A IA está mudando a forma como os desenvolvedores criam aplicações, automatizam tarefas e oferecem experiências digitais mais inteligentes. Uma API de modelo permite integrar recursos avançados de IA a softwares sem desenvolver modelos do zero. A Kimi API dá aos desenvolvedores acesso a modelos de linguagem avançados para geração de texto, programação, raciocínio e análise de documentos. Este guia aborda a Kimi API, seus principais recursos, aplicações práticas e como começar.
O que é uma API de modelo
Uma API de modelo é uma interface que permite às aplicações acessar um modelo de IA por meio de código. As aplicações enviam solicitações estruturadas com dados de entrada, como texto ou imagens, e recebem resultados gerados pelo modelo. APIs de modelos hospedados permitem que os desenvolvedores usem esses recursos sem treinar ou operar os próprios modelos subjacentes.
A Kimi API oferece acesso programático aos modelos Kimi da Moonshot AI, permitindo que os desenvolvedores integrem geração de texto, conversas com múltiplas interações, assistência para programação, análise de documentos e compreensão visual às suas aplicações.
Por meio de uma interface unificada, os desenvolvedores podem conectar modelos de IA a sites, aplicações de software, ferramentas internas e fluxos de trabalho automatizados. Isso simplifica a integração de IA e elimina a necessidade de gerenciar a infraestrutura dos modelos subjacentes.
Tipos de APIs de modelos de IA
As APIs de modelos de IA oferecem suporte a diferentes tipos de entradas e tarefas, dependendo do modelo subjacente e de seus recursos. Entre as categorias mais comuns estão:
APIs de geração de texto: geram, reescrevem, traduzem e resumem textos com base em prompts dos usuários. São muito usadas em chatbots, assistentes de escrita e aplicações de criação de conteúdo.
APIs de embeddings: convertem texto ou outros dados compatíveis em representações vetoriais numéricas. Os desenvolvedores podem usar esses embeddings para busca semântica, sistemas de recomendação e geração aumentada por recuperação (RAG).
APIs de geração de imagens: geram ou editam imagens com base em prompts de texto ou imagens de referência, dando suporte a aplicações como ferramentas de design e plataformas criativas.
APIs multimodais: processam vários tipos de entrada, como texto e imagens, na mesma interação. Essas APIs podem oferecer suporte a respostas visuais a perguntas, análise de imagens e outras aplicações multimodais.
APIs de fala e áudio: convertem fala em texto, geram áudio falado ou processam entradas de voz para aplicações como assistentes de voz e ferramentas de transcrição.
Alguns modelos de IA oferecem suporte a vários recursos, portanto, essas categorias não são mutuamente exclusivas. Por exemplo, os modelos Kimi compatíveis podem lidar com tarefas baseadas em texto e entradas visuais, permitindo que os desenvolvedores criem aplicações que combinam compreensão de linguagem com análise de imagens.
Como as APIs de modelo se encaixam nas plataformas de IA
Uma API de modelo é a interface que uma aplicação usa para chamar um modelo de IA. Uma plataforma de API de IA fornece essas interfaces junto com ferramentas para gerenciar chaves de API, faturamento, uso e serviços relacionados. Uma plataforma pode oferecer seus próprios modelos, modelos de terceiros ou ambos.
Por exemplo, a plataforma Kimi API oferece acesso aos modelos Kimi da Moonshot AI, além de um console para criar chaves e monitorar o uso. Os desenvolvedores chamam a API de modelo a partir de suas aplicações e usam a plataforma para gerenciar esse acesso. Os dois funcionam juntos no mesmo fluxo de desenvolvimento.
Por que usar a Kimi API
Acesso aos modelos avançados da Kimi: a Kimi API dá aos desenvolvedores acesso aos modelos mais recentes da Moonshot AI, incluindo modelos avançados projetados para raciocínio complexo, programação e tarefas multimodais. Esses modelos oferecem maior capacidade de resolução de problemas, geração de código mais avançada e compreensão de contextos longos, ajudando os desenvolvedores a criar aplicações capazes de lidar com instruções complexas, analisar grandes volumes de informações e gerenciar fluxos de trabalho exigentes.
Formato de API compatível com OpenAI: a Kimi API oferece suporte ao formato OpenAI Chat Completions API, permitindo que os desenvolvedores usem SDKs compatíveis da OpenAI. Configure a URL base da Kimi API, a chave de API e o ID do modelo e, antes de adaptar uma aplicação existente, verifique os parâmetros compatíveis e o comportamento específico de cada modelo.
Essa compatibilidade facilita a integração de uma API de modelo de IA a fluxos de desenvolvimento já estabelecidos.
Respostas com e sem streaming: a Kimi API oferece suporte a modos de resposta com e sem streaming para atender a diferentes requisitos de aplicações. Solicitações sem streaming retornam respostas completas, enquanto o streaming entrega o conteúdo gerado de forma incremental por meio de eventos enviados pelo servidor (SSE).
Essa flexibilidade torna a API de modelo adequada tanto para processamento em segundo plano quanto para aplicações de chat interativas que exigem retorno em tempo real.
Integração flexível: os desenvolvedores podem conectar a Kimi API a sites, serviços de backend, aplicações personalizadas e fluxos de trabalho automatizados. Sua arquitetura baseada em API oferece flexibilidade para incorporar recursos de API de modelo em diferentes ambientes técnicos e projetos de desenvolvimento.
Como começar a usar a Kimi API
Há várias formas de começar a usar a Kimi API, dependendo de você querer trabalhar com as próprias ferramentas de desenvolvimento da Kimi ou integrar seus modelos a uma aplicação existente. Você pode conectar a Kimi API ao Kimi Code CLI para desenvolvimento de software assistido por IA ou usar SDKs e ferramentas compatíveis para criar suas próprias aplicações.
Use a Kimi API com o Kimi Code
O Kimi Code CLI é um agent de programação com IA baseado em terminal que pode ler e modificar arquivos de projeto, executar comandos, analisar código e auxiliar em tarefas de desenvolvimento de software. Você pode conectá-lo à API da Plataforma Aberta Kimi usando uma chave de API e utilizar modelos Kimi diretamente no seu ambiente de desenvolvimento.
Etapa 1. Crie uma conta da Kimi API
Acesse a plataforma Kimi API e registre uma conta. Faça login para acessar o console do desenvolvedor, onde você pode gerenciar chaves de API e revisar o uso da sua API. Quando suas recargas acumuladas atingirem US 5 (é necessário um valor mínimo de recarga de US$ 1 para começar a fazer chamadas de API). Consulte a política de recarga e o console para conferir os termos atuais.
Etapa 2. Gere uma chave de API
Abra a seção de gerenciamento de chaves de API no console e crie uma nova chave de API.
Copie a chave gerada e armazene-a com segurança. Evite inseri-la diretamente no código da sua aplicação ou expô-la em código do lado do cliente.
Etapa 3. Instale o Kimi Code CLI
O Kimi Code CLI é um agent de programação com IA baseado em terminal compatível com a API da Plataforma Aberta Kimi.
No macOS ou Linux, instale-o usando o script de instalação oficial:
No Windows, abra o PowerShell e execute:
Antes de iniciar o Kimi Code CLI no Windows, verifique se o Git for Windows está instalado.
Como alternativa, instale-o com npm:
A instalação com npm requer o Node.js 22.19.0 ou versão posterior.
Etapa 4. Conecte a Kimi API ao Kimi Code
Acesse o diretório do seu projeto e inicie o Kimi Code CLI:
Na interface interativa do Kimi Code CLI, digite /login. Selecione chave da API da Plataforma Aberta Kimi e cole a chave da API que você gerou anteriormente.
Este exemplo usa uma chave da API da Plataforma Aberta Kimi no Kimi Code CLI. O uso é cobrado na sua conta de API de acordo com as tarifas de token aplicáveis, separadamente das franquias de assinatura do Kimi Code. Para ver as opções atuais de instalação e autenticação, consulte o guia de introdução ao Kimi Code CLI.
Etapa 5. Selecione um modelo e comece a programar
No Kimi Code CLI, digite /model para abrir o seletor de modelos e escolher um modelo disponível.
Depois de selecionar o modelo, insira uma tarefa de programação no CLI. Por exemplo:
O Kimi Code pode ajudar a inspecionar arquivos do projeto, analisar código, sugerir alterações e auxiliar em tarefas de desenvolvimento.
Integre a Kimi API a outros SDKs e ferramentas
Se você está criando seu próprio aplicativo ou já usa um framework de desenvolvimento de IA, pode integrar os modelos Kimi por meio de SDKs e ferramentas compatíveis, em vez de usar o Kimi Code CLI.
A Kimi API é compatível com o formato da OpenAI API, portanto, aplicativos que usam o SDK Python ou Node.js da OpenAI geralmente podem se conectar atualizando a URL base da API, a chave da API e o ID do modelo. Por exemplo, com o SDK Python da OpenAI:
Etapa 1. Instale o SDK da OpenAI
Etapa 2. Configure o cliente da Kimi API
Defina sua chave da API como uma variável de ambiente no terminal em que você executará o Python. No macOS ou Linux:
No PowerShell do Windows:
Em seguida, crie o cliente em Python:
Este exemplo usa o endpoint internacional da API. Se você usa a plataforma da China continental, siga a documentação dela para https://api.moonshot.cn/v1 e use a chave da API e os modelos disponíveis nessa plataforma. Escolha o endpoint correspondente à sua conta e credenciais da plataforma, em vez de alterná-lo apenas com base na sua localização física.
Etapa 3. Envie uma solicitação para um modelo Kimi
Este exemplo usa a interface Chat Completions para enviar uma mensagem ao Kimi K3.1 Pro e imprimir a resposta gerada. Você pode ampliar a integração com streaming, chamada de ferramentas e outros recursos compatíveis da API.
Outros SDKs e ferramentas de desenvolvimento
Além do SDK da OpenAI, a Kimi API também pode ser integrada a outros clientes compatíveis e ferramentas de programação com IA. Por exemplo, desenvolvedores podem usar o SDK da Anthropic com o formato Anthropic Messages API ou configurar ferramentas como Claude Code, Codex, OpenClaw e outros agents compatíveis para trabalhar com modelos Kimi.
O processo de configuração varia conforme a ferramenta. Dependendo da integração, talvez seja necessário especificar a chave da API, a URL base, o ID do modelo e o protocolo da API. Consulte a documentação da ferramenta relevante e o guia de compatibilidade da API da Kimi antes de configurar a conexão.
Para mais informações, consulte a documentação da Kimi API e a lista de modelos.
Como escolher um modelo Kimi para seu aplicativo
Escolher um modelo Kimi envolve equilibrar a qualidade da tarefa, a velocidade de saída e o custo total da API. Comece testando um modelo em tarefas representativas do seu aplicativo e compare os resultados e o uso de tokens.
A tabela a seguir resume quando vale considerar cada modelo:
| Modelo | Cargas de trabalho recomendadas | Por que escolhê-lo |
|---|---|---|
| kimi-k3.1-pro | Novos aplicativos, programação complexa, pesquisa e tarefas de agent de longo prazo | Um ponto de partida prático para novos projetos, com as menores tarifas padrão de entrada e saída entre esses três modelos. |
| kimi-k3.1-pro-highspeed | Programação interativa e outros fluxos de trabalho em que os usuários aguardam o resultado gerado | Os mesmos recursos de modelo do K3.1 Pro, com velocidade de geração de saída დაახლოებით 2–3× maior. As tarifas padrão de entrada, saída e gravação em cache são mais altas. |
| kimi-k3 | Aplicativos existentes já testados com K3 | Uma opção razoável para manter uma integração K3 validada; avalie modelos mais recentes em suas próprias tarefas antes de fazer a migração. |
Preços da Kimi API
As tarifas abaixo se aplicam à plataforma internacional da API e estão listadas em USD por milhão de tokens (1.000.000 de tokens), sem incluir os impostos aplicáveis. Os três modelos oferecem uma janela de contexto de 1.048.576 tokens.
| Modelo | Entrada sem cache | Saída | Acerto de cache | Gravação em cache (5 min) | Gravação em cache (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 |
Na interface Chat Completions usada neste guia, os tokens de entrada se enquadram em três categorias de cobrança mutuamente exclusivas: entrada sem cache, acertos de cache e gravações no cache. Um token cobrado como gravação no cache não é cobrado também pela tarifa de entrada sem cache. Use o detalhamento de uso informado pela API ao estimar os custos.
O cache automático usa uma TTL de 5 minutos por padrão para prefixos elegíveis; também há uma TTL de 1 hora disponível. Um acerto de cache é cobrado pela tarifa de acerto de cache e renova a TTL existente sem outra cobrança de gravação. Consulte a página oficial de preços da API e o guia de cache de contexto para ver as tarifas e regras de cobrança atuais.
Ao selecionar um modelo para seu aplicativo, considere os seguintes fatores:
Qualidade da tarefa: Use o K3.1 Pro como ponto de partida para novos projetos e teste se ele atende aos seus requisitos de precisão e confiabilidade. Em uma integração K3 existente, compare o comportamento nos seus próprios testes de regressão antes de fazer a mudança.
Modalidades de entrada: Os três modelos oferecem suporte nativo à compreensão visual. Verifique os formatos de entrada compatíveis e os requisitos de pré-processamento do modelo selecionado para seu fluxo de trabalho.
Tamanho do contexto: Os três oferecem uma janela de contexto de 1 milhão de tokens. O tamanho por si só não os diferencia; avalie também a qualidade da recuperação, a latência e o custo de processar históricos longos.
Velocidade de saída: Considere o K3.1 Pro Highspeed quando uma geração mais rápida for importante. Sua velocidade de saída aproximadamente 2–3× maior não deve ser tratada como garantia de que todas as tarefas de ponta a ponta serão concluídas 2–3× mais rápido.
Uso e custo totais: Compare entradas sem cache, leituras e gravações em cache, uso de saída e eventuais ferramentas pagas. O K3.1 Pro tem as menores tarifas padrão de entrada e saída nesta comparação. Estime os custos de saída com base no uso informado, incluindo tokens de raciocínio, e não apenas no tamanho da resposta final.
Para ver os IDs e os recursos atuais dos modelos, consulte a lista de modelos da Kimi API. Compare os candidatos em sua própria carga de trabalho antes de escolher um modelo para produção.
Casos de uso comuns da Kimi API
A Kimi API oferece suporte a diversos cenários de desenvolvimento, de aplicações conversacionais e geração de conteúdo à análise de documentos e fluxos de trabalho multimodais. Os desenvolvedores podem integrar os modelos Kimi a produtos existentes ou criar novas aplicações com IA para tarefas como:
Atendimento ao cliente e assistentes conversacionais com IA: Integre a Kimi API a plataformas de atendimento ao cliente, chatbots e assistentes virtuais para responder a perguntas, explicar detalhes de produtos e lidar com solicitações comuns de suporte. Ao incluir mensagens anteriores em novas solicitações à API, as aplicações podem manter o contexto da conversa e fornecer respostas mais relevantes. Isso torna a Kimi API útil para automação do atendimento ao cliente, ferramentas de aprendizagem interativa, recomendações personalizadas e outras aplicações conversacionais.
Redação e geração de conteúdo com IA: Crie assistentes de escrita e ferramentas de criação de conteúdo que gerem conteúdo em linguagem natural com base nas instruções dos usuários e em informações contextuais. Os desenvolvedores podem usar modelos Kimi para criar artigos, descrições de produtos e textos de marketing, além de reescrever, traduzir e resumir textos. Esses recursos também podem apoiar respostas a perguntas, explicações contextuais e extração de informações em aplicações de escrita e produtividade.
Análise de documentos e recuperação de conhecimento: Integre modelos Kimi a fluxos de trabalho de processamento de documentos para analisar materiais extensos, resumir relatórios, extrair resultados de pesquisa e responder a perguntas sobre o conteúdo fornecido. Os desenvolvedores também podem combinar o processamento de contexto longo com sistemas de recuperação de documentos para criar aplicações baseadas em conhecimento que trabalham com informações de várias fontes. As aplicações possíveis incluem análise de artigos científicos, busca em conhecimento interno, perguntas e respostas sobre documentos e organização de informações.
Assistentes de programação e ferramentas de desenvolvimento com IA: Use a Kimi API para dar suporte a tarefas de desenvolvimento de software, como geração de código, depuração, explicação de código e documentação técnica. Os desenvolvedores podem integrar respostas dos modelos a editores de código, plataformas de desenvolvimento e ferramentas internas de engenharia. Combinados ao function calling, os modelos Kimi também podem interagir com serviços e funções externos de desenvolvimento, oferecendo uma base para assistentes de programação e fluxos de trabalho de desenvolvimento com IA mais avançados.
Aplicações multimodais: Use modelos Kimi compatíveis para processar entradas visuais junto com prompts de texto, permitindo que as aplicações interpretem imagens e vídeos e respondam a instruções em linguagem natural. Os desenvolvedores podem combinar a compreensão de texto e de elementos visuais para criar aplicações de perguntas e respostas baseadas em imagens, análise de conteúdo visual, compreensão de imagens e vídeos e outros fluxos de trabalho que envolvam vários tipos de entrada. Os formatos de entrada e os recursos compatíveis dependem do modelo selecionado.
Conclusão
Em resumo, a Kimi API facilita a integração de recursos avançados de IA a aplicações sem a necessidade de criar modelos do zero. Da geração de conteúdo e análise de documentos à programação e às tarefas multimodais, ela atende a uma ampla variedade de necessidades de desenvolvimento. Com uma API de modelos de IA flexível, você pode escolher os modelos adequados e criar aplicações práticas com IA.
