mô hình

MoonshotAI: Kimi K2 0905

Markdown · JSON

MoonshotAI: Kimi K2 0905

Kimi K2 Instruct 0905 là mô hình văn bản được cập nhật của Moonshot AI dành cho lập trình, triển khai frontend và tác nhân. Mô hình mở rộng ngữ cảnh K2 gốc từ 128K lên 256K, đồng thời trả câu trả lời, mã và nội dung gọi hàm dựa trên tác vụ cùng quan sát do ứng dụng cung cấp.

Về mô hình

Mô tả này trình bày khả năng của mô hình. Đầu vào, đầu ra và tùy chọn có trên Ailoot được liệt kê bên dưới cho phương thức đã chọn.

Kimi K2 Instruct 0905 là bản cập nhật mô hình chỉ dẫn tháng Chín của Moonshot AI cho Kimi K2. Đây là mô hình văn bản dành cho tri thức, suy luận, lập trình và tác vụ được công cụ dẫn dắt, với tổng cộng một nghìn tỷ tham số hỗn hợp chuyên gia và 32 tỷ tham số hoạt động. Phiên bản 0905 cụ thể cải thiện lập trình bằng tác nhân và công việc frontend, đồng thời mở rộng ngữ cảnh từ 128K của bản phát hành gốc lên 256K token.

Những thay đổi trong phiên bản này

Nhà sản xuất nhấn mạnh cả hành vi thực tế lẫn hình thức của mã frontend, cùng cải tiến trong tác vụ tác nhân lập trình thực tế. Chuẩn bị bản yêu cầu phần mềm với triển khai liên quan, hành vi quan sát được và yêu cầu nó phải đáp ứng. Với giao diện, hãy xác định nội dung, trạng thái nhìn thấy và tương tác, cũng như các đặc điểm thiết kế quan trọng. Kết quả hữu ích là mã gắn với tiêu chí đó, thay vì thảo luận chung về cách giao diện có thể hoạt động.

Chỉ dẫn minh họa là: “Cập nhật thành phần này để khớp luồng biểu mẫu được mô tả, giữ tên trường hiện có và giải thích các trạng thái lỗi và thành công bắt buộc.” Với gỡ lỗi, hãy cung cấp đầu vào đại diện và yêu cầu mô hình xác định điều kiện sai đầu tiên trước khi trả bản vá có trọng tâm. Đưa quan sát hiển thị hoặc xác minh thực tế vào lần sửa tiếp theo.

Biến thể mô hình và ngữ cảnh dài

Bản tóm tắt 0905 mô tả chú ý tiềm ẩn đa đầu và hỗn hợp chuyên gia thưa, chọn tám trong 384 chuyên gia cho mỗi token cùng một chuyên gia dùng chung. Ngữ cảnh 256K hỗ trợ bản ghi tác vụ lớn hơn phiên bản K2 gốc, trong khi vẫn chứa nguồn, hội thoại, quan sát công cụ và câu trả lời được tạo cùng nhau. Không nên hiểu cửa sổ lớn hơn là mức cho phép đầu ra tối đa độc lập.

Tổ chức trích đoạn kho mã theo tệp và tài liệu theo phần. Nêu sản phẩm cuối cùng và những điều kiện phải giữ nguyên qua câu hỏi tiếp theo. Với so sánh, hãy yêu cầu đoạn văn hoặc đoạn mã hỗ trợ từng kết luận. Giữ định danh 0905 được chọn khi ngữ cảnh mở rộng và bản cập nhật lập trình quan trọng đối với tác vụ.

Hội thoại và gọi hàm

Nhà sản xuất khuyến nghị temperature 0.6 và cung cấp chỉ dẫn hệ thống trợ lý đơn giản cho tác vụ không cần vai trò chuyên biệt. Xác định ngôn ngữ và hình thức câu trả lời riêng, như giải thích, so sánh có nguồn hỗ trợ hoặc chỉ mã. Điều này giữ kết quả cuối cùng mong muốn rõ ràng ngay cả khi ứng dụng dùng nhiều bước mô hình.

Thẻ cụ thể mô tả công cụ sẵn có được cung cấp trong mỗi yêu cầu. Hàm có tên, mô tả và lược đồ tham số; mô hình quyết định khi nào và cách gọi. Ứng dụng phân tích đối số JSON được chọn, thực hiện thao tác và trả kết quả công cụ gắn với mã định danh lời gọi. Phản hồi tiếp theo khi đó có thể dùng quan sát thực tế hoặc tiếp tục tác vụ.

Kết quả có thể đánh giá

Bản vá được tạo, thao tác được chọn hoặc kế hoạch tìm kiếm là đề xuất cho đến khi ứng dụng bao quanh thực hiện. Giữ kết quả thao tác đó làm bằng chứng cho bước tiếp theo và bàn giao cuối cùng. Đối chiếu giá trị trích xuất với tài liệu nguồn và mã với hành vi được yêu cầu.

K2 Instruct 0905 vẫn tách biệt với K2 Thinking và các phiên bản đa phương thức K2.5, K2.6 về sau. Không suy ra đầu vào ảnh/video, thuộc tính bản trọng số thinking INT4 gốc và điều khiển preserve-thinking của chúng cho bản cập nhật văn bản được nêu này. Đầu ra hữu ích là sản phẩm văn bản hoặc mã có trọng tâm, dựa trên tác vụ và những quan sát thực sự được trả về.

Tác vụ thực tế

Tác vụ thực tế

Ví dụ kỹ thuật bằng tiếng Anh

Specify an accessible form correction

Propose 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.

Kết quả mong đợi

A revised HTML form fragment and two focused accessibility checks, with email still the field ID.

Kiểm tra kết quả

Inspect label for/id and the error association; do not describe keyboard or screen-reader checks as already executed.
Ailoot Ultra · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions moonshotai/kimi-k2-0905

moonshotai/kimi-k2-0905

MoonshotAI /moonshotai/kimi-k2-0905

Bắt đầu

Kimi K2 Instruct 0905 là mô hình văn bản được cập nhật của Moonshot AI dành cho lập trình, triển khai frontend và tác nhân. Mô hình mở rộng ngữ cảnh K2 gốc từ 128K lên 256K, đồng thời trả câu trả lời, mã và nội dung gọi hàm dựa trên tác vụ cùng quan sát do ứng dụng cung cấp.

Đầu vào được chấp nhận
Văn bản
Kết quả
Văn bản

Có trên Ailoot · đầu vào & phương thức

Ailoot Ultra · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions
Đầu vào
text
Đầu ra
text
Định dạng đầu ra
json hoặc SSE
TrườngLoạiYêu cầuGiá trị & giới hạnMặc định
TrườngmodelLoạistringYêu cầuBắt buộcGiá trị & giới hạn
moonshotai/kimi-k2-0905
Mặc định—
TrườngmessagesLoạimessage[]Yêu cầuBắt buộcGiá trị & giới hạn
Số mục tối thiểu: 1
Mặc định—
Trườngmessages[].roleLoạistringYêu cầuBắt buộcGiá trị & giới hạn
Ví dụ: system, user, assistant, tool, function
Điều kiện: Các vai trò này được biểu diễn rõ trong các kiểu tương thích của mã nguồn; tập vai trò chính xác vẫn tùy từng mô hình.
Tùy thuộc vào mô hình
Mặc định—
Trườngmessages[].contentLoạistring|content_part[]|nullYêu cầuKhông bắt buộcGiá trị & giới hạnMặc định—
Trườngmessages[].tool_callsLoạitool_call[]Yêu cầuKhông bắt buộcGiá trị & giới hạnMặc định—
Trườngmessages[].tool_call_idLoạistringYêu cầuKhông bắt buộcGiá trị & giới hạn
Áp dụng khi: role=tool; dùng ID thực tế được trả về
Mặc định—
Trườngmessages[].nameLoạistringYêu cầuKhông bắt buộcGiá trị & giới hạnMặc định—
Trườngmessages[].reasoning_contentLoạistringYêu cầuKhông bắt buộcGiá trị & giới hạn
Áp dụng khi: Gửi lại dữ liệu suy luận thực tế đã được trả về khi mô hình này sử dụng dữ liệu đó
Mặc định—
Trườngmessages[].reasoning_detailsLoạiobject|arrayYêu cầuKhông bắt buộcGiá trị & giới hạn
Tùy thuộc vào mô hình
Mặc định—
Trườngmax_tokensLoạiintegerYêu cầuKhông bắt buộcGiá trị & giới hạn
Tối thiểu: 1
Tùy thuộc vào mô hình
Mặc định—
Trườngmax_completion_tokensLoạiintegerYêu cầuKhông bắt buộcGiá trị & giới hạn
Tối thiểu: 1
Tùy thuộc vào mô hình
Mặc định—
TrườngstreamLoạibooleanYêu cầuKhông bắt buộcGiá trị & giới hạnMặc địnhfalse
Trườngstream_options.include_usageLoạibooleanYêu cầuKhông bắt buộcGiá trị & giới hạn
Tùy thuộc vào mô hình
Mặc định—
TrườngtemperatureLoạinumberYêu cầuKhông bắt buộcGiá trị & giới hạn
Tùy thuộc vào mô hình
Mặc định—
Trườngtop_pLoạinumberYêu cầuKhông bắt buộcGiá trị & giới hạn
Tùy thuộc vào mô hình
Mặc định—
TrườngstopLoạistring|string[]Yêu cầuKhông bắt buộcGiá trị & giới hạn
Tùy thuộc vào mô hình
Mặc định—
TrườngtoolsLoạifunction_tool[]Yêu cầuKhông bắt buộcGiá trị & giới hạn
Tùy thuộc vào mô hình
Mặc định—
Trườngtools[].typeLoạistringYêu cầuKhông bắt buộcGiá trị & giới hạn
function
Tùy thuộc vào mô hình
Mặc định—
Trườngtools[].function.nameLoạistringYêu cầuBắt buộcGiá trị & giới hạn
Áp dụng khi: Có cung cấp công cụ hàm
Mặc định—
Trườngtools[].function.descriptionLoạistringYêu cầuKhông bắt buộcGiá trị & giới hạnMặc định—
Trườngtools[].function.parametersLoạiJSON_schemaYêu cầuKhông bắt buộcGiá trị & giới hạnMặc định—
Trườngtool_choiceLoạistring|objectYêu cầuKhông bắt buộcGiá trị & giới hạn
Tùy thuộc vào mô hình
Mặc định—
Trườngparallel_tool_callsLoạibooleanYêu cầuKhông bắt buộcGiá trị & giới hạn
Tùy thuộc vào mô hình
Mặc định—
Trườngresponse_formatLoạiobjectYêu cầuKhông bắt buộcGiá trị & giới hạn
Tùy thuộc vào mô hình
Mặc định—
Trườngreasoning_effortLoạistringYêu cầuKhông bắt buộcGiá trị & giới hạn
Tùy thuộc vào mô hình
Mặc định—
TrườngreasoningLoạiobjectYêu cầuKhông bắt buộcGiá trị & giới hạn
Tùy thuộc vào mô hình
Mặc định—
Trườngservice_tierLoạistringYêu cầuKhông bắt buộcGiá trị & giới hạn
Tùy thuộc vào mô hình
Mặc định—
TrườnginstructionsLoạistringYêu cầuKhông bắt buộcGiá trị & giới hạn
Trường tương thích
Mặc định—
TrườngfunctionsLoạifunction[]Yêu cầuKhông bắt buộcGiá trị & giới hạn
Tùy thuộc vào mô hình
Mặc định—
Trườngfunction_callLoạistring|objectYêu cầuKhông bắt buộcGiá trị & giới hạn
Tùy thuộc vào mô hình
Mặc định—
Trườngprompt_cache_optionsLoạiobjectYêu cầuKhông bắt buộcGiá trị & giới hạn
Tùy thuộc vào mô hình
Mặc định—
TrườngmodalitiesLoạistring[]Yêu cầuKhông bắt buộcGiá trị & giới hạn
text
Mặc định—
TrườngproviderLoạiobjectYêu cầuKhông bắt buộcGiá trị & giới hạn
Điều kiện: provider.options bị từ chối trên tuyến văn bản Ultra này
Mặc định—
Trườngcache_control.ttlLoạistringYêu cầuKhông bắt buộcGiá trị & giới hạn
Điều kiện: 1h bị từ chối tại các vị trí lưu đệm prompt thực tế
Mặc định—
Tổ hợp tư liệu đầu vào

Văn bản · Văn bản UTF8

messages[].content

Tham số phương thức và vòng đời
Tham sốHợp đồng
Tham sốcontent_typeHợp đồngapplication/json
Tham sốrequiredHợp đồngmodel, messages
Tham sốmaterial_typesHợp đồngtext
Tham sốmessagesHợp đồngMảng thông điệp có cấu trúc role/content
Tham sốfile_materialHợp đồngTài liệu UTF-8 thực tế được chèn nguyên dạng văn bản; không suy ra ID tệp
Tham sốoptional_controlsHợp đồngstream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice
Tham sốcontrol_scopeHợp đồngTùy từng mô hình; công cụ hàm của người dùng khác với công cụ do dịch vụ cung cấp
Tham sốoutput_modalitiesHợp đồngtext
Tham sốhosted_operationsHợp đồngfalse
Tham sốmultimodal_input_bindingHợp đồngnull

Vòng đời: synchronous_or_streamed

Gửi ID mô hình chính xác cùng messages.

Độ dài ngữ cảnh không phải giới hạn đầu ra.

Tệp văn bản có thể cung cấp nguyên văn nội dung; đầu vào hình ảnh, âm thanh hoặc đối tượng tệp cần có liên kết chính xác.

Bảng giá

Thông tin biểu giá không bổ sung tùy chọn yêu cầu. Các tham số được hỗ trợ nằm trong phương thức đã chọn.

Chế độ nhanh
Mức giá tiêu chuẩn Khi chọn chế độ nhanh
Chế độ Flex
Mức giá tiêu chuẩn Khi chọn chế độ flex
Mức độ suy luận tối đa
Mức giá tiêu chuẩn Khi áp dụng mức điều chỉnh mặc định (default) cho mức độ suy luận tối đa

Mức phí Ailoot

Giá theo cấu hình

Đối chiếu từng khoản phí với điều kiện hiển thị. Dùng một mức phí cho mỗi nhóm cấu hình thay thế.

Cấu hìnhBiểu mức phíToken ngữ cảnh, lớn hơnToken ngữ cảnh, tối đa và bao gồmPhí
Cấu hìnhGiá cơ sở cho tokenBiểu mức phíMức phí cơ bảnToken ngữ cảnh, lớn hơn—Token ngữ cảnh, tối đa và bao gồmKhông có giới hạn trênPhí
Đầu vào · Token đầu vào $0.0012 / 1K token
Đầu ra · Token đầu ra $0.005 / 1K token
Đầu vào · Đọc bộ nhớ đệm $0 / 1K token
Đầu vào · Ghi bộ nhớ đệm $0 / 1K token
Đầu vào · Ghi bộ nhớ đệm, 1 giờ — / 1K token
Cấu hìnhBậc 1 theo độ dài yêu cầuBiểu mức phí—Token ngữ cảnh, lớn hơn0Token ngữ cảnh, tối đa và bao gồmKhông có giới hạn trênPhí
Đầu vào · Token đầu vào $0.0012 / 1K token
Đầu ra · Token đầu ra $0.005 / 1K token
Đầu vào · Đọc bộ nhớ đệm $0 / 1K token
Đầu vào · Ghi bộ nhớ đệm $0 / 1K token
Đầu vào · Ghi bộ nhớ đệm, 1 giờ — / 1K token

Ailoot tạm giữ một khoản ước tính trước yêu cầu. Sau khi có kết quả, phí cuối cùng được quyết toán theo mức sử dụng đo được. Việc quyết toán khi truyền luồng dùng bản ghi mức sử dụng cuối cùng. Cách hoạt động của cơ chế tạm giữ và quyết toán →

Ví dụ yêu cầu

Ailoot Ultra · OpenAI Chat

curlPython SDKLuồng Python
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "moonshotai/kimi-k2-0905", "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-k2-0905',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-k2-0905',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")

Nhận và lưu kết quả

Ailoot Ultra · OpenAI Chat

json hoặc SSE

Lưu tất cả kết quả đã hoàn tất

Lưu mọi phản hồi hoàn chỉnh, tệp và phần nội dung được trả về.

Giữ mọi phương án trả lời cùng nội dung, lệnh gọi công cụ và dữ liệu suy luận của phương án đó. Với SSE, ghép các phần thay đổi theo chỉ số phương án và công cụ, giữ lý do kết thúc cuối cùng cùng dữ liệu sử dụng.

Nếu cần kiểm tra phản hồi gốc

Giữ ID và header của yêu cầu, phản hồi. Không cung cấp URL chung để truy xuất tác vụ văn bản.

Trường phản hồi
TrườngLoại
Trườngchoices[].indexLoạiinteger
Trườngchoices[].message.contentLoạistring|null
Trườngchoices[].message.tool_callsLoạitool_call[]
Trườngchoices[].message.reasoning_contentLoạistring
Trườngchoices[].message.reasoning_detailsLoạiobject|array
Trườngchoices[].finish_reasonLoạistring|null
TrườngusageLoạiobject
Lỗi và bước tiếp theo
Phản hồiĐiều kiệnBước tiếp theo
Phản hồi400 · invalid_request_errorĐiều kiệnTrường bắt buộc, cách biểu diễn tài liệu hoặc giá trị tham số không hợp lệBước tiếp theoSửa các trường được chỉ ra trước khi gửi yêu cầu tạo mới.

Bí danh

Bí danh mô hình

Ailoot Ultra moonshotai/kimi-k2-0905

Bí danh đường dẫn phương thức

Dùng các đường dẫn phương thức hiển thị ở trên.

ID gọi liên quan

moonshotai/kimi-k2-0905

Ailoot Ultra · Anthropic Messages POST /v1/messages moonshotai/kimi-k2-0905

moonshotai/kimi-k2-0905

MoonshotAI /moonshotai/kimi-k2-0905

Bắt đầu

Kimi K2 Instruct 0905 là mô hình văn bản được cập nhật của Moonshot AI dành cho lập trình, triển khai frontend và tác nhân. Mô hình mở rộng ngữ cảnh K2 gốc từ 128K lên 256K, đồng thời trả câu trả lời, mã và nội dung gọi hàm dựa trên tác vụ cùng quan sát do ứng dụng cung cấp.

Đầu vào được chấp nhận
Văn bản
Kết quả
json · sse

Có trên Ailoot · đầu vào & phương thức

Ailoot Ultra · Anthropic Messages POST /v1/messages
Đầu vào
text
Đầu ra
json, sse
Định dạng đầu ra
JSON hoặc SSE
TrườngLoạiYêu cầuGiá trị & giới hạnMặc định
TrườngmodelLoạistringYêu cầuBắt buộcGiá trị & giới hạn
moonshotai/kimi-k2-0905
Mặc định—
TrườngmessagesLoạimessage[]Yêu cầuBắt buộcGiá trị & giới hạnMặc định—
Trườngmessages[].roleLoạistringYêu cầuBắt buộcGiá trị & giới hạn
user, assistant
Mặc định—
Trườngmessages[].contentLoạistringYêu cầuBắt buộcGiá trị & giới hạnMặc định—
Trườngmax_tokensLoạiintegerYêu cầuBắt buộcGiá trị & giới hạnMặc định—
TrườngstreamLoạibooleanYêu cầuKhông bắt buộcGiá trị & giới hạnMặc địnhfalse
Tổ hợp tư liệu đầu vào

Văn bản · Văn bản UTF-8

Chuỗi messages[].content

Tham số phương thức và vòng đời
Tham sốHợp đồng
Tham sốcontent_typeHợp đồngapplication/json
Tham sốrequiredHợp đồngmodel, messages, max_tokens
Tham sốoptional_controlsHợp đồngstream
Tham sốmaterial_typesHợp đồngtext
Tham sốtext_file_materialHợp đồngĐọc tài liệu UTF-8 thực tế và đặt nội dung văn bản vào chuỗi đầu vào hoặc nội dung thông điệp được chỉ định.

Vòng đời: synchronous_or_streamed

Bảng giá

Thông tin biểu giá không bổ sung tùy chọn yêu cầu. Các tham số được hỗ trợ nằm trong phương thức đã chọn.

Chế độ nhanh
Mức giá tiêu chuẩn Khi chọn chế độ nhanh
Chế độ Flex
Mức giá tiêu chuẩn Khi chọn chế độ flex
Mức độ suy luận tối đa
Mức giá tiêu chuẩn Khi áp dụng mức điều chỉnh mặc định (default) cho mức độ suy luận tối đa

Mức phí Ailoot

Giá theo cấu hình

Đối chiếu từng khoản phí với điều kiện hiển thị. Dùng một mức phí cho mỗi nhóm cấu hình thay thế.

Cấu hìnhBiểu mức phíToken ngữ cảnh, lớn hơnToken ngữ cảnh, tối đa và bao gồmPhí
Cấu hìnhGiá cơ sở cho tokenBiểu mức phíMức phí cơ bảnToken ngữ cảnh, lớn hơn—Token ngữ cảnh, tối đa và bao gồmKhông có giới hạn trênPhí
Đầu vào · Token đầu vào $0.0012 / 1K token
Đầu ra · Token đầu ra $0.005 / 1K token
Đầu vào · Đọc bộ nhớ đệm $0 / 1K token
Đầu vào · Ghi bộ nhớ đệm $0 / 1K token
Đầu vào · Ghi bộ nhớ đệm, 1 giờ — / 1K token
Cấu hìnhBậc 1 theo độ dài yêu cầuBiểu mức phí—Token ngữ cảnh, lớn hơn0Token ngữ cảnh, tối đa và bao gồmKhông có giới hạn trênPhí
Đầu vào · Token đầu vào $0.0012 / 1K token
Đầu ra · Token đầu ra $0.005 / 1K token
Đầu vào · Đọc bộ nhớ đệm $0 / 1K token
Đầu vào · Ghi bộ nhớ đệm $0 / 1K token
Đầu vào · Ghi bộ nhớ đệm, 1 giờ — / 1K token

Ailoot tạm giữ một khoản ước tính trước yêu cầu. Sau khi có kết quả, phí cuối cùng được quyết toán theo mức sử dụng đo được. Việc quyết toán khi truyền luồng dùng bản ghi mức sử dụng cuối cùng. Cách hoạt động của cơ chế tạm giữ và quyết toán →

Ví dụ yêu cầu

Ailoot Ultra · Anthropic Messages

Nội dung yêu cầu JSON tối thiểu, đầy đủcurl · dùng tài liệu UTF-8 của bạnPython · lưu kết quả đầy đủ
{
  "model": "moonshotai/kimi-k2-0905",
  "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-k2-0905', '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-k2-0905', '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))

Nhận và lưu kết quả

Ailoot Ultra · Anthropic Messages

JSON hoặc SSE

Lưu tất cả kết quả đã hoàn tất

Lưu mọi phản hồi hoàn chỉnh, tệp và phần nội dung được trả về.

Giữ mọi khối nội dung, chữ ký suy nghĩ và ID sử dụng công cụ thực tế. Ghép tất cả các phần thay đổi của khối SSE; khối văn bản đầu tiên không phải toàn bộ đầu ra.

Nếu cần kiểm tra phản hồi gốc

Giữ ID và header của yêu cầu, phản hồi. Không cung cấp URL chung để truy xuất tác vụ văn bản.

Trường phản hồi
TrườngLoại
TrườngidLoạistring
TrườngmodelLoạistring
Trườngcontent[]Loạitext|thinking|tool_use|other content block
Trườngstop_reasonLoạistring|null
TrườngusageLoạiobject
Lỗi và bước tiếp theo
Phản hồiĐiều kiệnBước tiếp theo
Phản hồi400 · invalid_request_errorĐiều kiệnTrường bắt buộc, cách biểu diễn tài liệu hoặc giá trị tham số không hợp lệBước tiếp theoSửa các trường được chỉ ra trước khi gửi yêu cầu tạo mới.

Bí danh

Bí danh mô hình

Ailoot Ultra moonshotai/kimi-k2-0905

Bí danh đường dẫn phương thức

Dùng các đường dẫn phương thức hiển thị ở trên.

ID gọi liên quan

moonshotai/kimi-k2-0905

FAQ · MoonshotAI: Kimi K2 0905
Có những đầu vào và kết quả nào?

POST /v1/chat/completions · moonshotai/kimi-k2-0905: text → text

POST /v1/messages · moonshotai/kimi-k2-0905: text → json, sse

Yêu cầu sử dụng những trường nào?

POST /v1/chat/completions · moonshotai/kimi-k2-0905: model, messages, stream, modalities, provider

POST /v1/messages · moonshotai/kimi-k2-0905: model, messages, max_tokens, stream

Áp dụng những giới hạn nào?

POST /v1/chat/completions · moonshotai/kimi-k2-0905: messages.min_items: 1

Xem thêm chi tiết

Kết nối Ailoot với Claude Code, OpenCode, Hermes hoặc ứng dụng của bạn.

Công ty và danh mục dự án của công ty

Công ty và danh mục dự án của công ty: hàng triệu khách hàng; doanh số hàng tỷ mỗi tháng.

Mua token với giá ưu đãi.

Ưu đãi thuê bao cho nhu cầu thường xuyên. Mã khuyến mãi giảm đến 50% khi mua token.

Thuê bao
Chọn gói ưu đãi cho các yêu cầu thường xuyên của bạn.
Mã giảm đến 50%
Nhập mã khi mua. Giá được tính lại theo chương trình đang áp dụng.
Chi phí trong lịch sử
Mô hình, token và số tiền được lưu cho mỗi yêu cầu.

Chọn gói thuê bao · Xem giá mô hình

Kết nối API vào sản phẩm bạn đang bán.

SaaS, ứng dụng và bot — theo đề nghị giao kết chính thức và thỏa thuận cấp phép Ailoot. Muốn bán lại, hãy yêu cầu giấy phép bán lại.

Ứng dụng thương mại
Tích hợp tạo văn bản, ảnh, video và âm thanh vào các tính năng trả phí của dịch vụ.
Giấy phép bán lại
Gửi mô tả dự án và cách cung cấp quyền truy cập. Yêu cầu điều khoản sử dụng và bán lại bằng văn bản.
Tài liệu trên website
Đề nghị giao kết, thỏa thuận cấp phép và chính sách xử lý dữ liệu có sẵn trước khi kết nối.

Yêu cầu giấy phép bán lại · Đề nghị giao kết và thỏa thuận cấp phép