Kimi API 介绍

Kimi API 开放平台为开发者提供强大的大语言模型能力接入,帮助你快速将 AI 能力集成到自己的产品和服务中。

平台概述

Kimi API 基于 Moonshot 自研大语言模型,提供文本生成、多轮对话、文件解析、联网搜索等核心能力。平台兼容 OpenAI API 格式,开发者可以低成本迁移和接入。

平台地址platform.kimi.com

主要概念

文本与多模态模型

kimi-k3 是 Kimi 的旗舰模型,面向长程编程与端到端知识工作,原生支持视觉理解;kimi-k2.6 支持文本、图片和视频输入、思考与非思考模式切换,适用于对话、代码生成、视觉理解和 Agent 任务。对模型的输入通常称为 "prompt",提供清晰的指令和必要示例,是获得稳定输出的关键。平台也提供其他模型,详见 模型列表

语言模型推理服务

语言模型推理服务是一个基于 Moonshot AI 开发和训练的预训练模型的 API 服务。当前平台对外主要提供 Chat Completions 接口,用于对话、代码生成、视觉理解和 Agent 任务。模型本身默认不直接访问网络、数据库等外部资源,但你可以结合官方工具或自定义工具调用能力扩展模型的执行范围。

Token

文本生成模型以 Token 为基本单位来处理文本。Token 代表常见的字符序列。例如,单个汉字"夔"可能会被分解为若干 Token 的组合,而像"中国"这样短且常见的短语则可能会使用单个 Token。大致来说,对于一段通常的中文文本,1 个 Token 大约相当于 1.5-2 个汉字。

需要注意的是,Input 和 Output 的总和长度不能超过所选模型的最大上下文长度。例如 kimi-k3 支持最高 1M token 上下文窗口,其他模型的上下文长度请参考 模型列表

适用人群

  • 独立开发者:快速构建 AI 驱动的个人项目或工具。
  • 企业技术团队:将 AI 能力嵌入企业产品,提升用户体验和业务效率。
  • 创业公司:以低成本获取顶尖 AI 能力,加速产品迭代。

主要应用场景

  • 智能客服:基于上下文理解的自动问答,提升客服效率和用户满意度。
  • 内容生成:文章撰写、营销文案、代码生成等创作场景。
  • 数据分析:文档解读、报表分析、知识提取与总结。
  • 知识问答:基于私有文档库的智能检索和问答系统。

发送请求

你可以使用 Chat Completions API 来发送请求。你需要提供一个 API 密钥和一个模型名称。你可以选择是否使用默认的 max_completion_tokens 参数,或者自定义 max_completion_tokens 参数。可以参考 API 文档 中的调用方法。

处理响应

通常,我们会设置一个 2 小时的超时时间。如果单个请求超过了这个时间,我们会返回一个 504 错误。如果你的请求超过了速率限制,我们会返回一个 429 错误。如果你的请求成功了,我们会返回一个 JSON 格式的响应。

如果是为了快速处�一些任务,你可以使用 Chat Completions API 的非 streaming 模式。这种模式下,我们会在一次请求中返回所有的生成文本。如果你需要更多的控制,你可以使用 streaming 模式。在这种模式下,我们会返回一个 SSE 流,你可以在这个流中获取生成的文本,这样用户体验可能会更好,并且你也可以在任何时候中断请求,而不会浪费资源。

与 Kimi 其他产品对比

Kimi API 开放平台是按量计费模式、无订阅制方案,与 Kimi 会员、Kimi Code 等产品不同,请注意区分。

产品简介付费模式
Kimi API 开放平台(platform.kimi.com)面向开发者和企业用户,提供易用、稳定、高性价比的大模型 API 服务,助力 AI 应用快速开发、部署与规模化落地。方式一:按量付费(注册登录后创建 API key 即可使用),计费说明见 产品定价 页面。
方式二:企业方案(填写 该表单 咨询销售人员)。
Kimi Business专为企业团队打造的智能办公解决方案,适合有团队协作需求的中小型企业。详情见 Kimi Business 介绍按年度订阅付费,5 座起售。具体价格以 该页面 为准。
Kimi 会员Kimi 提供四档会员订阅套餐,满足从个人日常到专业重度使用的不同需求。详情见 Kimi 会员介绍。注意:Kimi 会员目前包含 Kimi Code 相关权益,Kimi Code API 与本平台提供的 API 服务相互独立。按月/年订阅付费,具体价格以 该页面 为准。

快速开始

  1. 访问 platform.kimi.com 注册开发者账号。
  2. 在控制台创建 API Key。
  3. 参考 API 文档完成首次调用。
  4. 根据业务需求选择合适的模型和参数。