Kimi api 빠른 시작 가이드

필수 조건: SDK 설치

인증 및 직렬화를 자동으로 처리하려면 선호하는 언어의 공식 SDK를 설치하세요. 당사 API는 OpenAI 표준을 따르므로 호환 가능한 클라이언트 라이브러리는 최소한의 구성 변경으로 작동합니다.

Python의 경우 pip를 통해 라이브러리를 설치하세요. Node.js의 경우 npm 또는 yarn을 사용하세요. 이러한 도구는 HTTP 클라이언트와 JSON 파싱을 자동으로 관리합니다.

인증: kimi API 키 설정

대시보드에서 키를 획득하고 Authorization header. 베이스 URL https://api.apikimi.cc/v1 모든 요청에 대해.

키를 환경 변수 또는 구성 파일에 안전하게 저장하세요. 헤더 형식은 Bearer YOUR_API_KEY.

첫 번째 요청 보내기

POSTリクエストを送信 /v1/chat/completions 모델 ID를 사용하여 uncensored. 응답은 생성된 텍스트를 직접 반환합니다.

다음 항목을 설정하세요. model field correctly. The API returns raw output without content refusals for lawful topics.

스트리밍 응답

stream을 true로 설정하여 스트리밍 활성화 stream: true 요청 본문에 포함됩니다. 이는 서버 전송 이벤트(SSE)로 청크를 반환합니다.

SSE 스트림을 파싱하여 토큰을 실시간으로 표시하세요. 마지막 청크에는 청구를 위한 토큰 사용량 통계가 포함됩니다.

함수 호출 설정

다음에 도구를 정의하세요 tools 요청 내의 배열입니다. 모델은 적절한 경우 직접 텍스트 대신 도구 호출을 반환합니다.

애플리케이션 로직에서 도구 호출을 처리하고 결과를 다시 API에 보내 추가 처리를 지원하세요. 지원되는 tool_choice 엄격한 집행을 허용합니다.

오류 처리 및 제한

표준 HTTP 오류를 처리하세요: 유효하지 않은 키는 401, 크레딧 부족은 402, 요청 한도 초과 시 429입니다. 컨텍스트 윈도우는 총 100,000개의 토큰을 지원합니다.

요청당 최대 출력은 16,000 토큰입니다. 오류는 크레딧을 소모하지 않습니다. 오류 코드에 따라 재시도 로직을 조정하세요.

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);

스트리밍

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)