Kimi API 提供了与 Kimi 大模型交互的能力，并兼容 OpenAI API 格式。只需准备 API Key、选择模型，并配置 base_url，即可通过 HTTP API、Python SDK 或 Node.js SDK 发起调用。
开始使用
获取 API Key
访问 Kimi API 开放平台 ，登录后进入 API Keys 页面创建并复制 API Key。 请妥善保管你的 API Key，不要泄露给他人，也不要直接硬编码在代码中。建议使用环境变量保存： export MOONSHOT_API_KEY = "你的_KIMI_API_KEY"
Kimi API 开放平台 登录开放平台，进入控制台、开发工作台和用户中心。
API Keys 创建、复制和管理用于 API 调用的密钥。
选择模型
作为快速开始入口，建议优先从 Kimi K2.7 Code 和 Kimi K2.6 两个模型开始选择。
Kimi K2.7 Code Kimi 当前最强 Coding 模型，支持 256K 上下文窗口、文本/图片/视频输入和思考模式。编程 Agent、长程代码任务、软件工程场景优先选择 kimi-k2.7-code-highspeed。
Kimi K2.6 综合能力强，支持 256K 上下文窗口、文本/图片/视频输入、思考与非思考模式，适合通用对话、Agent 任务、视觉理解和复杂推理。
如果你主要做代码生成、代码修改或编程 Agent，优先选择 kimi-k2.7-code-highspeed。如果任务更偏通用对话、多模态理解或需要在思考/非思考模式间切换，可以选择 kimi-k2.6。
选择调用方式
Kimi API 兼容 OpenAI API 格式，你可以根据项目技术栈选择最合适的接入方式。
HTTP API 标准 REST API，适合任意语言或自研服务端接入。
OpenAI Python SDK 使用 OpenAI Python SDK 调用 Kimi，适合脚本、后端服务、数据处理与原型验证。
OpenAI Node.js SDK 使用 OpenAI Node.js SDK 调用 Kimi，适合 Web 服务、前端工程链路和 Node.js 应用。
开发工作台 无需写代码，快速测试提示词、模型效果和业务样例。
发起第一次调用
下面以 Kimi K2.7 Code 模型为例。示例中的 MOONSHOT_API_KEY 需要替换为你在平台上创建的 API Key，或提前设置为同名环境变量。 如果你希望使用更快的高速版，可将示例中的 kimi-k2.7-code 替换为 kimi-k2.7-code-highspeed。如果要调用 Kimi K2.6，则替换为 kimi-k2.6。
import os from openai import OpenAI client = OpenAI( api_key = os.environ[ "MOONSHOT_API_KEY" ], base_url = "https://api.moonshot.cn/v1" , ) completion = client.chat.completions.create( model = "kimi-k2.7-code" , messages = [ { "role" : "system" , "content" : "你是 Kimi，由 Moonshot AI 提供的人工智能助手，你更擅长中文和英文的对话。你会为用户提供安全，有帮助，准确的回答。同时，你会拒绝一切涉及恐怖主义，种族歧视，黄色暴力等问题的回答。Moonshot AI 为专有名词，不可翻译成其他语言。" }, { "role" : "user" , "content" : "你好，我叫李雷，1+1等于多少？" } ] ) print (completion.choices[ 0 ].message.content)
curl https://api.moonshot.cn/v1/chat/completions \ -H "Content-Type: application/json" \ -H "Authorization: Bearer $MOONSHOT_API_KEY " \ -d '{ "model": "kimi-k2.7-code", "messages": [ {"role": "system", "content": "你是 Kimi，由 Moonshot AI 提供的人工智能助手，你更擅长中文和英文的对话。你会为用户提供安全，有帮助，准确的回答。同时，你会拒绝一切涉及恐怖主义，种族歧视，黄色暴力等问题的回答。Moonshot AI 为专有名词，不可翻译成其他语言。"}, {"role": "user", "content": "你好，我叫李雷，1+1等于多少？"} ] }'
const OpenAI = require ( "openai" ); const client = new OpenAI ({ apiKey: process . env . MOONSHOT_API_KEY , baseURL: "https://api.moonshot.cn/v1" , }); async function main () { const completion = await client . chat . completions . create ({ model: "kimi-k2.7-code" , messages: [ { "role" : "system" , "content" : "你是 Kimi，由 Moonshot AI 提供的人工智能助手，你更擅长中文和英文的对话。你会为用户提供安全，有帮助，准确的回答。同时，你会拒绝一切涉及恐怖主义，种族歧视，黄色暴力等问题的回答。Moonshot AI 为专有名词，不可翻译成其他语言。" }, { "role" : "user" , "content" : "你好，我叫李雷，1+1等于多少？" } ] }); console . log ( completion . choices [ 0 ]. message . content ); } main ();
使用 OpenAI SDK 运行文档中的代码时，需要保证 Python 版本至少为 3.7.1，Node.js 版本至少为 18，OpenAI SDK 版本不低于 1.0.0。 为了成功运行上述代码，你可能需要准备：
Python 环境或 Node.js 环境，推荐使用 Python 3.8 及以上版本的 Python 解释器。
OpenAI SDK。Kimi API 兼容 OpenAI API 格式，你可以直接使用 Python 或 Node.js OpenAI SDK 进行调用。
pip install --upgrade 'openai>=1.0' # Python npm install openai@latest # Node.js
API Key。你需要从 Kimi 开放平台中创建一个 API Key ，将其传入 OpenAI Client 以便平台正确识别你的身份。
如果成功运行上述代码，且没有任何报错，你将看到类似如下的内容输出： 你好，李雷！1+1 等于 2。这是一个基本的数学加法问题。如果你有其他问题或需要帮助，请随时告诉我。
注：由于 Kimi 大模型的不确定性，实际的回复内容可能并不与上述内容完全一致。 探索更多功能
流式输出 启用 stream，让回复边生成边返回，适合聊天、代码生成和长文本输出场景。
多模态输入 Kimi K2.7 Code 和 Kimi K2.6 均支持文本、图片与视频输入。
思考模型 使用思考能力处理复杂推理、多步工具调用和 Agent 任务。
流式输出 { "model" : "kimi-k2.7-code-highspeed" , "messages" : [ { "role" : "user" , "content" : "请解释什么是递归，并给出一个 Python 示例。" } ], "stream" : true }
多模态输入 { "model" : "kimi-k2.6" , "messages" : [ { "role" : "user" , "content" : [ { "type" : "image_url" , "image_url" : { "url" : "data:image/png;base64,..." } }, { "type" : "text" , "text" : "请描述这张图片。" } ] } ] }
对于较大的视频或需要多次引用的图片、视频，建议使用文件上传方式。图片建议不超过 4K 分辨率，视频建议不超过 1080p。
相关资源
Kimi K2.7 Code 模型 查看 Kimi K2.7 Code 的模型能力、调用示例和最佳实践。
Kimi K2.6 多模态模型 查看 Kimi K2.6 的模型能力、图片/视频理解示例和工具调用说明。
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