在 賬戶信息中找到API Key 管理菜單，并創建新的密鑰
填寫一個 API 密鑰的名稱并創建
在彈出的對話框中復制 API 密鑰，并妥善保存
復制完整代碼并執行
Kimi API 提供了與 Kimi 大模型交互的能力，以下是一個簡單示例代碼：
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
api_key="MOONSHOT_API_KEY", # 在這里將 MOONSHOT_API_KEY 替換為你從 Kimi 開放平臺申請的 API Key
base_url="https://api.moonshot.cn/v1",
)
completion = client.chat.completions.create(
model = "moonshot-v1-8k",
messages = [
{"role": "system", "content": "你是 Kimi，由 Moonshot AI 提供的人工智能助手，你更擅長中文和英文的對話。你會為用戶提供安全，有幫助，準確的回答。同時，你會拒絕一切涉及恐怖主義，種族歧視，黃色暴力等問題的回答。Moonshot AI 為專有名詞，不可翻譯成其他語言。"},
{"role": "user", "content": "你好，我叫李雷，1+1等于多少？"}
],
temperature = 0.3,
)
# 通過 API 我們獲得了 Kimi 大模型給予我們的回復消息（role=assistant）
print(completion.choices[0].message.content)為了成功運行上述代碼，你可能需要準備：
pip install --upgrade 'openai>=1.0' #Pythonnpm install openai@latest #Node.jsOpenAi Client 以便于我們能正確識別你的身份；如果您成功運行上述代碼，且沒有任何報錯，那么您將看到類似如下的內容輸出：
你好，李雷！1+1 等于 2。這是一個基本的數學加法問題。如果你有其他問題或需要幫助，請隨時告訴我。| 字段 | 是否必須 | 說明 | 類型 | 取值 |
|---|---|---|---|---|
| messages | required | 包含迄今為止對話的消息列表 | List[Dict] | 這是一個結構體的列表，每個元素類似如下：{"role": "user", "content": "你好"} role 只支持 system,user,assistant 其一，content 不得為空 |
| model | required | Model ID, 可以通過 List Models 獲取 | string | 目前是 moonshot-v1-8k,moonshot-v1-32k,moonshot-v1-128k 其一 |
| max_tokens | optional | 聊天完成時生成的最大 token 數。如果到生成了最大 token 數個結果仍然沒有結束，finish reason 會是 “length”, 否則會是 “stop” | int | 這個值建議按需給個合理的值，如果不給的話，我們會給一個不錯的整數比如 1024。特別要注意的是，這個 max_tokens 是指您期待我們返回的 token 長度，而不是輸入 + 輸出的總長度。比如對一個 moonshot-v1-8k 模型，它的最大輸入 + 輸出總長度是 8192，當輸入 messages 總長度為 4096 的時候，您最多只能設置為 4096，否則我們服務會返回不合法的輸入參數（ invalid_request_error ），并拒絕回答。如果您希望獲得“輸入的精確 token 數”，可以使用下面的“計算 Token” API 使用我們的計算器獲得計數 |
| temperature | optional | 使用什么采樣溫度，介于 0 和 1 之間。較高的值（如 0.7）將使輸出更加隨機，而較低的值（如 0.2）將使其更加集中和確定性 | float | 默認為 0，如果設置，值域須為 [0, 1] 我們推薦 0.3，以達到較合適的效果 |
| top_p | optional | 另一種采樣方法，即模型考慮概率質量為 top_p 的標記的結果。因此，0.1 意味著只考慮概率質量最高的 10% 的標記。一般情況下，我們建議改變這一點或溫度，但不建議 同時改變 | float | 默認 1.0 |
| n | optional | 為每條輸入消息生成多少個結果 | int | 默認為 1，不得大于 5。特別的，當 temperature 非常小靠近 0 的時候，我們只能返回 1 個結果，如果這個時候 n 已經設置并且 > 1，我們的服務會返回不合法的輸入參數(invalid_request_error) |
| presence_penalty | optional | 存在懲罰，介于-2.0到2.0之間的數字。正值會根據新生成的詞匯是否出現在文本中來進行懲罰，增加模型討論新話題的可能性 | float | 默認為 0 |
| frequency_penalty | optional | 頻率懲罰，介于-2.0到2.0之間的數字。正值會根據新生成的詞匯在文本中現有的頻率來進行懲罰，減少模型一字不差重復同樣話語的可能性 | float | 默認為 0 |
| response_format | optional | 設置為 {"type": "json_object"} 可啟用 JSON 模式，從而保證模型生成的信息是有效的 JSON。當你將 response_format 設置為 {"type": "json_object"} 時，你需要在 prompt 中明確地引導模型輸出 JSON 格式的內容，并告知模型該 JSON 的具體格式，否則將可能導致不符合預期的結果。 | object | 默認為 {“type”: “text”} |
| stop | optional | 停止詞，當全匹配這個（組）詞后會停止輸出，這個（組）詞本身不會輸出。最多不能超過 5 個字符串，每個字符串不得超過 32 字節 | String, List[String] | 默認 null |
| stream | optional | 是否流式返回 | bool | 默認 false, 可選 true |
Q：如何找到Moonshot AI
A：冪簡集成是國內領先的API集成管理平臺，專注于為開發者提供全面、高效、易用的API集成解決方案。冪簡API平臺可以通過以下兩種方式找到所需API：通過關鍵詞搜索API(例如，輸入’Moonshot AI ‘這類品類詞，更容易找到結果)、或者從API hub分類頁進入尋找。
Q：為什么 API 返回的結果和 Kimi 智能助手返回的結果不一致？
A：API 和 Kimi 智能助手使用的是同一模型，如果你發現模型輸出結果不一致，可以嘗試修改 System Prompt，Kimi 智能助手的 System Prompt，可以參考這里(opens in a new tab)的例子；另一方面 Kimi 智能助手提供了諸如計算器等工具，而 API 并未默認提供這些工具，需要用戶自行組裝；
Q：Kimi API 是否擁有 Kimi 智能助手的“上網沖浪”功？
A：現在，Kimi API 提供了聯網搜索功能，請查閱我們的指南：使用 Kimi API 的聯網搜索功能。如果你想自己通過 Kimi API 實現聯網搜索功能，也可以參考我們撰寫的工具調用 tool_calls 指南
Q：Kimi API 返回的內容不完整或被截斷？
A：如果你發現 Kimi API 返回的內容不完整、被截斷或長度不符合預期，你可以先檢查響應體中的 choice.finish_reason 字段的值，如果該值為 length，則表明當前模型生成內容所包含的 Tokens 數量超過請求中的 max_tokens 參數，在這種情況下，Kimi API 僅會返回 max_tokens 個 Tokens 內容，多余的內容將會被丟棄，即上文所說“內容不完整”或“內容被截斷”。
Q：Kimi 大模型的輸出長度是多少?
A：
moonshot-v1-8k 模型而言，最大輸出長度是 8*1024 － prompt_tokens；moonshot-v1-32k 模型而言，最大輸出長度是 32*1024 － prompt_tokens；moonshot-v1-128k 模型而言，最大輸出長度是 128*1024 － prompt_tokens；Q：文件抽取內容不準確、圖像無法被識別？
A：我們提供各種格式的文件上傳和文件解析服務，對于文本文件，我們會提取文件中的文字內容；對于圖片文件，我們會使用 OCR 識別圖片中的文字；對于 PDF 文檔，如果 PDF 文檔中只包含圖片，我們會使用 OCR 提取圖片中的文字，否則僅會提取文本內容。；注意，對于圖片，我們只會使用 OCR 提取圖片中的文字內容，因此如果你的圖片中不包含任何文字內容，則會引起解析失敗的錯誤。
Q：Moonshot AI 的替代品有哪些？
提供AI大模型API的服務商除了Moonshot AI ，還有其他替代服務商也提供類似api服務，例如：
360多模態大語言模型、語音大模型服務MiniMax-稀宇科技、通用大模型開放平臺-華藏、訊飛星火認知大模型
更多競品可以在冪簡集成開放平臺中找到。
Q：通義千問API這個密鑰還適用于哪些api？
本文為開發者提供了獲取Moonshot AI 密鑰的詳細分步指南，從注冊賬號到完成開發者認證，直至獲取密鑰，每一步都清晰明了。此外，還強調了獲取密鑰后進行測試的重要性，以確保順利集成API至應用中。本文為開發者提供了一個全面、實用的指南，幫助他們順利獲取Moonshot AI 密鑰，并有效地將這一能力集成到應用中，從而提升應用的交互性和功能性。