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.
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.
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.
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.
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.
", "aboutText": "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.\n\n### Những thay đổi trong phiên bản này\n\nNhà 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.\n\nChỉ 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.\n\n### Biến thể mô hình và ngữ cảnh dài\n\nBản 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.\n\nTổ 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.\n\n### Hội thoại và gọi hàm\n\nNhà 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.\n\nThẻ 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.\n\n### Kết quả có thể đánh giá\n\nBản 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.\n\nK2 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.", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "Ví dụ kỹ thuật bằng tiếng Anh
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 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.
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.
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.
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.
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.
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.
POST /v1/chat/completionstexttext| Trường | Loại | Yêu cầu | Giá trị & giới hạn | Mặc định |
|---|---|---|---|---|
Trườngmodel | Loạistring | Yêu cầuBắt buộc | Giá trị & giới hạn moonshotai/kimi-k2-0905 | Mặc định— |
Trườngmessages | Loạimessage[] | Yêu cầuBắt buộc | Giá trị & giới hạn Số mục tối thiểu: 1 | Mặc định— |
Trườngmessages[].role | Loạistring | Yêu cầuBắt buộc | Giá 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[].content | Loạistring|content_part[]|null | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn | Mặc định— |
Trườngmessages[].tool_calls | Loạitool_call[] | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn | Mặc định— |
Trườngmessages[].tool_call_id | Loạistring | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Áp dụng khi: role=tool; dùng ID thực tế được trả về | Mặc định— |
Trườngmessages[].name | Loạistring | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn | Mặc định— |
Trườngmessages[].reasoning_content | Loạistring | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá 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_details | Loạiobject|array | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Tùy thuộc vào mô hình | Mặc định— |
Trườngmax_tokens | Loạiinteger | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Tối thiểu: 1 Tùy thuộc vào mô hình | Mặc định— |
Trườngmax_completion_tokens | Loạiinteger | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Tối thiểu: 1 Tùy thuộc vào mô hình | Mặc định— |
Trườngstream | Loạiboolean | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn | Mặc địnhfalse |
Trườngstream_options.include_usage | Loạiboolean | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Tùy thuộc vào mô hình | Mặc định— |
Trườngtemperature | Loạinumber | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Tùy thuộc vào mô hình | Mặc định— |
Trườngtop_p | Loạinumber | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Tùy thuộc vào mô hình | Mặc định— |
Trườngstop | Loạistring|string[] | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Tùy thuộc vào mô hình | Mặc định— |
Trườngtools | Loạifunction_tool[] | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Tùy thuộc vào mô hình | Mặc định— |
Trườngtools[].type | Loạistring | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn function Tùy thuộc vào mô hình | Mặc định— |
Trườngtools[].function.name | Loạistring | Yêu cầuBắt buộc | Giá trị & giới hạn Áp dụng khi: Có cung cấp công cụ hàm | Mặc định— |
Trườngtools[].function.description | Loạistring | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn | Mặc định— |
Trườngtools[].function.parameters | LoạiJSON_schema | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn | Mặc định— |
Trườngtool_choice | Loạistring|object | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Tùy thuộc vào mô hình | Mặc định— |
Trườngparallel_tool_calls | Loạiboolean | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Tùy thuộc vào mô hình | Mặc định— |
Trườngresponse_format | Loạiobject | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Tùy thuộc vào mô hình | Mặc định— |
Trườngreasoning_effort | Loạistring | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Tùy thuộc vào mô hình | Mặc định— |
Trườngreasoning | Loạiobject | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Tùy thuộc vào mô hình | Mặc định— |
Trườngservice_tier | Loạistring | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Tùy thuộc vào mô hình | Mặc định— |
Trườnginstructions | Loạistring | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Trường tương thích | Mặc định— |
Trườngfunctions | Loạifunction[] | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Tùy thuộc vào mô hình | Mặc định— |
Trườngfunction_call | Loạistring|object | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Tùy thuộc vào mô hình | Mặc định— |
Trườngprompt_cache_options | Loạiobject | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Tùy thuộc vào mô hình | Mặc định— |
Trườngmodalities | Loạistring[] | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn text | Mặc định— |
Trườngprovider | Loạiobject | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Điều kiện: provider.options bị từ chối trên tuyến văn bản Ultra này | Mặc định— |
Trườngcache_control.ttl | Loạistring | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Điều kiện: 1h bị từ chối tại các vị trí lưu đệm prompt thực tế | Mặc định— |
Văn bản · Văn bản UTF8
messages[].content
| Tham số | Hợp đồng |
|---|---|
Tham sốcontent_type | Hợp đồngapplication/json |
Tham sốrequired | Hợp đồngmodel, messages |
Tham sốmaterial_types | Hợp đồngtext |
Tham sốmessages | Hợp đồngMảng thông điệp có cấu trúc role/content |
Tham sốfile_material | Hợp đồngTài liệu UTF-8 thực tế được chèn nguyên dạng văn bản; không suy ra ID tệp |
Tham sốoptional_controls | Hợp đồngstream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice |
Tham sốcontrol_scope | Hợp đồngTùy từng mô hình; công cụ hàm của người dùng khác với công cụ do dịch vụ cung cấp |
Tham sốoutput_modalities | Hợp đồngtext |
Tham sốhosted_operations | Hợp đồngfalse |
Tham sốmultimodal_input_binding | Hợp 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.
Thông tin biểu giá không bổ sung tùy chọn yêu cầu. Các tham số được hỗ trợ nằm trong phương thức đã chọn.
Đối chiếu từng khoản phí với điều kiện hiển thị. Dùng một mức phí cho mỗi nhóm cấu hình thay thế.
| Cấu hình | Biểu mức phí | Token ngữ cảnh, lớn hơn | Token ngữ cảnh, tối đa và bao gồm | Phí |
|---|---|---|---|---|
| Cấu hìnhGiá cơ sở cho token | Biểu mức phíMức phí cơ bản | Token ngữ cảnh, lớn hơn— | Token ngữ cảnh, tối đa và bao gồmKhông có giới hạn trên | Phí 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 cầu | Biểu mức phí— | Token ngữ cảnh, lớn hơn0 | Token ngữ cảnh, tối đa và bao gồmKhông có giới hạn trên | Phí 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 $0 / 1K token Đầu vào · Ghi bộ nhớ đệm, 1 giờ — / 1K token |
Ailoot tạm giữ một khoản ước tính trước yêu cầu. Sau khi có kết quả, phí cuối cùng được quyết toán theo mức sử dụng đo được. Việc quyết toán khi truyền luồng dùng bản ghi mức sử dụng cuối cùng. Cách hoạt động của cơ chế tạm giữ và quyết toán →
set -eu\n: "${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 hoặc SSE
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.
Giữ ID và header của yêu cầu, phản hồi. Không cung cấp URL chung để truy xuất tác vụ văn bản.
| Trường | Loại |
|---|---|
Trườngchoices[].index | Loạiinteger |
Trườngchoices[].message.content | Loạistring|null |
Trườngchoices[].message.tool_calls | Loạitool_call[] |
Trườngchoices[].message.reasoning_content | Loạistring |
Trườngchoices[].message.reasoning_details | Loạiobject|array |
Trườngchoices[].finish_reason | Loạistring|null |
Trườngusage | Loạiobject |
| Phản hồi | Điều kiện | Bước tiếp theo |
|---|---|---|
Phản hồi400 · invalid_request_error | Điều kiệnTrường bắt buộc, cách biểu diễn tài liệu hoặc giá trị tham số không hợp lệ | Bước tiếp theoSửa các trường được chỉ ra trước khi gửi yêu cầu tạo mới. |
Ailoot Ultra moonshotai/kimi-k2-0905
Dùng các đường dẫn phương thức hiển thị ở trên.
moonshotai/kimi-k2-0905Kimi 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.
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.
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.
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.
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.
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.
POST /v1/messagestextjson, sse| Trường | Loại | Yêu cầu | Giá trị & giới hạn | Mặc định |
|---|---|---|---|---|
Trườngmodel | Loạistring | Yêu cầuBắt buộc | Giá trị & giới hạn moonshotai/kimi-k2-0905 | Mặc định— |
Trườngmessages | Loạimessage[] | Yêu cầuBắt buộc | Giá trị & giới hạn | Mặc định— |
Trườngmessages[].role | Loạistring | Yêu cầuBắt buộc | Giá trị & giới hạn user, assistant | Mặc định— |
Trườngmessages[].content | Loạistring | Yêu cầuBắt buộc | Giá trị & giới hạn | Mặc định— |
Trườngmax_tokens | Loạiinteger | Yêu cầuBắt buộc | Giá trị & giới hạn | Mặc định— |
Trườngstream | Loạiboolean | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn | Mặc địnhfalse |
Văn bản · Văn bản UTF-8
Chuỗi messages[].content
| Tham số | Hợp đồng |
|---|---|
Tham sốcontent_type | Hợp đồngapplication/json |
Tham sốrequired | Hợp đồngmodel, messages, max_tokens |
Tham sốoptional_controls | Hợp đồngstream |
Tham sốmaterial_types | Hợp đồngtext |
Tham sốtext_file_material | Hợp 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
Thông tin biểu giá không bổ sung tùy chọn yêu cầu. Các tham số được hỗ trợ nằm trong phương thức đã chọn.
Đối chiếu từng khoản phí với điều kiện hiển thị. Dùng một mức phí cho mỗi nhóm cấu hình thay thế.
| Cấu hình | Biểu mức phí | Token ngữ cảnh, lớn hơn | Token ngữ cảnh, tối đa và bao gồm | Phí |
|---|---|---|---|---|
| Cấu hìnhGiá cơ sở cho token | Biểu mức phíMức phí cơ bản | Token ngữ cảnh, lớn hơn— | Token ngữ cảnh, tối đa và bao gồmKhông có giới hạn trên | Phí 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 cầu | Biểu mức phí— | Token ngữ cảnh, lớn hơn0 | Token ngữ cảnh, tối đa và bao gồmKhông có giới hạn trên | Phí 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 $0 / 1K token Đầu vào · Ghi bộ nhớ đệm, 1 giờ — / 1K token |
Ailoot tạm giữ một khoản ước tính trước yêu cầu. Sau khi có kết quả, phí cuối cùng được quyết toán theo mức sử dụng đo được. Việc quyết toán khi truyền luồng dùng bản ghi mức sử dụng cuối cùng. Cách hoạt động của cơ chế tạm giữ và quyết toán →
{\n "model": "moonshotai/kimi-k2-0905",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${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 hoặc SSE
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.
Giữ ID và header của yêu cầu, phản hồi. Không cung cấp URL chung để truy xuất tác vụ văn bản.
| Trường | Loại |
|---|---|
Trườngid | Loạistring |
Trườngmodel | Loạistring |
Trườngcontent[] | Loạitext|thinking|tool_use|other content block |
Trườngstop_reason | Loạistring|null |
Trườngusage | Loạiobject |
| Phản hồi | Điều kiện | Bước tiếp theo |
|---|---|---|
Phản hồi400 · invalid_request_error | Điều kiệnTrường bắt buộc, cách biểu diễn tài liệu hoặc giá trị tham số không hợp lệ | Bước tiếp theoSửa các trường được chỉ ra trước khi gửi yêu cầu tạo mới. |
Ailoot Ultra moonshotai/kimi-k2-0905
Dùng các đường dẫn phương thức hiển thị ở trên.
Ví dụ kỹ thuật bằng tiếng Anh
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.