MoonshotAI: Kimi K3 (batch)
Kimi K3 เป็นโมเดลใช้เหตุผลหลายสื่อในตัวของ Moonshot AI สำหรับงานโค้ดยาวและงานความรู้ อ่านข้อความ ภาพ และวิดีโอ สร้างข้อความ และรองรับเวิร์กโฟลว์ที่ใช้เครื่องมือด้วยบริบท 1,048,576 โทเค็นและประวัติการคิดที่เก็บข้ามขั้นตอน
เกี่ยวกับโมเดล
คำอธิบายนี้ครอบคลุมความสามารถของโมเดล อินพุต เอาต์พุต และตัวเลือกที่ใช้ได้ใน Ailoot แสดงด้านล่างตามเมธอดที่เลือก
Kimi K3 เป็นโมเดลเอเจนต์หลายสื่อแบบเปิดน้ำหนักของ Moonshot AI สำหรับการเขียนโค้ดระยะยาว งานความรู้ และการใช้เหตุผล ผสานข้อความกับความเข้าใจภาพและวิดีโอในตัว แล้วให้คำตอบข้อความหรือคำขอเครื่องมือ ผู้ผลิตเน้นเซสชันวิศวกรรมที่ยาว คลังโค้ดใหญ่ และงานที่ใช้ภาพหน้าจอหรือข้อมูลป้อนกลับภาพร่วมกับโค้ด บรีฟที่มีประโยชน์กำหนดชิ้นงานที่ต้องการ หลักฐานที่จะใช้ และเงื่อนไขที่ถือว่างานเสร็จ
สถาปัตยกรรมและบริบทยาว
การ์ดโมเดลอธิบาย Mixture of Experts แบบ sparse ที่มีพารามิเตอร์รวม 2.8 ล้านล้านตัวและพารามิเตอร์ที่เปิดใช้ 104 พันล้านตัว การออกแบบ Stable LatentMoE เลือกผู้เชี่ยวชาญ 16 จาก 896 ตัวต่อโทเค็น โดยใช้ Kimi Delta Attention และ Attention Residuals ร่วมกับ gated attention ความยาวบริบทที่แน่นอนคือ 1,048,576 โทเค็น นี่เป็นพื้นที่สำหรับบริบทงานจำนวนมาก ไม่ใช่เหตุผลให้ละขอบเขตต้นทางหรือพื้นที่ที่ผลต้องใช้
ชิ้นงานดั้งเดิมที่เผยแพร่ใช้การฝึกที่คำนึงถึง quantization พร้อมน้ำหนัก MXFP4 และ activations MXFP8 นั่นเป็นรูปแบบเผยแพร่ของผู้ผลิต แยกจากรุ่น quantized ที่ให้มาต่างหากหรือข้ออ้างว่าเส้นทางใดให้บริการโมเดลอย่างไร น้ำหนักเปิดและจำนวนพารามิเตอร์มากไม่ได้ทำให้ตัวเลขพารามิเตอร์ที่ทำงานกลายเป็นข้อกำหนดพื้นที่เก็บหรือฮาร์ดแวร์ทั้งหมด
เตรียมงานโค้ดขนาดใหญ่
ให้เนื้อหาคลังโค้ดที่เกี่ยวข้อง พฤติกรรมเดิม การเปลี่ยนที่ขอ และข้อจำกัดความเข้ากันได้ ระบุไฟล์หรืออินเทอร์เฟซที่ผลต้องกระทบ การตรวจที่ตัดสินความสำเร็จ และข้อผิดพลาดหรือข้อมูลเข้าที่ให้มาซึ่งเผยปัญหา ผลที่มีประโยชน์อาจเป็นการแก้โค้ดเฉพาะจุดพร้อมคำอธิบายและหลักฐานจากการตรวจที่รันจริง แทนคำอธิบายการกระทำที่ไม่เคยทำ
สำหรับงานพัฒนาภาพ ให้ภาพหน้าจอหรือภาพผลที่ตั้งใจชัดเจนพร้อมโค้ดที่เกี่ยวข้องและความคลาดเคลื่อนเฉพาะ ผู้ผลิตอธิบายเวิร์กโฟลว์ที่ครอบคลุมงานส่วนหน้า เกม และ CAD ซึ่งใช้ข้อมูลป้อนกลับภาพ ขอการเปลี่ยนที่เชื่อมโค้ดกับผลที่สังเกต และเก็บภาพอ้างอิงเพื่อให้ตรวจชิ้นงานที่ส่งเทียบได้
การเตรียมภาพ วิดีโอ และงานความรู้
คู่มือเริ่มต้นผู้ผลิตใช้อ็อบเจ็กต์ content ที่ระบุชนิดสำหรับข้อความภาพ content เป็นอาร์เรย์ ไม่ใช่การแทนอาร์เรย์นั้นในรูปข้อความที่ serialize แล้ว เวิร์กโฟลว์ภาพใช้ข้อมูลภาพที่เข้ารหัสหรือการอ้างอิงไฟล์ที่รองรับ แทนที่อยู่ภาพสาธารณะ ตัวอย่างวิดีโออัปโหลดไฟล์วิดีโอแล้วให้การอ้างอิงที่ได้พร้อมคำถามเนื้อหา ให้ต้นทางอ่านได้และระบุข้อสังเกต ช่วงเวลา หรือความสัมพันธ์ที่สำคัญ เวิร์กโฟลว์ภาพผู้ผลิตรับภาพ JPEG, PNG, GIF, WebP, BMP, HEIC และ HEIF กับวิดีโอ MP4, MPEG, MOV, AVI, FLV, MPG, WebM, WMV และ 3GPP ภาพเคลื่อนไหว GIF หรือ WebP ถอดรหัสเป็นวิดีโอได้ ให้ซอร์ส SVG เป็นข้อความ ผู้ผลิตแนะนำภาพสูงสุด 4096 × 2160 และวิดีโอสูงสุด 1920 × 1080 นี่เป็นคำแนะนำความละเอียด ไม่ใช่เกณฑ์ปฏิเสธ รักษาเนื้อหาคำขอภายในขอบเขตขนาด 100M ที่ระบุ และอัปโหลดสื่อใหญ่หรือใช้ซ้ำเป็นไฟล์
สำหรับวิจัยที่มีเอกสารมาก ติดป้ายแหล่งและระบุคำถามที่รายงานสุดท้ายควรตอบ สำหรับคำอธิบายวิดีโอ ระบุเหตุการณ์หรือลำดับที่จะวิเคราะห์แทนขอคำบรรยายไร้ข้อจำกัด K3 ใช้เนื้อหาภาพเป็นหลักฐานใช้เหตุผลและส่งข้อความหรือคำขอเครื่องมือกลับ แอปพลิเคชันสามารถส่งคำขอเหล่านั้นให้เครื่องมือสื่อเพื่อสร้างชิ้นงานภาพหรือวิดีโอแยก
การคิดเปิดอยู่เสมอ
อินเทอร์เฟซผู้ผลิต K3 เปิด thinking เสมอ การตั้งค่า reasoning_effort ระดับบนสุดรับ low, high และ max โดยมี max เป็นค่าเริ่มต้น ตัวเลือกเหล่านี้เฉพาะโมเดล ไม่ควรสมมติว่ามีการตั้งค่าไม่คิดหรือค่าระดับจากตระกูลอื่น แนวทางย้ายรุ่นผู้ผลิตแยก K3 จาก K2.x ด้วยการใช้ reasoning_effort แทนการนำคอนฟิก thinking เก่ามาใช้ต่อ
ผู้ผลิตระบุ reasoning_content แยกจากเนื้อหาคำตอบสุดท้ายในผลสตรีม สำหรับบทสนทนาหลายรอบหรือเวิร์กโฟลว์เครื่องมือ กำหนดให้ส่งข้อความผู้ช่วยที่ได้รับกลับไปครบและไม่เปลี่ยน รวม reasoning_content และ tool_calls การเก็บเพียงคำตอบสุดท้ายที่มองเห็นทำให้เสียข้อมูลที่เวิร์กโฟลว์เก็บการคิดของโมเดลคาดว่าจะใช้ในขั้นถัดไป
คำตอบสุดท้ายแบบมีโครงสร้างและการเขียนต่อบางส่วน
คู่มือเริ่มต้นระบุผลลัพธ์ JSON-schema แบบเคร่งครัดสำหรับเนื้อหาข้อความสุดท้าย กำหนดฟิลด์และความหมายตามชิ้นงานที่แอปพลิเคชันต้องใช้ และแยกวิเคราะห์เนื้อหาสุดท้ายนั้นแทนรวมกับฟิลด์การใช้เหตุผล ผลแบบมีโครงสร้างแทนข้อมูลที่ดึงจากเนื้อหาที่ให้หรือรูปแบบรายงานที่กำหนดได้ สคีมาจำกัดรูปทรง ส่วนหลักฐานต้นทางตัดสินว่าค่าถูกหรือไม่
โหมด partial สามารถเขียนต่อจาก prefix ข้อความที่ให้ ตัวอย่างผู้ผลิตวางข้อความผู้ช่วยแบบ partial ไว้ท้ายประวัติ แล้วรวม prefix นั้นกับส่วนที่เขียนต่อที่ส่งกลับเพื่อแสดง ใช้เมื่อชิ้นงานที่ต้องการมีจุดเริ่มต้นคงที่ที่มีความหมาย โดยแยก prefix จากส่วนที่สร้างต่อ
เครื่องมือและความต่อเนื่องของผล
K3 รองรับเครื่องมือฟังก์ชันกำหนดเอง ตัวอย่างผู้ผลิตบังคับใช้เครื่องมือในรอบแรก เก็บข้อความผู้ช่วยครบ รันทุกการเรียกที่ส่งกลับ และเพิ่มผลเครื่องมือที่ตรงกันก่อนขอคำตอบสุดท้าย การเรียกที่เสนอไม่ใช่หลักฐานว่าการดำเนินการสำเร็จ ผลจริงที่ส่งกลับเป็นหลักฐานสำหรับขั้นถัดไป
เวิร์กโฟลว์โหลดแบบไดนามิกเพิ่มนิยามเครื่องมือครบที่จุดเฉพาะในประวัติข้อความ นิยามต้องมีชื่อ วัตถุประสงค์ และพารามิเตอร์ และต้องคงอยู่ในประวัติถัดไป เพราะเซิร์ฟเวอร์ไม่เก็บการประกาศนั้นแยกเอง เก็บความสามารถเครื่องมือ อาร์กิวเมนต์ที่ให้ และข้อสังเกตจริงคู่กัน เพื่อให้งานยาวทำต่อจากสิ่งที่เสร็จแล้วได้
ตัวควบคุมผลลัพธ์และบริบทที่ซ้ำ
ผู้ผลิตระบุเพดาน completion เริ่มต้น 131,072 โทเค็น ซึ่งตั้งได้สูงสุด 1,048,576 ภายในข้อจำกัดบริบทรวมของโมเดล K3 API ปัจจุบันกำหนด temperature คงที่ 1.0, top_p 0.95 ผลหนึ่งรายการ และ presence กับ frequency penalties เป็นศูนย์ โดยสั่งให้ผู้เรียกละตัวควบคุมการสุ่มเหล่านั้น นี่เป็นการตั้งค่ารุ่นของผู้ผลิตโดยตรง ไม่ใช่รายการตัวควบคุมที่ปรับได้ซึ่งนำไปใช้ทั่วไป
การแคชบริบทเป็นอัตโนมัติสำหรับ prefix ซ้ำที่เข้าเกณฑ์ โดยเอกสารมีตัวเลือก TTL 5 นาทีและ 1 ชั่วโมง พร้อมค่าเริ่มต้น 5 นาที บล็อกแคชที่ไม่ครบยังนับเป็น cache miss รักษาบริบทที่ใช้ซ้ำให้คงที่และตรวจการใช้งานจริง แทนยืนยัน cache hit จากข้อความซ้ำเพียงอย่างเดียว สำหรับชิ้นงานสุดท้าย เก็บแหล่งที่ให้ หลักฐานเครื่องมือจริง และโครงสร้างผลที่ต้องการ แล้วตรวจว่าคำตอบยาวหรือผลวิศวกรรมตรงเกณฑ์เสร็จที่ระบุ
Ailoot Ultra · การประมวลผลแบบชุด POST /v1/batches moonshotai/kimi-k3:batch
moonshotai/kimi-k3:batchเริ่มต้น
Kimi K3 เป็นโมเดลใช้เหตุผลหลายสื่อในตัวของ Moonshot AI สำหรับงานโค้ดยาวและงานความรู้ อ่านข้อความ ภาพ และวิดีโอ สร้างข้อความ และรองรับเวิร์กโฟลว์ที่ใช้เครื่องมือด้วยบริบท 1,048,576 โทเค็นและประวัติการคิดที่เก็บข้ามขั้นตอน
- อินพุตที่รองรับ
- ข้อความ
- ผลลัพธ์
- ข้อความ
ใช้งานได้ใน Ailoot · อินพุตและเมธอด
Ailoot Ultra · การประมวลผลแบบชุด POST /v1/batches
- ขาเข้า
text- ขาออก
text- รูปแบบเอาต์พุต
- JSON ของ results[].response.body ที่ส่งกลับโดยตรง
| ฟิลด์ | ประเภท | ข้อกำหนด | ค่าและข้อจำกัด | ค่าเริ่มต้น |
|---|---|---|---|---|
ฟิลด์endpoint | ประเภทstring | ข้อกำหนดจำเป็น | ค่าและข้อจำกัด /v1/chat/completions | ค่าเริ่มต้น— |
ฟิลด์model | ประเภทstring | ข้อกำหนดจำเป็น | ค่าและข้อจำกัด moonshotai/kimi-k3:batch | ค่าเริ่มต้น— |
ฟิลด์requests | ประเภทbatch_item[] | ข้อกำหนดจำเป็น | ค่าและข้อจำกัด จำนวนรายการขั้นต่ำ: 1 | ค่าเริ่มต้น— |
ฟิลด์requests[].custom_id | ประเภทstring | ข้อกำหนดจำเป็น | ค่าและข้อจำกัด | ค่าเริ่มต้น— |
ฟิลด์requests[].body.messages | ประเภทmessage[] | ข้อกำหนดจำเป็น | ค่าและข้อจำกัด | ค่าเริ่มต้น— |
ฟิลด์completion_window | ประเภทstring | ข้อกำหนดไม่บังคับ | ค่าและข้อจำกัด 24h | ค่าเริ่มต้น— |
ฟิลด์provider | ประเภทobject|null | ข้อกำหนดไม่บังคับ | ค่าและข้อจำกัด | ค่าเริ่มต้น— |
ฟิลด์requests[].body.model | ประเภทstring | ข้อกำหนดไม่บังคับ | ค่าและข้อจำกัด moonshotai/kimi-k3:batch, moonshotai/kimi-k3 | ค่าเริ่มต้น— |
ฟิลด์provider.only | ประเภทstring[] | ข้อกำหนดไม่บังคับ | ค่าและข้อจำกัด deepinfra/bf16 | ค่าเริ่มต้น— |
ฟิลด์provider.allow_fallbacks | ประเภทboolean|null | ข้อกำหนดไม่บังคับ | ค่าและข้อจำกัด false, null | ค่าเริ่มต้น— |
พารามิเตอร์และวงจรการทำงานของเมธอด
| พารามิเตอร์ | ข้อกำหนด |
|---|---|
พารามิเตอร์content_type | ข้อกำหนดapplication/json |
พารามิเตอร์required | ข้อกำหนดendpoint, model, requests |
พารามิเตอร์material_types | ข้อกำหนดtext |
พารามิเตอร์representation | ข้อกำหนดส่ง requests[] ไว้ในคำขอโดยตรง โดยแต่ละรายการมี custom_id และ body |
พารามิเตอร์request_endpoint_profile | ข้อกำหนด/v1/chat/completions |
พารามิเตอร์file_material | ข้อกำหนดผู้เรียกใช้อาจอ่านไฟล์ JSONL ที่เข้ารหัส UTF-8 จากเครื่องของตนลงใน requests[] ได้ ไม่มีการใช้ค่าระบุวัตถุประสงค์การอัปโหลด input_file_id หรือการอ้างอิงไฟล์ หากไม่มีข้อมูลของลูกค้าหรือข้อมูลว่าง ให้หยุดการเตรียมก่อนส่ง POST |
พารามิเตอร์serialization_order | ข้อกำหนดendpoint, model, provider (หากระบุมา), completion_window (หากระบุมา), requests อยู่ท้ายสุด |
พารามิเตอร์optional_controls | ข้อกำหนดprovider.only, provider.allow_fallbacks, completion_window |
พารามิเตอร์schema_scope | ข้อกำหนดเนื้อหาคำขอ Chat Completions แบบข้อความ ภายในโครงสร้างคำขอแบบชุดที่ส่งโดยตรงตามที่ระบุในเอกสาร |
วงจรการทำงาน: asynchronous
GET /v1/batches/{operation_id} · ค่า response.id จริงจากการตอบกลับคำขอสร้างครั้งเดิม โดยใช้ผู้ใช้/คีย์/กลุ่มเดิม
ราคา
ข้อมูลอัตราราคาไม่ได้เพิ่มตัวเลือกคำขอ พารามิเตอร์ที่รองรับระบุไว้สำหรับเมธอดที่เลือก
- โหมดรวดเร็ว
- ไม่ได้ระบุ เมื่อเลือกโหมดรวดเร็ว
- โหมดยืดหยุ่น
- ไม่ได้ระบุ เมื่อเลือกโหมด flex
- ระดับการใช้เหตุผลสูงสุด
- ไม่ได้ระบุ เมื่อใช้การปรับตามค่าเริ่มต้น (default) สำหรับระดับการใช้เหตุผลสูงสุด
- การคิดราคาแคชแบบระบุชัด
- ไม่ได้เปิดใช้ เมื่อร้องขอแคชแบบระบุชัด
อัตราค่าบริการ Ailoot
ราคาตามการตั้งค่า
เทียบค่าบริการแต่ละรายการกับเงื่อนไขที่แสดง เลือกใช้อัตราเดียวสำหรับแต่ละชุดการตั้งค่าที่เป็นตัวเลือกทดแทนกัน
| การตั้งค่า | ตารางอัตราค่าบริการ | โทเค็นบริบท มากกว่า | โทเค็นบริบท ไม่เกินและรวมค่า | ค่าบริการ |
|---|---|---|---|---|
| การตั้งค่าอัตราราคาพื้นฐานของโทเคน | ตารางอัตราค่าบริการอัตราพื้นฐาน | โทเค็นบริบท มากกว่า— | โทเค็นบริบท ไม่เกินและรวมค่าไม่มีขีดจำกัดสูงสุด | ค่าบริการ ขาเข้า · โทเค็นอินพุต $0.00456 / 1K โทเค็น ขาออก · โทเค็นเอาต์พุต $0.0228 / 1K โทเค็น ขาเข้า · การอ่านแคช $0.000456 / 1K โทเค็น ขาเข้า · การเขียนแคช — / 1K โทเค็น ขาเข้า · การเขียนแคช, 1 ชั่วโมง — / 1K โทเค็น |
| การตั้งค่าระดับความยาวคำขอ 1 | ตารางอัตราค่าบริการ— | โทเค็นบริบท มากกว่า0 | โทเค็นบริบท ไม่เกินและรวมค่าไม่มีขีดจำกัดสูงสุด | ค่าบริการ ขาเข้า · โทเค็นอินพุต $0.00456 / 1K โทเค็น ขาออก · โทเค็นเอาต์พุต $0.0228 / 1K โทเค็น ขาเข้า · การอ่านแคช $0.000456 / 1K โทเค็น ขาเข้า · การเขียนแคช — / 1K โทเค็น ขาเข้า · การเขียนแคช, 1 ชั่วโมง — / 1K โทเค็น |
Ailoot กันยอดเงินประมาณการไว้ก่อนส่งคำขอ หลังได้ผลลัพธ์ จะคิดค่าบริการสุดท้ายตามการใช้งานที่วัดได้ การคิดค่าบริการแบบสตรีมใช้บันทึกการใช้งานสุดท้าย วิธีกันยอดเงินและคิดค่าบริการสุดท้าย →
ตัวอย่างคำขอ
Ailoot Ultra · การประมวลผลแบบชุด
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json
from pathlib import Path
body=json.loads('{"endpoint":"/v1/chat/completions","model":"moonshotai/kimi-k3:batch","requests":[{"custom_id":"req-0001","body":{"messages":[{"role":"user","content":"Hello!"}],"max_tokens":16}}]}')
Path("batch-request.json").write_text(json.dumps(body,ensure_ascii=False),encoding="utf-8")
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/batches \
-H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \
--data-binary @batch-request.json -D batch-response-headers.txt -o batch-create-response.json
import json, os
from pathlib import Path
from urllib.request import Request, urlopen
def prepare_requests(customer_path):
path = Path(customer_path)
if not path.is_file(): raise ValueError("Customer JSONL file is missing")
items = [json.loads(line) for line in path.read_text(encoding="utf-8").splitlines() if line.strip()]
if not items: raise ValueError("Customer JSONL contains no requests")
ids = set()
for item in items:
if set(item) != {"custom_id", "body"}: raise ValueError("Each item needs custom_id and body")
cid = item["custom_id"]
if not isinstance(cid, str) or not cid.strip() or cid in ids: raise ValueError("custom_id must be nonempty and unique")
ids.add(cid)
if not isinstance(item["body"], dict) or not item["body"].get("messages"): raise ValueError("Supply actual text messages")
supplied_model = item["body"].get("model")
if supplied_model is not None and supplied_model not in ['moonshotai/kimi-k3:batch', 'moonshotai/kimi-k3']: raise ValueError("body.model must be an exact documented caller or wire ID")
return {"endpoint":"/v1/chat/completions", "model":"moonshotai/kimi-k3:batch", "requests":items}
if __name__ == "__main__":
material = os.environ.get("AILOOT_BATCH_REQUESTS_JSONL", "")
if not material: raise SystemExit("Set AILOOT_BATCH_REQUESTS_JSONL to your actual customer file")
body = prepare_requests(material)
key = os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "")
if not key: raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY")
request = Request("https://api.ailoot.ai/v1/batches", data=json.dumps(body, ensure_ascii=False).encode("utf-8"), headers={"Authorization":"Bearer " + key, "Content-Type":"application/json"}, method="POST")
with urlopen(request) as response:
raw = response.read()
Path("batch-create-response.json").write_bytes(raw)
print(raw.decode("utf-8"))
import json
from pathlib import Path
raw = Path("batch-status-response.json").read_bytes()
response = json.loads(raw)
if response.get("status") != "completed":
raise SystemExit("Keep the original operation; read its status without resubmitting")
results = response.get("results")
if not isinstance(results, list) or not results:
raise SystemExit("Preserve the original response; completed results are missing")
Path("batch-results.jsonl").write_text("".join(json.dumps(item, ensure_ascii=False) + "\n" for item in results), encoding="utf-8")
# Preserve batch-status-response.json with aggregate usage and every result/error.
รับและบันทึกผลลัพธ์
Ailoot Ultra · การประมวลผลแบบชุด
JSON ของ results[].response.body ที่ส่งกลับโดยตรง
GET /v1/batches/{operation_id}
ตรวจสอบสถานะงาน
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
BATCH_OPERATION_ID="$(python3 - <<'PY_ID'
import json
from pathlib import Path
from urllib.parse import quote
response = json.loads(Path("batch-create-response.json").read_text(encoding="utf-8"))
operation = response.get("id")
if not isinstance(operation, str) or not operation: raise SystemExit("No actual original operation ID; preserve the response and do not resubmit")
print(quote(operation, safe=""))
PY_ID
)"
curl --fail-with-body --silent --show-error "https://api.ailoot.ai/v1/batches/$BATCH_OPERATION_ID" \
-H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -o batch-status-response.json
เก็บผลลัพธ์ที่เสร็จสมบูรณ์ทั้งหมด
เก็บทุกการตอบกลับ ไฟล์ และส่วนเนื้อหาที่ส่งกลับมาอย่างครบถ้วน
เก็บ JSON สถานะเดิมให้ครบถ้วน รวมถึงผลลัพธ์/custom_id ทุกรายการ และเนื้อหาการตอบกลับหรือข้อผิดพลาดทั้งหมด บันทึก results[] ที่เสร็จสมบูรณ์เป็น JSONL โดยไม่กรองข้อมูล
เมื่อต้องตรวจสอบการตอบกลับต้นฉบับ
เก็บ ID การดำเนินการเดิมไว้ การตอบกลับ 503 result_pending_check มี X-Should-Retry:false ห้ามส่งงานแบบชุดเดิมซ้ำเด็ดขาดเมื่อยังไม่ทราบสถานะของงาน
ฟิลด์การตอบกลับ
| ฟิลด์ | ประเภท |
|---|---|
ฟิลด์results[].custom_id | ประเภทstring |
ฟิลด์results[].response.body.choices[].message.content | ประเภทstring|null |
ฟิลด์results[].error | ประเภทobject|null |
ฟิลด์usage | ประเภทobject|null |
ฟิลด์id | ประเภทstring |
ฟิลด์model | ประเภทstring |
ฟิลด์endpoint | ประเภทstring |
ฟิลด์status | ประเภทstring |
ฟิลด์request_counts | ประเภทobject |
ฟิลด์results[].id | ประเภทstring |
ฟิลด์results[].response.status_code | ประเภทinteger |
ฟิลด์results[].response.request_id | ประเภทstring |
ข้อผิดพลาดและขั้นตอนถัดไป
| การตอบกลับ | เงื่อนไข | ขั้นตอนถัดไป |
|---|---|---|
การตอบกลับ400 · invalid_request_error | เงื่อนไขโครงสร้างคำขอแบบส่งโดยตรงตามเอกสารไม่ถูกต้อง มีคีย์ซ้ำ หรือมีข้อขัดแย้งเกี่ยวกับตัวตนของรายการหรือความสามารถของโมเดลที่กำหนดไว้ | ขั้นตอนถัดไปแก้ไขฟิลด์ที่ระบุให้ถูกต้องก่อนส่งคำขอใหม่ทุกครั้ง |
การตอบกลับ401 · authentication_error | เงื่อนไขคีย์ API ไม่ถูกต้อง | ขั้นตอนถัดไปใช้คีย์ Ailoot ที่ได้รับอนุญาต |
การตอบกลับ403 · permission_error | เงื่อนไขกลุ่มสำหรับการประมวลผลแบบชุดไม่พร้อมใช้งาน | ขั้นตอนถัดไปตรวจสอบสิทธิ์ของคีย์/กลุ่ม |
การตอบกลับ422 · invalid_request_error | เงื่อนไขการประมวลผลแบบชุดเรียกเก็บเงินจากยอดเงินคงเหลือ คำขอสร้างที่ใช้การเรียกเก็บผ่านการสมัครสมาชิกจะถูกปฏิเสธ | ขั้นตอนถัดไปใช้กลุ่มที่ได้รับอนุญาตให้เรียกเก็บเงินจากยอดเงินคงเหลือ |
การตอบกลับ422 · price_unavailable | เงื่อนไขไม่สามารถคำนวณราคาล่วงหน้าสำหรับข้อมูลนำเข้าของงานแบบชุดได้ | ขั้นตอนถัดไปเก็บการตอบกลับไว้ และใช้ข้อมูลนำเข้าตามเอกสารของ API ประเภทนั้น |
การตอบกลับ402 · billing_error | เงื่อนไขไม่สามารถกันยอดเงินสำรองสำหรับการประมวลผลแบบชุดได้ | ขั้นตอนถัดไปแก้ไขเงื่อนไขการรับคำขอให้เรียบร้อยก่อนส่งคำขอใหม่ |
การตอบกลับ503 · price_unavailable | เงื่อนไขราคาของวิธีประมวลผลแบบชุด/อัตราราคาของระบบไม่พร้อมใช้งาน | ขั้นตอนถัดไปเก็บการตอบกลับไว้ ห้ามแทนที่ด้วยราคาอื่น |
การตอบกลับ503 · api_error | เงื่อนไขเส้นทางที่ระบุไว้ของผู้ให้บริการต้นทางไม่พร้อมใช้งาน | ขั้นตอนถัดไปเก็บการตอบกลับไว้เพื่อแก้ไขเส้นทางการส่งคำขอ |
การตอบกลับ503 · result_pending_check | เงื่อนไขผลลัพธ์เดิมต้องได้รับการตรวจสอบ โดยมี X-Should-Retry:false | ขั้นตอนถัดไปเก็บค่า operation_id/id เดิมไว้แล้วอ่านสถานะของการดำเนินการนั้น ห้ามส่ง POST เดิมซ้ำเด็ดขาด |
การตอบกลับ404 · not_found | เงื่อนไขไม่พบการดำเนินการตรวจสอบสถานะงานแบบชุด หรือการดำเนินการนั้นเป็นของตัวตนอื่น | ขั้นตอนถัดไปใช้ค่า id เดิมให้ตรงทุกตัว พร้อมผู้ใช้/คีย์/กลุ่มเดิม |
ชื่ออื่น
ชื่ออื่นของโมเดล
Ailoot Ultra moonshotai/kimi-k3:batch
ชื่อพาธเมธอดอื่น
ใช้พาธเมธอดที่แสดงด้านบน
ID ที่เกี่ยวข้องสำหรับเรียกใช้โมเดล
FAQ · MoonshotAI: Kimi K3 (batch)
- มีอินพุตและผลลัพธ์ใดบ้าง?
POST /v1/batches·moonshotai/kimi-k3:batch:text→text- คำขอใช้ฟิลด์ใดบ้าง?
POST /v1/batches·moonshotai/kimi-k3:batch:endpoint,model,requests,completion_window,provider- มีข้อจำกัดใดบ้าง?
POST /v1/batches·moonshotai/kimi-k3:batch:requests.min_items:1