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const { OpenAI } = require('openai');
const api = new OpenAI({
baseURL: 'https://api.ai.cc/v1',
apiKey: '',
});
const main = async () => {
const result = await api.chat.completions.create({
model: 'moonshot/kimi-k2-0905-preview',
messages: [
{
role: 'system',
content: 'You are an AI assistant who knows everything.',
},
{
role: 'user',
content: 'Tell me, why is the sky blue?'
}
],
});
const message = result.choices[0].message.content;
console.log(`Assistant: ${message}`);
};
main();
import os
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://api.ai.cc/v1",
api_key="",
)
response = client.chat.completions.create(
model="moonshot/kimi-k2-0905-preview",
messages=[
{
"role": "system",
"content": "You are an AI assistant who knows everything.",
},
{
"role": "user",
"content": "Tell me, why is the sky blue?"
},
],
)
message = response.choices[0].message.content
print(f"Assistant: {message}")
产品详情
✨ Kimi K2 0905 预览 这是 Kimi K2 型号的升级版，经过精心设计。 高性能 在智能代理创建、多轮对话式人工智能和复杂分析任务方面，这一前沿版本拥有扩展功能。 上下文窗口大小为 262,144 个词元 它集成了增强型请求缓存功能，在自然语言理解和推理方面实现了无与伦比的效率和深度。它专为企业助手、复杂的基于代理的工作流以及需要广泛上下文和内存能力的高级推理系统等高要求应用而量身定制。
🚀 技术规格
- 型号： 大规模基于Transformer的语言模型
- 上下文窗口： 262,144 个Tokens （较先前版本大幅扩充）
- 建筑学： 混合架构针对长时间上下文保持和高效的内存使用进行了优化
- 训练数据： 多样化、高质量的语料库，重点关注对话、推理和企业特定文本。
- 支持的任务： 自然语言理解、推理、多轮对话、文本摘要和高级分析
- 每个请求的最大输出令牌数： 8192 个Tokens
📊 性能基准测试
在五项不同的评估中，包括 SWE-bench 已验证、多语言版和 SWE-DevKimi K2 0905 的平均得分始终高于 Kimi K2-0711 和 Claude Sonnet 4。每个报告的分数代表五次严格测试运行的平均值，确保了强大的统计可靠性，并展示了其卓越的性能。
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💡 主要特点
- 超长上下文处理： 可无缝处理多达 1000 个文档和对话 262K Tokens。
- 增强型缓存机制： 显著提高吞吐量，降低多轮会话和重复查询的延迟，从而优化性能。
- 多轮对话专精： 在长时间对话中保持出色的上下文连贯性，使其成为高级虚拟助手的理想选择。
- 智能代理功能： 为在各种环境下进行自主决策和执行复杂任务提供强大的支持。
- 高级推理： 擅长处理需要持续逻辑和复杂推理链的分析查询。
💲 Kimi K2 0905 API 定价
- 输入： 0.1575 美元/100 万Tokens
- 输出： 2.625 美元/100 万Tokens
💻 使用案例
- 企业虚拟助理： 管理复杂的工作流程和处理大量文档。
- 客户支持机器人： 通过个性化上下文保留处理长时间的多轮对话，提升用户体验。
- 智能代理： 适用于金融、医疗保健和法律等关键企业领域的自动化决策。
- 分析工具： 需要对长篇文本有深刻的上下文理解能力和高级推理能力。
- 多智能体系统： 实现跨扩展交互历史的同步记忆和协调操作。
✍️ 代码示例
# 示例：基本 API 调用结构（Python） import requests import json API_KEY = "YOUR_API_KEY" MODEL_URL = "https://api.kimi.ai/v1/chat/completions" # 假设的 URL headers = { "Content-Type": "application/json", "Authorization": f"Bearer {API_KEY}" } data = { "model": "moonshot/kimi-k2-0905-preview", "messages": [ {"role": "system", "content": "您是一位乐于助人的助手。"}, {"role": "user", "content": "详细解释 Kimi K2 0905 的主要功能。"} ], "max_tokens": 500, "temperature": 0.7 } try: response = requests.post(MODEL_URL, headers=headers, data=json.dumps(data)) response.raise_for_status() # 为 HTTP 抛出异常错误 print(json.dumps(response.json(), indent=2)) except requests.exceptions.RequestException as e: print(f"API 错误：{e}") 🆚 与其他型号的比较
对比 GPT-4 Turbo： Kimi-K2-0905 提供 上下文长度加倍 （262K 对比 128K）以及针对重复性企业查询的更优缓存机制。虽然 GPT-4 在整体创造力方面表现出色，但 Kimi-K2-0905 则专门针对结构化推理和代理可靠性进行了优化。
对阵Claude 3.5 十四行诗： 两者都具有强大的分析性能，但 Kimi-K2-0905 提供 更快地对长上下文进行推理 并原生支持有状态智能体记忆。Claude 倾向于流畅的对话，而 Kimi 则优先考虑高效的任务完成。
对阵 Llama 3 70B： Llama 3 具有高度可定制性，但缺乏内置的长上下文优化和全面的企业级工具。Kimi-K2-0905 弥补了这一不足。 开箱即用的性能 具备托管基础设施、集成缓存和合规性功能。
与 Gemini 1.5 Pro 对比： Gemini 在上下文长度上与 Kimi 相同，但 Kimi-K2-0905 表明 缓存场景下延迟更低 并为智能体循环提供了更好的工具集成。Gemini 在多模态任务方面领先，而 Kimi 在以文本为中心的企业推理方面占据主导地位。
❓ 常见问题解答 (FAQ)
问：Kimi K2 0905 上下文窗口的主要优势是什么？
答：Kimi K2 0905 具有以下特点： 超长上下文窗口，包含 262,144 个词元这使得它能够处理和保留来自超大型文档和长时间对话的信息，这对于复杂的企业应用程序和智能代理至关重要。
问：Kimi K2 0905 如何提高重复查询的效率？
A：它整合了一个 增强型缓存机制 这显著提高了吞吐量并降低了延迟，尤其有利于多回合会话和频繁重复的请求，从而提高了操作效率。
问：Kimi K2 0905 最适合执行哪些类型的任务？
答：Kimi K2 0905 专为自然语言理解、高级推理、多轮对话、文本摘要和复杂分析任务而设计。它尤其擅长需要大量上下文信息和内存的应用，例如企业助手和智能代理。
问：Kimi K2 0905 可以用于开发智能代理吗？
答：是的，它提供了强大的功能。 智能代理能力它支持自主决策和复杂任务执行，是构建复杂的基于代理的工作流的绝佳选择。
问：Kimi K2 0905 的 API 定价详情是什么？
答：投入成本是 每百万个Tokens0.1575美元，而产出成本是 每百万个Tokens2.625美元。
