一篇大模型Agent工具使用全面研究综述
如何调用Kimi的API：快速入门与详细操作指南
2024-06-11
Kimi API作为国内目前广受欢迎的AI工具，因其出色的性能和智能功能，迅速赢得了大量用户的青睐。随着用户量的激增，系统在高峰时段可能会面临响应压力。正是借助这一热潮，Kimi团队适时推出了其API服务，使用户和开发者能够更加灵活和深入地集成和使用Kimi API的智能功能。本文将仔细讲解，让初学者能够快速入门和掌握如何在python中调用kimi api。
什么是API？
API是一个软件解决方案，作为中介，使两个应用程序能够相互交互。以下一些特征让API变得更加有用和有价值：
- 遵守REST和HTTP等易于访问、广泛理解和开发人员友好的标准。
- API不仅仅是几行代码；这些是为移动开发人员等特定受众创建的。
- 这些有清晰的文档和版本，以满足用户的期望。
- 更好的治理和安全性，以及监控以管理性能和可扩展性。
Kimi大模型API特点
Moonshot的文本生成模型（指moonshot-v1）是一个训练有素的模型，专门用于理解自然语言和书面语言。它能够根据输入（prompt）生成文本输出。文本生成模型可以用于多种任务，包括但不限于内容或代码生成、摘要、对话、创意写作等。如何在python中调用kimi api，用户可以通过moonshot-v1模型轻松实现这些功能。
语言模型推理服务则是在其基础上开发和训练的预训练模型的 API服务。对外主要提供了一个 Chat Completions 接口，它可以用于生成文本，但是它本身是不支持访问网络、数据库等外部资源，也不支持执行任何代码。如何在python中调用kimi api，这个接口为用户提供了一种简单的方式来与模型进行交互。
当前支持的模型有：● moonshot-v1-8k: 它是一个长度为 8k 的模型，适用于生成短文本。● moonshot-v1-32k: 它是一个长度为 32k 的模型，适用于生成长文本。● moonshot-v1-128k: 它是一个长度为 128k 的模型，适用于生成超长文本。如何在python中调用kimi api，选择合适的模型对于实现特定的文本生成任务至关重要。
以上模型的区别在于它们的最大上下文长度，这个长度包括了输入消息和生成的输出，在效果上并没有什么区别。大致来说，对于一段通常的中文文本，1 个 Token 大约相当于 1.5-2 个汉字。如何在python中调用kimi api，理解Token的概念对于有效利用模型资源非常重要。
需要注意的是，对于这个文本模型，Input 和 Output 的总和长度不能超过模型的最大上下文长度。如何在python中调用kimi api，遵守这一限制是确保请求成功的关键。
速率限制通过4种方式衡量：并发、RPM（每分钟请求数）、TPM（每分钟 Token 数）、TPD（每天 Token 数）。速率限制可能会在任何一种选项中达到，取决于哪个先发生。例如，你可能向 ChatCompletions 发送了 20 个请求，每个请求只有 100 个 Token ，那么你就达到了限制（如果你的 RPM 限制是 20），即使你在这些 20 个请求中没有发满 200k 个 Token （假设你的TPM限制是 200k）。如何在python中调用kimi api，管理好请求速率是避免服务中断的重要策略。
对网关，出于方便考虑，会基于请求中的 max_tokens 参数来计算速率限制。这意味着，如果你的请求中包含了 max_tokens 参数，会使用这个参数来计算速率限制。如果你的请求中没有包含 max_tokens 参数，则会使用默认的 max_tokens 参数来计算速率限制。当你发出请求后，会基于你请求的 token 数量加上你 max_tokens 参数的数量来判断你是否达到了速率限制。而不考虑实际生成的 token 数量。如何在python中调用kimi api，正确设置max_tokens参数对于控制速率和成本非常关键。
而在计费环节中，会基于你请求的 token 数量加上实际生成的 token 数量来计算费用。如何在python中调用kimi api，了解计费机制有助于优化成本效益。
其他值得注意的重要事项：速率限制是在用户级别而非密钥级别上实施的。如何在调用kimi的api时，意识到这一点有助于避免不必要的服务中断。
目前在所有模型中共享速率限制。如何在python中调用kimi api，意识到这一点有助于在不同模型间平衡资源使用。
Kimi Chat API 的替代方案有哪些？
如果您正在寻找强大且多功能的 KimiChat API 解决方案，您会发现这五个免费 API 项目非常有趣。每个项目都满足不同的需求，确保适合各种应用程序。下面详细介绍每个项目提供的功能：
1.StepChat Interface to API
- 自然语言处理：为聊天机器人和虚拟助手提供对话式人工智能。
- 多语言支持：处理多种语言以满足不同受众的需求。
- 可扩展查询：有效地同时处理大量查询。
2.GLM Interface to API
- 文本生成：根据输入参数生成高质量、连贯的文本。
- 先进的算法：采用尖端算法来提高内容的相关性和准确性。
- 可定制的输出：允许定制以满足不同项目的特定要求。
3.Qwen Interface to API
- 语义搜索：通过理解查询背后的意图来优化搜索结果。
- 数据分析：提供详细数据分析和提取工具。
- 兼容性：确保与各种平台和服务的无缝集成。
4.Metaso Interface to API
- 预测分析：利用机器学习提供预测见解。
- 用户行为分析：跟踪和分析用户行为以便更好地做出决策。
- 实时处理：为动态应用程序提供及时的响应和更新。
5.Emohaa Interface to API
- 情感识别：检测并解释文本和语音输入中的情感暗示。
- 个性化：根据情绪状态个性化互动，增强用户体验。
- 可扩展性：适应不同的负载，确保一致的性能。
无论您的重点是改善用户交互、生成内容还是分析数据，这些 API 项目都提供了提升应用程序所需的功能。深入了解并探索它们的功能，找到最适合您需求的解决方案！
免费 API项目拥有一系列旨在优化用户体验的功能：
- 高速流输出：及时传输数据，无延迟。
- 多轮对话：无缝处理来回互动。
- 互联网搜索功能：允许实时研究和信息检索。
- 长文档分析：深入了解长篇文本。
- 图像解析：从视觉输入中提取和解释信息。
- 零配置部署：只需最少的初始努力即可轻松设置。
- 多路径令牌支持：同时满足各种身份验证令牌。
- 自动会话清理：确保清除会话数据以维护隐私和系统效率。
如何在python中调用kimi api：
1、 查找kimi api
可以通过幂简集成-API HUB快速找到大量AI技术相关API，心仪的API可以在登录后添加到个人书签，便于下次使用快速查找。
2、 申请 Kimi API Key
在API详情页了解了API的基础信息后，可以在服务商官网进行开户和充值。
我们在 API Key 管理页面点击「新建」创建一个新的 API Key，在创建好之后会生成一个 key，大家要保存好它，因为只展现一次，如果没记住那就只能删除并重建了：
Kimi API接口用量限制：
- 并发数：1
- TPM（每分钟 Token 数）：32000
- RPM（每分钟请求数）：3
如何在python中调用kimi api接口的主要步骤如下：
1. 首先安装 openai 库
pip3 install openaipip3 show openai 可以查看 openai 的版本. openai 的版本要大于 1.0
openai版本低于1.0会报错
/usr/local/bin/python3 /Users/larryzheng/Desktop/kimi_chat.py
localhost:~ larryzheng$ /usr/local/bin/python3 /Users/larryzheng/Desktop/kimi_chat.py
Traceback (most recent call last):
File "/Users/larryzheng/Desktop/kimi_chat.py", line 1, in <module>
from openai import OpenAI
ImportError: cannot import name 'OpenAI' from 'openai' (/usr/local/lib/python3.7/site-packages/openai/__init__.py)
localhost:~ larryzheng$ /usr/local/bin/python3 /Users/larryzheng/Desktop/kimi_chat.py
Traceback (most recent call last):
File "/Users/larryzheng/Desktop/kimi_chat.py", line 1, in <module>
from openai import OpenAI
ImportError: cannot import name 'OpenAI' from 'openai' (/usr/local/lib/python3.7/site-packages/openai/__init__.py)升级一下openai库
pip3 install --upgrade openai2. 以一个简单的示例为例，来演示如何利用Python编写一个单轮对话的API接口，创建一个kimi_chat.py文件，其中 api_key 替换成自己申请的密钥。代码如下：
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
api_key="sk-*********",
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，你更擅长中文和英文的对话。你会为用户提供安全，有帮助，准确的回答。同时，你会拒绝一切涉及恐怖主义，种族歧视，黄色暴力等问题的回答。Moonshot AI 为专有名词，不可翻译成其他语言。"
},
{
"role": "user",
"content": "帮我生成一篇关于怎么使用Kimi API接口文档的文章"
},
],
temperature=0.3,
)
answer = completion.choices[0].message
print("*" * 30)
print(answer)3. 启动API服务
使用如下命令启动API服务：
python kimi_chat.py4. 返回内容格式如下：
{
"id": "cmpl-04ea926191a14749b7f2c7a48a68abc6",
"object": "chat.completion",
"created": 1698999496,
"model": "moonshot-v1-8k",
"choices": [
{
"index": 0,
"message": {
"role": "assistant",
"content": " 你好，李雷！1+1等于2。如果你有其他问题，请随时提问！"
},
"finish_reason": "stop"
}
],
"usage": {
"prompt_tokens": 19,
"completion_tokens": 21,
"total_tokens": 40
}
}返回参数比较多，只获取content这个字段即可
answer = completion.choices[0].message.content
print("*" * 30)
print(answer)返回结果如下：
当然可以，以下是一篇关于如何使用Kimi API接口的示例文档：
---
# 如何使用Kimi API接口
## 简介
Kimi API是一个强大的接口，为用户提供了与Moonshot AI交互的能力。通过Kimi API，开发者可以创建应用程序，实现与Kimi的对话、信息检索、数据分析等功能。
## 准备工作
在开始使用Kimi API之前，请确保您已经完成了以下步骤：
1. **注册账户**：访问Moonshot AI的官方网站，注册一个开发者账户。
2. **获取API密钥**：在您的账户中生成一个API密钥，这将用于在您的请求中验证身份。
3. **阅读文档**：仔细阅读Kimi API的官方文档，了解支持的功能和使用限制。
## 基本使用
### 1. 初始化请求
要使用Kimi API，您需要发送HTTP请求到指定的端点。以下是一个基本的请求示例：
```http
POST /api/v1/kimi
Host: api.moonshot.ai
Authorization: Bearer YOUR_API_KEY
Content-Type: application/json
{
"query": "你好，Kimi！"
}
```
### 2. 发送查询
在请求体中，您可以包含一个`query`字段，其中包含您想要Kimi回答的问题或指令。
### 3. 接收响应
Kimi API将返回一个JSON格式的响应，其中包含Kimi的回答：
```json
{
"response": "你好！有什么可以帮助你的吗？",
"status": "success"
}
```
## 高级功能
### 多语言支持
Kimi API支持多种语言的交互。您可以通过在请求中指定`language`字段来获取不同语言的回答：
```json
{
"query": "你好，Kimi！",
"language": "zh-CN"
}
```
### 上下文管理
Kimi API支持上下文管理，这意味着Kimi可以记住之前的对话内容。这对于创建更自然、连贯的对话体验非常有用。
### 数据分析
Kimi API还可以提供数据分析功能，帮助您理解用户查询的模式和趋势。
## 安全和限制
- **API密钥**：请确保您的API密钥安全，不要在公共代码库或不安全的地方共享。
- **请求限制**：Kimi API可能有请求频率和数据量的限制，请遵守这些限制以避免服务中断。
- **数据隐私**：请遵守数据隐私法规，确保用户数据的安全和保密。
## 结论
Kimi API为开发者提供了一个强大的工具，以创建智能、交互式的应用程序。通过遵循本文档的指南，您可以开始探索Kimi API的功能，并将其集成到您的项目中。
---
请注意，以上文档是一个示例，实际的API使用可能会有所不同。您应该参考Moonshot AI提供的官方文档来获取最准确和最新的信息。5. 单轮对话的例子中语言模型将用户信息列表作为输入，并将模型生成的信息作为输出返回。 我们也可以将模型输出的结果继续作为输入的一部分以实现多轮对话。下面是一个简单的示例，如何利用Python编写一个多轮对话的kimi api接口，代码如下:
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
api_key = "sk-********",
base_url = "https://api.moonshot.cn/v1",
)
history = [
{"role": "system", "content": "你是 Kimi，由 Moonshot AI 提供的人工智能助手，你更擅长中文和英文的对话。你会为用户提供安全，有帮助，准确的回答。同时，你会拒绝一切涉及恐怖主义，种族歧视，黄色暴力等问题的回答。Moonshot AI 为专有名词，不可翻译成其他语言。"}
]
def chat(query, history):
history.append({
"role": "user",
"content": query
})
completion = client.chat.completions.create(
model="moonshot-v1-8k",
messages=history,
temperature=0.3,
)
result = completion.choices[0].message.content
history.append({
"role": "assistant",
"content": result
})
return result
print(chat("我想要在北京预订一家意大利餐厅？", history))
print(chat("推荐一家评价好的", history))返回结果如下：
在北京预订一家意大利餐厅是个不错的选择，因为北京有很多优质的意大利餐厅。以下是一些步骤和建议，帮助你预订：
1. **确定预算和口味**：首先，确定你愿意为这顿饭花费多少钱，以及你偏爱的意大利菜式，比如披萨、意面、海鲜等。
2. **在线搜索**：使用搜索引擎或美食预订平台，如大众点评、美团、饿了么等，搜索“北京 意大利餐厅”，这些平台通常会有用户评价和推荐。
3. **查看评价**：阅读餐厅的评价和评论，这可以帮助你了解餐厅的口碑和食物质量。
4. **预订方式**：一些餐厅可能提供在线预订服务，你可以通过它们的官网或者第三方平台进行预订。如果没有在线服务，你可以尝试直接打电话预订。
5. **注意位置**：选择一家地理位置方便的餐厅，特别是如果你计划在特定活动或场合后用餐。
6. **预订时间**：如果你有特定的用餐时间，提前预订可以确保你得到想要的座位。
7. **特殊要求**：如果你有饮食限制或过敏，请在预订时告知餐厅，以便他们能够满足你的需求。
8. **确认预订**：在预订后，确保收到确认信息，并且在用餐前再次确认预订细节。
如果你需要具体的餐厅推荐，我可以帮你查找一些北京的意大利餐厅信息。
在北京，有几家意大利餐厅因其美食和服务而备受好评。以下是一些建议：
1. **意库意大利餐厅**：位于朝阳区，以其正宗的意大利风味和优雅的环境而闻名。
2. **意大利农场**：位于顺义区，提供新鲜食材制作的意大利菜肴，环境舒适，适合家庭聚餐。
3. **La Mezzaluna 半月堂**：位于朝阳区，以精致的意大利美食和优雅的就餐环境著称。
4. **Mammamia意大利餐厅**：位于朝阳区，以其地道的意大利风味和热情的服务受到食客的喜爱。
5. **AROMA**：位于朝阳区，除了意大利菜，还提供其他地中海风味的菜肴，环境现代而舒适。
6. **Galleria美食艺术馆**：位于朝阳区，提供多种意大利传统美食，环境优雅，适合约会或商务用餐。
7. **BOTTEGA意库**：位于朝阳区，以其高品质的食材和创新的意大利菜式受到好评。
请注意，餐厅的评价和人气可能会随时间而变化，建议在预订前查看最新的顾客评价和餐厅信息。你可以通过美食平台或者餐厅的官方网站来获取最新的预订信息和顾客反馈。
周六晚上是餐厅的高峰时段，因此提前预订是明智的选择。以下是一些在北京预订意大利餐厅时可能需要考虑的因素：
1. **提前预订**：由于是周末晚上，很多餐厅可能会比较忙，所以最好提前几天进行预订。
2. **选择餐厅**：根据前述推荐，你可以选择一家评价好的意大利餐厅。
3. **预订方式**：可以通过餐厅的官方网站、电话或者通过第三方预订平台进行预订。
4. **特别要求**：在预订时，可以告知餐厅是两位用餐，并且是周六晚上，如果有特别的座位要求（比如靠窗、安静角落等），也可以一并提出。
5. **确认预订**：在预订后，确保收到餐厅的确认信息，并且在用餐前一天再次确认预订细节。
6. **注意着装**：一些高端餐厅可能有着装要求，提前了解并做好准备。
7. **交通和停车**：考虑到餐厅的位置，提前规划好交通方式，如果开车前往，了解是否有停车服务。
8. **预订时间**：确定你的用餐时间，一些餐厅可能对预订时间有限制。
如果你需要具体的帮助来预订，可以告诉我，我可以帮你查找一些具体的餐厅信息和联系方式。kimi api常见问题有哪些？
- 如何在python中调用kimi api进行自动化文本处理？
- 要调用Kimi的API进行自动化文本处理，您可以编写一个脚本，使用Python或其他支持HTTP请求的编程语言，通过API端点发送请求，并在请求体中包含需要处理的文本数据。
- 如何在python中调用kimi api实现智能客服功能？
- 调用Kimi的API实现智能客服功能，您需要集成API到您的客服系统中，通过发送客户的问题到Kimi API并接收回答，从而自动化响应客户咨询。
- 如何在python中调用kimi api进行语言翻译？
- 虽然Kimi的API主要用于对话和文本生成，但您可以通过发送需要翻译的文本到API，并在模型推理中请求生成翻译后的文本，来实现基本的翻译功能。
- 如何在python中调用kimi api进行数据分析？
- 调用Kimi的API进行数据分析，您可以发送包含数据或数据相关查询的文本到API，利用Kimi的文本处理能力来提取见解或生成报告。
- 如何在python中调用kimi api创建交互式聊天机器人？
- 要创建一个交互式聊天机器人，您需要将Kimi的API集成到您的应用程序中，通过发送用户的输入到API并显示API返回的回答，实现实时对话。
- 如何在python中调用kimi api进行内容创作？
- 调用Kimi的API进行内容创作，您可以发送创作提示或大纲到API，利用其文本生成能力来创作文章、故事或其他类型的文本内容。
- 如何在python中调用kimi api进行教育和学习辅助？
- 通过调用Kimi的API，您可以发送学习相关的问题或请求，利用其知识库和推理能力，为学生提供个性化的学习支持和答疑。
- 如何在python中调用kimi api进行业务流程自动化？
- 调用Kimi的API进行业务流程自动化，您可以将API集成到您的业务系统中，通过自动化处理文本和数据，提高工作效率和准确性。
- 如何在python中调用kimi api进行市场研究和分析？
- 通过调用Kimi的API，您可以发送市场数据和研究问题到API，利用其分析能力来获取市场趋势、消费者行为等洞察。
- 如何在python中调用kimi api进行个性化推荐？
- 调用Kimi的API进行个性化推荐，您可以发送用户偏好和行为数据到API，利用其推理能力来生成个性化的产品或内容推荐。
