MoonshotAI: Kimi K2 0711
Kimi K2 Instruct 0711 — Moonshot AI kompaniyasining suhbat, dasturlash va vositalar yo‘naltiradigan agentlar uchun dastlabki, keyingi o‘qitishdan o‘tgan K2 matn modeli. Uning 128K konteksti va refleks darajasidagi javob varianti keyingi K2 Thinking jarayonisiz javoblar, kod va tanlangan funksiya chaqiruvlarini yaratadi.
- Ailoot Ultra · OpenAI Chat
POST /v1/chat/completionsmoonshotai/kimi-k2 - Ailoot Ultra · Anthropic Messages
POST /v1/messagesmoonshotai/kimi-k2
Model haqida
Bu tavsif model imkoniyatlarini yoritadi. Ailoot da tanlangan usul uchun mavjud kirish, chiqish va parametrlar quyida keltirilgan.
Kimi K2 Instruct 0711 — Moonshot AI kompaniyasining umumiy maqsadli suhbat va agent vazifalari uchun dastlabki, keyingi o‘qitishdan o‘tgan K2 matn modeli. Ishlab chiqaruvchi uni bazaviy model bo‘lgan K2 Basedan farqlaydi va ko‘rsatma nashrini uzoq fikrlashsiz refleks darajasidagi model deb ta’riflaydi. U matnni qabul qilib, javoblar, kod va vosita chaqiruvi mazmunini yaratadi; konteksti 128K.
Arxitektura va o‘qitish
K2 — jami bir trillion va 32 milliard faol parametrli ekspertlar aralashmasi modeli. Ishlab chiqaruvchi xulosasi ko‘p kallakli yashirin diqqat va siyrak ekspert yo‘naltirishini ko‘rsatadi: har bir token uchun umumiy ekspert bilan birga 384 ekspertdan sakkiztasi tanlanadi. Oldindan o‘qitishda 15,5 trillion token va model ko‘lamida barqaror o‘qitish uchun ishlab chiqilgan MuonClip optimallashtirish yondashuvidan foydalanilgan.
Bular dastlabki K2 oilasining xususiyatlari. Keyingi ko‘rsatma relizi ilova vositalari bilan suhbat, dasturlash va avtonom masala yechishda ishlatiladigan xatti-harakatni beradi. Uning identifikatori keyingi 0905 kontekst kengaytmasi, alohida Thinking relizi va multimodal K2.5 hamda K2.6 modellaridan farqli qoladi.
Vazifani tayyorlang
Savol uchun javobni asoslaydigan kontekstni bering va kerakli javob shaklini belgilang. Kod vazifasida tegishli yechim, kuzatilgan xato, kutilgan xatti-harakat va saqlanadigan cheklovlarni kiriting. Namunaviy so‘rov: “Ushbu kirish nega xato berishini tushuntiring, eng kichik tuzatishni taklif qiling va o‘zgartirilgan funksiyani uni asoslaydigan manba sharti bilan qaytaring.”
Hujjat ishida parchalar va taqqoslash mezonlarini nomlang. Natijadan atoqli otlar, maydon identifikatorlari va birliklarni saqlashni hamda materialda yo‘q ma’lumotni ko‘rsatishni so‘rang. Kerakli material tahrirlar davomida keng izohlar bilan almashtirilmay, aniq qolishi kerak.
Suhbatning katalog varianti
Ishlab chiqaruvchining dastlabki yo‘riqnomasi temperature 0.6 ni tavsiya qiladi va ixtisoslashgan rol kerak bo‘lmaganda oddiy yordamchi tizim ko‘rsatmasini standart sifatida taklif qiladi. Ushbu katalog varianti keyingi Thinking modelining kengaytirilgan navbatlashtirilgan mulohaza talabini majburiy qilmay, vazifa javobini bevosita yaratadi. Yakuniy javob tili, majburiy tafsilotlar va kutilgan uzunlikni namuna olish tavsiyasidan mustaqil belgilang.
Vositalar va kuzatuvlar
K2 Instruct har bir so‘rovda nomlar, tavsiflar va parametr sxemalari bilan beriladigan funksiyalarni qo‘llaydi. Model ularni qachon va qanday chaqirishni tanlaydi. Ilova taklif etilgan JSON argumentlarini tahlil qilib, tanlangan amalni bajaradi; qaytgan kuzatuvlar mos vosita chaqiruvi identifikatori va funksiya nomi bilan suhbatga kiradi. Keyingi javob savolga javob berish yoki vazifani davom ettirish uchun ushbu haqiqiy natijalardan foydalanishi mumkin.
Har bir vosita nima qilishini va qaysi harakatlarga ruxsat berilganini belgilang. Hujjat qidiruvi yetishmayotgan mahsulot maydonini qaytarishi, ishlab chiqish vositasi esa manba kodi yoki kuzatilgan xatoni qaytarishi mumkin. Tanlangan amal natijasi mavjud bo‘lmaguncha bajarilish dalili emas. Yakuniy xulosa o‘z asosini ko‘rsatishi uchun kuzatuvni vazifa bilan saqlang.
Kontekst va natijani ko‘rib chiqish
Dastlabki 128K oyna manba matni, suhbat, vosita tarixi va yaratilgan mazmunni birga sig‘diradi. Javob uchun joy ajrating va uzun repozitoriy yoki hujjat to‘plamini haqiqiy savol atrofida tartiblang. Model kartasidagi namunaviy to‘ldirish hajmi universal qat’iy javob chegarasini belgilamaydi.
Foydali natija — ko‘rib chiqilgan matn, kod taklifi yoki manbaga asoslangan tahlil. Qiymatlarni berilgan material bilan, kodni esa mo‘ljallangan ilovada tekshiring. 0711 nashrining bevosita ko‘rsatma katalog variantini saqlang, unga boshqa K2 relizining keyingi konteksti, vizual kirishi yoki mulohazani saqlash imkoniyatlarini nisbat bermang.
Amaliy vazifa
Amaliy vazifa
Ingliz tilidagi texnik misol
Fix an empty-input crash
Fix 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.Kutiladigan natija
A revised first_name function and three tests with explicit expected values.Natijani tekshirish
Check that only an empty list returns None and that a whitespace-only first value still returns an empty string.Ailoot Ultra · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions moonshotai/kimi-k2
moonshotai/kimi-k2Boshlash
Kimi K2 Instruct 0711 — Moonshot AI kompaniyasining suhbat, dasturlash va vositalar yo‘naltiradigan agentlar uchun dastlabki, keyingi o‘qitishdan o‘tgan K2 matn modeli. Uning 128K konteksti va refleks darajasidagi javob varianti keyingi K2 Thinking jarayonisiz javoblar, kod va tanlangan funksiya chaqiruvlarini yaratadi.
- Qabul qilinadigan kirish ma’lumotlari
- Matn
- Natijalar
- Matn
Ailoot da mavjud · kirish ma’lumotlari va usullar
Ailoot Ultra · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions
- Kirish
text- Chiqish
text- Chiqish formati
- json yoki SSE
| Maydon | Tur | Talab | Qiymatlar va cheklovlar | Standart |
|---|---|---|---|---|
Maydonmodel | Turstring | TalabMajburiy | Qiymatlar va cheklovlar moonshotai/kimi-k2 | 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— |
Kirish materiallari birikmalari
Matn · UTF8 matni
messages[].content
Usul parametrlari va hayot sikli
| 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.
Tariflar
Tarif ma’lumotlari so‘rov imkoniyatlarini qo‘shmaydi. Qo‘llab-quvvatlanadigan parametrlar tanlangan usulda ko‘rsatilgan.
- Tezkor rejim
- Standart tarif Tezkor rejim tanlanganda
- Flex rejimi
- Standart tarif flex rejimi tanlanganda
- Maksimal fikrlash darajasi
- Standart tarif Maksimal fikrlash darajasi uchun standart (default) tuzatish qo‘llanganda
Ailoot tariflari
Sozlamalar bo‘yicha narxlar
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 $0.00114 / 1K token Chiqish · Chiqish tokenlari $0.0046 / 1K token Kirish · Keshdan o‘qish — / 1K token Kirish · Keshga yozish — / 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 $0.00114 / 1K token Chiqish · Chiqish tokenlari $0.0046 / 1K token Kirish · Keshdan o‘qish — / 1K token Kirish · Keshga yozish — / 1K token Kirish · Keshga yozish, 1 soat — / 1K token |
Ailoot so‘rovdan oldin taxminiy summani band qiladi. Natijadan keyin o‘lchangan sarf asosidagi yakuniy to‘lovni yechadi. Oqimli javob bo‘yicha yakuniy hisob-kitob yakuniy sarf yozuviga asoslanadi. Summani band qilish va to‘lovni hisoblash tartibi →
So‘rov namunalari
Ailoot Ultra · OpenAI Chat
set -eu
: "${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", "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',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',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")
Natijalarni olish va saqlash
Ailoot Ultra · OpenAI Chat
json yoki SSE
Barcha tayyor natijalarni saqlash
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.
Asl javobni tekshirish kerak bo‘lsa
So‘rov va javob IDlari hamda sarlavhalarini saqlang. Matn vazifasini olish uchun umumiy URL taqdim etilmagan.
Javob maydonlari
| 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 |
Xatolar va keyingi qadamlar
| 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. |
Taxalluslar
Model taxalluslari
Ailoot Ultra moonshotai/kimi-k2
Usul yo‘llari taxalluslari
Yuqorida ko‘rsatilgan usul yo‘llaridan foydalaning.
Chaqirish uchun tegishli ID lar
Ailoot Ultra · Anthropic Messages POST /v1/messages moonshotai/kimi-k2
moonshotai/kimi-k2Boshlash
Kimi K2 Instruct 0711 — Moonshot AI kompaniyasining suhbat, dasturlash va vositalar yo‘naltiradigan agentlar uchun dastlabki, keyingi o‘qitishdan o‘tgan K2 matn modeli. Uning 128K konteksti va refleks darajasidagi javob varianti keyingi K2 Thinking jarayonisiz javoblar, kod va tanlangan funksiya chaqiruvlarini yaratadi.
- Qabul qilinadigan kirish ma’lumotlari
- Matn
- Natijalar
- json · sse
Ailoot da mavjud · kirish ma’lumotlari va usullar
Ailoot Ultra · Anthropic Messages POST /v1/messages
- Kirish
text- Chiqish
json,sse- Chiqish formati
- JSON yoki SSE
| Maydon | Tur | Talab | Qiymatlar va cheklovlar | Standart |
|---|---|---|---|---|
Maydonmodel | Turstring | TalabMajburiy | Qiymatlar va cheklovlar moonshotai/kimi-k2 | 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 |
Kirish materiallari birikmalari
Matn · UTF-8 matni
messages[].content satri
Usul parametrlari va hayot sikli
| 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
Tariflar
Tarif ma’lumotlari so‘rov imkoniyatlarini qo‘shmaydi. Qo‘llab-quvvatlanadigan parametrlar tanlangan usulda ko‘rsatilgan.
- Tezkor rejim
- Standart tarif Tezkor rejim tanlanganda
- Flex rejimi
- Standart tarif flex rejimi tanlanganda
- Maksimal fikrlash darajasi
- Standart tarif Maksimal fikrlash darajasi uchun standart (default) tuzatish qo‘llanganda
Ailoot tariflari
Sozlamalar bo‘yicha narxlar
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 $0.00114 / 1K token Chiqish · Chiqish tokenlari $0.0046 / 1K token Kirish · Keshdan o‘qish — / 1K token Kirish · Keshga yozish — / 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 $0.00114 / 1K token Chiqish · Chiqish tokenlari $0.0046 / 1K token Kirish · Keshdan o‘qish — / 1K token Kirish · Keshga yozish — / 1K token Kirish · Keshga yozish, 1 soat — / 1K token |
Ailoot so‘rovdan oldin taxminiy summani band qiladi. Natijadan keyin o‘lchangan sarf asosidagi yakuniy to‘lovni yechadi. Oqimli javob bo‘yicha yakuniy hisob-kitob yakuniy sarf yozuviga asoslanadi. Summani band qilish va to‘lovni hisoblash tartibi →
So‘rov namunalari
Ailoot Ultra · Anthropic Messages
{
"model": "moonshotai/kimi-k2",
"max_tokens": 128,
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Summarize the incident report."
}
],
"stream": false
}set -eu
: "${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', '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', '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))
Natijalarni olish va saqlash
Ailoot Ultra · Anthropic Messages
JSON yoki SSE
Barcha tayyor natijalarni saqlash
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.
Asl javobni tekshirish kerak bo‘lsa
So‘rov va javob IDlari hamda sarlavhalarini saqlang. Matn vazifasini olish uchun umumiy URL taqdim etilmagan.
Javob maydonlari
| Maydon | Tur |
|---|---|
Maydonid | Turstring |
Maydonmodel | Turstring |
Maydoncontent[] | Turtext|thinking|tool_use|other content block |
Maydonstop_reason | Turstring|null |
Maydonusage | Turobject |
Xatolar va keyingi qadamlar
| 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. |
Taxalluslar
Model taxalluslari
Ailoot Ultra moonshotai/kimi-k2
Usul yo‘llari taxalluslari
Yuqorida ko‘rsatilgan usul yo‘llaridan foydalaning.
Chaqirish uchun tegishli ID lar
FAQ · MoonshotAI: Kimi K2 0711
- Qanday kirish ma’lumotlari va natijalar mavjud?
POST /v1/chat/completions·moonshotai/kimi-k2:text→textPOST /v1/messages·moonshotai/kimi-k2:text→json,sse- So‘rov qaysi maydonlardan foydalanadi?
POST /v1/chat/completions·moonshotai/kimi-k2:model,messages,stream,modalities,providerPOST /v1/messages·moonshotai/kimi-k2:model,messages,max_tokens,stream- Qanday cheklovlar amal qiladi?
POST /v1/chat/completions·moonshotai/kimi-k2:messages.min_items:1