Kimi K2 Instruct 0711 je pôvodný dotrénovaný textový model K2 od Moonshot AI na univerzálny chat a agentové úlohy. Výrobca ho odlišuje od K2 Base, ktorý je základným modelom, a edíciu na pokyny opisuje ako pohotovú, bez dlhého premýšľania. Prijíma text a generuje odpovede, kód a obsah volaní nástrojov s kontextom 128K.
K2 je model zmesi expertov s jedným biliónom parametrov celkovo a 32 miliardami aktívnych parametrov. Súhrn výrobcu používa viachlavovú latentnú pozornosť a riedke smerovanie expertov s výberom ôsmich z 384 expertov na token a spoločným expertom. Predtrénovanie používa 15,5 bilióna tokenov a optimalizačný prístup MuonClip vyvinutý na stabilné trénovanie v rozsahu tohto modelu.
Ide o vlastnosti pôvodnej rodiny K2. Vydanie na pokyny následne poskytuje správanie používané na chat, programovanie a autonómne riešenie problémov s aplikačnými nástrojmi. Jeho identita zostáva odlišná od neskoršieho rozšírenia kontextu 0905, samostatného vydania Thinking a multimodálnych modelov K2.5 a K2.6.
Pri otázke dodajte kontext, ktorý zakladá odpoveď, a určite potrebnú podobu odpovede. Pri programovacej úlohe zahrňte relevantnú implementáciu, pozorované zlyhanie, očakávané správanie a obmedzenia na zachovanie. Ilustračná požiadavka znie: „Vysvetlite, prečo tento vstup zlyháva, navrhnite najmenšiu opravu a vráťte zmenenú funkciu s podpornou podmienkou zo zdroja.“
Pri práci s dokumentmi pomenujte pasáže a kritériá porovnania. Žiadajte, aby výsledok zachoval vlastné mená, identifikátory polí a jednotky a identifikoval informácie, ktoré materiál neobsahuje. Požadovaný artefakt by mal zostať výslovný počas revízií namiesto nahradenia širokým komentárom.
Pôvodná príručka výrobcu odporúča temperature 0.6 a ponúka jednoduchý systémový pokyn asistenta ako predvolený, keď nie je potrebná špecializovaná rola. Tento profil vytvára odpoveď na úlohu priamo namiesto uplatnenia neskorších požiadaviek modelu Thinking na rozšírené uvažovanie striedané s volaniami nástrojov. Jazyk konečnej odpovede, povinné podrobnosti a očakávanú dĺžku nastavte nezávisle od odporúčania vzorkovania.
K2 Instruct podporuje funkcie dodávané v každej požiadavke s názvami, opismi a schémami parametrov. Model vyberá, kedy a ako ich volať. Aplikácia spracuje navrhované argumenty JSON a vykoná zvolenú operáciu; vrátené pozorovania vstupujú do konverzácie so zodpovedajúcim identifikátorom volania nástroja a názvom funkcie. Nasledujúca odpoveď môže tieto skutočné výsledky využiť na odpoveď alebo pokračovanie v úlohe.
Definujte, čo každý nástroj robí a ktoré akcie sú povolené. Vyhľadanie v dokumente môže vrátiť chýbajúce pole produktu, zatiaľ čo vývojový nástroj môže vrátiť zdrojový kód alebo pozorovanú chybu. Vybraná operácia nie je dôkazom vykonania, kým nie je dostupný jej výsledok. Pozorovanie zachovajte pri úlohe, aby konečný záver mohol identifikovať, čo ho podporuje.
Pôvodné okno 128K obsahuje zdrojový text, konverzáciu, históriu nástrojov a generovaný obsah spolu. Rezervujte miesto na odpoveď a dlhý repozitár alebo zbierku dokumentov usporiadajte podľa skutočnej otázky. Ukážková veľkosť dokončenia na karte modelu nestanovuje univerzálny pevný strop odpovede.
Užitočným výsledkom je skontrolovaný text, návrh kódu alebo analýza založená na zdrojoch. Hodnoty kontrolujte podľa dodaného materiálu a kód v zamýšľanej aplikácii. Priamy profil plnenia pokynov edície 0711 zachovajte namiesto pripisovania neskoršieho kontextu, vizuálneho vstupu alebo zachovávania uvažovania z iného vydania K2.
", "aboutText": "Kimi K2 Instruct 0711 je pôvodný dotrénovaný textový model K2 od Moonshot AI na univerzálny chat a agentové úlohy. Výrobca ho odlišuje od K2 Base, ktorý je základným modelom, a edíciu na pokyny opisuje ako pohotovú, bez dlhého premýšľania. Prijíma text a generuje odpovede, kód a obsah volaní nástrojov s kontextom 128K.\n\n### Architektúra a trénovanie\n\nK2 je model zmesi expertov s jedným biliónom parametrov celkovo a 32 miliardami aktívnych parametrov. Súhrn výrobcu používa viachlavovú latentnú pozornosť a riedke smerovanie expertov s výberom ôsmich z 384 expertov na token a spoločným expertom. Predtrénovanie používa 15,5 bilióna tokenov a optimalizačný prístup MuonClip vyvinutý na stabilné trénovanie v rozsahu tohto modelu.\n\nIde o vlastnosti pôvodnej rodiny K2. Vydanie na pokyny následne poskytuje správanie používané na chat, programovanie a autonómne riešenie problémov s aplikačnými nástrojmi. Jeho identita zostáva odlišná od neskoršieho rozšírenia kontextu 0905, samostatného vydania Thinking a multimodálnych modelov K2.5 a K2.6.\n\n### Pripravte úlohu\n\nPri otázke dodajte kontext, ktorý zakladá odpoveď, a určite potrebnú podobu odpovede. Pri programovacej úlohe zahrňte relevantnú implementáciu, pozorované zlyhanie, očakávané správanie a obmedzenia na zachovanie. Ilustračná požiadavka znie: „Vysvetlite, prečo tento vstup zlyháva, navrhnite najmenšiu opravu a vráťte zmenenú funkciu s podpornou podmienkou zo zdroja.“\n\nPri práci s dokumentmi pomenujte pasáže a kritériá porovnania. Žiadajte, aby výsledok zachoval vlastné mená, identifikátory polí a jednotky a identifikoval informácie, ktoré materiál neobsahuje. Požadovaný artefakt by mal zostať výslovný počas revízií namiesto nahradenia širokým komentárom.\n\n### Profil chatu\n\nPôvodná príručka výrobcu odporúča temperature 0.6 a ponúka jednoduchý systémový pokyn asistenta ako predvolený, keď nie je potrebná špecializovaná rola. Tento profil vytvára odpoveď na úlohu priamo namiesto uplatnenia neskorších požiadaviek modelu Thinking na rozšírené uvažovanie striedané s volaniami nástrojov. Jazyk konečnej odpovede, povinné podrobnosti a očakávanú dĺžku nastavte nezávisle od odporúčania vzorkovania.\n\n### Nástroje a pozorovania\n\nK2 Instruct podporuje funkcie dodávané v každej požiadavke s názvami, opismi a schémami parametrov. Model vyberá, kedy a ako ich volať. Aplikácia spracuje navrhované argumenty JSON a vykoná zvolenú operáciu; vrátené pozorovania vstupujú do konverzácie so zodpovedajúcim identifikátorom volania nástroja a názvom funkcie. Nasledujúca odpoveď môže tieto skutočné výsledky využiť na odpoveď alebo pokračovanie v úlohe.\n\nDefinujte, čo každý nástroj robí a ktoré akcie sú povolené. Vyhľadanie v dokumente môže vrátiť chýbajúce pole produktu, zatiaľ čo vývojový nástroj môže vrátiť zdrojový kód alebo pozorovanú chybu. Vybraná operácia nie je dôkazom vykonania, kým nie je dostupný jej výsledok. Pozorovanie zachovajte pri úlohe, aby konečný záver mohol identifikovať, čo ho podporuje.\n\n### Kontext a kontrola výsledku\n\nPôvodné okno 128K obsahuje zdrojový text, konverzáciu, históriu nástrojov a generovaný obsah spolu. Rezervujte miesto na odpoveď a dlhý repozitár alebo zbierku dokumentov usporiadajte podľa skutočnej otázky. Ukážková veľkosť dokončenia na karte modelu nestanovuje univerzálny pevný strop odpovede.\n\nUžitočným výsledkom je skontrolovaný text, návrh kódu alebo analýza založená na zdrojoch. Hodnoty kontrolujte podľa dodaného materiálu a kód v zamýšľanej aplikácii. Priamy profil plnenia pokynov edície 0711 zachovajte namiesto pripisovania neskoršieho kontextu, vizuálneho vstupu alebo zachovávania uvažovania z iného vydania K2.", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "Technický príklad v angličtine
Fix an empty-input crash\n\nFix this Python function: def first_name(names): return names[0].strip(). For an empty list it must return None; otherwise preserve the existing trimming behavior, including returning an empty string for whitespace-only input. Return a minimal implementation and tests for an empty list, a padded name and a whitespace-only name.A revised first_name function and three tests with explicit expected values.Check that only an empty list returns None and that a whitespace-only first value still returns an empty string.moonshotai/kimi-k2Kimi K2 Instruct 0711 je pôvodný dotrénovaný textový model K2 od Moonshot AI na chat, programovanie a agentov vedených nástrojmi. Kontext 128K a profil pohotovej odpovede vytvárajú odpovede, kód a vybrané volania funkcií bez neskoršieho postupu K2 Thinking.
Tento opis pokrýva možnosti modelu. Dostupné vstupy, výstupy a voľby v Ailoot sú uvedené nižšie pre vybranú metódu.
Kimi K2 Instruct 0711 je pôvodný dotrénovaný textový model K2 od Moonshot AI na univerzálny chat a agentové úlohy. Výrobca ho odlišuje od K2 Base, ktorý je základným modelom, a edíciu na pokyny opisuje ako pohotovú, bez dlhého premýšľania. Prijíma text a generuje odpovede, kód a obsah volaní nástrojov s kontextom 128K.
K2 je model zmesi expertov s jedným biliónom parametrov celkovo a 32 miliardami aktívnych parametrov. Súhrn výrobcu používa viachlavovú latentnú pozornosť a riedke smerovanie expertov s výberom ôsmich z 384 expertov na token a spoločným expertom. Predtrénovanie používa 15,5 bilióna tokenov a optimalizačný prístup MuonClip vyvinutý na stabilné trénovanie v rozsahu tohto modelu.
Ide o vlastnosti pôvodnej rodiny K2. Vydanie na pokyny následne poskytuje správanie používané na chat, programovanie a autonómne riešenie problémov s aplikačnými nástrojmi. Jeho identita zostáva odlišná od neskoršieho rozšírenia kontextu 0905, samostatného vydania Thinking a multimodálnych modelov K2.5 a K2.6.
Pri otázke dodajte kontext, ktorý zakladá odpoveď, a určite potrebnú podobu odpovede. Pri programovacej úlohe zahrňte relevantnú implementáciu, pozorované zlyhanie, očakávané správanie a obmedzenia na zachovanie. Ilustračná požiadavka znie: „Vysvetlite, prečo tento vstup zlyháva, navrhnite najmenšiu opravu a vráťte zmenenú funkciu s podpornou podmienkou zo zdroja.“
Pri práci s dokumentmi pomenujte pasáže a kritériá porovnania. Žiadajte, aby výsledok zachoval vlastné mená, identifikátory polí a jednotky a identifikoval informácie, ktoré materiál neobsahuje. Požadovaný artefakt by mal zostať výslovný počas revízií namiesto nahradenia širokým komentárom.
Pôvodná príručka výrobcu odporúča temperature 0.6 a ponúka jednoduchý systémový pokyn asistenta ako predvolený, keď nie je potrebná špecializovaná rola. Tento profil vytvára odpoveď na úlohu priamo namiesto uplatnenia neskorších požiadaviek modelu Thinking na rozšírené uvažovanie striedané s volaniami nástrojov. Jazyk konečnej odpovede, povinné podrobnosti a očakávanú dĺžku nastavte nezávisle od odporúčania vzorkovania.
K2 Instruct podporuje funkcie dodávané v každej požiadavke s názvami, opismi a schémami parametrov. Model vyberá, kedy a ako ich volať. Aplikácia spracuje navrhované argumenty JSON a vykoná zvolenú operáciu; vrátené pozorovania vstupujú do konverzácie so zodpovedajúcim identifikátorom volania nástroja a názvom funkcie. Nasledujúca odpoveď môže tieto skutočné výsledky využiť na odpoveď alebo pokračovanie v úlohe.
Definujte, čo každý nástroj robí a ktoré akcie sú povolené. Vyhľadanie v dokumente môže vrátiť chýbajúce pole produktu, zatiaľ čo vývojový nástroj môže vrátiť zdrojový kód alebo pozorovanú chybu. Vybraná operácia nie je dôkazom vykonania, kým nie je dostupný jej výsledok. Pozorovanie zachovajte pri úlohe, aby konečný záver mohol identifikovať, čo ho podporuje.
Pôvodné okno 128K obsahuje zdrojový text, konverzáciu, históriu nástrojov a generovaný obsah spolu. Rezervujte miesto na odpoveď a dlhý repozitár alebo zbierku dokumentov usporiadajte podľa skutočnej otázky. Ukážková veľkosť dokončenia na karte modelu nestanovuje univerzálny pevný strop odpovede.
Užitočným výsledkom je skontrolovaný text, návrh kódu alebo analýza založená na zdrojoch. Hodnoty kontrolujte podľa dodaného materiálu a kód v zamýšľanej aplikácii. Priamy profil plnenia pokynov edície 0711 zachovajte namiesto pripisovania neskoršieho kontextu, vizuálneho vstupu alebo zachovávania uvažovania z iného vydania K2.
POST /v1/chat/completionstexttext| Pole | Typ | Požiadavka | Hodnoty a limity | Predvolené |
|---|---|---|---|---|
Polemodel | Typstring | PožiadavkaPovinné | Hodnoty a limity moonshotai/kimi-k2 | Predvolené— |
Polemessages | Typmessage[] | PožiadavkaPovinné | Hodnoty a limity Minimálny počet položiek: 1 | Predvolené— |
Polemessages[].role | Typstring | PožiadavkaPovinné | Hodnoty a limity Príklady: system, user, assistant, tool, function Podmienky: Tieto roly sú výslovne zastúpené typmi kompatibility v zdrojovom kóde; presný súbor rolí zostáva závislý od modelu. Závisí od modelu | Predvolené— |
Polemessages[].content | Typstring|content_part[]|null | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity | Predvolené— |
Polemessages[].tool_calls | Typtool_call[] | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity | Predvolené— |
Polemessages[].tool_call_id | Typstring | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity Platí, keď: role=tool; použite skutočne vrátené ID | Predvolené— |
Polemessages[].name | Typstring | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity | Predvolené— |
Polemessages[].reasoning_content | Typstring | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity Platí, keď: Posielajte späť skutočne vrátené uvažovanie, ak ho tento model používa | Predvolené— |
Polemessages[].reasoning_details | Typobject|array | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity Závisí od modelu | Predvolené— |
Polemax_tokens | Typinteger | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity Minimum: 1 Závisí od modelu | Predvolené— |
Polemax_completion_tokens | Typinteger | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity Minimum: 1 Závisí od modelu | Predvolené— |
Polestream | Typboolean | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity | Predvolenéfalse |
Polestream_options.include_usage | Typboolean | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity Závisí od modelu | Predvolené— |
Poletemperature | Typnumber | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity Závisí od modelu | Predvolené— |
Poletop_p | Typnumber | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity Závisí od modelu | Predvolené— |
Polestop | Typstring|string[] | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity Závisí od modelu | Predvolené— |
Poletools | Typfunction_tool[] | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity Závisí od modelu | Predvolené— |
Poletools[].type | Typstring | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity function Závisí od modelu | Predvolené— |
Poletools[].function.name | Typstring | PožiadavkaPovinné | Hodnoty a limity Platí, keď: poskytnutý nástroj typu funkcia | Predvolené— |
Poletools[].function.description | Typstring | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity | Predvolené— |
Poletools[].function.parameters | TypJSON_schema | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity | Predvolené— |
Poletool_choice | Typstring|object | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity Závisí od modelu | Predvolené— |
Poleparallel_tool_calls | Typboolean | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity Závisí od modelu | Predvolené— |
Poleresponse_format | Typobject | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity Závisí od modelu | Predvolené— |
Polereasoning_effort | Typstring | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity Závisí od modelu | Predvolené— |
Polereasoning | Typobject | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity Závisí od modelu | Predvolené— |
Poleservice_tier | Typstring | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity Závisí od modelu | Predvolené— |
Poleinstructions | Typstring | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity Pole kompatibility | Predvolené— |
Polefunctions | Typfunction[] | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity Závisí od modelu | Predvolené— |
Polefunction_call | Typstring|object | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity Závisí od modelu | Predvolené— |
Poleprompt_cache_options | Typobject | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity Závisí od modelu | Predvolené— |
Polemodalities | Typstring[] | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity text | Predvolené— |
Poleprovider | Typobject | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity Podmienky: provider.options sa na tejto textovej trase Ultra odmieta | Predvolené— |
Polecache_control.ttl | Typstring | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity Podmienky: Hodnota 1h sa v skutočne používaných poliach cache promptov odmieta | Predvolené— |
Text · Text UTF8
messages[].content
| Parameter | Špecifikácia |
|---|---|
Parametercontent_type | Špecifikáciaapplication/json |
Parameterrequired | Špecifikáciamodel, messages |
Parametermaterial_types | Špecifikáciatext |
Parametermessages | Špecifikáciapole správ so štruktúrou role/content |
Parameterfile_material | Špecifikáciaskutočný dokument UTF-8 vložený ako doslovný text; ID súboru sa neodvodzuje |
Parameteroptional_controls | Špecifikáciastream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice |
Parametercontrol_scope | Špecifikáciazávisí od modelu; používateľské nástroje typu funkcia sa líšia od nástrojov prevádzkovaných službou |
Parameteroutput_modalities | Špecifikáciatext |
Parameterhosted_operations | Špecifikáciafalse |
Parametermultimodal_input_binding | Špecifikácianull |
Životný cyklus: synchronous_or_streamed
Pošlite presné ID modelu spolu s messages.
Dĺžka kontextu nie je horná hranica výstupu.
Textový súbor môže poskytnúť doslovný text; obrazové a zvukové vstupy a vstupy so súborovými objektmi potrebujú presné naviazanie.
Tarifné údaje nepridávajú možnosti požiadavky. Podporované parametre sú uvedené pri vybranej metóde.
Každý poplatok priraďte k zobrazeným podmienkam. Pre každú skupinu alternatívnych konfigurácií použite jednu sadzbu.
| Konfigurácia | Sadzobník | Počet tokenov kontextu väčší než | Tokeny kontextu, najviac (vrátane hranice) | Poplatok |
|---|---|---|---|---|
| KonfiguráciaZákladné sadzby za tokeny | SadzobníkZákladná sadzba | Počet tokenov kontextu väčší než— | Tokeny kontextu, najviac (vrátane hranice)Bez hornej hranice | Poplatok Vstup · Vstupné tokeny $0.00114 / 1K tokenov Výstup · Výstupné tokeny $0.0046 / 1K tokenov Vstup · Čítanie cache — / 1K tokenov Vstup · Zápis do cache — / 1K tokenov Vstup · Zápis do cache, 1 hod — / 1K tokenov |
| KonfiguráciaPásmo dĺžky požiadavky 1 | Sadzobník— | Počet tokenov kontextu väčší než0 | Tokeny kontextu, najviac (vrátane hranice)Bez hornej hranice | Poplatok Vstup · Vstupné tokeny $0.00114 / 1K tokenov Výstup · Výstupné tokeny $0.0046 / 1K tokenov Vstup · Čítanie cache — / 1K tokenov Vstup · Zápis do cache — / 1K tokenov Vstup · Zápis do cache, 1 hod — / 1K tokenov |
Ailoot pred požiadavkou rezervuje odhadovanú sumu. Po získaní výsledku vyúčtuje konečný poplatok podľa nameraného využitia. Pri streamovaní sa vyúčtovanie riadi konečným záznamom využitia. Ako funguje rezervácia a vyúčtovanie →
set -eu\n: "${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", "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',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',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 alebo SSE
Uložte každú úplnú vrátenú odpoveď, súbor a časť obsahu.
Zachovajte každý variant odpovede a jeho obsah, volania nástrojov a uvažovanie. V SSE zostavujte čiastkové zmeny podľa indexu variantu/nástroja a zachovajte konečný dôvod ukončenia aj údaje o spotrebe.
Zachovajte ID požiadaviek/odpovedí aj hlavičky. Všeobecná URL na načítanie textovej úlohy nie je poskytnutá.
| Pole | Typ |
|---|---|
Polechoices[].index | Typinteger |
Polechoices[].message.content | Typstring|null |
Polechoices[].message.tool_calls | Typtool_call[] |
Polechoices[].message.reasoning_content | Typstring |
Polechoices[].message.reasoning_details | Typobject|array |
Polechoices[].finish_reason | Typstring|null |
Poleusage | Typobject |
| Odpoveď | Podmienka | Ďalší krok |
|---|---|---|
Odpoveď400 · invalid_request_error | PodmienkaNeplatné povinné polia, reprezentácia materiálu alebo hodnota parametra | Ďalší krokPred novou požiadavkou na vytvorenie opravte uvedené polia. |
Ailoot Ultra moonshotai/kimi-k2
Použite cesty metód uvedené vyššie.
moonshotai/kimi-k2Kimi K2 Instruct 0711 je pôvodný dotrénovaný textový model K2 od Moonshot AI na chat, programovanie a agentov vedených nástrojmi. Kontext 128K a profil pohotovej odpovede vytvárajú odpovede, kód a vybrané volania funkcií bez neskoršieho postupu K2 Thinking.
Tento opis pokrýva možnosti modelu. Dostupné vstupy, výstupy a voľby v Ailoot sú uvedené nižšie pre vybranú metódu.
Kimi K2 Instruct 0711 je pôvodný dotrénovaný textový model K2 od Moonshot AI na univerzálny chat a agentové úlohy. Výrobca ho odlišuje od K2 Base, ktorý je základným modelom, a edíciu na pokyny opisuje ako pohotovú, bez dlhého premýšľania. Prijíma text a generuje odpovede, kód a obsah volaní nástrojov s kontextom 128K.
K2 je model zmesi expertov s jedným biliónom parametrov celkovo a 32 miliardami aktívnych parametrov. Súhrn výrobcu používa viachlavovú latentnú pozornosť a riedke smerovanie expertov s výberom ôsmich z 384 expertov na token a spoločným expertom. Predtrénovanie používa 15,5 bilióna tokenov a optimalizačný prístup MuonClip vyvinutý na stabilné trénovanie v rozsahu tohto modelu.
Ide o vlastnosti pôvodnej rodiny K2. Vydanie na pokyny následne poskytuje správanie používané na chat, programovanie a autonómne riešenie problémov s aplikačnými nástrojmi. Jeho identita zostáva odlišná od neskoršieho rozšírenia kontextu 0905, samostatného vydania Thinking a multimodálnych modelov K2.5 a K2.6.
Pri otázke dodajte kontext, ktorý zakladá odpoveď, a určite potrebnú podobu odpovede. Pri programovacej úlohe zahrňte relevantnú implementáciu, pozorované zlyhanie, očakávané správanie a obmedzenia na zachovanie. Ilustračná požiadavka znie: „Vysvetlite, prečo tento vstup zlyháva, navrhnite najmenšiu opravu a vráťte zmenenú funkciu s podpornou podmienkou zo zdroja.“
Pri práci s dokumentmi pomenujte pasáže a kritériá porovnania. Žiadajte, aby výsledok zachoval vlastné mená, identifikátory polí a jednotky a identifikoval informácie, ktoré materiál neobsahuje. Požadovaný artefakt by mal zostať výslovný počas revízií namiesto nahradenia širokým komentárom.
Pôvodná príručka výrobcu odporúča temperature 0.6 a ponúka jednoduchý systémový pokyn asistenta ako predvolený, keď nie je potrebná špecializovaná rola. Tento profil vytvára odpoveď na úlohu priamo namiesto uplatnenia neskorších požiadaviek modelu Thinking na rozšírené uvažovanie striedané s volaniami nástrojov. Jazyk konečnej odpovede, povinné podrobnosti a očakávanú dĺžku nastavte nezávisle od odporúčania vzorkovania.
K2 Instruct podporuje funkcie dodávané v každej požiadavke s názvami, opismi a schémami parametrov. Model vyberá, kedy a ako ich volať. Aplikácia spracuje navrhované argumenty JSON a vykoná zvolenú operáciu; vrátené pozorovania vstupujú do konverzácie so zodpovedajúcim identifikátorom volania nástroja a názvom funkcie. Nasledujúca odpoveď môže tieto skutočné výsledky využiť na odpoveď alebo pokračovanie v úlohe.
Definujte, čo každý nástroj robí a ktoré akcie sú povolené. Vyhľadanie v dokumente môže vrátiť chýbajúce pole produktu, zatiaľ čo vývojový nástroj môže vrátiť zdrojový kód alebo pozorovanú chybu. Vybraná operácia nie je dôkazom vykonania, kým nie je dostupný jej výsledok. Pozorovanie zachovajte pri úlohe, aby konečný záver mohol identifikovať, čo ho podporuje.
Pôvodné okno 128K obsahuje zdrojový text, konverzáciu, históriu nástrojov a generovaný obsah spolu. Rezervujte miesto na odpoveď a dlhý repozitár alebo zbierku dokumentov usporiadajte podľa skutočnej otázky. Ukážková veľkosť dokončenia na karte modelu nestanovuje univerzálny pevný strop odpovede.
Užitočným výsledkom je skontrolovaný text, návrh kódu alebo analýza založená na zdrojoch. Hodnoty kontrolujte podľa dodaného materiálu a kód v zamýšľanej aplikácii. Priamy profil plnenia pokynov edície 0711 zachovajte namiesto pripisovania neskoršieho kontextu, vizuálneho vstupu alebo zachovávania uvažovania z iného vydania K2.
POST /v1/messagestextjson, sse| Pole | Typ | Požiadavka | Hodnoty a limity | Predvolené |
|---|---|---|---|---|
Polemodel | Typstring | PožiadavkaPovinné | Hodnoty a limity moonshotai/kimi-k2 | Predvolené— |
Polemessages | Typmessage[] | PožiadavkaPovinné | Hodnoty a limity | Predvolené— |
Polemessages[].role | Typstring | PožiadavkaPovinné | Hodnoty a limity user, assistant | Predvolené— |
Polemessages[].content | Typstring | PožiadavkaPovinné | Hodnoty a limity | Predvolené— |
Polemax_tokens | Typinteger | PožiadavkaPovinné | Hodnoty a limity | Predvolené— |
Polestream | Typboolean | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity | Predvolenéfalse |
Text · Text UTF-8
reťazec messages[].content
| Parameter | Špecifikácia |
|---|---|
Parametercontent_type | Špecifikáciaapplication/json |
Parameterrequired | Špecifikáciamodel, messages, max_tokens |
Parameteroptional_controls | Špecifikáciastream |
Parametermaterial_types | Špecifikáciatext |
Parametertext_file_material | ŠpecifikáciaPrečítajte skutočný dokument UTF-8 a vložte jeho text do uvedeného vstupného reťazca alebo reťazca obsahu správy. |
Životný cyklus: synchronous_or_streamed
Tarifné údaje nepridávajú možnosti požiadavky. Podporované parametre sú uvedené pri vybranej metóde.
Každý poplatok priraďte k zobrazeným podmienkam. Pre každú skupinu alternatívnych konfigurácií použite jednu sadzbu.
| Konfigurácia | Sadzobník | Počet tokenov kontextu väčší než | Tokeny kontextu, najviac (vrátane hranice) | Poplatok |
|---|---|---|---|---|
| KonfiguráciaZákladné sadzby za tokeny | SadzobníkZákladná sadzba | Počet tokenov kontextu väčší než— | Tokeny kontextu, najviac (vrátane hranice)Bez hornej hranice | Poplatok Vstup · Vstupné tokeny $0.00114 / 1K tokenov Výstup · Výstupné tokeny $0.0046 / 1K tokenov Vstup · Čítanie cache — / 1K tokenov Vstup · Zápis do cache — / 1K tokenov Vstup · Zápis do cache, 1 hod — / 1K tokenov |
| KonfiguráciaPásmo dĺžky požiadavky 1 | Sadzobník— | Počet tokenov kontextu väčší než0 | Tokeny kontextu, najviac (vrátane hranice)Bez hornej hranice | Poplatok Vstup · Vstupné tokeny $0.00114 / 1K tokenov Výstup · Výstupné tokeny $0.0046 / 1K tokenov Vstup · Čítanie cache — / 1K tokenov Vstup · Zápis do cache — / 1K tokenov Vstup · Zápis do cache, 1 hod — / 1K tokenov |
Ailoot pred požiadavkou rezervuje odhadovanú sumu. Po získaní výsledku vyúčtuje konečný poplatok podľa nameraného využitia. Pri streamovaní sa vyúčtovanie riadi konečným záznamom využitia. Ako funguje rezervácia a vyúčtovanie →
{\n "model": "moonshotai/kimi-k2",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${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', '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', '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 alebo SSE
Uložte každú úplnú vrátenú odpoveď, súbor a časť obsahu.
Zachovajte všetky bloky obsahu, podpisy uvažovania a skutočné ID volaní nástrojov. Zostavte všetky čiastkové zmeny blokov SSE; prvý textový blok nie je celý výstup.
Zachovajte ID požiadaviek/odpovedí aj hlavičky. Všeobecná URL na načítanie textovej úlohy nie je poskytnutá.
| Pole | Typ |
|---|---|
Poleid | Typstring |
Polemodel | Typstring |
Polecontent[] | Typtext|thinking|tool_use|other content block |
Polestop_reason | Typstring|null |
Poleusage | Typobject |
| Odpoveď | Podmienka | Ďalší krok |
|---|---|---|
Odpoveď400 · invalid_request_error | PodmienkaNeplatné povinné polia, reprezentácia materiálu alebo hodnota parametra | Ďalší krokPred novou požiadavkou na vytvorenie opravte uvedené polia. |
Ailoot Ultra moonshotai/kimi-k2
Použite cesty metód uvedené vyššie.
Technický príklad v angličtine
Fix an empty-input crash\n\nFix this Python function: def first_name(names): return names[0].strip(). For an empty list it must return None; otherwise preserve the existing trimming behavior, including returning an empty string for whitespace-only input. Return a minimal implementation and tests for an empty list, a padded name and a whitespace-only name.A revised first_name function and three tests with explicit expected values.Check that only an empty list returns None and that a whitespace-only first value still returns an empty string.