> ## Documentation Index
> Fetch the complete documentation index at: https://docs.xhuoapi.ai/llms.txt
> Use this file to discover all available pages before exploring further.
# Kimi Chat Completion API Заявка и использование
> Kimi 集成指南 - XHuoAPI
Kimi — это очень мощная система AI-диалогов, которая может генерировать плавные и естественные ответы всего за несколько секунд, просто вводя подсказки. Kimi предоставляет потрясающую интеллектуальную помощь, значительно повышая эффективность и креативность работы человека.
Этот документ в основном описывает процесс использования Kimi Chat Completion API, с помощью которого мы можем легко использовать официальные функции диалога Kimi.
## Процесс подачи заявки
Чтобы использовать Gemini Chat Completion API, сначала перейдите на страницу [Kimi Chat Completion API](https://api.xhuoapi.ai/documents/b23bbfa3-c820-47ee-b307-6c6dedc9d0cf) и нажмите кнопку «Acquire», чтобы получить необходимые для запроса учетные данные:
Если вы еще не вошли в систему или не зарегистрированы, вас автоматически перенаправят на страницу входа, пригласив зарегистрироваться и войти в систему. После входа в систему или регистрации вы автоматически вернетесь на текущую страницу.
При первой подаче заявки предоставляется бесплатный лимит, который позволяет бесплатно использовать этот API.
## Основное использование
Теперь вы можете заполнить соответствующие поля на интерфейсе, как показано на рисунке:
При первом использовании этого интерфейса нам необходимо заполнить как минимум три поля: одно из них — `authorization`, которое можно выбрать прямо из выпадающего списка. Другой параметр — `model`, `model` — это категория модели, которую мы выбираем для использования с сайта Kimi, здесь у нас в основном есть 7 моделей, подробности можно посмотреть в предоставленных моделях. Последний параметр — `messages`, `messages` — это массив наших вопросов, который представляет собой массив, позволяющий одновременно загружать несколько вопросов, каждый из которых содержит `role` и `content`, где `role` обозначает роль задающего вопрос, мы предоставили три роли: `user`, `assistant`, `system`. Другой `content` — это конкретное содержание нашего вопроса.
Также вы можете заметить, что справа есть соответствующий код вызова, который вы можете скопировать и запустить, или просто нажать кнопку «Try» для тестирования.
После вызова мы получаем следующий результат:
```json theme={null}
{
"id": "chatcmpl-b5d9e1b799c137e3",
"object": "chat.completion",
"created": 1770991864,
"model": "kimi-k2.5",
"choices": [
{
"index": 0,
"message": {
"role": "assistant",
"content": " Привет! Как я могу помочь вам сегодня?",
"refusal": null,
"reasoning_content": " Пользователь просто сказал \"Привет\". Это простое приветствие. Я должен ответить дружелюбно и полезно, будучи готовым помочь с тем, что им нужно дальше. Поскольку пока нет конкретного вопроса или задачи, я признаю их приветствие и спрошу, как я могу помочь.\n\nЯ должен сохранить это:\n- Дружелюбным и приветливым\n- Профессиональным, но теплым\n- Открытым, чтобы пригласить их поделиться тем, с чем им нужна помощь\n- Кратким, но не слишком сжатым\n\nВозможные ответы:\n1. \"Привет! Как я могу помочь вам сегодня?\"\n2. \"Здравствуйте! Чем я могу вам помочь?\"\n3. \"Привет! Я готов помочь. Что бы вы хотели узнать или над чем поработать?\"\n4. \"Эй! Рад вас видеть. Как я могу быть полезен?\"\n\nЯ выберу что-то теплое и профессиональное, что пригласит их поделиться тем, что им нужно. ",
"reasoning": " Пользователь просто сказал \"Привет\". Это простое приветствие. Я должен ответить дружелюбно и полезно, будучи готовым помочь с тем, что им нужно дальше. Поскольку пока нет конкретного вопроса или задачи, я признаю их приветствие и спрошу, как я могу помочь.\n\nЯ должен сохранить это:\n- Дружелюбным и приветливым\n- Профессиональным, но теплым\n- Открытым, чтобы пригласить их поделиться тем, с чем им нужна помощь\n- Кратким, но не слишком сжатым\n\nВозможные ответы:\n1. \"Привет! Как я могу помочь вам сегодня?\"\n2. \"Здравствуйте! Чем я могу вам помочь?\"\n3. \"Привет! Я готов помочь. Что бы вы хотели узнать или над чем поработать?\"\n4. \"Эй! Рад вас видеть. Как я могу быть полезен?\"\n\nЯ выберу что-то теплое и профессиональное, что пригласит их поделиться тем, что им нужно. ",
"tool_calls": []
},
"logprobs": null,
"finish_reason": "stop"
}
],
"usage": {
"prompt_tokens": 9,
"completion_tokens": 184,
"total_tokens": 193,
"prompt_tokens_details": {
"cached_tokens_details": {}
},
"completion_tokens_details": {}
}
}
```
Возвращаемый результат содержит несколько полей, описанных ниже:
* `id`, идентификатор задачи диалога, созданной для уникальной идентификации этой задачи диалога.
* `model`, выбранная модель с сайта Kimi.
* `choices`, информация о ответах Kimi на вопросы.
* `usage`: статистическая информация о токенах для этого вопроса и ответа.
Где `choices` содержит информацию о ответах Kimi, внутри `choices` находятся конкретные данные ответа Kimi, как показано на рисунке.
Можно увидеть, что поле `content` внутри `choices` содержит конкретное содержание ответа Gemini.
## Потоковый ответ
Этот интерфейс также поддерживает потоковые ответы, что очень полезно для веб-интеграции, позволяя веб-странице реализовать эффект отображения по буквам.
Если вы хотите получить потоковый ответ, вы можете изменить параметр `stream` в заголовке запроса на `true`.
Изменение показано на рисунке, однако код вызова должен быть соответствующим образом изменен, чтобы поддерживать потоковые ответы.
После изменения `stream` на `true`, API будет возвращать соответствующие JSON-данные построчно, и на уровне кода нам нужно внести соответствующие изменения, чтобы получить построчные результаты.
Пример кода вызова на Python:
```python theme={null}
import requests
url = "https://api.xhuoapi.ai/v1/kimi/chat/completions"
headers = {
"accept": "application/json",
"authorization": "Bearer {token}",
"content-type": "application/json"
}
payload = {
"model": "kimi-k2.5",
"messages": [{"role":"user","content":"Привет"}],
"stream": True
}
response = requests.post(url, json=payload, headers=headers)
print(response.text)
```
Вывод будет следующим:
```json theme={null}
data: {"id": "chatcmpl-952dd5e75583c4d1", "object": "chat.completion.chunk", "created": 1770992031, "model": "kimi-k2.5", "system_fingerprint": null, "choices": [{"index": 0, "delta": {"content": "", "role": "assistant"}, "logprobs": null, "finish_reason": null}], "usage": null}
data: {"id": "chatcmpl-952dd5e75583c4d1", "object": "chat.completion.chunk", "created": 1770992031, "model": "kimi-k2.5", "system_fingerprint": null, "choices": [{"index": 0, "delta": {"reasoning_content": " Это", "reasoning": " Это"}, "logprobs": null, "finish_reason": null}], "usage": null}
data: {"id": "chatcmpl-952dd5e75583c4d1", "object": "chat.completion.chunk", "created": 1770992031, "model": "kimi-k2.5", "system_fingerprint": null, "choices": [{"index": 0, "delta": {"reasoning_content": " пользователь сказал \"Привет\". Это простое приветствие", "reasoning": " пользователь сказал \"Привет\". Это простое приветствие"}, "logprobs": null, "finish_reason": null}], "usage": null}
data: {"id": "chatcmpl-952dd5e75583c4d1", "object": "chat.completion.chunk", "created": 1770992031, "model": "kimi-k2.5", "system_fingerprint": null, "choices": [{"index": 0, "delta": {"reasoning_content": ". Я должен ответить дружелюбно и приветливо", "reasoning": ". Я должен ответить дружелюбно и приветливо"}, "logprobs": null, "finish_reason": null}], "usage": null}
data: {"id": "chatcmpl-952dd5e75583c4d1", "object": "chat.completion.chunk", "created": 1770992031, "model": "kimi-k2.5", "system_fingerprint": null, "choices": [{"index": 0, "delta": {"reasoning_content": ". Поскольку это начало разговора,", "reasoning": ". Поскольку это начало разговора,"}, "logprobs": null, "finish_reason": null}], "usage": null}
data: {"id": "chatcmpl-952dd5e75583c4d1", "object": "chat.completion.chunk", "created": 1770992031, "model": "kimi-k2.5", "system_fingerprint": null, "choices": [{"index": 0, "delta": {"reasoning_content": " я должен спросить, как я могу помочь им сегодня.\n\n", "reasoning": " я должен спросить, как я могу помочь им сегодня.\n\n"}, "logprobs": null, "finish_reason": null}], "usage": null}
data: {"id": "chatcmpl-952dd5e75583c4d1", "object": "chat.completion.chunk", "created": 1770992031, "model": "kimi-k2.5", "system_fingerprint": null, "choices": [{"index": 0, "delta": {"reasoning_content": "Позвольте мне составить ответ:\n- Признать", "reasoning": "Позвольте мне составить ответ:\n- Признать"},"logprobs": null, "finish_reason": null}], "usage": null}
data: {"id": "chatcmpl-952dd5e75583c4d1", "object": "chat.completion.chunk", "created": 1770992031, "model": "kimi-k2.5", "system_fingerprint": null, "choices": [{"index": 0, "delta": {"reasoning_content": " приветствие\n- Предложить помощь\n- Сохранить тепло", "reasoning": " приветствие\n- Предложить помощь\n- Сохранить тепло"}, "logprobs": null, "finish_reason": null}], "usage": null}
data: {"id": "chatcmpl-952dd5e75583c4d1", "object": "chat.completion.chunk", "created": 1770992031, "model": "kimi-k2.5", "system_fingerprint": null, "choices": [{"index": 0, "delta": {"reasoning_content": " и профессионально\n\nЧто-то вроде: \"Привет! Как", "reasoning": " и профессионально\n\nЧто-то вроде: \"Привет! Как"},"logprobs": null, "finish_reason": null}], "usage": null}
data: {"id": "chatcmpl-952dd5e75583c4d1", "object": "chat.completion.chunk", "created": 1770992031, "model": "kimi-k2.5", "system_fingerprint": null, "choices": [{"index": 0, "delta": {"reasoning_content": " я могу помочь вам сегодня?\" или \"Привет, что", "reasoning": " я могу помочь вам сегодня?\" или \"Привет, что"},"logprobs": null, "finish_reason": null}], "usage": null}
data: {"id": "chatcmpl-952dd5e75583c4d1", "object": "chat.completion.chunk", "created": 1770992031, "model": "kimi-k2.5", "system_fingerprint": null, "choices": [{"index": 0, "delta": {"reasoning_content": "! Что я могу сделать для вас?\"\n\nНа самом деле", "reasoning": "! Что я могу сделать для вас?\"\n\nНа самом деле"},"logprobs": null, "finish_reason": null}], "usage": null}
data: {"id": "chatcmpl-952dd5e75583c4d1", "object": "chat.completion.chunk", "created": 1770992031, "model": "kimi-k2.5", "system_fingerprint": null, "choices": [{"index": 0, "delta": {"reasoning_content": ", учитывая контекст, это кажется", "reasoning": ", учитывая контекст, это кажется"},"logprobs": null, "finish_reason": null}], "usage": null}
data: {"id": "chatcmpl-952dd5e75583c4d1", "object": "chat.completion.chunk", "created": 1770992031, "model": "kimi-k2.5", "system_fingerprint": null, "choices": [{"index": 0, "delta": {"reasoning_content": " общим началом разговора. Я буду держать это простым и", "reasoning": " общим началом разговора. Я буду держать это простым и"},"logprobs": null, "finish_reason": null}], "usage": null}
data: {"id": "chatcmpl-952dd5e75583c4d1", "object": "chat.completion.chunk", "created": 1770992031, "model": "kimi-k2.5", "system_fingerprint": null, "choices": [{"index": 0, "delta": {"reasoning_content": " открытым, чтобы побудить их поделиться тем, что им нужно", "reasoning": " открытым, чтобы побудить их поделиться тем, что им нужно"},"logprobs": null, "finish_reason": null}], "usage": null}
data: {"id": "chatcmpl-952dd5e75583c4d1", "object": "chat.completion.chunk", "created": 1770992031, "model": "kimi-k2.5", "system_fingerprint": null, "choices": [{"index": 0, "delta": {"content": " Привет! Как я могу помочь", "reasoning_content": " помочь. ", "reasoning": " помочь. "}, "logprobs": null, "finish_reason": null}], "usage": null}
data: {"id": "chatcmpl-952dd5e75583c4d1", "object": "chat.completion.chunk", "created": 1770992031, "model": "kimi-k2.5", "system_fingerprint": null, "choices": [{"index": 0, "delta": {"content": " вам сегодня?"}, "logprobs": null, "finish_reason": "stop"}], "usage": null}
data: {"id": "chatcmpl-952dd5e75583c4d1", "object": "chat.completion.chunk", "created": 1770992031, "model": "kimi-k2.5", "system_fingerprint": null, "choices": [], "usage": {"prompt_tokens": 9, "completion_tokens": 135, "total_tokens": 144, "prompt_tokens_details": {"cached_tokens_details": {}}, "completion_tokens_details": {}}}
data: [DONE]
```
Можно увидеть, что в ответе есть много `data`, а `data` внутри `choices` является последним ответом, что соответствует содержанию, представленному выше. `choices` — это новые ответы, которые вы можете интегрировать в вашу систему в зависимости от результата. В то же время окончание потокового ответа определяется по содержимому `data`, если содержимое равно `[DONE]`, это означает, что потоковый ответ завершен. Возвращаемый результат `data` состоит из нескольких полей, описание которых приведено ниже:
* `id` — ID, генерирующий эту задачу диалога, используется для уникальной идентификации этой задачи диалога.
* `model` — выбранная модель с сайта Kimi.
* `choices` — информация о ответах Kimi на заданные вопросы.
JavaScript также поддерживается, например, код потокового вызова для Node.js приведен ниже:
```javascript theme={null}
const options = {
method: "post",
headers: {
"accept": "application/json",
"authorization": "Bearer {token}",
"content-type": "application/json"
},
body: JSON.stringify({
"model": "kimi-k2.5",
"messages": [{"role":"user","content":"Hello"}],
"stream": true
})
};
fetch("https://api.xhuoapi.ai/v1/kimi/chat/completions", options)
.then(response => response.json())
.then(response => console.log(response))
.catch(err => console.error(err));
```
Пример кода на Java:
```java theme={null}
JSONObject jsonObject = new JSONObject();
jsonObject.put("model", "kimi-k2.5");
jsonObject.put("messages", [{"role":"user","content":"Hello"}]);
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.xhuoapi.ai/v1/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())
```
Другие языки можно переписать самостоятельно, принцип остается тем же.
## Многоуровневый диалог
Если вы хотите интегрировать функцию многоуровневого диалога, вам нужно загрузить несколько вопросов в поле `messages`, конкретные примеры нескольких вопросов приведены на изображении ниже:
Пример кода на Python:
```python theme={null}
import requests
url = "https://api.xhuoapi.ai/v1/kimi/chat/completions"
headers = {
"accept": "application/json",
"authorization": "Bearer {token}",
"content-type": "application/json"
}
payload = {
"model": "kimi-k2.5",
"messages": [{"role":"assistant","content":"Hello! How can I help you today?"},{"role":"user","content":"What model are you?"}]
}
response = requests.post(url, json=payload, headers=headers)
print(response.text)
```
Загрузив несколько вопросов, вы можете легко реализовать многоуровневый диалог и получить следующий ответ:
```json theme={null}
{
"id": "chatcmpl-81e5f161ea077f5e",
"object": "chat.completion",
"created": 1770992310,
"model": "kimi-k2.5",
"choices": [
{
"index": 0,
"message": {
"role": "assistant",
"content": " Я Кими, AI-ассистент, созданный Moonshot AI. Я из серии **K2.5**.",
"refusal": null,
"reasoning_content": " Пользователь спрашивает \"Какой ты модели?\" Они хотят знать, какой я AI модель.\n\n Я должен идентифицировать себя как Кими, AI-ассистент, созданный Moonshot AI. Я должен упомянуть, что я Кими из серии K2.5, так как это модель, которая в настоящее время развернута.\n\n Ключевые моменты:\n - Я Кими\n - Создан Moonshot AI\n - В настоящее время Кими K2.5 (или просто сказать, что я часть серии K2.5)\n - Я должен быть полезным и прямым\n\n Я не должен:\n - Заявлять, что я другая модель (например, GPT-4, Gemini и т.д.)\n - Быть уклончивым относительно своей идентичности\n - Придумывать номера версий, которые не являются правильными\n\n Текущая модель идентичности — Кими K2.5 (хотя иногда точное обозначение серии может варьироваться в зависимости от развертывания, но K2.5 является текущим флагманом). Я буду идентифицировать себя как Кими, AI-ассистент от Moonshot AI, и упомяну, что я из серии K2.5.\n\n Просто, прямо, точно. ",
"reasoning": " Пользователь спрашивает \"Какой ты модели?\" Они хотят знать, какой я AI модель.\n\n Я должен идентифицировать себя как Кими, AI-ассистент, созданный Moonshot AI. Я должен упомянуть, что я Кими из серии K2.5, так как это модель, которая в настоящее время развернута.\n\n Ключевые моменты:\n - Я Кими\n - Создан Moonshot AI\n - В настоящее время Кими K2.5 (или просто сказать, что я часть серии K2.5)\n - Я должен быть полезным и прямым\n\n Я не должен:\n - Заявлять, что я другая модель (например, GPT-4, Gemini и т.д.)\n - Быть уклончивым относительно своей идентичности\n - Придумывать номера версий, которые не являются правильными\n\n Текущая модель идентичности — Кими K2.5 (хотя иногда точное обозначение серии может варьироваться в зависимости от развертывания, но K2.5 является текущим флагманом). Я буду идентифицировать себя как Кими, AI-ассистент от Moonshot AI, и упомяну, что я из серии K2.5.\n\n Просто, прямо, точно. ",
"tool_calls": []
},
"logprobs": null,
"finish_reason": "stop"
}
],
"usage": {
"prompt_tokens": 28,
"completion_tokens": 235,
"total_tokens": 263,
"prompt_tokens_details": {
"cached_tokens_details": {}
},
"completion_tokens_details": {}
}
}
```
Можно увидеть, что информация, содержащаяся в `choices`, соответствует основному использованию, это включает в себя конкретное содержание ответов Kimi на несколько диалогов, что позволяет отвечать на соответствующие вопросы на основе нескольких диалогов.
## Обработка ошибок
При вызове API, если возникает ошибка, API вернет соответствующий код ошибки и информацию. Например:
* `400 token_mismatched`: Неверный запрос, возможно, из-за отсутствующих или недопустимых параметров.
* `400 api_not_implemented`: Неверный запрос, возможно, из-за отсутствующих или недопустимых параметров.
* `401 invalid_token`: Неавторизован, недопустимый или отсутствующий токен авторизации.
* `429 too_many_requests`: Слишком много запросов, вы превысили лимит частоты.
* `500 api_error`: Внутренняя ошибка сервера, что-то пошло не так на сервере.
### Пример ответа об ошибке
```
{
"success": false,
"error": {
"code": "api_error",
"message": "fetch failed"
},
"trace_id": "2cf86e86-22a4-46e1-ac2f-032c0f2a4e89"
}
```
## Заключение
С помощью этого документа вы узнали, как использовать Gemini Chat Completion API для легкой реализации функции диалога официального Gemini. Надеемся, что этот документ поможет вам лучше интегрировать и использовать этот API. Если у вас есть какие-либо вопросы, пожалуйста, не стесняйтесь обращаться в нашу техническую поддержку.