asli pengeluar daripada K2 Thinking. Itu ciri titik semak yang didokumentasikan, berbeza daripada janji tentang sebarang konfigurasi pelaksanaan sekeliling. Konteks 256K model ini mesti memuatkan sumber, perbualan, penaakulan yang dikekalkan secara pilihan dan output yang diminta bersama. Bajet penilaian dalam kad model bukan had jawapan sejagat.
Semak kod terhadap keperluan, dapatan visual terhadap input dan dakwaan yang sensitif kepada sumber terhadap bahan berautoriti. Kekalkan K2.6 secara berasingan daripada K2.5 dan edisi K2 teks sahaja, terutamanya apabila preserve-thinking dan butiran aliran kerja visual penting untuk tugas.
POST /v1/chat/completionstexttext| Medan | Jenis | Keperluan | Nilai & had | Lalai |
|---|---|---|---|---|
Medanmodel | Jenisstring | KeperluanDiperlukan | Nilai & had moonshotai/kimi-k2.6 | Lalai— |
Medanmessages | Jenismessage[] | KeperluanDiperlukan | Nilai & had Item minimum: 1 | Lalai— |
Medanmessages[].role | Jenisstring | KeperluanDiperlukan | Nilai & had Contoh: system, user, assistant, tool, function Syarat: Peranan ini diwakili secara eksplisit oleh jenis keserasian dalam kod sumber; set peranan model yang tepat kekal khusus untuk setiap model. Bergantung pada model | Lalai— |
Medanmessages[].content | Jenisstring|content_part[]|null | KeperluanPilihan | Nilai & had | Lalai— |
Medanmessages[].tool_calls | Jenistool_call[] | KeperluanPilihan | Nilai & had | Lalai— |
Medanmessages[].tool_call_id | Jenisstring | KeperluanPilihan | Nilai & had Terpakai apabila: role=tool; gunakan ID sebenar yang dipulangkan | Lalai— |
Medanmessages[].name | Jenisstring | KeperluanPilihan | Nilai & had | Lalai— |
Medanmessages[].reasoning_content | Jenisstring | KeperluanPilihan | Nilai & had Terpakai apabila: Hantar semula penaakulan sebenar yang dipulangkan apabila model ini menggunakannya | Lalai— |
Medanmessages[].reasoning_details | Jenisobject|array | KeperluanPilihan | Nilai & had Bergantung pada model | Lalai— |
Medanmax_tokens | Jenisinteger | KeperluanPilihan | Nilai & had Minimum: 1 Bergantung pada model | Lalai— |
Medanmax_completion_tokens | Jenisinteger | KeperluanPilihan | Nilai & had Minimum: 1 Bergantung pada model | Lalai— |
Medanstream | Jenisboolean | KeperluanPilihan | Nilai & had | Lalaifalse |
Medanstream_options.include_usage | Jenisboolean | KeperluanPilihan | Nilai & had Bergantung pada model | Lalai— |
Medantemperature | Jenisnumber | KeperluanPilihan | Nilai & had Bergantung pada model | Lalai— |
Medantop_p | Jenisnumber | KeperluanPilihan | Nilai & had Bergantung pada model | Lalai— |
Medanstop | Jenisstring|string[] | KeperluanPilihan | Nilai & had Bergantung pada model | Lalai— |
Medantools | Jenisfunction_tool[] | KeperluanPilihan | Nilai & had Bergantung pada model | Lalai— |
Medantools[].type | Jenisstring | KeperluanPilihan | Nilai & had function Bergantung pada model | Lalai— |
Medantools[].function.name | Jenisstring | KeperluanDiperlukan | Nilai & had Terpakai apabila: alat fungsi dibekalkan | Lalai— |
Medantools[].function.description | Jenisstring | KeperluanPilihan | Nilai & had | Lalai— |
Medantools[].function.parameters | JenisJSON_schema | KeperluanPilihan | Nilai & had | Lalai— |
Medantool_choice | Jenisstring|object | KeperluanPilihan | Nilai & had Bergantung pada model | Lalai— |
Medanparallel_tool_calls | Jenisboolean | KeperluanPilihan | Nilai & had Bergantung pada model | Lalai— |
Medanresponse_format | Jenisobject | KeperluanPilihan | Nilai & had Bergantung pada model | Lalai— |
Medanreasoning_effort | Jenisstring | KeperluanPilihan | Nilai & had Bergantung pada model | Lalai— |
Medanreasoning | Jenisobject | KeperluanPilihan | Nilai & had Bergantung pada model | Lalai— |
Medanservice_tier | Jenisstring | KeperluanPilihan | Nilai & had Bergantung pada model | Lalai— |
Medaninstructions | Jenisstring | KeperluanPilihan | Nilai & had Medan keserasian | Lalai— |
Medanfunctions | Jenisfunction[] | KeperluanPilihan | Nilai & had Bergantung pada model | Lalai— |
Medanfunction_call | Jenisstring|object | KeperluanPilihan | Nilai & had Bergantung pada model | Lalai— |
Medanprompt_cache_options | Jenisobject | KeperluanPilihan | Nilai & had Bergantung pada model | Lalai— |
Medanmodalities | Jenisstring[] | KeperluanPilihan | Nilai & had text | Lalai— |
Medanprovider | Jenisobject | KeperluanPilihan | Nilai & had Syarat: provider.options ditolak pada laluan teks Ultra ini | Lalai— |
Medancache_control.ttl | Jenisstring | KeperluanPilihan | Nilai & had Syarat: 1h ditolak pada lokasi cache prompt yang digunakan | Lalai— |
Teks · Teks UTF8
messages[].content
| Parameter | Kontrak |
|---|---|
Parametercontent_type | Kontrakapplication/json |
Parameterrequired | Kontrakmodel, messages |
Parametermaterial_types | Kontraktext |
Parametermessages | Kontraktatasusunan mesej dengan struktur role/content |
Parameterfile_material | Kontrakdokumen UTF-8 sebenar dimasukkan sebagai teks literal; ID fail tidak diandaikan |
Parameteroptional_controls | Kontrakstream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice |
Parametercontrol_scope | Kontrakkhusus model; alat fungsi pengguna berbeza daripada alat yang dihoskan |
Parameteroutput_modalities | Kontraktext |
Parameterhosted_operations | Kontrakfalse |
Parametermultimodal_input_binding | Kontraknull |
Kitar hayat: synchronous_or_streamed
Hantar ID model yang tepat bersama messages.
Panjang konteks bukan had output.
Fail teks boleh membekalkan teks literal; input imej/audio/objek fail memerlukan pengikatan tepat.
Rujukan tarif tidak menambah pilihan permintaan. Parameter yang disokong disenaraikan untuk kaedah yang dipilih.
Padankan setiap caj dengan syarat yang dipaparkan. Gunakan satu kadar bagi setiap set konfigurasi alternatif.
| Konfigurasi | Jadual kadar | Token konteks, melebihi | Token konteks, sehingga dan termasuk | Caj |
|---|---|---|---|---|
| KonfigurasiKadar asas token | Jadual kadarKadar asas | Token konteks, melebihi— | Token konteks, sehingga dan termasukTiada had atas | Caj Input · Token input $0.0019 / 1K token Output · Token output $0.008 / 1K token Input · Bacaan cache $0.00032 / 1K token Input · Penulisan cache $0 / 1K token Input · Penulisan cache, 1 jam — / 1K token |
| KonfigurasiTahap panjang permintaan 1 | Jadual kadar— | Token konteks, melebihi0 | Token konteks, sehingga dan termasukTiada had atas | Caj Input · Token input $0.0019 / 1K token Output · Token output $0.008 / 1K token Input · Bacaan cache $0.00032 / 1K token Input · Penulisan cache $0 / 1K token Input · Penulisan cache, 1 jam — / 1K token |
Ailoot merizabkan anggaran amaun sebelum permintaan. Selepas hasil diterima, caj akhir diselesaikan berdasarkan penggunaan terukur. Penyelesaian caj penstriman menggunakan rekod penggunaan akhir. Cara rizab dan penyelesaian caj berfungsi →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "moonshotai/kimi-k2.6", "messages": [{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}]}')\n\nPath("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \\\n -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\nr=json.loads(Path("result.json").read_text())\nfor x in r.get("choices",[]):\n if x.get("message",{}).get("content"): print(x["message"]["content"])\nPY_RESULT\nfrom openai import OpenAI\nimport os\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)\nresult=client.chat.completions.create(model='moonshotai/kimi-k2.6',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}])\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n ext = "png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nsave_result(result.to_dict(mode="json"))\nfrom openai import OpenAI\nimport os\nfrom pathlib import Path\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n ext = "png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nwith client.chat.completions.stream(model='moonshotai/kimi-k2.6',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}]) as stream:\n with Path("stream-events.jsonl").open("w",encoding="utf-8") as log:\n for event in stream:\n payload=event.to_dict(mode="json")\n log.write(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)+"\\n"); log.flush()\n print(json.dumps(payload,ensure_ascii=False))\n final=stream.get_final_completion()\n save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")\njson atau SSE
Simpan setiap respons lengkap, fail dan bahagian kandungan yang dikembalikan.
Kekalkan setiap pilihan jawapan bersama kandungan, panggilan alat dan penaakulannya. Dalam SSE, gabungkan delta mengikut indeks pilihan jawapan/alat dan kekalkan sebab penamatan akhir serta data penggunaan.
Kekalkan ID permintaan/respons dan pengepala. Tiada URL umum bagi pengambilan tugas teks dibekalkan.
| Medan | Jenis |
|---|---|
Medanchoices[].index | Jenisinteger |
Medanchoices[].message.content | Jenisstring|null |
Medanchoices[].message.tool_calls | Jenistool_call[] |
Medanchoices[].message.reasoning_content | Jenisstring |
Medanchoices[].message.reasoning_details | Jenisobject|array |
Medanchoices[].finish_reason | Jenisstring|null |
Medanusage | Jenisobject |
| Respons | Syarat | Langkah seterusnya |
|---|---|---|
Respons400 · invalid_request_error | SyaratMedan wajib, perwakilan bahan atau nilai parameter tidak sah | Langkah seterusnyaBetulkan medan yang ditunjukkan sebelum permintaan penciptaan baharu. |
Ailoot Ultra moonshotai/kimi-k2.6
Gunakan laluan kaedah yang dipaparkan di atas.
moonshotai/kimi-k2.6Kimi K2.6 ialah model ejen multimodal Moonshot AI untuk pengekodan jangka panjang, kerja antara muka visual dan tugas berpandukan alat. Ia menggabungkan teks, imej dan video dengan pemikiran atau respons segera, serta mendokumentasikan pilihan untuk mengekalkan penaakulan merentas giliran dalam konteks 256K.
Huraian ini merangkumi keupayaan model. Input, output dan pilihan yang tersedia di Ailoot disenaraikan di bawah untuk kaedah yang dipilih.
Kimi K2.6 ialah model ejen multimodal asli Moonshot AI untuk pengekodan jangka panjang, reka bentuk berasaskan pengekodan dan pelaksanaan tugas terselaras. Ia menerima teks, imej dan video serta menjana teks, termasuk penjelasan, kod dan cadangan panggilan alat. Varian campuran pakarnya menyenaraikan jumlah satu trilion parameter, 32 bilion parameter aktif dan konteks 256K, dengan pengekod visual MoonViT.
Pengeluar membangunkan K2.6 untuk pengekodan hujung ke hujung merentas bahasa dan domain, termasuk kerja repositori, antara muka bahagian hadapan dan pengoptimuman prestasi. Berikan kod berkaitan, tingkah laku yang dijangka, kegagalan yang diperhatikan dan syarat yang mesti dikekalkan oleh perubahan. Untuk tugas visual, gabungkan keperluan dengan mockup atau tangkapan skrin yang boleh dibaca dan kenal pasti sama ada ia menunjukkan keadaan semasa atau hasil yang diingini.
Contoh arahan ialah: “Laksanakan antara muka ini berdasarkan spesifikasi visual yang diberikan, kekalkan nama medan dan terangkan tingkah laku setiap keadaan wajib.” Hasil serahan yang dijangka ialah kod dan penjelasan sokongannya, diikuti pemerhatian paparan atau pengesahan sebenar daripada aplikasi. Antara muka yang dijana dan cadangan teks bukan tindakan yang dilaksanakan secara bebas.
K2.6 menyokong mod pemikiran dan segera. Mod pemikiran membangunkan penaakulan pertengahan sebelum jawapan akhir; mod segera menghasilkan respons langsung. Syor penyebaran pengeluar menggunakan suhu 1.0 untuk pemikiran, 0.6 untuk mod segera dan top-p 0.95. Ini ialah syor untuk rujukan yang didokumentasikan, berasingan daripada pemilihan gaya atau panjang jawapan akhir.
Ciri khusus K2.6 ialah preserve-thinking, yang mengekalkan kandungan penaakulan penuh merentas interaksi berbilang giliran. Ia dilumpuhkan secara lalai dan didokumentasikan untuk ejen pengekodan mod pemikiran. Apabila menggunakannya, analisis yang dikekalkan menggunakan konteks bersama pemerhatian alat dan jawapan akhir. Pastikan keperluan tugas yang diterima jelas supaya fikiran tentatif terdahulu tidak menjadi fakta tanpa sokongan dalam artifak akhir.
Kad khusus ini menunjukkan input imej dan video. Labelkan beberapa item media, kekalkan teks yang kelihatan dan nyatakan butiran atau peristiwa yang ingin diterangkan. Untuk carta, minta nilai yang diperhatikan secara berasingan daripada tafsiran. Untuk video, kenal pasti segmen berkaitan dan perubahan mengikut masa yang hendak dianalisis. Pembuat menandakan aliran kerja video yang ditunjukkan sebagai eksperimen dalam rujukannya; pemahaman imej dan video menghasilkan teks dan bukannya media yang dijana.
K2.6 menyelang-selikan pemikiran dengan panggilan alat berbilang langkah dan mendokumentasikan pendekatan kawanan ejen pengeluar yang menguraikan tugas kepada cabang khusus yang terselaras. Aplikasi membekalkan alat, melaksanakan operasi yang dipilih dan mengembalikan pemerhatiannya. Takrifkan tindakan yang dibenarkan dan artifak akhir sebelum tugas ejen bermula, seperti perbandingan sumber yang lengkap, tampalan repositori atau dokumen yang disediakan.
Kekalkan setiap pemerhatian yang dikembalikan bersama operasi dan sumber yang menghasilkannya. Cabang atau tindakan alat yang dicadangkan hanya menjadi bukti berguna apabila hasilnya tersedia untuk tugas yang diteruskan. Mod bernama dan demonstrasi orkestrasi pengeluar tidak membayangkan bahawa respons teks biasa melakukan setiap tindakan latar belakang atau merentas aplikasi secara bebas.
K2.6 menggunakan kaedah pengkuantuman INT4 asli pengeluar daripada K2 Thinking. Itu ciri titik semak yang didokumentasikan, berbeza daripada janji tentang sebarang konfigurasi pelaksanaan sekeliling. Konteks 256K model ini mesti memuatkan sumber, perbualan, penaakulan yang dikekalkan secara pilihan dan output yang diminta bersama. Bajet penilaian dalam kad model bukan had jawapan sejagat.
Semak kod terhadap keperluan, dapatan visual terhadap input dan dakwaan yang sensitif kepada sumber terhadap bahan berautoriti. Kekalkan K2.6 secara berasingan daripada K2.5 dan edisi K2 teks sahaja, terutamanya apabila preserve-thinking dan butiran aliran kerja visual penting untuk tugas.
POST /v1/messagestextjson, sse| Medan | Jenis | Keperluan | Nilai & had | Lalai |
|---|---|---|---|---|
Medanmodel | Jenisstring | KeperluanDiperlukan | Nilai & had moonshotai/kimi-k2.6 | Lalai— |
Medanmessages | Jenismessage[] | KeperluanDiperlukan | Nilai & had | Lalai— |
Medanmessages[].role | Jenisstring | KeperluanDiperlukan | Nilai & had user, assistant | Lalai— |
Medanmessages[].content | Jenisstring | KeperluanDiperlukan | Nilai & had | Lalai— |
Medanmax_tokens | Jenisinteger | KeperluanDiperlukan | Nilai & had | Lalai— |
Medanstream | Jenisboolean | KeperluanPilihan | Nilai & had | Lalaifalse |
Teks · Teks UTF-8
rentetan messages[].content
| Parameter | Kontrak |
|---|---|
Parametercontent_type | Kontrakapplication/json |
Parameterrequired | Kontrakmodel, messages, max_tokens |
Parameteroptional_controls | Kontrakstream |
Parametermaterial_types | Kontraktext |
Parametertext_file_material | KontrakBaca dokumen UTF-8 sebenar dan letakkan teksnya dalam rentetan input atau kandungan mesej yang ditunjukkan. |
Kitar hayat: synchronous_or_streamed
Rujukan tarif tidak menambah pilihan permintaan. Parameter yang disokong disenaraikan untuk kaedah yang dipilih.
Padankan setiap caj dengan syarat yang dipaparkan. Gunakan satu kadar bagi setiap set konfigurasi alternatif.
| Konfigurasi | Jadual kadar | Token konteks, melebihi | Token konteks, sehingga dan termasuk | Caj |
|---|---|---|---|---|
| KonfigurasiKadar asas token | Jadual kadarKadar asas | Token konteks, melebihi— | Token konteks, sehingga dan termasukTiada had atas | Caj Input · Token input $0.0019 / 1K token Output · Token output $0.008 / 1K token Input · Bacaan cache $0.00032 / 1K token Input · Penulisan cache $0 / 1K token Input · Penulisan cache, 1 jam — / 1K token |
| KonfigurasiTahap panjang permintaan 1 | Jadual kadar— | Token konteks, melebihi0 | Token konteks, sehingga dan termasukTiada had atas | Caj Input · Token input $0.0019 / 1K token Output · Token output $0.008 / 1K token Input · Bacaan cache $0.00032 / 1K token Input · Penulisan cache $0 / 1K token Input · Penulisan cache, 1 jam — / 1K token |
Ailoot merizabkan anggaran amaun sebelum permintaan. Selepas hasil diterima, caj akhir diselesaikan berdasarkan penggunaan terukur. Penyelesaian caj penstriman menggunakan rekod penggunaan akhir. Cara rizab dan penyelesaian caj berfungsi →
{\n "model": "moonshotai/kimi-k2.6",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\n: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 document}"\nexport AILOOT_TEXT_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json, os\nfrom pathlib import Path\n\nsource_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])\nif not source_file.is_file():\n raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')\ntext = source_file.read_text(encoding='utf-8')\nif not text.strip():\n raise SystemExit('Choose a document containing text')\npayload = {'model': 'moonshotai/kimi-k2.6', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}\npayload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n' + text\nPath('request.json').write_text(json.dumps(payload, ensure_ascii=False), encoding='utf-8')\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \\\n -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\n\nresult = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))\nprint(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))\nPY_RESULT\nimport json, os\nfrom pathlib import Path\n\nsource_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])\nif not source_file.is_file():\n raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')\ntext = source_file.read_text(encoding='utf-8')\nif not text.strip():\n raise SystemExit('Choose a document containing text')\npayload = {'model': 'moonshotai/kimi-k2.6', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}\npayload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n' + text\nfrom urllib.request import Request, urlopen\nfrom urllib.error import HTTPError\n\napi_key = os.environ['AILOOT_API_KEY']\nif not api_key.strip():\n raise SystemExit('Set AILOOT_API_KEY before making a request')\nheaders = {'x-api-key': 'PLACEHOLDER_KEY', 'anthropic-version': '2023-06-01', 'Content-Type': 'application/json'}\nheaders['x-api-key'] = api_key\nrequest = Request('https://api.ailoot.ai/v1/messages', data=json.dumps(payload, ensure_ascii=False).encode('utf-8'), headers=headers, method='POST')\ntry:\n with urlopen(request, timeout=120) as response:\n raw = response.read()\n Path('response-headers.txt').write_text(str(response.headers), encoding='utf-8')\nexcept HTTPError as error:\n Path('result.json').write_bytes(error.read())\n Path('response-headers.txt').write_text(str(error.headers), encoding='utf-8')\n raise\nPath('result.json').write_bytes(raw)\nimport json\nfrom pathlib import Path\n\nresult = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))\nprint(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))\nJSON atau SSE
Simpan setiap respons lengkap, fail dan bahagian kandungan yang dikembalikan.
Kekalkan semua blok kandungan, tandatangan penaakulan dan ID penggunaan alat sebenar. Gabungkan semua delta blok SSE; blok teks pertama bukan keseluruhan output.
Kekalkan ID permintaan/respons dan pengepala. Tiada URL umum bagi pengambilan tugas teks dibekalkan.
| Medan | Jenis |
|---|---|
Medanid | Jenisstring |
Medanmodel | Jenisstring |
Medancontent[] | Jenistext|thinking|tool_use|other content block |
Medanstop_reason | Jenisstring|null |
Medanusage | Jenisobject |
| Respons | Syarat | Langkah seterusnya |
|---|---|---|
Respons400 · invalid_request_error | SyaratMedan wajib, perwakilan bahan atau nilai parameter tidak sah | Langkah seterusnyaBetulkan medan yang ditunjukkan sebelum permintaan penciptaan baharu. |
Ailoot Ultra moonshotai/kimi-k2.6
Gunakan laluan kaedah yang dipaparkan di atas.
Contoh teknikal dalam bahasa Inggeris
Design a bounded table-sort function\n\nImplement a JavaScript function sortRows(rows, direction) for objects with a numeric score field. Return a new array, preserve input order for equal scores and support only asc or desc; reject other directions. Include examples with tied scores and tests proving the original array is unchanged. Explain how the tie rule is preserved.Function code, tie-order examples and tests for both directions, invalid direction and input preservation.Check that reversing an ascending result does not accidentally reverse equal-score rows.