Kimi Chat Completion API Solicitação e Uso

Kimi é uma série de modelos de IA lançada pela Face Oculta da Lua. O kimi-k3 atualmente recomendado é voltado para programação de longo prazo, Agentes, raciocínio complexo e trabalho de conhecimento, podendo ser chamado através da API de Chat Completions compatível com OpenAI. Este documento descreve principalmente o fluxo de uso da API Kimi Chat Completion, permitindo que utilizemos facilmente a funcionalidade de diálogo oficial do Kimi.

Fluxo de Solicitação

Para usar a API Kimi Chat Completion, primeiro acesse o Painel de Controle da Ace Data Cloud para obter seu Token de API, que deve ser guardado para uso futuro.

Se você ainda não estiver logado ou registrado, será redirecionado automaticamente para a página de login, onde será convidado a se registrar e logar; após a conclusão, você será retornado automaticamente à página atual. Um Token de API é suficiente para acessar todos os serviços da plataforma, não sendo necessário solicitar um para cada serviço individualmente. A primeira solicitação oferece um crédito gratuito, permitindo uma experiência sem custo; quando o crédito estiver baixo, você pode recarregar o saldo geral no painel de controle.

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Uso Básico

Em seguida, você pode preencher os conteúdos correspondentes na interface, como mostrado na imagem:

Ao usar esta interface pela primeira vez, é necessário preencher pelo menos três conteúdos: authorization, que pode ser selecionado diretamente na lista suspensa; model, que é usado para escolher o modelo Kimi, recomendando-se o uso de kimi-k3; messages, que é um array de mensagens de diálogo, onde cada mensagem contém role e content, sendo que role suporta user, assistant, system e tool. Você também pode notar que há um código de chamada correspondente gerado à direita, que pode ser copiado e executado diretamente, ou você pode clicar no botão “Try” para testar.

Abaixo está a resposta real do K3 obtida usando reasoning_effort: max (campos de extensão não utilizados foram omitidos):

{
  "id": "msg_2D4Btbg1WgvkNE3tCYkR4xGA",
  "object": "chat.completion",
  "created": 1784466588,
  "model": "kimi-k3",
  "choices": [
    {
      "index": 0,
      "message": {
        "role": "assistant",
        "content": "Olá! Como posso ajudá-lo hoje?"
      },
      "logprobs": null,
      "finish_reason": "stop"
    }
  ],
  "usage": {
    "prompt_tokens": 86,
    "completion_tokens": 206,
    "total_tokens": 292
  }
}

O resultado retornado contém vários campos, descritos a seguir:

id, que é o ID gerado para esta tarefa de diálogo, usado para identificar exclusivamente esta tarefa de diálogo.
model, que é o modelo Kimi escolhido no site oficial.
choices, que contém as informações de resposta fornecidas pelo Kimi para a pergunta.
usage: informações estatísticas sobre os tokens utilizados nesta pergunta e resposta.

O campo choices contém as informações de resposta do Kimi, onde choices é a informação específica da resposta do Kimi, como mostrado na imagem.

Pode-se observar que o campo content dentro de choices contém o conteúdo específico da resposta do Kimi; o K3 também pode retornar reasoning_content, que é usado para indicar o processo de raciocínio.

Intensidade de Raciocínio do K3

O kimi-k3 sempre ativa o raciocínio. O corpo da solicitação suporta o campo reasoning_effort no nível superior, sendo que o único valor suportado atualmente é max; se este campo for omitido, o valor padrão também será max. standard, high ou outras strings podem ser aceitas de forma mais flexível por algumas implementações, mas não garantem alterar o comportamento do raciocínio, portanto, não confie nisso.

curl https://api.acedata.cloud/kimi/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $ACEDATACLOUD_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "kimi-k3",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Revise este código e forneça uma solução de correção"}],
    "reasoning_effort": "max"
  }'

Ao usar o SDK da OpenAI, você pode passar diretamente este campo:

response = client.chat.completions.create(
    model="kimi-k3",
    messages=[{"role": "user", "content": "Projete uma fila de tarefas confiável"}],
    reasoning_effort="max",
)

Em diálogos de múltiplas rodadas e chamadas de ferramentas, você deve retornar a mensagem completa do assistente da rodada anterior para messages, incluindo reasoning_content e tool_calls.

Referência Oficial

Thinking Effort: explica que o Kimi K3 sempre ativa o raciocínio, sendo que o único valor suportado atualmente para reasoning_effort é max.
Model Parameter Reference: compara os parâmetros de raciocínio, janelas de contexto e diferenças nas chamadas de ferramentas entre as séries K3 e K2.
Create Chat Completion: solicitações, respostas e definições de campos OpenAPI do Chat Completions oficial da Moonshot.

Resposta em Fluxo

Esta interface também suporta respostas em fluxo, o que é muito útil para integração em páginas da web, permitindo que a página exiba o efeito de exibição palavra por palavra. Se você deseja retornar a resposta em fluxo, pode alterar o parâmetro stream no cabeçalho da solicitação para true. A modificação é mostrada na imagem, mas o código de chamada precisa ter as alterações correspondentes para suportar a resposta em fluxo.

Após alterar stream para true, a API retornará os dados JSON correspondentes linha por linha, e em nível de código, precisamos fazer as modificações necessárias para obter os resultados linha por linha. Código de exemplo em Python:

import requests

url = "https://api.acedata.cloud/kimi/chat/completions"

headers = {
    "accept": "application/json",
    "authorization": "Bearer {token}",
    "content-type": "application/json"
}

payload = {
    "model": "kimi-k3",
    "messages": [{"role":"user","content":"Olá"}],
    "reasoning_effort": "max",
    "stream": True
}

response = requests.post(url, json=payload, headers=headers)
print(response.text)

Abaixo estão trechos do início, raciocínio, corpo, fim e dados de uso da resposta em fluxo real do K3 Max:

data: {"id":"msg_er7WZjyv2kD3TG2yzbFPu5ZJ","object":"chat.completion.chunk","created":1784466598,"model":"kimi-k3","choices":[{"index":0,"delta":{"content":"","role":"assistant"},"finish_reason":null}],"usage":null}

data: {"id":"msg_er7WZjyv2kD3TG2yzbFPu5ZJ","object":"chat.completion.chunk","created":1784466598,"model":"kimi-k3","choices":[{"index":0,"delta":{"reasoning_content":"O"},"finish_reason":null}],"usage":null}

data: {"id":"msg_er7WZjyv2kD3TG2yzbFPu5ZJ","object":"chat.completion.chunk","created":1784466598,"model":"kimi-k3","choices":[{"index":0,"delta":{"content":"Olá"},"finish_reason":null}],"usage":null}

data: {"id":"msg_er7WZjyv2kD3TG2yzbFPu5ZJ","object":"chat.completion.chunk","created":1784466598,"model":"kimi-k3","choices":[{"index":0,"delta":{},"finish_reason":"stop"}],"usage":null}

data: {"id":"msg_er7WZjyv2kD3TG2yzbFPu5ZJ","object":"chat.completion.chunk","created":1784466598,"model":"kimi-k3","choices":[],"usage":{"prompt_tokens":172,"completion_tokens":168,"total_tokens":340}}

data: [DONE]

Pode-se ver que a resposta contém muitos data, onde data dentro de choices é o conteúdo da resposta mais recente, consistente com o conteúdo apresentado anteriormente. choices é o novo conteúdo da resposta, que você pode integrar ao seu sistema. Além disso, o término da resposta em fluxo é determinado pelo conteúdo de data; se o conteúdo for [DONE], isso indica que a resposta em fluxo foi completamente finalizada. O resultado retornado de data possui vários campos, descritos a seguir:

id, o ID gerado para esta tarefa de diálogo, usado para identificar exclusivamente esta tarefa de diálogo.
model, o modelo escolhido do site oficial da Kimi.
choices, as informações de resposta fornecidas pela Kimi em relação à pergunta.

JavaScript também é suportado, como no exemplo de código de chamada em fluxo do Node.js abaixo:

const options = {
  method: "post",
  headers: {
    "accept": "application/json",
    "authorization": "Bearer {token}",
    "content-type": "application/json"
  },
  body: JSON.stringify({
    "model": "kimi-k3",
    "messages": [{"role":"user","content":"Olá"}],
    "stream": true
  })
};

fetch("https://api.acedata.cloud/kimi/chat/completions", options)
  .then(response => response.json())
  .then(response => console.log(response))
  .catch(err => console.error(err));

Exemplo de código em Java:

JSONObject jsonObject = new JSONObject();
jsonObject.put("model", "kimi-k3");
jsonObject.put("messages", [{"role":"user","content":"Olá"}]);
jsonObject.put("stream", true);
MediaType mediaType = "application/json; charset=utf-8".toMediaType();
RequestBody body = jsonObject.toString().toRequestBody(mediaType);
Request request = new Request.Builder()
  .url("https://api.acedata.cloud/kimi/chat/completions")
  .post(body)
  .addHeader("accept", "application/json")
  .addHeader("authorization", "Bearer {token}")
  .addHeader("content-type", "application/json")
  .build();

OkHttpClient client = new OkHttpClient();
Response response = client.newCall(request).execute();
System.out.print(response.body!!.string())

Outras linguagens podem ser adaptadas de forma semelhante, o princípio é o mesmo.

Diálogo em várias rodadas

Se você deseja integrar a funcionalidade de diálogo em várias rodadas, precisa enviar múltiplas perguntas no campo messages, exemplos específicos de múltiplas perguntas são mostrados na imagem abaixo:

Exemplo de código de chamada em Python:

import requests

url = "https://api.acedata.cloud/kimi/chat/completions"

headers = {
    "accept": "application/json",
    "authorization": "Bearer {token}",
    "content-type": "application/json"
}

payload = {
    "model": "kimi-k3",
    "messages": [{"role":"assistant","content":"Olá! Como posso ajudá-lo hoje?"},{"role":"user","content":"Qual modelo você é?"}],
    "reasoning_effort": "max"
}

response = requests.post(url, json=payload, headers=headers)
print(response.text)

Ao enviar múltiplas perguntas, você pode facilmente realizar diálogos em várias rodadas. Abaixo está a resposta real obtida do K3 Max para essa solicitação (campos de extensão não utilizados foram omitidos):

{
  "id": "msg_Rqp8nPGBDHWwBlL4VpxuafOp",
  "object": "chat.completion",
  "created": 1784466628,
  "model": "kimi-k3",
  "choices": [
    {
      "index": 0,
      "message": {
        "role": "assistant",
        "content": "Eu sou Kimi, um assistente de IA desenvolvido pela Moonshot AI (月之暗面). Eu não tenho um identificador de versão de modelo público específico para compartilhar daqui."
      },
      "logprobs": null,
      "finish_reason": "stop"
    }
  ],
  "usage": {
    "prompt_tokens": 134,
    "completion_tokens": 346,
    "total_tokens": 480
  }
}

Pode-se ver que as informações contidas em choices são consistentes com o conteúdo de uso básico, incluindo a resposta específica da Kimi para múltiplos diálogos, permitindo que você responda às perguntas correspondentes com base em múltiplos conteúdos de diálogo.

Tratamento de erros

Ao chamar a API, se ocorrer um erro, a API retornará o código de erro e a mensagem correspondente. Por exemplo:

400 token_mismatched: Solicitação inválida, possivelmente devido a parâmetros ausentes ou inválidos.
400 api_not_implemented: Solicitação inválida, possivelmente devido a parâmetros ausentes ou inválidos.
401 invalid_token: Não autorizado, token de autorização inválido ou ausente.
429 too_many_requests: Muitas solicitações, você excedeu o limite de taxa.
500 api_error: Erro interno do servidor, algo deu errado no servidor.

Exemplo de resposta de erro

{
  "success": false,
  "error": {
    "code": "api_error",
    "message": "fetch failed"
  },
  "trace_id": "2cf86e86-22a4-46e1-ac2f-032c0f2a4e89"
}

Conclusão

Através deste documento, você já entendeu como usar a API Kimi Chat Completion para implementar diálogos comuns, respostas em fluxo, diálogos em várias rodadas, e como controlar a intensidade de raciocínio do K3 através de reasoning_effort.

Primeiros passos

Chat AI

Imagem AI

Vídeo AI

Áudio AI

Web e Dados

CAPTCHA

Identidade

Proxy

Avançado

Kimi Chat Completion API Solicitação e Uso

Fluxo de Solicitação

Uso Básico

Intensidade de Raciocínio do K3

Referência Oficial

Resposta em Fluxo

Diálogo em várias rodadas

Tratamento de erros

Exemplo de resposta de erro

Conclusão

​Fluxo de Solicitação

​Uso Básico

​Intensidade de Raciocínio do K3

​Referência Oficial

​Resposta em Fluxo

​Diálogo em várias rodadas

​Tratamento de erros

​Exemplo de resposta de erro

​Conclusão

Fluxo de Solicitação

Uso Básico

Intensidade de Raciocínio do K3

Referência Oficial

Resposta em Fluxo

Diálogo em várias rodadas

Tratamento de erros

Exemplo de resposta de erro

Conclusão