Kimi apiクイックスタートガイド

前提条件：SDKのインストール

認証とシリアライズを自動で処理するためにお好みの言語の公式SDKをインストールしてください。当APIはOpenAI標準に準拠しているため、互換性のあるクライアントライブラリは最小限の設定変更で動作します。

Pythonではpipでライブラリをインストールします。Node.jsではnpmまたはyarnを使用します。これらのツールはHTTPクライアントとJSON解析を管理します。

認証：kimi APIキーの設定

ダッシュボードからキーを取得し、 Authorization ヘッダー https://api.apikimi.cc/v1 すべてのリクエストに対して。

キーを環境変数または構成ファイルに安全に保存してください。ヘッダー形式は Bearer YOUR_API_KEY.

最初のリクエストを送信する

POSTリクエストを以下に送信 /v1/chat/completions モデルID uncensored応答は生成されたテキストを直接返します。

次の値を設定してください model field を正しく設定してください。API は法的なトピックについてコンテンツ拒否なしで生出力を返します。

ストリーミングレスポンス

streamをtrueに設定してストリーミングを有効にする stream: true リクエストボディに指定します。これにより、チャンクがServer-Sent Events (SSE)として返されます。

SSEストリームを解析してトークンをリアルタイムで表示します。最終チャンクには課金用のトークン使用統計が含まれます。

関数呼び出しの設定

でツールを定義します tools リクエスト内の配列。モデルは適切な場合に直接テキストの代わりにツール呼び出しを返します。

アプリケーションロジックでツールコールを処理し、その結果をさらに処理するためにAPIに送信します。 tool_choice 厳格な実行を許可します。

エラー処理と制限

標準的なHTTPエラーを処理します：無効なキーの場合は401、クレジット不足の場合は402、レート制限の場合は429。コンテキストウィンドウは合計100,000トークンをサポートします。

最大出力はリクエストごとに16,000トークンです。エラーはクレジットを消費しません。エラーコードに基づいてリトライロジックを調整してください。

cURL

Copycurl https://api.apikimi.cc/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "List the key differences between Rust and Go memory management"}]
  }'

Python

Copyfrom openai import OpenAI

client = OpenAI(base_url="https://api.apikimi.cc/v1", api_key="YOUR_KEY")

resp = client.chat.completions.create(
    model="uncensored",
    messages=[{"role": "user", "content": "Summarise this thread without softening it."}],
)
print(resp.choices[0].message.content)

Node.js

Copyimport OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI({ baseURL: "https://api.apikimi.cc/v1", apiKey: process.env.API_KEY });

const resp = await client.chat.completions.create({
  model: "uncensored",
  messages: [{ role: "user", content: "Draft a villain monologue for my game." }],
});
console.log(resp.choices[0].message.content);

ストリーミング

Copystream = client.chat.completions.create(
    model="uncensored",
    messages=[{"role": "user", "content": "Tell the story in second person."}],
    stream=True,
)
for chunk in stream:
    if chunk.choices and chunk.choices[0].delta.content:
        print(chunk.choices[0].delta.content, end="", flush=True)