模型

MoonshotAI: Kimi K2 0905

Markdown · JSON

MoonshotAI: Kimi K2 0905

Kimi K2 Instruct 0905 是 Moonshot AI 更新的文字模型,適用於程式開發、前端實作與代理。它將原始 K2 的上下文從 128K 擴展至 256K,並根據任務及應用程式提供的觀察,回傳回答、程式碼與函式呼叫內容。

關於模型

此說明介紹模型的能力。Ailoot 可用的輸入、輸出與選項,依所選方法列於下方。

Kimi K2 Instruct 0905 是 Moonshot AI 對 Kimi K2 的 9 月指令模型更新。它是用於知識、推理、程式開發及工具引導任務的文字模型,混合專家總參數量為 1 兆、活躍參數量為 320 億。確切的 0905 版本改善代理式程式開發與前端工作,並將上下文從原始版本的 128K 擴展至 256K 個 token。

此版本的變更

原廠強調前端程式碼的實際行為與外觀,以及真實程式開發代理任務的改善。請準備軟體簡報,提供相關實作、觀察行為及必須滿足的需求。對介面,請指出內容、可見狀態與互動,以及重要設計特徵。實用結果是與這些準則相關的程式碼,而非泛談介面可能如何運作。

示範指令為:「更新此元件,使其符合描述的表單流程,保留現有欄位名稱,並說明必要的錯誤與成功狀態。」除錯時,請提供代表性輸入,要求模型先指出第一個不正確條件,再回傳聚焦的修補程式。將實際呈現或驗證觀察帶入下一次修訂。

模型型號資料與長上下文

0905 摘要描述多頭潛在注意力與稀疏混合專家,每個 token 從 384 個專家中選取八個,另加一個共用專家。256K 上下文可支援比原始 K2 版本更大的任務紀錄,但仍須一併容納來源、對話、工具觀察與生成回答。較大視窗不應被視為獨立的最大輸出額度。

請依檔案組織儲存庫摘錄,依章節組織文件材料。說明最終成品及後續追問中必須保持不變的條件。進行比較時,要求支持每項結論的段落或程式碼片段。當擴展上下文與程式開發更新對任務重要時,請保留所選的 0905 身分。

聊天與函式呼叫

原廠建議 temperature 0.6,並為不需專門角色的任務提供簡單的助理系統指令。請另行定義回答語言與形式,例如說明、有來源支持的比較,或僅程式碼。如此即使應用程式使用多個模型步驟,期望的最終結果仍保持可見。

此確切模型卡記載每個請求提供的可用工具。函式具有名稱、說明及參數結構描述;模型決定何時與如何呼叫。應用程式解析選定的 JSON 引數、執行操作,並回傳與呼叫識別碼關聯的工具結果。下一次回應便可使用實際觀察,或繼續任務。

可供審查的結果

在周邊應用程式執行之前,生成的修補程式、選定操作或搜尋計畫都只是建議。請將該操作結果保留為下一步及最終交接的證據。對照來源材料檢查擷取值,並依要求行為檢查程式碼。

K2 Instruct 0905 與 K2 Thinking 及後來的多模態 K2.5、K2.6 版本保持區別。不能為此具名文字更新推定它們的影像/影片輸入、原生 INT4 思考檢查點屬性及 preserve-thinking 控制。實用輸出是根據任務及實際回傳觀察的聚焦文字或程式碼成品。

實用任務

實用任務

英文技術範例

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.

預期結果

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

檢查結果

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

入門

Kimi K2 Instruct 0905 是 Moonshot AI 更新的文字模型,適用於程式開發、前端實作與代理。它將原始 K2 的上下文從 128K 擴展至 256K,並根據任務及應用程式提供的觀察,回傳回答、程式碼與函式呼叫內容。

接受的輸入
文字
結果
文字

Ailoot 可用 · 輸入與方法

Ailoot Ultra · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions
輸入
text
輸出
text
輸出格式
json 或 SSE
欄位類型要求值與限制預設值
欄位model類型string要求必填值與限制
moonshotai/kimi-k2-0905
預設值—
欄位messages類型message[]要求必填值與限制
項目數下限: 1
預設值—
欄位messages[].role類型string要求必填值與限制
範例:system, user, assistant, tool, function
條件: 這些角色由 原始碼中的相容型別明確表示;確切角色集合仍依模型而定。
依模型而定
預設值—
欄位messages[].content類型string|content_part[]|null要求選填值與限制預設值—
欄位messages[].tool_calls類型tool_call[]要求選填值與限制預設值—
欄位messages[].tool_call_id類型string要求選填值與限制
適用條件: role=tool;使用實際回傳的 ID
預設值—
欄位messages[].name類型string要求選填值與限制預設值—
欄位messages[].reasoning_content類型string要求選填值與限制
適用條件: 此模型使用推理內容時,將實際回傳的推理內容帶回後續請求
預設值—
欄位messages[].reasoning_details類型object|array要求選填值與限制
依模型而定
預設值—
欄位max_tokens類型integer要求選填值與限制
最小值: 1
依模型而定
預設值—
欄位max_completion_tokens類型integer要求選填值與限制
最小值: 1
依模型而定
預設值—
欄位stream類型boolean要求選填值與限制預設值false
欄位stream_options.include_usage類型boolean要求選填值與限制
依模型而定
預設值—
欄位temperature類型number要求選填值與限制
依模型而定
預設值—
欄位top_p類型number要求選填值與限制
依模型而定
預設值—
欄位stop類型string|string[]要求選填值與限制
依模型而定
預設值—
欄位tools類型function_tool[]要求選填值與限制
依模型而定
預設值—
欄位tools[].type類型string要求選填值與限制
function
依模型而定
預設值—
欄位tools[].function.name類型string要求必填值與限制
適用條件: 已提供函式工具
預設值—
欄位tools[].function.description類型string要求選填值與限制預設值—
欄位tools[].function.parameters類型JSON_schema要求選填值與限制預設值—
欄位tool_choice類型string|object要求選填值與限制
依模型而定
預設值—
欄位parallel_tool_calls類型boolean要求選填值與限制
依模型而定
預設值—
欄位response_format類型object要求選填值與限制
依模型而定
預設值—
欄位reasoning_effort類型string要求選填值與限制
依模型而定
預設值—
欄位reasoning類型object要求選填值與限制
依模型而定
預設值—
欄位service_tier類型string要求選填值與限制
依模型而定
預設值—
欄位instructions類型string要求選填值與限制
相容性欄位
預設值—
欄位functions類型function[]要求選填值與限制
依模型而定
預設值—
欄位function_call類型string|object要求選填值與限制
依模型而定
預設值—
欄位prompt_cache_options類型object要求選填值與限制
依模型而定
預設值—
欄位modalities類型string[]要求選填值與限制
text
預設值—
欄位provider類型object要求選填值與限制
條件: 此 Ultra 文字路由拒絕 provider.options
預設值—
欄位cache_control.ttl類型string要求選填值與限制
條件: 實際提示詞快取位置拒絕 1h
預設值—
輸入素材組合

文字 · UTF8 文字

messages[].content

方法參數與生命週期
參數規格
參數content_type規格application/json
參數required規格model, messages
參數material_types規格text
參數messages規格具有 role/content 結構的訊息陣列
參數file_material規格實際 UTF-8 文件以原文文字插入;不推定檔案 ID
參數optional_controls規格stream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice
參數control_scope規格依模型而定;使用者函式工具與託管工具不同
參數output_modalities規格text
參數hosted_operations規格false
參數multimodal_input_binding規格null

生命週期: synchronous_or_streamed

將確切模型 ID 與 messages 一併送出。

上下文長度不是輸出上限。

文字檔案可提供原文文字;圖片/音訊/檔案物件輸入需要精確綁定。

方案

費率資訊不會增加請求選項。支援的參數列於所選方法中。

快速模式
標準費率 選取快速模式時
flex 模式
標準費率 選取 flex 模式時
最高推理強度
標準費率 最高推理強度採用 default 調整值時

Ailoot 費率

各設定的價格

請逐一核對各項費用與所列條件。每組互為替代選項的設定只套用一種費率。

設定費率表上下文 Token 數大於上下文 Token 數小於或等於費用
設定詞元基本費率費率表基本費率上下文 Token 數大於—上下文 Token 數小於或等於無上限費用
輸入 · 輸入 Token $0.0012 / 1K Token
輸出 · 輸出 Token $0.005 / 1K Token
輸入 · 讀取快取 $0 / 1K Token
輸入 · 寫入快取 $0 / 1K Token
輸入 · 寫入快取,1 小時 — / 1K Token
設定請求長度級距 1費率表—上下文 Token 數大於0上下文 Token 數小於或等於無上限費用
輸入 · 輸入 Token $0.0012 / 1K Token
輸出 · 輸出 Token $0.005 / 1K Token
輸入 · 讀取快取 $0 / 1K Token
輸入 · 寫入快取 $0 / 1K Token
輸入 · 寫入快取,1 小時 — / 1K Token

Ailoot 會在請求前預留估算金額。取得結果後,依實測用量結算最終費用。串流結算採用最終用量紀錄。預留金額與結算的運作方式 →

請求範例

Ailoot Ultra · OpenAI Chat

curlPython SDKPython 串流
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")

接收並儲存結果

Ailoot Ultra · OpenAI Chat

json 或 SSE

保留所有已完成的結果

請保留所有完整傳回的回應、檔案與內容區塊。

保留每個候選項及其內容/工具呼叫/推理。SSE 中依候選項/工具索引組合增量,保留最終完成原因與用量。

需要檢查原始回應時

保留請求/回應 ID 與標頭。未提供通用的文字工作擷取 URL。

回應欄位
欄位類型
欄位choices[].index類型integer
欄位choices[].message.content類型string|null
欄位choices[].message.tool_calls類型tool_call[]
欄位choices[].message.reasoning_content類型string
欄位choices[].message.reasoning_details類型object|array
欄位choices[].finish_reason類型string|null
欄位usage類型object
錯誤與後續步驟
回應條件下一步
回應400 · invalid_request_error條件必要欄位、素材表示方式或參數值無效下一步提出新的建立請求前,先修正指定欄位。

別名

模型別名

Ailoot Ultra moonshotai/kimi-k2-0905

方法路徑別名

請使用上方列出的 API 方法路徑。

相關呼叫用 ID

moonshotai/kimi-k2-0905

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

moonshotai/kimi-k2-0905

MoonshotAI /moonshotai/kimi-k2-0905

入門

Kimi K2 Instruct 0905 是 Moonshot AI 更新的文字模型,適用於程式開發、前端實作與代理。它將原始 K2 的上下文從 128K 擴展至 256K,並根據任務及應用程式提供的觀察,回傳回答、程式碼與函式呼叫內容。

接受的輸入
文字
結果
json · sse

Ailoot 可用 · 輸入與方法

Ailoot Ultra · Anthropic Messages POST /v1/messages
輸入
text
輸出
json, sse
輸出格式
JSON 或 SSE
欄位類型要求值與限制預設值
欄位model類型string要求必填值與限制
moonshotai/kimi-k2-0905
預設值—
欄位messages類型message[]要求必填值與限制預設值—
欄位messages[].role類型string要求必填值與限制
user, assistant
預設值—
欄位messages[].content類型string要求必填值與限制預設值—
欄位max_tokens類型integer要求必填值與限制預設值—
欄位stream類型boolean要求選填值與限制預設值false
輸入素材組合

文字 · UTF-8 文字

messages[].content 字串

方法參數與生命週期
參數規格
參數content_type規格application/json
參數required規格model, messages, max_tokens
參數optional_controls規格stream
參數material_types規格text
參數text_file_material規格讀取實際 UTF-8 文件,將文字放入指定的 input 或訊息內容字串。

生命週期: synchronous_or_streamed

方案

費率資訊不會增加請求選項。支援的參數列於所選方法中。

快速模式
標準費率 選取快速模式時
flex 模式
標準費率 選取 flex 模式時
最高推理強度
標準費率 最高推理強度採用 default 調整值時

Ailoot 費率

各設定的價格

請逐一核對各項費用與所列條件。每組互為替代選項的設定只套用一種費率。

設定費率表上下文 Token 數大於上下文 Token 數小於或等於費用
設定詞元基本費率費率表基本費率上下文 Token 數大於—上下文 Token 數小於或等於無上限費用
輸入 · 輸入 Token $0.0012 / 1K Token
輸出 · 輸出 Token $0.005 / 1K Token
輸入 · 讀取快取 $0 / 1K Token
輸入 · 寫入快取 $0 / 1K Token
輸入 · 寫入快取,1 小時 — / 1K Token
設定請求長度級距 1費率表—上下文 Token 數大於0上下文 Token 數小於或等於無上限費用
輸入 · 輸入 Token $0.0012 / 1K Token
輸出 · 輸出 Token $0.005 / 1K Token
輸入 · 讀取快取 $0 / 1K Token
輸入 · 寫入快取 $0 / 1K Token
輸入 · 寫入快取,1 小時 — / 1K Token

Ailoot 會在請求前預留估算金額。取得結果後,依實測用量結算最終費用。串流結算採用最終用量紀錄。預留金額與結算的運作方式 →

請求範例

Ailoot Ultra · Anthropic Messages

完整的最小 JSON 請求主體curl · 使用您的 UTF-8 文件Python · 儲存完整結果
{
  "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))

接收並儲存結果

Ailoot Ultra · Anthropic Messages

JSON 或 SSE

保留所有已完成的結果

請保留所有完整傳回的回應、檔案與內容區塊。

保留所有內容區塊、思考簽章與實際工具使用 ID。組合所有 SSE 區塊增量;第一個文字區塊不是完整輸出。

需要檢查原始回應時

保留請求/回應 ID 與標頭。未提供通用的文字工作擷取 URL。

回應欄位
欄位類型
欄位id類型string
欄位model類型string
欄位content[]類型text|thinking|tool_use|other content block
欄位stop_reason類型string|null
欄位usage類型object
錯誤與後續步驟
回應條件下一步
回應400 · invalid_request_error條件必要欄位、素材表示方式或參數值無效下一步提出新的建立請求前,先修正指定欄位。

別名

模型別名

Ailoot Ultra moonshotai/kimi-k2-0905

方法路徑別名

請使用上方列出的 API 方法路徑。

相關呼叫用 ID

moonshotai/kimi-k2-0905

FAQ · MoonshotAI: Kimi K2 0905
可以使用哪些輸入與結果?

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

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

請求使用哪些欄位?

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

適用哪些限制?

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

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