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Text Moonshot AI

Kimi API

透過 RunAPI 使用 Kimi API,包含 model skill、統一驗證與按用量計費。

runapi.ai
# Base URL
https://runapi.ai

# Endpoints
POST /v1/chat/completions
POST /v1/responses
POST /v1/messages
POST /v1beta/models/{model}:generateContent
POST /v1beta/models/{model}:streamGenerateContent
curl https://runapi.ai/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $RUNAPI_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
  "model": "kimi-k3",
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "規劃並實作一個小型 CLI 工具:建立專案骨架、撰寫指令、加入測試,並反覆執行直到通過。"
    }
  ]
}'
from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    base_url="https://runapi.ai/v1",
    api_key="your-runapi-key"
)

response = client.chat.completions.create(
    model="kimi-k3",
    messages=[{"role": "user", "content": "規劃並實作一個小型 CLI 工具:建立專案骨架、撰寫指令、加入測試,並反覆執行直到通過。"}]
)
import OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI({
  baseURL: "https://runapi.ai/v1",
  apiKey: "your-runapi-key"
});

const response = await client.chat.completions.create({
  model: "kimi-k3",
  messages: [{ role: "user", content: "規劃並實作一個小型 CLI 工具:建立專案骨架、撰寫指令、加入測試,並反覆執行直到通過。" }]
});
https://runapi.ai 5 endpoints
OVERVIEW

關於 Kimi

Kimi 系列而家以 kimi-k3 做旗艦,並且一直啟用推理。RunAPI 首版為 kimi-k3 提供基本文字同步同 SSE;kimi-k2.5 同 kimi-k2.6 仍然可以用。K2 係總參數 1 兆、每個 token 啟用 32B、每層 384 位專家嘅 MoE 架構;K2.6 喺 SWE-bench Pro 達到 58.6%。

供應商
Moonshot AI
模式
Text

Kimi API 端點

EndpointProtocol
POST /v1/chat/completionsOpenAI compatible
POST /v1/responsesOpenAI Responses
POST /v1/messagesAnthropic compatible
POST /v1beta/models/{model}:generateContentGemini generateContent
POST /v1beta/models/{model}:streamGenerateContentGemini streamGenerateContent

比較所有 API 變體

變體 計費 定價
kimi-k2.5 1K tokens Input $0.60 / 1M tokens | Output $3.00 / 1M tokens 查看 →
kimi-k2.6 1K tokens Input $2.55 / 1M tokens | Output $10.57 / 1M tokens 查看 →
kimi-k2.7-code 1K tokens Input $0.57 / 1M tokens | Output $2.40 / 1M tokens 查看 →
kimi-k3 1K tokens Input $1.80 / 1M tokens | Output $9.00 / 1M tokens 查看 →
PRICING

Kimi 定價

Endpoint 解析度 時長 價格
chat_completion Input $0.60 / 1M tokens | Output $3.00 / 1M tokens

以下為 kimi-k2.5 的定價。其他變體保留各自的 endpoint 定價。

Agent 整合

透過 Agent 執行 Kimi

運作方式

開始使用 Kimi

  1. 選擇模型

    挑選符合輸出類型、品質門檻與延遲目標的模型與變體。

  2. 設定

    設定 RunAPI key,並在 coding workspace 安裝 model skill。

  3. 開發

    使用 skill 指引,在你的 app 內加入模型功能。

  4. 接收

    透過 task ID 查詢、在支援時串流,或處理 webhook callback。

CONTEXT

Kimi API 是甚麼?

kimi-k3 係 Kimi 而家嘅旗艦,推理一直啟用,首版只提供基本文字同步同 SSE。kimi-k2.5 同 kimi-k2.6 仍然可以用;256K 上下文、原生多模態輸入同 SWE-bench Pro 等資料只適用於對應嘅 K2 版本。可以用 OpenAI Chat Completions、OpenAI Responses、Anthropic Messages 同 Gemini native 介面呼叫。

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模式
Text
瀏覽模型 →

為何透過 RunAPI 使用 Kimi API

一個驗證,對應所有 provider

一組 RunAPI key 即可解鎖整個 catalog。無需分開帳戶,亦無需為每個整合輪換密鑰。

統一定價與計費

按次以 USD 收費,每月結算。失敗的生成不會收費。

內含 schema 的 skill

型別化 schema 與 setup 備註打包在 model skill 內,讓實作從正確契約開始。

Kimi 常見問題

而家嘅 Kimi 旗艦係咩?

kimi-k3。佢嘅推理一直啟用,RunAPI 首版支援基本文字同步同 SSE。

kimi-k2.5 同 kimi-k2.6 有咩分別?

兩者都屬於 K2 架構:總參數 1 兆、每個 token 啟用 32B、每層 384 位專家。kimi-k2.5 提供 256K 上下文同原生多模態輸入;kimi-k2.6 嘅 SWE-bench Pro 係 58.6%。呢啲 K2 資料唔適用於 kimi-k3。

邊啲 SDK 可以透過 RunAPI 呼叫 Kimi?

可以用 OpenAI Chat Completions、OpenAI Responses、Anthropic Messages 或 Gemini native 介面,並傳入所選嘅 Kimi 模型 ID。

Kimi 點樣收費?

請到 RunAPI catalog 各 Kimi 模型嘅模型頁查看目前價格。

我應該先用邊個版本?

先選最平而且符合你質素要求的版本。大多數團隊會先用快速版本,之後再升級到 pro 用於正式生產。

有免費方案嗎?

建立帳戶和 API Key 免費。API 呼叫採預付增值、按用量收費,增值後即可使用。

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