La IA está cambiando la forma en que los desarrolladores crean aplicaciones, automatizan tareas y ofrecen experiencias digitales más inteligentes. Una API de modelo permite integrar capacidades avanzadas de IA en el software sin desarrollar modelos desde cero. Kimi API brinda a los desarrolladores acceso a potentes modelos de lenguaje para la generación de texto, programación, razonamiento y análisis de documentos. Esta guía explica Kimi API, sus principales funciones, aplicaciones prácticas y cómo comenzar a usarla.
Qué es una API de modelo
Una API de modelo es una interfaz que permite a las aplicaciones acceder a un modelo de IA mediante código. Las aplicaciones envían solicitudes estructuradas con entradas como texto o imágenes y reciben resultados generados por el modelo. Las API de modelos alojados permiten a los desarrolladores usar estas capacidades sin entrenar ni operar los modelos subyacentes por sí mismos.
Kimi API proporciona acceso programático a los modelos Kimi de Moonshot AI, lo que permite a los desarrolladores integrar generación de texto, conversaciones de varios turnos, asistencia para programación, análisis de documentos y comprensión visual en sus aplicaciones.
Mediante una interfaz unificada, los desarrolladores pueden conectar modelos de IA con sitios web, aplicaciones de software, herramientas internas y flujos de trabajo automatizados. Esto simplifica la integración de IA y elimina la necesidad de administrar la infraestructura subyacente de los modelos.
Tipos de API de modelos de IA
Las API de modelos de IA admiten distintos tipos de entradas y tareas, según el modelo subyacente y sus capacidades. Las categorías comunes incluyen:
API de generación de texto: Generan, reescriben, traducen y resumen texto a partir de prompts de usuarios. Se usan habitualmente en chatbots, asistentes de redacción y aplicaciones de creación de contenido.
API de embeddings: Convierten texto u otros datos compatibles en representaciones numéricas vectoriales. Los desarrolladores pueden usar estos embeddings para búsqueda semántica, sistemas de recomendación y generación aumentada por recuperación (RAG).
API de generación de imágenes: Generan o editan imágenes a partir de prompts de texto o imágenes de referencia, y permiten aplicaciones como herramientas de diseño y plataformas creativas.
API multimodales: Procesan varios tipos de entrada, como texto e imágenes, en una misma interacción. Estas API pueden permitir respuestas visuales a preguntas, análisis de imágenes y otras aplicaciones multimodales.
API de voz y audio: Convierten voz en texto, generan audio hablado o procesan entradas de voz para aplicaciones como asistentes de voz y herramientas de transcripción.
Algunos modelos de IA admiten varias capacidades, por lo que estas categorías no son mutuamente excluyentes. Por ejemplo, los modelos Kimi compatibles pueden manejar tareas basadas en texto y entradas visuales, lo que permite a los desarrolladores crear aplicaciones que combinan la comprensión del lenguaje con el análisis de imágenes.
El papel de las API de modelos en las plataformas de IA
Una API de modelo es la interfaz que una aplicación usa para llamar a un modelo de IA. Una plataforma de API de IA proporciona estas interfaces junto con herramientas para administrar claves de API, facturación, uso y servicios relacionados. Una plataforma puede ofrecer sus propios modelos, modelos de terceros o ambos.
Por ejemplo, la plataforma Kimi API proporciona acceso a los modelos Kimi de Moonshot AI, junto con una consola para crear claves y supervisar el uso. Los desarrolladores llaman a la API de modelo desde sus aplicaciones y usan la plataforma para administrar ese acceso. Ambas funcionan en conjunto dentro del mismo flujo de trabajo de desarrollo.
Por qué usar Kimi API
Acceso a los modelos avanzados de Kimi: Kimi API brinda a los desarrolladores acceso a los modelos más recientes de Moonshot AI, incluidos modelos avanzados diseñados para razonamiento complejo, programación y tareas multimodales. Estos modelos ofrecen mayores capacidades de resolución de problemas, generación de código más capaz y comprensión de contextos extensos, lo que ayuda a los desarrolladores a crear aplicaciones que pueden manejar instrucciones complejas, analizar información extensa y gestionar flujos de trabajo exigentes.
Formato de API compatible con OpenAI: Kimi API admite el formato OpenAI Chat Completions API, lo que permite a los desarrolladores usar SDK de OpenAI compatibles. Configura la URL base de Kimi API, la clave de API y el ID de modelo; luego, revisa los parámetros compatibles y el comportamiento específico de cada modelo antes de adaptar una aplicación existente.
Esta compatibilidad facilita la integración de una API de modelo de IA en flujos de trabajo de desarrollo establecidos.
Respuestas en streaming y sin streaming: Kimi API admite modos de respuesta con y sin streaming para ajustarse a diferentes requisitos de las aplicaciones. Las solicitudes sin streaming devuelven respuestas completas, mientras que el streaming entrega el contenido generado de forma incremental mediante eventos enviados por el servidor (SSE).
Esta flexibilidad hace que la API de modelo sea adecuada tanto para el procesamiento en segundo plano como para aplicaciones de chat interactivas que requieren comentarios en tiempo real.
Integración flexible: Los desarrolladores pueden conectar Kimi API con sitios web, servicios de backend, aplicaciones personalizadas y flujos de trabajo automatizados. Su arquitectura basada en API ofrece flexibilidad para incorporar capacidades de API de modelo en distintos entornos técnicos y proyectos de desarrollo.
Cómo comenzar a usar Kimi API
Hay varias formas de comenzar a usar Kimi API, según si quieres trabajar con las propias herramientas de desarrollo de Kimi o integrar sus modelos en una aplicación existente. Puedes conectar Kimi API con Kimi Code CLI para el desarrollo de software asistido por IA o usar SDK y herramientas compatibles para crear tus propias aplicaciones.
Usa Kimi API con Kimi Code
Kimi Code CLI es un agente de programación de IA basado en terminal que puede leer y modificar archivos de proyectos, ejecutar comandos, analizar código y ayudar con tareas de desarrollo de software. Puedes conectarlo a la API de la Plataforma abierta de Kimi mediante una clave de API y usar los modelos Kimi directamente en tu entorno de desarrollo.
Paso 1. Crea una cuenta de Kimi API
Visita la plataforma Kimi API y registra una cuenta. Inicia sesión para acceder a la consola para desarrolladores, donde puedes administrar claves de API y revisar el uso de tu API. Cuando tu recarga acumulada alcance 5 (se requiere una recarga mínima de $1 para comenzar a realizar llamadas a la API). Consulta la política de recargas y la consola para conocer los términos vigentes.
Paso 2. Genera una clave de API
Abre la sección de administración de claves de API en la consola y crea una nueva clave de API.
Copia la clave generada y guárdala de forma segura. Evita incluirla directamente en el código de tu aplicación o exponerla en código del lado del cliente.
Paso 3. Instala Kimi Code CLI
Kimi Code CLI es un agente de programación de IA basado en terminal que admite la API de la Plataforma abierta de Kimi.
En macOS o Linux, instálalo con el script de instalación oficial:
En Windows, abre PowerShell y ejecuta:
Antes de iniciar Kimi Code CLI en Windows, asegúrate de tener instalado Git for Windows.
También puedes instalarlo con npm:
La instalación con npm requiere Node.js 22.19.0 o una versión posterior.
Paso 4. Conecta Kimi API a Kimi Code
Ve al directorio de tu proyecto e inicia Kimi Code CLI:
En la interfaz interactiva de Kimi Code CLI, ingresa /login. Selecciona clave de API de la Plataforma abierta de Kimi y luego pega la clave de API que generaste anteriormente.
Este ejemplo utiliza una clave de API de la Plataforma abierta de Kimi en Kimi Code CLI. El uso se factura a tu cuenta de API según las tarifas de token aplicables, por separado de las asignaciones de suscripción de Kimi Code. Para conocer las opciones actuales de instalación y autenticación, consulta la guía de primeros pasos de Kimi Code CLI.
Paso 5. Selecciona un modelo y empieza a programar
En Kimi Code CLI, ingresa /model para abrir el selector de modelos y elegir un modelo disponible.
Una vez seleccionado el modelo, ingresa una tarea de programación en la CLI. Por ejemplo:
Kimi Code puede ayudarte a inspeccionar los archivos del proyecto, analizar código, sugerir cambios y colaborar con tareas de desarrollo.
Integra Kimi API con otros SDK y herramientas
Si estás desarrollando tu propia aplicación o ya utilizas un framework de desarrollo de IA, puedes integrar los modelos de Kimi mediante SDK y herramientas compatibles en lugar de usar Kimi Code CLI.
Kimi API admite el formato de OpenAI API, por lo que las aplicaciones que usan el SDK de OpenAI para Python o Node.js normalmente pueden conectarse actualizando la URL base de la API, la clave de API y el ID del modelo. Por ejemplo, con el SDK de OpenAI para Python:
Paso 1. Instala el SDK de OpenAI
Paso 2. Configura el cliente de Kimi API
Establece tu clave de API como una variable de entorno en la terminal donde ejecutarás Python. En macOS o Linux:
En PowerShell de Windows:
Luego crea el cliente en Python:
Este ejemplo utiliza el endpoint internacional de la API. Si utilizas la plataforma de China continental, sigue su documentación para https://api.moonshot.cn/v1 y usa la clave de API y los modelos disponibles para esa plataforma. Elige el endpoint que corresponda a la cuenta y las credenciales de tu plataforma, en lugar de cambiarlo únicamente según tu ubicación física.
Paso 3. Envía una solicitud a un modelo de Kimi
Este ejemplo utiliza la interfaz Chat Completions para enviar un mensaje a Kimi K3.1 Pro e imprimir la respuesta generada. Puedes ampliar la integración con streaming, llamadas a herramientas y otras capacidades de API compatibles.
Otros SDK y herramientas de desarrollo
Además del SDK de OpenAI, Kimi API también puede integrarse con otros clientes compatibles y herramientas de programación con IA. Por ejemplo, los desarrolladores pueden usar el SDK de Anthropic con el formato de Anthropic Messages API o configurar herramientas como Claude Code, Codex, OpenClaw y otros agentes compatibles para trabajar con modelos de Kimi.
El proceso de configuración varía según la herramienta. Dependiendo de la integración, es posible que debas especificar la clave de API, la URL base, el ID del modelo y el protocolo de API. Consulta la documentación de la herramienta correspondiente y la guía de compatibilidad de API de Kimi antes de configurar la conexión.
Para obtener más información, consulta la documentación de Kimi API y la lista de modelos.
Cómo elegir un modelo de Kimi para tu aplicación
Elegir un modelo de Kimi implica equilibrar la calidad de las tareas, la velocidad de salida y el costo total de la API. Empieza probando un modelo con tareas representativas de tu aplicación y luego compara sus resultados y el uso de tokens.
La siguiente tabla resume cuándo conviene considerar cada modelo:
| Modelo | Cargas de trabajo recomendadas | Por qué elegirlo |
|---|---|---|
| kimi-k3.1-pro | Aplicaciones nuevas, programación compleja, investigación y tareas de agentes de largo plazo | Un punto de partida práctico para proyectos nuevos, con las tarifas estándar de entrada y salida más bajas de estos tres modelos. |
| kimi-k3.1-pro-highspeed | Programación interactiva y otros flujos de trabajo en los que los usuarios esperan el resultado generado | Las mismas capacidades de modelo que K3.1 Pro, con una velocidad de generación de resultados aproximadamente 2–3× mayor. Las tarifas estándar de entrada, salida y escritura en caché son más altas. |
| kimi-k3 | Aplicaciones existentes ya probadas con K3 | Una opción razonable para mantener una integración con K3 validada; evalúa los modelos más recientes en tus propias tareas antes de cambiar. |
Precios de Kimi API
Las tarifas a continuación se aplican a la plataforma internacional de API y se indican en USD por millón de tokens (1,000,000 tokens), sin incluir los impuestos aplicables. Los tres modelos admiten una ventana de contexto de 1,048,576 tokens.
| Modelo | Entrada sin caché | Salida | Acierto de caché | Escritura en caché (5 min) | Escritura en caché (1 h) |
|---|---|---|---|---|---|
| kimi-k3.1-pro | $2.00 | $10.00 | $0.20 | $2.00 | $4.00 |
| kimi-k3.1-pro-highspeed | $4.00 | $20.00 | $0.20 | $4.00 | $8.00 |
| kimi-k3 | $3.00 | $15.00 | $0.30 | $3.00 | $6.00 |
Para la interfaz Chat Completions utilizada en esta guía, los tokens de entrada se dividen en tres categorías de facturación mutuamente excluyentes: entrada sin caché, aciertos de caché y escrituras de caché. Un token facturado como escritura de caché no también se cobra a la tarifa de entrada sin caché. Usa el desglose de uso informado por la API al estimar costos.
El almacenamiento en caché automático utiliza de forma predeterminada un TTL de 5 minutos para los prefijos elegibles; también está disponible un TTL de 1 hora. Un acierto de caché se factura según la tarifa de aciertos de caché y renueva el TTL existente sin otro cargo de escritura. Consulta la página oficial de precios de la API y la guía de almacenamiento en caché de contexto para conocer las tarifas y reglas de facturación actuales.
Al seleccionar un modelo para tu aplicación, considera los siguientes factores:
Calidad de las tareas: Usa K3.1 Pro como punto de partida para proyectos nuevos y luego prueba si cumple con tus requisitos de precisión y confiabilidad. Para una integración existente de K3, compara el comportamiento en tus propias pruebas de regresión antes de cambiar.
Modalidades de entrada: Los tres modelos admiten comprensión visual nativa. Revisa los formatos de entrada compatibles y los requisitos de preprocesamiento del modelo seleccionado para tu flujo de trabajo.
Longitud del contexto: Los tres ofrecen una ventana de contexto de 1 millón de tokens. El tamaño por sí solo no los distingue; evalúa también la calidad de recuperación, la latencia y el costo de procesar historiales largos.
Velocidad de salida: Considera K3.1 Pro Highspeed cuando sea importante generar resultados más rápido. Su velocidad de salida aproximada de 2 a 3 veces mayor no debe considerarse una garantía de que cada tarea integral terminará entre 2 y 3 veces más rápido.
Uso y costo totales: Compare las entradas sin caché, las lecturas y escrituras de caché, el uso de salida y cualquier herramienta de pago. K3.1 Pro tiene las tarifas estándar más bajas de entrada y salida en esta comparación. Calcule los costos de salida a partir del uso reportado, incluidos los tokens de razonamiento, y no solo de la extensión de la respuesta final.
Para conocer los ID y las capacidades actuales de los modelos, consulte la lista de modelos de Kimi API. Antes de elegir un modelo para producción, evalúe los candidatos con su propia carga de trabajo.
Casos de uso comunes de Kimi API
Kimi API admite diversos escenarios de desarrollo, desde aplicaciones conversacionales y generación de contenido hasta análisis de documentos y flujos de trabajo multimodales. Los desarrolladores pueden integrar los modelos Kimi en productos existentes o crear nuevas aplicaciones basadas en IA para tareas como:
Atención al cliente y asistentes conversacionales con IA: Integre Kimi API en plataformas de atención al cliente, chatbots y asistentes virtuales para responder preguntas, explicar detalles de productos y atender solicitudes de soporte frecuentes. Al incluir mensajes anteriores en nuevas solicitudes de API, las aplicaciones pueden mantener el contexto de la conversación y ofrecer respuestas más relevantes. Esto hace que Kimi API sea útil para la automatización de la atención al cliente, las herramientas de aprendizaje interactivo, las recomendaciones personalizadas y otras aplicaciones conversacionales.
Redacción y generación de contenido con IA: Cree asistentes de redacción y herramientas de creación de contenido que generen contenido en lenguaje natural según las instrucciones del usuario y la información contextual. Los desarrolladores pueden usar los modelos Kimi para crear artículos, descripciones de productos y textos de marketing, además de reescribir, traducir y resumir texto. Estas capacidades también pueden servir para responder preguntas, ofrecer explicaciones contextuales y extraer información en aplicaciones de redacción y productividad.
Análisis de documentos y recuperación de conocimiento: Integre los modelos Kimi en flujos de trabajo de procesamiento de documentos para analizar materiales extensos, resumir informes, extraer hallazgos de investigación y responder preguntas sobre el contenido proporcionado. Los desarrolladores también pueden combinar el procesamiento de contexto extenso con sistemas de recuperación de documentos para crear aplicaciones basadas en conocimiento que trabajen con información de múltiples fuentes. Entre las posibles aplicaciones se incluyen el análisis de artículos de investigación, la búsqueda de conocimiento interno, las preguntas y respuestas sobre documentos y la organización de información.
Asistentes de programación y herramientas de desarrollo con IA: Use Kimi API para facilitar tareas de desarrollo de software, como la generación de código, la depuración, la explicación de código y la documentación técnica. Los desarrolladores pueden integrar las respuestas del modelo en editores de código, plataformas de desarrollo y herramientas internas de ingeniería. En combinación con las llamadas a funciones, los modelos Kimi también pueden interactuar con servicios y funciones de desarrollo externos, lo que proporciona una base para asistentes de programación y flujos de trabajo de desarrollo con IA más avanzados.
Aplicaciones multimodales: Use los modelos Kimi compatibles para procesar entradas visuales junto con prompts de texto, lo que permite que las aplicaciones interpreten imágenes y videos y respondan a instrucciones en lenguaje natural. Los desarrolladores pueden combinar la comprensión de texto y elementos visuales para crear aplicaciones de preguntas y respuestas basadas en imágenes, análisis de contenido visual, comprensión de imágenes y videos, y otros flujos de trabajo que involucren varios tipos de entrada. Los formatos de entrada y las capacidades compatibles dependen del modelo seleccionado.
Conclusión
En resumen, Kimi API facilita a los desarrolladores la integración de capacidades avanzadas de IA en aplicaciones sin tener que crear modelos desde cero. Desde la generación de contenido y el análisis de documentos hasta la programación y las tareas multimodales, admite una amplia variedad de necesidades de desarrollo. Con una API de modelos de IA flexible, puede elegir los modelos adecuados y crear aplicaciones prácticas basadas en IA.
