Kimi-月之暗面 - 千问 AI 平台

服务开通

前往千问 AI 平台控制台，搜索 Kimi，找到 Kimi 模型卡片，单击立即开通；
在弹窗内确认开通及授权。

完成以上步骤即可调用月之暗面提供的 Kimi 模型服务。

快速开始

前提条件

需要已开通千问 AI 平台服务并完成API Key的创建
如果通过SDK调用，需要安装对应SDK

kimi 系列模型均支持输入文本、图像或视频：

kimi/kimi-k2.7-code-highspeed 与 kimi/kimi-k2.7-code 功能完全一致，速度提升5~6倍。
kimi/kimi-k3、kimi/kimi-k2.7-code-highspeed、kimi/kimi-k2.7-code 为仅思考模型。
kimi/kimi-k2.6、kimi/kimi-k2.5 可通过 enable_thinking 参数控制思考模式，默认开启思考模式：
- 思考模式（enable_thinking: true）：模型会输出详细的推理过程（reasoning_content）
- 非思考模式（enable_thinking: false 或不设置）：直接输出结果，不包含推理过程

除 kimi/kimi-k2.5 外，其他模型均支持通过 preserve_thinking 参数在多轮对话中传递思考过程，详情请参见多轮对话中传递思考过程。以下示例演示如何调用思考模式的 kimi/kimi-k3 模型进行文本生成。

OpenAI兼容

reasoning_effort 非 OpenAI 标准参数，OpenAI Python SDK 通过 extra_body 传入，Node.js SDK 作为顶层参数传入。

Python
Node.js
curl

from openai import OpenAI
import os

client = OpenAI(
  api_key=os.getenv("DASHSCOPE_API_KEY"),
  base_url="https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1",
)

completion = client.chat.completions.create(
  model="kimi/kimi-k3",
  messages=[{"role": "user", "content": "1+1等于多少？"}],
  # 通过 extra_body 设置 reasoning_effort 开启思考模式
  extra_body={"reasoning_effort": "max"}
)

msg = completion.choices[0].message

if getattr(msg, "reasoning_content", None):
  print("\n" + "=" * 20 + "思考过程" + "=" * 20 + "\n")
  print(msg.reasoning_content or "")
print("\n" + "=" * 20 + "完整回复" + "=" * 20 + "\n")
print(msg.content)

返回结果

====================思考过程====================

用户问了一个简单的数学问题："1+1等于多少？"

这是一个非常基础的算术问题，答案是2。

我应该直接、清晰地回答这个问题。虽然用户用中文提问，但答案是一个通用的数学事实。

回答结构：
1. 直接给出答案：2
2. 可以简要说明这是基本的算术运算

不需要过度复杂化，保持简洁明了。

====================完整回复====================

1+1等于**2**。

这是最基本的算术运算，两个单位相加得到两个单位。

import OpenAI from "openai";
import process from 'process';

const client = new OpenAI({
  apiKey: process.env.DASHSCOPE_API_KEY,
  baseURL: "https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1",
});

const messages = [
  { role: "system", content: "You are a helpful assistant." },
  { role: "user", content: "1+1等于多少？" },
];

const response = await client.chat.completions.create({
  model: "kimi/kimi-k3",
  messages,
  extra_body: { reasoning_effort: "max" },
});

const msg = response.choices[0].message;
if (msg.reasoning_content) {
  console.log("\n" + "=".repeat(20) + "思考过程" + "=".repeat(20) + "\n");
  console.log(msg.reasoning_content || "");
}
console.log("\n" + "=".repeat(20) + "完整回复" + "=".repeat(20) + "\n");
console.log(msg.content);

返回结果

====================思考过程====================

用户问了一个简单的数学问题："1+1等于多少？"

这是一个非常基础的算术问题，答案是2。

我应该直接、清晰地回答这个问题。虽然用户用中文提问，但答案是一个通用的数学事实。

回答结构：
1. 直接给出答案：2
2. 可以简要说明这是基本的算术运算

不需要过度复杂化，保持简洁明了。

====================完整回复====================

1+1等于**2**。

这是最基本的算术运算，两个单位相加得到两个单位。

curl --location 'https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1/chat/completions' \
--header "Authorization: Bearer $DASHSCOPE_API_KEY" \
--header 'Content-Type: application/json' \
--data '{
    "model": "kimi/kimi-k3",
    "messages":[
        {
            "role": "system",
            "content": "You are a helpful assistant."
        },
        {
            "role": "user",
            "content": "1+1等于多少？"
        }
    ],
    "reasoning_effort": "max"
}'

多模态调用示例

Kimi 系列模型不仅支持纯文本对话，还具备强大的多模态理解能力。本章节将介绍如何让模型理解图像和视频内容。

图像/视频文件仅支持通过公网URL传入，不支持 Base64 编码。

图像理解

图像理解功能让 Kimi 模型能够识别和分析图像内容。您可以传入单张或多张图像。图像文件的限制请参见文件限制。

OpenAI兼容

Python
Node.js
curl

import os
from openai import OpenAI

client = OpenAI(
  api_key=os.getenv("DASHSCOPE_API_KEY"),
  base_url="https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1",
)

# 单图传入示例（开启思考模式）
completion = client.chat.completions.create(
  model="kimi/kimi-k2.6",
  messages=[
    {
      "role": "user",
      "content": [
        {"type": "text", "text": "图中描绘的是什么景象?"},
        {
          "type": "image_url",
          "image_url": {
            "url": "https://help-static-aliyun-doc.aliyuncs.com/file-manage-files/zh-CN/20241022/emyrja/dog_and_girl.jpeg"
          }
        }
      ]
    }
  ],
  extra_body={"enable_thinking":True}  # 开启思考模式
)

# 输出思考过程
if hasattr(completion.choices[0].message, 'reasoning_content') and completion.choices[0].message.reasoning_content:
  print("\n" + "=" * 20 + "思考过程" + "=" * 20 + "\n")
  print(completion.choices[0].message.reasoning_content)

# 输出回复内容
print("\n" + "=" * 20 + "完整回复" + "=" * 20 + "\n")
print(completion.choices[0].message.content)

# 多图传入示例（开启思考模式，取消注释使用）
# completion = client.chat.completions.create(
#     model="kimi/kimi-k2.6",
#     messages=[
#         {
#             "role": "user",
#             "content": [
#                 {"type": "text", "text": "这些图描绘了什么内容？"},
#                 {
#                     "type": "image_url",
#                     "image_url": {"url": "https://help-static-aliyun-doc.aliyuncs.com/file-manage-files/zh-CN/20241022/emyrja/dog_and_girl.jpeg"}
#                 },
#                 {
#                     "type": "image_url",
#                     "image_url": {"url": "https://dashscope.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/images/tiger.png"}
#                 }
#             ]
#         }
#     ],
#     extra_body={"enable_thinking":True}
# )
#
# # 输出思考过程和回复
# if hasattr(completion.choices[0].message, 'reasoning_content') and completion.choices[0].message.reasoning_content:
#     print("\n思考过程：\n" + completion.choices[0].message.reasoning_content)
# print("\n完整回复：\n" + completion.choices[0].message.content)

import OpenAI from "openai";
import process from 'process';

const openai = new OpenAI({
  apiKey: process.env.DASHSCOPE_API_KEY,
  baseURL: 'https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1'
});

// 单图传入示例（开启思考模式）
const completion = await openai.chat.completions.create({
  model: 'kimi/kimi-k2.6',
  messages: [
    {
      role: 'user',
      content: [
        { type: 'text', text: '图中描绘的是什么景象?' },
        {
          type: 'image_url',
          image_url: {
            url: 'https://help-static-aliyun-doc.aliyuncs.com/file-manage-files/zh-CN/20241022/emyrja/dog_and_girl.jpeg'
          }
        }
      ]
    }
  ],
  enable_thinking: true  // 开启思考模式
});

// 输出思考过程
if (completion.choices[0].message.reasoning_content) {
  console.log('\n' + '='.repeat(20) + '思考过程' + '='.repeat(20) + '\n');
  console.log(completion.choices[0].message.reasoning_content);
}

// 输出回复内容
console.log('\n' + '='.repeat(20) + '完整回复' + '='.repeat(20) + '\n');
console.log(completion.choices[0].message.content);

// 多图传入示例（开启思考模式，取消注释使用）
// const multiCompletion = await openai.chat.completions.create({
//     model: 'kimi-k2.5',
//     messages: [
//         {
//             role: 'user',
//             content: [
//                 { type: 'text', text: '这些图描绘了什么内容？' },
//                 {
//                     type: 'image_url',
//                     image_url: { url: 'https://help-static-aliyun-doc.aliyuncs.com/file-manage-files/zh-CN/20241022/emyrja/dog_and_girl.jpeg' }
//                 },
//                 {
//                     type: 'image_url',
//                     image_url: { url: 'https://dashscope.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/images/tiger.png' }
//                 }
//             ]
//         }
//     ],
//     enable_thinking: true
// });
//
// // 输出思考过程和回复
// if (multiCompletion.choices[0].message.reasoning_content) {
//     console.log('\n思考过程：\n' + multiCompletion.choices[0].message.reasoning_content);
// }
// console.log('\n完整回复：\n' + multiCompletion.choices[0].message.content);

curl -X POST https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer $DASHSCOPE_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
    "model": "kimi/kimi-k2.6",
    "messages": [
        {
            "role": "user",
            "content": [
                {
                    "type": "text",
                    "text": "图中描绘的是什么景象?"
                },
                {
                    "type": "image_url",
                    "image_url": {
                        "url": "https://help-static-aliyun-doc.aliyuncs.com/file-manage-files/zh-CN/20241022/emyrja/dog_and_girl.jpeg"
                    }
                }
            ]
        }
    ],
    "enable_thinking": true
}'

# 多图输入示例（取消注释使用）
# curl -X POST https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1/chat/completions \
# -H "Authorization: Bearer $DASHSCOPE_API_KEY" \
# -H "Content-Type: application/json" \
# -d '{
#     "model": "kimi/kimi-k2.6",
#     "messages": [
#         {
#             "role": "user",
#             "content": [
#                 {
#                     "type": "text",
#                     "text": "这些图描绘了什么内容？"
#                 },
#                 {
#                     "type": "image_url",
#                     "image_url": {
#                         "url": "https://help-static-aliyun-doc.aliyuncs.com/file-manage-files/zh-CN/20241022/emyrja/dog_and_girl.jpeg"
#                     }
#                 },
#                 {
#                     "type": "image_url",
#                     "image_url": {
#                         "url": "https://dashscope.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/images/tiger.png"
#                     }
#                 }
#             ]
#         }
#     ],
#     "enable_thinking": true
# }'

视频理解

视频文件的限制请参见文件限制。

OpenAI兼容

Python
Node.js
curl

import os
from openai import OpenAI

client = OpenAI(
  api_key=os.getenv("DASHSCOPE_API_KEY"),
  base_url="https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1",
)

completion = client.chat.completions.create(
  model="kimi/kimi-k2.6",
  messages=[
    {
      "role": "user",
      "content": [
        # 直接传入视频文件时，请将type的值设置为video_url
        {
          "type": "video_url",
          "video_url": {
            "url": "https://help-static-aliyun-doc.aliyuncs.com/file-manage-files/zh-CN/20241115/cqqkru/1.mp4"
          }
        },
        {
          "type": "text",
          "text": "这段视频的内容是什么?"
        }
      ]
    }
  ]
)

print(completion.choices[0].message.content)

import OpenAI from "openai";

const openai = new OpenAI({
  apiKey: process.env.DASHSCOPE_API_KEY,
  baseURL: "https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1"
});

async function main() {
  const response = await openai.chat.completions.create({
    model: "kimi/kimi-k2.6",
    messages: [
      {
        role: "user",
        content: [
          // 直接传入视频文件时，请将type的值设置为video_url
          {
            type: "video_url",
            video_url: {
              "url": "https://help-static-aliyun-doc.aliyuncs.com/file-manage-files/zh-CN/20241115/cqqkru/1.mp4"
            }
          },
          {
            type: "text",
            text: "这段视频的内容是什么?"
          }
        ]
      }
    ]
  });

  console.log(response.choices[0].message.content);
}

main();

curl -X POST https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $DASHSCOPE_API_KEY" \
  -H 'Content-Type: application/json' \
  -d '{
    "model": "kimi/kimi-k2.6",
    "messages": [
      {
        "role": "user",
        "content": [
          {
            "type": "video_url",
            "video_url": {
              "url": "https://help-static-aliyun-doc.aliyuncs.com/file-manage-files/zh-CN/20241115/cqqkru/1.mp4"
            },
            "fps":2
          },
          {
            "type": "text",
            "text": "这段视频的内容是什么?"
          }
        ]
      }
    ]
  }'

文件限制

图像文件
视频文件

图像分辨率： 建议图像分辨率不超过4k (4096*2160)
支持的图像格式： PNG、JPEG、WEBP、GIF
图像大小与图像数量： 无限制，但需确保请求的文本和图像的大小不超过 100M。

其它功能

模型	流式输出	Function Call	思考模式	联网搜索	上下文缓存	工具调用
kimi/kimi-k3	✓	✓	✓	—	✓	✓
kimi/kimi-k2.7-code-highspeed	✓	✓	✓	—	✓	✓
kimi/kimi-k2.7-code	✓	✓	✓	—	✓	✓
kimi/kimi-k2.6	✓	✓	✓	—	✓	✓
kimi/kimi-k2.5	✓	✓	✓	—	✓	✓

以上模型支持上下文缓存（隐式缓存，自动开启）：

kimi/kimi-k3 命中缓存的输入Token按输入价格的10%计费
kimi/kimi-k2.7-code-highspeed、kimi/kimi-k2.7-code 命中缓存的输入Token按输入价格的20.0%计费
kimi/kimi-k2.6 命中缓存的输入Token按输入价格的16.9%计费
kimi/kimi-k2.5 命中缓存的输入Token按输入价格的17.5%计费

参数默认值

模型	tool_choice	preserve_thinking	reasoning_effort	temperature	top_p	presence_penalty	stream_options
kimi/kimi-k3	auto	默认关闭	max	1	0.95	-	仅支持设置为`true`
kimi/kimi-k2.7-code-highspeed	auto	默认开启	-	1.0	0.95	0.0	仅支持设置为`true`
kimi/kimi-k2.7-code	auto	默认开启	-	1.0	0.95	0.0	仅支持设置为`true`
kimi/kimi-k2.6	思考模式/非思考模式：auto	默认关闭	-	思考模式：1.0；非思考模式：0.6	0.95	思考模式/非思考模式：0.0	仅支持设置为`true`
kimi/kimi-k2.5	思考模式/非思考模式：auto	默认关闭	-	思考模式：1.0；非思考模式：0.6	0.95	思考模式/非思考模式：0.0	仅支持设置为`true`

stream_options 仅支持设置为 true，temperature、top_p、repetition_penalty、presence_penalty 不支持设置为其他值；
kimi/kimi-k3 支持 reasoning_effort 参数，唯一支持值为 max。
在思考模式下，使用 Kimi 模型进行工具调用时：必须在每轮 assistant 消息中保留 reasoning_content 字段；对于 tool_choice 参数，kimi/kimi-k3 支持 auto/none/required 三档，其他模型不支持 required，传入会报错。kimi/kimi-k3 支持动态加载工具，详细用法请参见动态加载工具。
"-"表示没有默认值，也不支持设置。

模型列表与计费

模型上下文长度与价格信息请参见千问 AI 平台控制台。按照模型的输入与输出 Token 计费。

思考模式下，思维链按照输出 Token 计费。

错误码

如果执行报错，请参见错误码文档进行解决。

​服务开通

​快速开始

​多模态调用示例

​图像理解

​视频理解

​文件限制

​其它功能

​参数默认值

​模型列表与计费

​错误码

服务开通

快速开始

多模态调用示例

图像理解

视频理解

文件限制

其它功能

参数默认值

模型列表与计费

错误码