Kimi K2 Instruct 0905 — Moonshot AI kompaniyasining Kimi K2 uchun sentabrdagi ko‘rsatma modeli yangilanishi. U bilim, mulohaza, dasturlash va vositalar yo‘naltiradigan vazifalar uchun matn modeli bo‘lib, ekspertlar aralashmasida jami bir trillion parametr va 32 milliard faol parametrga ega. Aynan 0905 nashri agent yordamida dasturlash va frontend ishini yaxshilaydi hamda kontekstni dastlabki relizning 128K hajmidan 256K tokengacha kengaytiradi.
Ishlab chiqaruvchi haqiqiy dasturlash agenti vazifalaridagi yaxshilanishlar bilan birga frontend kodining amaliy xatti-harakati va ko‘rinishini ham ta’kidlaydi. Tegishli yechim, kuzatilgan xatti-harakat va bajarilishi shart bo‘lgan talablar bilan dasturiy topshiriq tayyorlang. Interfeys uchun mazmun, ko‘rinadigan holatlar va o‘zaro ta’sirlarni, shuningdek muhim dizayn xususiyatlarini belgilang. Foydali natija interfeys qanday ishlashi mumkinligi haqidagi umumiy muhokama emas, shu mezonlarga bog‘langan koddir.
Namunaviy ko‘rsatma: “Ushbu komponentni tavsiflangan forma jarayoniga mos yangilang, mavjud maydon nomlarini saqlang va zarur xato hamda muvaffaqiyat holatlarini tushuntiring.” Xatoni tahlil qilishda namunaviy kirishni bering va modeldan aniq tuzatishni qaytarishdan oldin birinchi noto‘g‘ri shartni aniqlashni so‘rang. Haqiqiy ko‘rsatilgan holat yoki tekshiruv kuzatuvlarini keyingi tahrirga kiriting.
0905 xulosasi ko‘p kallakli yashirin diqqatni va har bir token uchun umumiy ekspert bilan birga 384 ekspertdan sakkiztasini tanlaydigan siyrak ekspertlar aralashmasini ta’riflaydi. 256K kontekst dastlabki K2 nashridan kattaroq vazifa qaydini qo‘llaydi, shu bilan birga manba, suhbat, vosita kuzatuvlari va yaratilgan javobni birga sig‘diradi. Kattaroq oynani mustaqil maksimal chiqish limiti deb talqin qilmaslik kerak.
Repozitoriy parchalarini fayl bo‘yicha, hujjat materialini bo‘lim bo‘yicha tartiblang. Yakuniy material va keyingi savollar davomida o‘zgarmasligi shart bo‘lgan shartlarni ayting. Taqqoslashda har bir xulosani asoslaydigan parcha yoki kod bo‘lagini so‘rang. Kengaytirilgan kontekst va dasturlash yangilanishi vazifa uchun muhim bo‘lganda tanlangan 0905 identifikatorini saqlang.
Ishlab chiqaruvchi temperature 0.6 ni tavsiya qiladi va ixtisoslashgan rol talab qilmaydigan vazifalar uchun oddiy yordamchi tizim ko‘rsatmasini beradi. Javob tili va shaklini, masalan tushuntirish, manbaga asoslangan taqqoslash yoki faqat kodni alohida belgilang. Bu ilova modeldan bir necha qadamda foydalansa ham kerakli yakuniy natijani ko‘rinadigan saqlaydi.
Aynan shu kartada har bir so‘rovda beriladigan mavjud vositalar hujjatlashtirilgan. Funksiyalar nomlar, tavsiflar va parametr sxemalariga ega; model ularni qachon va qanday chaqirishni hal qiladi. Ilova tanlangan JSON argumentlarini tahlil qiladi, amalni bajaradi va chaqiruv identifikatori bilan bog‘langan vosita natijasini qaytaradi. Keyingi javob shundan so‘ng haqiqiy kuzatuvdan foydalanishi yoki vazifani davom ettirishi mumkin.
Yaratilgan tuzatish, tanlangan amal yoki qidiruv rejasi tashqi ilova uni bajarmaguncha taklifdir. Ushbu amal natijasini keyingi qadam va yakuniy topshirish uchun dalil sifatida saqlang. Ajratilgan qiymatlarni manba materiali bilan, kodni esa so‘ralgan xatti-harakat bilan tekshiring.
K2 Instruct 0905 K2 Thinking va keyingi multimodal K2.5 hamda K2.6 nashrlaridan alohida qoladi. Ularning tasvir/video kirishlari, asl INT4 mulohaza modelining saqlangan holati xususiyatlari va preserve-thinking boshqaruvlarini ushbu nomlangan matn yangilanishi uchun taxmin qilmaslik kerak. Foydali chiqish — vazifa va haqiqatan qaytgan kuzatuvlarga asoslangan, aniq yo‘naltirilgan matn yoki kod materiali.
", "aboutText": "Kimi K2 Instruct 0905 — Moonshot AI kompaniyasining Kimi K2 uchun sentabrdagi ko‘rsatma modeli yangilanishi. U bilim, mulohaza, dasturlash va vositalar yo‘naltiradigan vazifalar uchun matn modeli bo‘lib, ekspertlar aralashmasida jami bir trillion parametr va 32 milliard faol parametrga ega. Aynan 0905 nashri agent yordamida dasturlash va frontend ishini yaxshilaydi hamda kontekstni dastlabki relizning 128K hajmidan 256K tokengacha kengaytiradi.\n\n### Ushbu nashrda nimalar o‘zgaradi\n\nIshlab chiqaruvchi haqiqiy dasturlash agenti vazifalaridagi yaxshilanishlar bilan birga frontend kodining amaliy xatti-harakati va ko‘rinishini ham ta’kidlaydi. Tegishli yechim, kuzatilgan xatti-harakat va bajarilishi shart bo‘lgan talablar bilan dasturiy topshiriq tayyorlang. Interfeys uchun mazmun, ko‘rinadigan holatlar va o‘zaro ta’sirlarni, shuningdek muhim dizayn xususiyatlarini belgilang. Foydali natija interfeys qanday ishlashi mumkinligi haqidagi umumiy muhokama emas, shu mezonlarga bog‘langan koddir.\n\nNamunaviy ko‘rsatma: “Ushbu komponentni tavsiflangan forma jarayoniga mos yangilang, mavjud maydon nomlarini saqlang va zarur xato hamda muvaffaqiyat holatlarini tushuntiring.” Xatoni tahlil qilishda namunaviy kirishni bering va modeldan aniq tuzatishni qaytarishdan oldin birinchi noto‘g‘ri shartni aniqlashni so‘rang. Haqiqiy ko‘rsatilgan holat yoki tekshiruv kuzatuvlarini keyingi tahrirga kiriting.\n\n### Modelning katalog varianti va uzun kontekst\n\n0905 xulosasi ko‘p kallakli yashirin diqqatni va har bir token uchun umumiy ekspert bilan birga 384 ekspertdan sakkiztasini tanlaydigan siyrak ekspertlar aralashmasini ta’riflaydi. 256K kontekst dastlabki K2 nashridan kattaroq vazifa qaydini qo‘llaydi, shu bilan birga manba, suhbat, vosita kuzatuvlari va yaratilgan javobni birga sig‘diradi. Kattaroq oynani mustaqil maksimal chiqish limiti deb talqin qilmaslik kerak.\n\nRepozitoriy parchalarini fayl bo‘yicha, hujjat materialini bo‘lim bo‘yicha tartiblang. Yakuniy material va keyingi savollar davomida o‘zgarmasligi shart bo‘lgan shartlarni ayting. Taqqoslashda har bir xulosani asoslaydigan parcha yoki kod bo‘lagini so‘rang. Kengaytirilgan kontekst va dasturlash yangilanishi vazifa uchun muhim bo‘lganda tanlangan 0905 identifikatorini saqlang.\n\n### Suhbat va funksiya chaqirish\n\nIshlab chiqaruvchi temperature 0.6 ni tavsiya qiladi va ixtisoslashgan rol talab qilmaydigan vazifalar uchun oddiy yordamchi tizim ko‘rsatmasini beradi. Javob tili va shaklini, masalan tushuntirish, manbaga asoslangan taqqoslash yoki faqat kodni alohida belgilang. Bu ilova modeldan bir necha qadamda foydalansa ham kerakli yakuniy natijani ko‘rinadigan saqlaydi.\n\nAynan shu kartada har bir so‘rovda beriladigan mavjud vositalar hujjatlashtirilgan. Funksiyalar nomlar, tavsiflar va parametr sxemalariga ega; model ularni qachon va qanday chaqirishni hal qiladi. Ilova tanlangan JSON argumentlarini tahlil qiladi, amalni bajaradi va chaqiruv identifikatori bilan bog‘langan vosita natijasini qaytaradi. Keyingi javob shundan so‘ng haqiqiy kuzatuvdan foydalanishi yoki vazifani davom ettirishi mumkin.\n\n### Ko‘rib chiqiladigan natijalar\n\nYaratilgan tuzatish, tanlangan amal yoki qidiruv rejasi tashqi ilova uni bajarmaguncha taklifdir. Ushbu amal natijasini keyingi qadam va yakuniy topshirish uchun dalil sifatida saqlang. Ajratilgan qiymatlarni manba materiali bilan, kodni esa so‘ralgan xatti-harakat bilan tekshiring.\n\nK2 Instruct 0905 K2 Thinking va keyingi multimodal K2.5 hamda K2.6 nashrlaridan alohida qoladi. Ularning tasvir/video kirishlari, asl INT4 mulohaza modelining saqlangan holati xususiyatlari va preserve-thinking boshqaruvlarini ushbu nomlangan matn yangilanishi uchun taxmin qilmaslik kerak. Foydali chiqish — vazifa va haqiqatan qaytgan kuzatuvlarga asoslangan, aniq yo‘naltirilgan matn yoki kod materiali.", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "Ingliz tilidagi texnik misol
Specify an accessible form correction\n\nPropose a focused HTML change for this form: <input id="email"><span>Email required</span><button>Send</button>. Requirements: a visible label must name the field, the error must be programmatically associated and the button must submit the form. Return the revised fragment and checks for label association and error text, preserving the email field ID.A revised HTML form fragment and two focused accessibility checks, with email still the field ID.Inspect label for/id and the error association; do not describe keyboard or screen-reader checks as already executed.moonshotai/kimi-k2-0905Kimi K2 Instruct 0905 — Moonshot AI kompaniyasining dasturlash, frontend yaratish va agentlar uchun yangilangan matn modeli. U dastlabki K2 kontekstini 128Kdan 256Kgacha kengaytiradi hamda ilova bergan vazifa va kuzatuvlarga asoslangan javoblar, kod va funksiya chaqiruvi mazmunini qaytaradi.
Bu tavsif model imkoniyatlarini yoritadi. Ailoot da tanlangan usul uchun mavjud kirish, chiqish va parametrlar quyida keltirilgan.
Kimi K2 Instruct 0905 — Moonshot AI kompaniyasining Kimi K2 uchun sentabrdagi ko‘rsatma modeli yangilanishi. U bilim, mulohaza, dasturlash va vositalar yo‘naltiradigan vazifalar uchun matn modeli bo‘lib, ekspertlar aralashmasida jami bir trillion parametr va 32 milliard faol parametrga ega. Aynan 0905 nashri agent yordamida dasturlash va frontend ishini yaxshilaydi hamda kontekstni dastlabki relizning 128K hajmidan 256K tokengacha kengaytiradi.
Ishlab chiqaruvchi haqiqiy dasturlash agenti vazifalaridagi yaxshilanishlar bilan birga frontend kodining amaliy xatti-harakati va ko‘rinishini ham ta’kidlaydi. Tegishli yechim, kuzatilgan xatti-harakat va bajarilishi shart bo‘lgan talablar bilan dasturiy topshiriq tayyorlang. Interfeys uchun mazmun, ko‘rinadigan holatlar va o‘zaro ta’sirlarni, shuningdek muhim dizayn xususiyatlarini belgilang. Foydali natija interfeys qanday ishlashi mumkinligi haqidagi umumiy muhokama emas, shu mezonlarga bog‘langan koddir.
Namunaviy ko‘rsatma: “Ushbu komponentni tavsiflangan forma jarayoniga mos yangilang, mavjud maydon nomlarini saqlang va zarur xato hamda muvaffaqiyat holatlarini tushuntiring.” Xatoni tahlil qilishda namunaviy kirishni bering va modeldan aniq tuzatishni qaytarishdan oldin birinchi noto‘g‘ri shartni aniqlashni so‘rang. Haqiqiy ko‘rsatilgan holat yoki tekshiruv kuzatuvlarini keyingi tahrirga kiriting.
0905 xulosasi ko‘p kallakli yashirin diqqatni va har bir token uchun umumiy ekspert bilan birga 384 ekspertdan sakkiztasini tanlaydigan siyrak ekspertlar aralashmasini ta’riflaydi. 256K kontekst dastlabki K2 nashridan kattaroq vazifa qaydini qo‘llaydi, shu bilan birga manba, suhbat, vosita kuzatuvlari va yaratilgan javobni birga sig‘diradi. Kattaroq oynani mustaqil maksimal chiqish limiti deb talqin qilmaslik kerak.
Repozitoriy parchalarini fayl bo‘yicha, hujjat materialini bo‘lim bo‘yicha tartiblang. Yakuniy material va keyingi savollar davomida o‘zgarmasligi shart bo‘lgan shartlarni ayting. Taqqoslashda har bir xulosani asoslaydigan parcha yoki kod bo‘lagini so‘rang. Kengaytirilgan kontekst va dasturlash yangilanishi vazifa uchun muhim bo‘lganda tanlangan 0905 identifikatorini saqlang.
Ishlab chiqaruvchi temperature 0.6 ni tavsiya qiladi va ixtisoslashgan rol talab qilmaydigan vazifalar uchun oddiy yordamchi tizim ko‘rsatmasini beradi. Javob tili va shaklini, masalan tushuntirish, manbaga asoslangan taqqoslash yoki faqat kodni alohida belgilang. Bu ilova modeldan bir necha qadamda foydalansa ham kerakli yakuniy natijani ko‘rinadigan saqlaydi.
Aynan shu kartada har bir so‘rovda beriladigan mavjud vositalar hujjatlashtirilgan. Funksiyalar nomlar, tavsiflar va parametr sxemalariga ega; model ularni qachon va qanday chaqirishni hal qiladi. Ilova tanlangan JSON argumentlarini tahlil qiladi, amalni bajaradi va chaqiruv identifikatori bilan bog‘langan vosita natijasini qaytaradi. Keyingi javob shundan so‘ng haqiqiy kuzatuvdan foydalanishi yoki vazifani davom ettirishi mumkin.
Yaratilgan tuzatish, tanlangan amal yoki qidiruv rejasi tashqi ilova uni bajarmaguncha taklifdir. Ushbu amal natijasini keyingi qadam va yakuniy topshirish uchun dalil sifatida saqlang. Ajratilgan qiymatlarni manba materiali bilan, kodni esa so‘ralgan xatti-harakat bilan tekshiring.
K2 Instruct 0905 K2 Thinking va keyingi multimodal K2.5 hamda K2.6 nashrlaridan alohida qoladi. Ularning tasvir/video kirishlari, asl INT4 mulohaza modelining saqlangan holati xususiyatlari va preserve-thinking boshqaruvlarini ushbu nomlangan matn yangilanishi uchun taxmin qilmaslik kerak. Foydali chiqish — vazifa va haqiqatan qaytgan kuzatuvlarga asoslangan, aniq yo‘naltirilgan matn yoki kod materiali.
POST /v1/chat/completionstexttext| Maydon | Tur | Talab | Qiymatlar va cheklovlar | Standart |
|---|---|---|---|---|
Maydonmodel | Turstring | TalabMajburiy | Qiymatlar va cheklovlar moonshotai/kimi-k2-0905 | Standart— |
Maydonmessages | Turmessage[] | TalabMajburiy | Qiymatlar va cheklovlar Elementlarning eng kam soni: 1 | Standart— |
Maydonmessages[].role | Turstring | TalabMajburiy | Qiymatlar va cheklovlar Namunalar: system, user, assistant, tool, function Shartlar: Bu rollar manba kodining moslik turlarida ochiq ifodalangan; aniq rollar to‘plami har bir modelga xos bo‘lib qoladi. Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydonmessages[].content | Turstring|content_part[]|null | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar | Standart— |
Maydonmessages[].tool_calls | Turtool_call[] | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar | Standart— |
Maydonmessages[].tool_call_id | Turstring | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Quyidagi holatda qo‘llanadi: role=tool; haqiqatan qaytarilgan IDdan foydalaning | Standart— |
Maydonmessages[].name | Turstring | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar | Standart— |
Maydonmessages[].reasoning_content | Turstring | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Quyidagi holatda qo‘llanadi: Ushbu model foydalanganda, haqiqatan qaytarilgan fikrlash ma’lumotlarini keyingi so‘rovda qayta yuboring | Standart— |
Maydonmessages[].reasoning_details | Turobject|array | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydonmax_tokens | Turinteger | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Eng kam: 1 Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydonmax_completion_tokens | Turinteger | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Eng kam: 1 Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydonstream | Turboolean | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar | Standartfalse |
Maydonstream_options.include_usage | Turboolean | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydontemperature | Turnumber | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydontop_p | Turnumber | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydonstop | Turstring|string[] | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydontools | Turfunction_tool[] | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydontools[].type | Turstring | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar function Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydontools[].function.name | Turstring | TalabMajburiy | Qiymatlar va cheklovlar Quyidagi holatda qo‘llanadi: Funksiya vositasi taqdim etilgan | Standart— |
Maydontools[].function.description | Turstring | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar | Standart— |
Maydontools[].function.parameters | TurJSON_schema | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar | Standart— |
Maydontool_choice | Turstring|object | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydonparallel_tool_calls | Turboolean | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydonresponse_format | Turobject | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydonreasoning_effort | Turstring | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydonreasoning | Turobject | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydonservice_tier | Turstring | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydoninstructions | Turstring | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Moslik maydoni | Standart— |
Maydonfunctions | Turfunction[] | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydonfunction_call | Turstring|object | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydonprompt_cache_options | Turobject | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydonmodalities | Turstring[] | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar text | Standart— |
Maydonprovider | Turobject | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Shartlar: Ushbu Ultra matn marshrutida provider.options rad etiladi | Standart— |
Maydoncache_control.ttl | Turstring | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Shartlar: Haqiqiy prompt-kesh joylarida 1h rad etiladi | Standart— |
Matn · UTF8 matni
messages[].content
| Parametr | Parametr talablari |
|---|---|
Parametrcontent_type | Parametr talablariapplication/json |
Parametrrequired | Parametr talablarimodel, messages |
Parametrmaterial_types | Parametr talablaritext |
Parametrmessages | Parametr talablarirole/content tuzilishidagi xabarlar massivi |
Parametrfile_material | Parametr talablariHaqiqiy UTF-8 hujjati aynan matn sifatida kiritiladi; fayl IDsi faraz qilinmaydi |
Parametroptional_controls | Parametr talablaristream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice |
Parametrcontrol_scope | Parametr talablariModelga xos; foydalanuvchi funksiya vositalari hostingdagi vositalardan farq qiladi |
Parametroutput_modalities | Parametr talablaritext |
Parametrhosted_operations | Parametr talablarifalse |
Parametrmultimodal_input_binding | Parametr talablarinull |
Hayot sikli: synchronous_or_streamed
Aniq model IDsini messages bilan yuboring.
Kontekst uzunligi chiqishning yuqori chegarasi emas.
Matn fayli aynan matnni taqdim etishi mumkin; tasvir, audio va fayl obyekti kirishlari aniq bog‘lashni talab qiladi.
Tarif ma’lumotlari so‘rov imkoniyatlarini qo‘shmaydi. Qo‘llab-quvvatlanadigan parametrlar tanlangan usulda ko‘rsatilgan.
Har bir to‘lovni ko‘rsatilgan shartlarga moslang. Har bir muqobil sozlamalar to‘plami uchun bitta tarifdan foydalaning.
| Sozlama | Tariflar jadvali | Kontekst tokenlari soni bundan ko‘p | Kontekst tokenlari soni bundan oshmaydi, chegara kiradi | To‘lov |
|---|---|---|---|---|
| SozlamaTokenlar uchun bazaviy tariflar | Tariflar jadvaliAsosiy tarif | Kontekst tokenlari soni bundan ko‘p— | Kontekst tokenlari soni bundan oshmaydi, chegara kiradiYuqori chegara yo‘q | To‘lov Kirish · Kirish tokenlari $0.0012 / 1K token Chiqish · Chiqish tokenlari $0.005 / 1K token Kirish · Keshdan o‘qish $0 / 1K token Kirish · Keshga yozish $0 / 1K token Kirish · Keshga yozish, 1 soat — / 1K token |
| SozlamaSo‘rov uzunligi bo‘yicha 1-daraja | Tariflar jadvali— | Kontekst tokenlari soni bundan ko‘p0 | Kontekst tokenlari soni bundan oshmaydi, chegara kiradiYuqori chegara yo‘q | To‘lov Kirish · Kirish tokenlari $0.0012 / 1K token Chiqish · Chiqish tokenlari $0.005 / 1K token Kirish · Keshdan o‘qish $0 / 1K token Kirish · Keshga yozish $0 / 1K token Kirish · Keshga yozish, 1 soat — / 1K token |
Ailoot so‘rovdan oldin taxminiy summani band qiladi. Natijadan keyin o‘lchangan sarf asosidagi yakuniy to‘lovni yechadi. Oqimli javob bo‘yicha yakuniy hisob-kitob yakuniy sarf yozuviga asoslanadi. Summani band qilish va to‘lovni hisoblash tartibi →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "moonshotai/kimi-k2-0905", "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-k2-0905',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-k2-0905',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 yoki SSE
Qaytarilgan har bir to‘liq javob, fayl va kontent qismini saqlang.
Har bir javob variantini va uning kontenti, vosita chaqiruvlari hamda fikrlash ma’lumotlarini saqlang. SSEda o‘zgarish qismlarini variant va vosita indeksi bo‘yicha yig‘ing, yakuniy tugash sababi va sarf ma’lumotlarini saqlang.
So‘rov va javob IDlari hamda sarlavhalarini saqlang. Matn vazifasini olish uchun umumiy URL taqdim etilmagan.
| Maydon | Tur |
|---|---|
Maydonchoices[].index | Turinteger |
Maydonchoices[].message.content | Turstring|null |
Maydonchoices[].message.tool_calls | Turtool_call[] |
Maydonchoices[].message.reasoning_content | Turstring |
Maydonchoices[].message.reasoning_details | Turobject|array |
Maydonchoices[].finish_reason | Turstring|null |
Maydonusage | Turobject |
| Javob | Shart | Keyingi qadam |
|---|---|---|
Javob400 · invalid_request_error | ShartMajburiy maydonlar, material ifodasi yoki parametr qiymati noto‘g‘ri | Keyingi qadamYangi yaratish so‘rovidan oldin ko‘rsatilgan maydonlarni tuzating. |
Ailoot Ultra moonshotai/kimi-k2-0905
Yuqorida ko‘rsatilgan usul yo‘llaridan foydalaning.
moonshotai/kimi-k2-0905Kimi K2 Instruct 0905 — Moonshot AI kompaniyasining dasturlash, frontend yaratish va agentlar uchun yangilangan matn modeli. U dastlabki K2 kontekstini 128Kdan 256Kgacha kengaytiradi hamda ilova bergan vazifa va kuzatuvlarga asoslangan javoblar, kod va funksiya chaqiruvi mazmunini qaytaradi.
Bu tavsif model imkoniyatlarini yoritadi. Ailoot da tanlangan usul uchun mavjud kirish, chiqish va parametrlar quyida keltirilgan.
Kimi K2 Instruct 0905 — Moonshot AI kompaniyasining Kimi K2 uchun sentabrdagi ko‘rsatma modeli yangilanishi. U bilim, mulohaza, dasturlash va vositalar yo‘naltiradigan vazifalar uchun matn modeli bo‘lib, ekspertlar aralashmasida jami bir trillion parametr va 32 milliard faol parametrga ega. Aynan 0905 nashri agent yordamida dasturlash va frontend ishini yaxshilaydi hamda kontekstni dastlabki relizning 128K hajmidan 256K tokengacha kengaytiradi.
Ishlab chiqaruvchi haqiqiy dasturlash agenti vazifalaridagi yaxshilanishlar bilan birga frontend kodining amaliy xatti-harakati va ko‘rinishini ham ta’kidlaydi. Tegishli yechim, kuzatilgan xatti-harakat va bajarilishi shart bo‘lgan talablar bilan dasturiy topshiriq tayyorlang. Interfeys uchun mazmun, ko‘rinadigan holatlar va o‘zaro ta’sirlarni, shuningdek muhim dizayn xususiyatlarini belgilang. Foydali natija interfeys qanday ishlashi mumkinligi haqidagi umumiy muhokama emas, shu mezonlarga bog‘langan koddir.
Namunaviy ko‘rsatma: “Ushbu komponentni tavsiflangan forma jarayoniga mos yangilang, mavjud maydon nomlarini saqlang va zarur xato hamda muvaffaqiyat holatlarini tushuntiring.” Xatoni tahlil qilishda namunaviy kirishni bering va modeldan aniq tuzatishni qaytarishdan oldin birinchi noto‘g‘ri shartni aniqlashni so‘rang. Haqiqiy ko‘rsatilgan holat yoki tekshiruv kuzatuvlarini keyingi tahrirga kiriting.
0905 xulosasi ko‘p kallakli yashirin diqqatni va har bir token uchun umumiy ekspert bilan birga 384 ekspertdan sakkiztasini tanlaydigan siyrak ekspertlar aralashmasini ta’riflaydi. 256K kontekst dastlabki K2 nashridan kattaroq vazifa qaydini qo‘llaydi, shu bilan birga manba, suhbat, vosita kuzatuvlari va yaratilgan javobni birga sig‘diradi. Kattaroq oynani mustaqil maksimal chiqish limiti deb talqin qilmaslik kerak.
Repozitoriy parchalarini fayl bo‘yicha, hujjat materialini bo‘lim bo‘yicha tartiblang. Yakuniy material va keyingi savollar davomida o‘zgarmasligi shart bo‘lgan shartlarni ayting. Taqqoslashda har bir xulosani asoslaydigan parcha yoki kod bo‘lagini so‘rang. Kengaytirilgan kontekst va dasturlash yangilanishi vazifa uchun muhim bo‘lganda tanlangan 0905 identifikatorini saqlang.
Ishlab chiqaruvchi temperature 0.6 ni tavsiya qiladi va ixtisoslashgan rol talab qilmaydigan vazifalar uchun oddiy yordamchi tizim ko‘rsatmasini beradi. Javob tili va shaklini, masalan tushuntirish, manbaga asoslangan taqqoslash yoki faqat kodni alohida belgilang. Bu ilova modeldan bir necha qadamda foydalansa ham kerakli yakuniy natijani ko‘rinadigan saqlaydi.
Aynan shu kartada har bir so‘rovda beriladigan mavjud vositalar hujjatlashtirilgan. Funksiyalar nomlar, tavsiflar va parametr sxemalariga ega; model ularni qachon va qanday chaqirishni hal qiladi. Ilova tanlangan JSON argumentlarini tahlil qiladi, amalni bajaradi va chaqiruv identifikatori bilan bog‘langan vosita natijasini qaytaradi. Keyingi javob shundan so‘ng haqiqiy kuzatuvdan foydalanishi yoki vazifani davom ettirishi mumkin.
Yaratilgan tuzatish, tanlangan amal yoki qidiruv rejasi tashqi ilova uni bajarmaguncha taklifdir. Ushbu amal natijasini keyingi qadam va yakuniy topshirish uchun dalil sifatida saqlang. Ajratilgan qiymatlarni manba materiali bilan, kodni esa so‘ralgan xatti-harakat bilan tekshiring.
K2 Instruct 0905 K2 Thinking va keyingi multimodal K2.5 hamda K2.6 nashrlaridan alohida qoladi. Ularning tasvir/video kirishlari, asl INT4 mulohaza modelining saqlangan holati xususiyatlari va preserve-thinking boshqaruvlarini ushbu nomlangan matn yangilanishi uchun taxmin qilmaslik kerak. Foydali chiqish — vazifa va haqiqatan qaytgan kuzatuvlarga asoslangan, aniq yo‘naltirilgan matn yoki kod materiali.
POST /v1/messagestextjson, sse| Maydon | Tur | Talab | Qiymatlar va cheklovlar | Standart |
|---|---|---|---|---|
Maydonmodel | Turstring | TalabMajburiy | Qiymatlar va cheklovlar moonshotai/kimi-k2-0905 | Standart— |
Maydonmessages | Turmessage[] | TalabMajburiy | Qiymatlar va cheklovlar | Standart— |
Maydonmessages[].role | Turstring | TalabMajburiy | Qiymatlar va cheklovlar user, assistant | Standart— |
Maydonmessages[].content | Turstring | TalabMajburiy | Qiymatlar va cheklovlar | Standart— |
Maydonmax_tokens | Turinteger | TalabMajburiy | Qiymatlar va cheklovlar | Standart— |
Maydonstream | Turboolean | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar | Standartfalse |
Matn · UTF-8 matni
messages[].content satri
| Parametr | Parametr talablari |
|---|---|
Parametrcontent_type | Parametr talablariapplication/json |
Parametrrequired | Parametr talablarimodel, messages, max_tokens |
Parametroptional_controls | Parametr talablaristream |
Parametrmaterial_types | Parametr talablaritext |
Parametrtext_file_material | Parametr talablariHaqiqiy UTF-8 hujjatini o‘qing va uning matnini ko‘rsatilgan kirish yoki xabar kontenti satriga joylashtiring. |
Hayot sikli: synchronous_or_streamed
Tarif ma’lumotlari so‘rov imkoniyatlarini qo‘shmaydi. Qo‘llab-quvvatlanadigan parametrlar tanlangan usulda ko‘rsatilgan.
Har bir to‘lovni ko‘rsatilgan shartlarga moslang. Har bir muqobil sozlamalar to‘plami uchun bitta tarifdan foydalaning.
| Sozlama | Tariflar jadvali | Kontekst tokenlari soni bundan ko‘p | Kontekst tokenlari soni bundan oshmaydi, chegara kiradi | To‘lov |
|---|---|---|---|---|
| SozlamaTokenlar uchun bazaviy tariflar | Tariflar jadvaliAsosiy tarif | Kontekst tokenlari soni bundan ko‘p— | Kontekst tokenlari soni bundan oshmaydi, chegara kiradiYuqori chegara yo‘q | To‘lov Kirish · Kirish tokenlari $0.0012 / 1K token Chiqish · Chiqish tokenlari $0.005 / 1K token Kirish · Keshdan o‘qish $0 / 1K token Kirish · Keshga yozish $0 / 1K token Kirish · Keshga yozish, 1 soat — / 1K token |
| SozlamaSo‘rov uzunligi bo‘yicha 1-daraja | Tariflar jadvali— | Kontekst tokenlari soni bundan ko‘p0 | Kontekst tokenlari soni bundan oshmaydi, chegara kiradiYuqori chegara yo‘q | To‘lov Kirish · Kirish tokenlari $0.0012 / 1K token Chiqish · Chiqish tokenlari $0.005 / 1K token Kirish · Keshdan o‘qish $0 / 1K token Kirish · Keshga yozish $0 / 1K token Kirish · Keshga yozish, 1 soat — / 1K token |
Ailoot so‘rovdan oldin taxminiy summani band qiladi. Natijadan keyin o‘lchangan sarf asosidagi yakuniy to‘lovni yechadi. Oqimli javob bo‘yicha yakuniy hisob-kitob yakuniy sarf yozuviga asoslanadi. Summani band qilish va to‘lovni hisoblash tartibi →
{\n "model": "moonshotai/kimi-k2-0905",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${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-k2-0905', '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-k2-0905', '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 yoki SSE
Qaytarilgan har bir to‘liq javob, fayl va kontent qismini saqlang.
Barcha kontent bloklari, fikrlash imzolari va haqiqiy vosita ishlatish IDlarini saqlang. SSE bloklarining barcha o‘zgarish qismlarini yig‘ing; birinchi matn bloki to‘liq chiqish emas.
So‘rov va javob IDlari hamda sarlavhalarini saqlang. Matn vazifasini olish uchun umumiy URL taqdim etilmagan.
| Maydon | Tur |
|---|---|
Maydonid | Turstring |
Maydonmodel | Turstring |
Maydoncontent[] | Turtext|thinking|tool_use|other content block |
Maydonstop_reason | Turstring|null |
Maydonusage | Turobject |
| Javob | Shart | Keyingi qadam |
|---|---|---|
Javob400 · invalid_request_error | ShartMajburiy maydonlar, material ifodasi yoki parametr qiymati noto‘g‘ri | Keyingi qadamYangi yaratish so‘rovidan oldin ko‘rsatilgan maydonlarni tuzating. |
Ailoot Ultra moonshotai/kimi-k2-0905
Yuqorida ko‘rsatilgan usul yo‘llaridan foydalaning.
Ingliz tilidagi texnik misol
Specify an accessible form correction\n\nPropose a focused HTML change for this form: <input id="email"><span>Email required</span><button>Send</button>. Requirements: a visible label must name the field, the error must be programmatically associated and the button must submit the form. Return the revised fragment and checks for label association and error text, preserving the email field ID.A revised HTML form fragment and two focused accessibility checks, with email still the field ID.Inspect label for/id and the error association; do not describe keyboard or screen-reader checks as already executed.