models

MoonshotAI: Kimi K2 Thinking

Markdown · JSON

MoonshotAI: Kimi K2 Thinking

Kimi K2 Thinking — текстовый агент рассуждения Moonshot AI, чередующий анализ с вызовами функций. Контекст 256 тыс. токенов и родной чекпойнт разработчика INT4 поддерживают многошаговые исследования, программирование и письмо с итоговыми ответами, опирающимися на наблюдения переданных инструментов.

О модели

Описание раскрывает возможности модели. Доступные в Ailoot входные данные, результаты и параметры выбранного метода перечислены ниже.

Kimi K2 Thinking — агентная редакция Moonshot AI для рассуждения, разработанная на основе Kimi K2. Она решает задачу, выбирая функции окружающего приложения и объединяя промежуточный анализ с наблюдениями инструментов перед окончательным ответом. Опубликованный профиль со смесью экспертов содержит один триллион общих параметров, 32 миллиарда активных и контекст 256K. Документированные вход задачи и ответ — текст.

Глубокое рассуждение и длинные задачи

Производитель разрабатывает K2 Thinking для исследовательских, программных и письменных процессов со множеством шагов. Отличительная черта — чередование рассуждения с вызовами функций, а не разделение мысли и действия на два несвязанных этапа. Полезное задание определяет вопрос, доступные источники или инструменты, разрешённые действия и результат, означающий завершение.

Для исследования предоставьте критерии подходящего источника и потребуйте ссылок на полученные доказательства в выводе. Для программирования включите реализацию, сбойное поведение и ограничения, затем запросите итоговый патч и подтверждающие наблюдения. Пример промпта: «Используй предоставленный код и результаты инструментов для определения причины, предложи конкретное изменение и отличи выполненную проверку от проверки, которую ещё нужно запустить».

Чекпойнт производителя и квантование

K2 Thinking применяет обучение с учётом квантования на этапе постобучения, используя нативное квантование только весов INT4 для компонентов смеси экспертов. Это отличие чекпойнта производителя, а не основание приписывать модели точность или модальность другой редакции K2. Нативный формат модели остаётся отдельным от способов исполнения конкретным приложением.

Процесс вызова инструментов

Конкретная карточка использует настройки вызова инструментов K2 Instruct. Передавайте в каждом запросе доступные имена функций, описания и схемы параметров. Модель решает, когда и как вызвать их. Приложение разбирает предлагаемые аргументы, выполняет выбранную функцию и возвращает её результат сообщением инструмента с соответствующими идентификатором и именем. Следующий шаг модели может использовать это наблюдение или выбрать другую операцию.

Сохраняйте исходные наблюдения в диалоге и описывайте, что считается завершённым результатом. Выбранный поисковый вызов не становится найденным источником, пока приложение его не вернуло, а сгенерированный код не равен успешному выполнению. Для структурированного результата проверяйте и поля, и их соответствие предоставленным доказательствам.

Промпты и бюджеты ответа

Производитель рекомендует температуру 1.0 и предлагает простую системную инструкцию помощника по умолчанию, когда специальная инструкция не нужна. Отдельно задавайте язык и форму конечного ответа: краткий вывод, анализ со ссылками на источники или код. Содержимое рассуждения и окончательный ответ выполняют разные задачи и должны оставаться различимыми.

Контекст 256K должен вместить инструкции, источники, диалог, рассуждение и результаты инструментов. Долгая задача с инструментами может накопить больше контекста, чем предполагает исходный вопрос. Сохраняйте относящиеся к задаче доказательства и нужный результат через последующие запросы. Разные бюджеты рассуждения в оценках карточки и демонстрационные размеры ответа не являются универсальными жёсткими лимитами выхода.

Полезный окончательный ответ связывает вывод с фактическими источниками или наблюдениями и называет нерешённые сведения. K2 Thinking — отдельная текстовая редакция рассуждения; входы изображений и видео, а также режим мгновенного ответа или сохранение рассуждения из поздних выпусков K2.5 и K2.6 не следуют из общего имени семейства.

Практическая задача

Практическая задача

Технический пример на английском

Continue debugging from a real observation

Use this supplied development observation: a test expected rows ordered by created_at, but equal timestamps appeared in different orders across runs. Query text is 'ORDER BY created_at'. Propose a deterministic tie-breaker using the unique id field, explain its effect and specify the next test. Distinguish the reported test result from checks still proposed.

Ожидаемый результат

A focused query change, causal explanation and a test for rows sharing the same timestamp.

Проверка результата

The revised ordering includes a unique tie-breaker, and the answer does not claim the new test has run.
Ailoot Ultra · Чат OpenAI POST /v1/chat/completions moonshotai/kimi-k2-thinking

moonshotai/kimi-k2-thinking

MoonshotAI /moonshotai/kimi-k2-thinking

Начало

Kimi K2 Thinking — текстовый агент рассуждения Moonshot AI, чередующий анализ с вызовами функций. Контекст 256 тыс. токенов и родной чекпойнт разработчика INT4 поддерживают многошаговые исследования, программирование и письмо с итоговыми ответами, опирающимися на наблюдения переданных инструментов.

Допустимые входные данные
Текст
Результаты
Текст

Доступно в Ailoot · входные данные и методы

Ailoot Ultra · Чат OpenAI POST /v1/chat/completions
Входные данные
text
Результат
text
Выходной формат
json или SSE
ПолеТипТребованиеЗначения и ограниченияПо умолчанию
ПолеmodelТипstringТребованиеОбязательноЗначения и ограничения
moonshotai/kimi-k2-thinking
По умолчанию—
ПолеmessagesТипmessage[]ТребованиеОбязательноЗначения и ограничения
Минимум элементов: 1
По умолчанию—
Полеmessages[].roleТипstringТребованиеОбязательноЗначения и ограничения
Примеры: system, user, assistant, tool, function
Условия: Эти роли явно представлены типами совместимости исходного кода; точный набор ролей зависит от модели.
Зависит от модели
По умолчанию—
Полеmessages[].contentТипstring|content_part[]|nullТребованиеНеобязательноЗначения и ограниченияПо умолчанию—
Полеmessages[].tool_callsТипtool_call[]ТребованиеНеобязательноЗначения и ограниченияПо умолчанию—
Полеmessages[].tool_call_idТипstringТребованиеНеобязательноЗначения и ограничения
Применяется, когда: role=tool; используйте фактически возвращённый ID
По умолчанию—
Полеmessages[].nameТипstringТребованиеНеобязательноЗначения и ограниченияПо умолчанию—
Полеmessages[].reasoning_contentТипstringТребованиеНеобязательноЗначения и ограничения
Применяется, когда: Передавайте обратно фактически возвращённые рассуждения, если эта модель их использует
По умолчанию—
Полеmessages[].reasoning_detailsТипobject|arrayТребованиеНеобязательноЗначения и ограничения
Зависит от модели
По умолчанию—
Полеmax_tokensТипintegerТребованиеНеобязательноЗначения и ограничения
Минимум: 1
Зависит от модели
По умолчанию—
Полеmax_completion_tokensТипintegerТребованиеНеобязательноЗначения и ограничения
Минимум: 1
Зависит от модели
По умолчанию—
ПолеstreamТипbooleanТребованиеНеобязательноЗначения и ограниченияПо умолчаниюfalse
Полеstream_options.include_usageТипbooleanТребованиеНеобязательноЗначения и ограничения
Зависит от модели
По умолчанию—
ПолеtemperatureТипnumberТребованиеНеобязательноЗначения и ограничения
Зависит от модели
По умолчанию—
Полеtop_pТипnumberТребованиеНеобязательноЗначения и ограничения
Зависит от модели
По умолчанию—
ПолеstopТипstring|string[]ТребованиеНеобязательноЗначения и ограничения
Зависит от модели
По умолчанию—
ПолеtoolsТипfunction_tool[]ТребованиеНеобязательноЗначения и ограничения
Зависит от модели
По умолчанию—
Полеtools[].typeТипstringТребованиеНеобязательноЗначения и ограничения
function
Зависит от модели
По умолчанию—
Полеtools[].function.nameТипstringТребованиеОбязательноЗначения и ограничения
Применяется, когда: передан инструмент-функция
По умолчанию—
Полеtools[].function.descriptionТипstringТребованиеНеобязательноЗначения и ограниченияПо умолчанию—
Полеtools[].function.parametersТипJSON_schemaТребованиеНеобязательноЗначения и ограниченияПо умолчанию—
Полеtool_choiceТипstring|objectТребованиеНеобязательноЗначения и ограничения
Зависит от модели
По умолчанию—
Полеparallel_tool_callsТипbooleanТребованиеНеобязательноЗначения и ограничения
Зависит от модели
По умолчанию—
Полеresponse_formatТипobjectТребованиеНеобязательноЗначения и ограничения
Зависит от модели
По умолчанию—
Полеreasoning_effortТипstringТребованиеНеобязательноЗначения и ограничения
Зависит от модели
По умолчанию—
ПолеreasoningТипobjectТребованиеНеобязательноЗначения и ограничения
Зависит от модели
По умолчанию—
Полеservice_tierТипstringТребованиеНеобязательноЗначения и ограничения
Зависит от модели
По умолчанию—
ПолеinstructionsТипstringТребованиеНеобязательноЗначения и ограничения
Поле совместимости
По умолчанию—
ПолеfunctionsТипfunction[]ТребованиеНеобязательноЗначения и ограничения
Зависит от модели
По умолчанию—
Полеfunction_callТипstring|objectТребованиеНеобязательноЗначения и ограничения
Зависит от модели
По умолчанию—
Полеprompt_cache_optionsТипobjectТребованиеНеобязательноЗначения и ограничения
Зависит от модели
По умолчанию—
ПолеmodalitiesТипstring[]ТребованиеНеобязательноЗначения и ограничения
text
По умолчанию—
ПолеproviderТипobjectТребованиеНеобязательноЗначения и ограничения
Условия: provider.options отклоняется на этом текстовом маршруте Ultra
По умолчанию—
Полеcache_control.ttlТипstringТребованиеНеобязательноЗначения и ограничения
Условия: 1h отклоняется в фактических местах настройки кэша запросов
По умолчанию—
Сочетания входных материалов

Текст · Текст UTF8

messages[].content

Параметры и жизненный цикл метода
ПараметрКонтракт
Параметрcontent_typeКонтрактapplication/json
ПараметрrequiredКонтрактmodel, messages
Параметрmaterial_typesКонтрактtext
ПараметрmessagesКонтрактмассив сообщений со структурой role/content
Параметрfile_materialКонтрактфактический документ UTF-8 вставляется как буквальный текст; ID файла не выводится из него
Параметрoptional_controlsКонтрактstream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice
Параметрcontrol_scopeКонтрактзависит от модели; пользовательские инструменты-функции отличаются от инструментов, выполняемых на стороне сервиса
Параметрoutput_modalitiesКонтрактtext
Параметрhosted_operationsКонтрактfalse
Параметрmultimodal_input_bindingКонтрактnull

Жизненный цикл: synchronous_or_streamed

Отправляйте точный ID модели вместе с messages.

Длина контекста не является пределом выхода.

Текстовый файл может передавать буквальный текст; входные изображения, аудио и файловые объекты требуют точной привязки.

Тарифы

Тарифная справка не добавляет режимы запроса. Поддерживаемые параметры указаны для выбранного метода.

Быстрый режим
Стандартный тариф При выборе быстрого режима
Режим flex
Стандартный тариф При выборе режима flex
Максимальная интенсивность рассуждений
Стандартный тариф При максимальной интенсивности рассуждений с корректировкой по умолчанию (default)

Ставки Ailoot

Цены по конфигурациям

Сопоставьте каждую плату с указанными условиями. Для каждого набора альтернативных конфигураций используйте одну ставку.

КонфигурацияШкала ставокТокенов контекста большеТокенов контекста не более, включительноПлата
КонфигурацияБазовые ставки за токеныШкала ставокБазовая ставкаТокенов контекста больше—Токенов контекста не более, включительноБез верхней границыПлата
Вход · Входные токены $0.0012 / 1K токенов
Выход · Выходные токены $0.005 / 1K токенов
Вход · Чтение кэша $0.0003 / 1K токенов
Вход · Запись в кэш $0 / 1K токенов
Вход · Запись в кэш, 1 час — / 1K токенов
КонфигурацияУровень 1 по длине запросаШкала ставок—Токенов контекста больше0Токенов контекста не более, включительноБез верхней границыПлата
Вход · Входные токены $0.0012 / 1K токенов
Выход · Выходные токены $0.005 / 1K токенов
Вход · Чтение кэша $0.0003 / 1K токенов
Вход · Запись в кэш $0 / 1K токенов
Вход · Запись в кэш, 1 час — / 1K токенов

Ailoot резервирует расчётную сумму перед запросом. После получения результата списывает итоговую плату по измеренному расходу. Для окончательного списания за потоковый ответ используется итоговая запись расхода. Как работают резервирование и расчёт →

Примеры запросов

Ailoot Ultra · Чат OpenAI

curlPython SDKПоток Python
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "moonshotai/kimi-k2-thinking", "messages": [{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}]}')

Path("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \
  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import json
from pathlib import Path
r=json.loads(Path("result.json").read_text())
for x in r.get("choices",[]):
    if x.get("message",{}).get("content"): print(x["message"]["content"])
PY_RESULT
from openai import OpenAI
import os

if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")
client=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)
result=client.chat.completions.create(model='moonshotai/kimi-k2-thinking',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}])
import base64, json
from pathlib import Path

def save_result(data, stem="result"):
    # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.
    Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")
    print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))
    def save_blob(encoded, suffix, label):
        raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)
        ext = "png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix
        file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)
        file.write_bytes(raw)
        print("Saved", file)
    for index, block in enumerate(data.get("content") or []):
        print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))
    for choice in data.get("choices") or []:
        print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))
    for index, item in enumerate(data.get("output") or []):
        print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))
        if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):
            save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))
    for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):
        for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):
            print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))
            blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")
            if blob and blob.get("data"):
                mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")
                suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")
                save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))

save_result(result.to_dict(mode="json"))
from openai import OpenAI
import os
from pathlib import Path

if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")
client=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)
import base64, json
from pathlib import Path

def save_result(data, stem="result"):
    # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.
    Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")
    print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))
    def save_blob(encoded, suffix, label):
        raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)
        ext = "png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix
        file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)
        file.write_bytes(raw)
        print("Saved", file)
    for index, block in enumerate(data.get("content") or []):
        print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))
    for choice in data.get("choices") or []:
        print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))
    for index, item in enumerate(data.get("output") or []):
        print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))
        if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):
            save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))
    for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):
        for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):
            print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))
            blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")
            if blob and blob.get("data"):
                mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")
                suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")
                save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))

with client.chat.completions.stream(model='moonshotai/kimi-k2-thinking',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")

Получить и сохранить результаты

Ailoot Ultra · Чат OpenAI

json или SSE

Сохраняйте все готовые результаты

Сохраняйте каждый полностью полученный ответ, файл и элемент содержимого.

Сохраняйте каждый вариант ответа с его содержимым, вызовами инструментов и рассуждениями. В SSE собирайте изменения по индексам варианта и инструмента, сохраняйте итоговую причину завершения и данные использования.

Если нужно проверить исходный ответ

Сохраняйте ID запросов и ответов, а также заголовки. Общий URL получения текстового задания не предоставлен.

Поля ответа
ПолеТип
Полеchoices[].indexТипinteger
Полеchoices[].message.contentТипstring|null
Полеchoices[].message.tool_callsТипtool_call[]
Полеchoices[].message.reasoning_contentТипstring
Полеchoices[].message.reasoning_detailsТипobject|array
Полеchoices[].finish_reasonТипstring|null
ПолеusageТипobject
Ошибки и дальнейшие шаги
ОтветУсловиеСледующий шаг
Ответ400 · invalid_request_errorУсловиеНеверные обязательные поля, представление материалов или значение параметраСледующий шагИсправьте указанные поля перед новым запросом на создание.

Псевдонимы

Псевдонимы моделей

Ailoot Ultra moonshotai/kimi-k2-thinking

Псевдонимы путей метода

Используйте пути методов, указанные выше.

Связанные ID для вызова

moonshotai/kimi-k2-thinking

Ailoot Ultra · Сообщения Anthropic POST /v1/messages moonshotai/kimi-k2-thinking

moonshotai/kimi-k2-thinking

MoonshotAI /moonshotai/kimi-k2-thinking

Начало

Kimi K2 Thinking — текстовый агент рассуждения Moonshot AI, чередующий анализ с вызовами функций. Контекст 256 тыс. токенов и родной чекпойнт разработчика INT4 поддерживают многошаговые исследования, программирование и письмо с итоговыми ответами, опирающимися на наблюдения переданных инструментов.

Допустимые входные данные
Текст
Результаты
json · sse

Доступно в Ailoot · входные данные и методы

Ailoot Ultra · Сообщения Anthropic POST /v1/messages
Входные данные
text
Результат
json, sse
Выходной формат
JSON или SSE
ПолеТипТребованиеЗначения и ограниченияПо умолчанию
ПолеmodelТипstringТребованиеОбязательноЗначения и ограничения
moonshotai/kimi-k2-thinking
По умолчанию—
ПолеmessagesТипmessage[]ТребованиеОбязательноЗначения и ограниченияПо умолчанию—
Полеmessages[].roleТипstringТребованиеОбязательноЗначения и ограничения
user, assistant
По умолчанию—
Полеmessages[].contentТипstringТребованиеОбязательноЗначения и ограниченияПо умолчанию—
Полеmax_tokensТипintegerТребованиеОбязательноЗначения и ограниченияПо умолчанию—
ПолеstreamТипbooleanТребованиеНеобязательноЗначения и ограниченияПо умолчаниюfalse
Сочетания входных материалов

Текст · Текст UTF-8

строка messages[].content

Параметры и жизненный цикл метода
ПараметрКонтракт
Параметрcontent_typeКонтрактapplication/json
ПараметрrequiredКонтрактmodel, messages, max_tokens
Параметрoptional_controlsКонтрактstream
Параметрmaterial_typesКонтрактtext
Параметрtext_file_materialКонтрактПрочитайте фактический документ UTF-8 и поместите его текст в указанную строку входа или содержимого сообщения.

Жизненный цикл: synchronous_or_streamed

Тарифы

Тарифная справка не добавляет режимы запроса. Поддерживаемые параметры указаны для выбранного метода.

Быстрый режим
Стандартный тариф При выборе быстрого режима
Режим flex
Стандартный тариф При выборе режима flex
Максимальная интенсивность рассуждений
Стандартный тариф При максимальной интенсивности рассуждений с корректировкой по умолчанию (default)

Ставки Ailoot

Цены по конфигурациям

Сопоставьте каждую плату с указанными условиями. Для каждого набора альтернативных конфигураций используйте одну ставку.

КонфигурацияШкала ставокТокенов контекста большеТокенов контекста не более, включительноПлата
КонфигурацияБазовые ставки за токеныШкала ставокБазовая ставкаТокенов контекста больше—Токенов контекста не более, включительноБез верхней границыПлата
Вход · Входные токены $0.0012 / 1K токенов
Выход · Выходные токены $0.005 / 1K токенов
Вход · Чтение кэша $0.0003 / 1K токенов
Вход · Запись в кэш $0 / 1K токенов
Вход · Запись в кэш, 1 час — / 1K токенов
КонфигурацияУровень 1 по длине запросаШкала ставок—Токенов контекста больше0Токенов контекста не более, включительноБез верхней границыПлата
Вход · Входные токены $0.0012 / 1K токенов
Выход · Выходные токены $0.005 / 1K токенов
Вход · Чтение кэша $0.0003 / 1K токенов
Вход · Запись в кэш $0 / 1K токенов
Вход · Запись в кэш, 1 час — / 1K токенов

Ailoot резервирует расчётную сумму перед запросом. После получения результата списывает итоговую плату по измеренному расходу. Для окончательного списания за потоковый ответ используется итоговая запись расхода. Как работают резервирование и расчёт →

Примеры запросов

Ailoot Ultra · Сообщения Anthropic

Полное минимальное тело запроса в формате JSONcurl · используйте свой документ UTF-8Python · сохраните полный результат
{
  "model": "moonshotai/kimi-k2-thinking",
  "max_tokens": 128,
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Summarize the incident report."
    }
  ],
  "stream": false
}
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 document}"
export AILOOT_TEXT_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json, os
from pathlib import Path

source_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])
if not source_file.is_file():
    raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')
text = source_file.read_text(encoding='utf-8')
if not text.strip():
    raise SystemExit('Choose a document containing text')
payload = {'model': 'moonshotai/kimi-k2-thinking', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}
payload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n' + text
Path('request.json').write_text(json.dumps(payload, ensure_ascii=False), encoding='utf-8')
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \
  -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \
  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import json
from pathlib import Path

result = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))
print(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))
PY_RESULT
import json, os
from pathlib import Path

source_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])
if not source_file.is_file():
    raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')
text = source_file.read_text(encoding='utf-8')
if not text.strip():
    raise SystemExit('Choose a document containing text')
payload = {'model': 'moonshotai/kimi-k2-thinking', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}
payload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n' + text
from urllib.request import Request, urlopen
from urllib.error import HTTPError

api_key = os.environ['AILOOT_API_KEY']
if not api_key.strip():
    raise SystemExit('Set AILOOT_API_KEY before making a request')
headers = {'x-api-key': 'PLACEHOLDER_KEY', 'anthropic-version': '2023-06-01', 'Content-Type': 'application/json'}
headers['x-api-key'] = api_key
request = Request('https://api.ailoot.ai/v1/messages', data=json.dumps(payload, ensure_ascii=False).encode('utf-8'), headers=headers, method='POST')
try:
    with urlopen(request, timeout=120) as response:
        raw = response.read()
        Path('response-headers.txt').write_text(str(response.headers), encoding='utf-8')
except HTTPError as error:
    Path('result.json').write_bytes(error.read())
    Path('response-headers.txt').write_text(str(error.headers), encoding='utf-8')
    raise
Path('result.json').write_bytes(raw)
import json
from pathlib import Path

result = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))
print(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))

Получить и сохранить результаты

Ailoot Ultra · Сообщения Anthropic

JSON или SSE

Сохраняйте все готовые результаты

Сохраняйте каждый полностью полученный ответ, файл и элемент содержимого.

Сохраняйте все блоки содержимого, подписи рассуждений и фактические ID обращений к инструментам. Собирайте все изменения блоков SSE; первый текстовый блок не является полным выходом.

Если нужно проверить исходный ответ

Сохраняйте ID запросов и ответов, а также заголовки. Общий URL получения текстового задания не предоставлен.

Поля ответа
ПолеТип
ПолеidТипstring
ПолеmodelТипstring
Полеcontent[]Типtext|thinking|tool_use|other content block
Полеstop_reasonТипstring|null
ПолеusageТипobject
Ошибки и дальнейшие шаги
ОтветУсловиеСледующий шаг
Ответ400 · invalid_request_errorУсловиеНеверные обязательные поля, представление материалов или значение параметраСледующий шагИсправьте указанные поля перед новым запросом на создание.

Псевдонимы

Псевдонимы моделей

Ailoot Ultra moonshotai/kimi-k2-thinking

Псевдонимы путей метода

Используйте пути методов, указанные выше.

Связанные ID для вызова

moonshotai/kimi-k2-thinking

FAQ · MoonshotAI: Kimi K2 Thinking
Какие входные данные и результаты доступны?

POST /v1/chat/completions · moonshotai/kimi-k2-thinking: text → text

POST /v1/messages · moonshotai/kimi-k2-thinking: text → json, sse

Какие поля использует запрос?

POST /v1/chat/completions · moonshotai/kimi-k2-thinking: model, messages, stream, modalities, provider

POST /v1/messages · moonshotai/kimi-k2-thinking: model, messages, max_tokens, stream

Какие ограничения действуют?

POST /v1/chat/completions · moonshotai/kimi-k2-thinking: messages.min_items: 1

Подробнее

Подключите Ailoot к Claude Code, OpenCode, Hermes или своему приложению.

Компания и портфель её проектов

Компания и портфель её проектов: миллионы клиентов; продажи на миллиарды ежемесячно.

Покупайте токены со скидкой.

Скидка по подписке для регулярной работы. Промокоды — до 50% на покупку токенов.

Подписка
Выберите тариф со скидкой для своих регулярных запросов.
Промокод до 50%
Введите код при покупке. Цена пересчитается с учётом действующей акции.
Расходы в истории
Модель, токены и сумма сохраняются для каждого запроса.

Выбрать подписку · Посмотреть цены моделей

Подключайте API к продукту, который вы продаёте.

SaaS, приложения и боты — по оферте и лицензионному договору Ailoot. Для перепродажи запросите реселлерскую лицензию.

Коммерческое приложение
Встраивайте генерацию текста, картинок, видео и звука в платные функции своего сервиса.
Лицензия для реселлера
Пришлите описание проекта и схему доступа. Запросите письменные условия использования и перепродажи.
Документы на сайте
Оферта, лицензионный договор и политика обработки данных доступны до подключения.

Запросить реселлерскую лицензию · Оферта и лицензионный договор