AI, geliştiricilerin uygulama oluşturma, görevleri otomatikleştirme ve daha akıllı dijital deneyimler sunma biçimini değiştiriyor. Model API'si, modelleri sıfırdan geliştirmeden gelişmiş AI özelliklerini yazılıma entegre etmeyi mümkün kılar. Kimi API, geliştiricilere metin üretimi, kodlama, muhakeme ve belge analizi için güçlü dil modellerine erişim sağlar. Bu kılavuzda Kimi API, temel özellikleri, pratik kullanım alanları ve nasıl başlanacağı ele alınıyor.
Model API'si nedir
Model API'si, uygulamaların kod aracılığıyla bir AI modeline erişmesini sağlayan bir arayüzdür. Uygulamalar metin veya görsel gibi girdileri içeren yapılandırılmış istekler gönderir ve model tarafından oluşturulan sonuçları alır. Barındırılan model API'leri, geliştiricilerin temel modelleri kendilerinin eğitmesine veya işletmesine gerek kalmadan bu özellikleri kullanmasını sağlar.
Kimi API, Moonshot AI'ın Kimi modellerine programatik erişim sağlayarak geliştiricilerin metin üretimi, çok turlu konuşmalar, kodlama yardımı, belge analizi ve görsel anlama özelliklerini uygulamalarına entegre etmesine olanak tanır.
Geliştiriciler birleşik bir arayüz üzerinden AI modellerini web sitelerine, yazılım uygulamalarına, dahili araçlara ve otomatik iş akışlarına bağlayabilir. Bu, temel model altyapısını yönetme gereksinimini ortadan kaldırırken AI entegrasyonunu da basitleştirir.
AI modeli API türleri
AI modeli API'leri, temel modelin türüne ve özelliklerine bağlı olarak farklı girdi ve görev türlerini destekler. Yaygın kategoriler şunlardır:
Metin üretimi API'leri: Kullanıcı promptlarına göre metin üretir, yeniden yazar, çevirir ve özetler. Genellikle sohbet botlarında, yazma asistanlarında ve içerik oluşturma uygulamalarında kullanılır.
Gömme API'leri: Metni veya desteklenen diğer verileri sayısal vektör gösterimlerine dönüştürür. Geliştiriciler bu gömmeleri anlamsal arama, öneri sistemleri ve getirme destekli üretim (RAG) için kullanabilir.
Görsel üretimi API'leri: Metin promptlarına veya referans görsellere göre görsel üretir ya da düzenler; tasarım araçları ve yaratıcı platformlar gibi uygulamaları destekler.
Çok modlu API'ler: Aynı etkileşim içinde metin ve görsel gibi birden çok girdi türünü işler. Bu API'ler görsel soru yanıtlama, görsel analizi ve diğer çok modlu uygulamaları destekleyebilir.
Konuşma ve ses API'leri: Konuşmayı metne dönüştürür, sesli çıktı üretir veya sesli asistanlar ve transkripsiyon araçları gibi uygulamalar için ses girdilerini işler.
Bazı AI modelleri birden fazla özelliği desteklediğinden bu kategoriler birbirini dışlamaz. Örneğin, desteklenen Kimi modelleri metin tabanlı görevleri ve görsel girdileri işleyebilir; böylece geliştiriciler dil anlayışını görsel analiziyle birleştiren uygulamalar oluşturabilir.
Model API'lerinin AI platformlarındaki yeri
Model API'si, bir uygulamanın AI modelini çağırmak için kullandığı arayüzdür. AI API platformu, bu arayüzlerin yanı sıra API anahtarlarını, faturalandırmayı, kullanımı ve ilgili hizmetleri yönetmeye yönelik araçlar sunar. Bir platform kendi modellerini, üçüncü taraf modellerini veya her ikisini de sunabilir.
Örneğin Kimi API platformu, anahtar oluşturma ve kullanımı izleme konsoluyla birlikte Moonshot AI'ın Kimi modellerine erişim sağlar. Geliştiriciler uygulamalarından model API'sini çağırır ve bu erişimi yönetmek için platformu kullanır. İkisi aynı geliştirme iş akışı içinde birlikte çalışır.
Neden Kimi API kullanılmalı?
Kimi'nin gelişmiş modellerine erişim: Kimi API, geliştiricilere Moonshot AI'ın karmaşık muhakeme, kodlama ve çok modlu görevler için tasarlanmış gelişmiş modelleri de dâhil olmak üzere en yeni modellerine erişim sağlar. Bu modeller daha güçlü problem çözme yetenekleri, daha yetkin kod üretimi ve uzun bağlam anlama özellikleri sunarak geliştiricilerin karmaşık talimatları işleyebilen, kapsamlı bilgileri analiz edebilen ve zorlu iş akışlarını yönetebilen uygulamalar oluşturmasına yardımcı olur.
OpenAI Uyumlu API biçimi: Kimi API, OpenAI Chat Completions API biçimini destekleyerek geliştiricilerin uyumlu OpenAI SDK'lerini kullanmasına olanak tanır. Kimi API temel URL'sini, API anahtarını ve model kimliğini yapılandırın; ardından mevcut bir uygulamayı uyarlamadan önce desteklenen parametreleri ve modele özgü davranışları kontrol edin.
Bu uyumluluk, bir AI modeli API'sini yerleşik geliştirme iş akışlarına entegre etmeyi kolaylaştırır.
Akışlı ve akışsız yanıtlar: Kimi API, farklı uygulama gereksinimlerine uyacak şekilde hem akışlı hem de akışsız yanıt modlarını destekler. Akışsız istekler tam yanıtları döndürürken akışlı mod, üretilen içeriği sunucu tarafından gönderilen olaylar (SSE) aracılığıyla aşamalı olarak iletir.
Bu esneklik, model API'sini hem arka plan işlemleri hem de gerçek zamanlı geri bildirim gerektiren etkileşimli sohbet uygulamaları için uygun hâle getirir.
Esnek entegrasyon: Geliştiriciler Kimi API'yi web sitelerine, arka uç hizmetlerine, özel uygulamalara ve otomatik iş akışlarına bağlayabilir. API tabanlı mimarisi, model API'si özelliklerini farklı teknik ortamlara ve geliştirme projelerine dâhil etme esnekliği sağlar.
Kimi API'ye nasıl başlanır?
Kimi API'yi kullanmaya başlamak için, Kimi'nin kendi geliştirici araçlarıyla çalışmak veya modellerini mevcut bir uygulamaya entegre etmek istemenize bağlı olarak birkaç yol vardır. AI destekli yazılım geliştirme için Kimi API'yi Kimi Code CLI'ye bağlayabilir ya da kendi uygulamalarınızı oluşturmak için uyumlu SDK'leri ve araçları kullanabilirsiniz.
Kimi API'yi Kimi Code ile kullanma
Kimi Code CLI; proje dosyalarını okuyup değiştirebilen, komut çalıştırabilen, kodu analiz edebilen ve yazılım geliştirme görevlerine yardımcı olabilen terminal tabanlı bir AI kodlama ajanıdır. Bir API anahtarı kullanarak Kimi Açık Platform API'ye bağlanabilir ve Kimi modellerini doğrudan geliştirme ortamınızda kullanabilirsiniz.
Adım 1. Kimi API hesabı oluşturun
Kimi API platformunu ziyaret edin ve bir hesap oluşturun. API anahtarlarını yönetebileceğiniz ve API kullanımınızı inceleyebileceğiniz geliştirici konsoluna erişmek için oturum açın. Toplam yüklemeniz 5 değerinde kupon alırsınız (API çağrıları yapmaya başlamak için en az $1 yükleme gereklidir). Güncel koşullar için yükleme politikasını ve konsolu kontrol edin.
Adım 2. API anahtarı oluşturun
Konsoldaki API anahtarı yönetimi bölümünü açın ve yeni bir API anahtarı oluşturun.
Oluşturulan anahtarı kopyalayın ve güvenli bir yerde saklayın. Anahtarı uygulamanıza sabit kodlamaktan veya istemci tarafı kodunda açığa çıkarmaktan kaçının.
Adım 3. Kimi Code CLI'yi yükleyin
Kimi Code CLI, Kimi Açık Platform API'yi destekleyen terminal tabanlı bir AI kodlama ajanıdır.
macOS veya Linux'ta, resmi yükleme betiğini kullanarak yükleyin:
Windows için PowerShell'i açın ve şunu çalıştırın:
Windows'ta Kimi Code CLI'yi başlatmadan önce Git for Windows'un yüklü olduğundan emin olun.
Alternatif olarak, npm ile yükleyin:
npm ile yükleme için Node.js 22.19.0 veya üzeri gerekir.
4. Adım: Kimi API'yi Kimi Code'a bağlayın
Proje dizininize gidin ve Kimi Code CLI'yi başlatın:
Kimi Code CLI etkileşimli arayüzünde /login girin. Kimi Açık Platform API anahtarı seçeneğini belirleyin, ardından daha önce oluşturduğunuz API anahtarını yapıştırın.
Bu örnekte Kimi Code CLI içinde bir Kimi Açık Platform API anahtarı kullanılır. Kullanım, Kimi Code abonelik kapsamından ayrı olarak geçerli token ücretleri üzerinden API hesabınıza faturalandırılır. Güncel yükleme ve kimlik doğrulama seçenekleri için Kimi Code CLI başlangıç kılavuzuna bakın.
5. Adım: Bir model seçin ve kodlamaya başlayın
Kimi Code CLI içinde model seçiciyi açmak için /model girin ve kullanılabilir bir model seçin.
Model seçildikten sonra CLI'ye bir kodlama görevi girin. Örneğin:
Kimi Code daha sonra proje dosyalarını incelemenize, kodu analiz etmenize, değişiklikler önermenize ve geliştirme görevlerinde size yardımcı olabilir.
Kimi API'yi diğer SDK'lar ve araçlarla entegre edin
Kendi uygulamanızı geliştiriyorsanız veya hâlihazırda bir yapay zekâ geliştirme çerçevesi kullanıyorsanız, Kimi Code CLI kullanmak yerine Kimi modellerini uyumlu SDK'lar ve araçlar aracılığıyla entegre edebilirsiniz.
Kimi API, OpenAI API formatını destekler; bu nedenle OpenAI Python veya Node.js SDK kullanan uygulamalar genellikle API temel URL'sini, API anahtarını ve model kimliğini güncelleyerek bağlanabilir. Örneğin, OpenAI Python SDK ile:
1. Adım: OpenAI SDK'yı yükleyin
2. Adım: Kimi API istemcisini yapılandırın
API anahtarınızı, Python'ı çalıştıracağınız terminalde ortam değişkeni olarak ayarlayın. macOS veya Linux'ta:
Windows PowerShell'de:
Ardından istemciyi Python'da oluşturun:
Bu örnekte uluslararası API uç noktası kullanılır. Çin ana karası platformunu kullanıyorsanız, https://api.moonshot.cn/v1 için platformun belgelerini izleyin ve o platformun API anahtarını ve kullanılabilir modellerini kullanın. Uç noktayı yalnızca fiziksel konumunuza göre değiştirmek yerine platform hesabınıza ve kimlik bilgilerinize uygun olanı seçin.
3. Adım: Bir Kimi modeline istek gönderin
Bu örnekte Chat Completions arayüzü kullanılarak Kimi K3.1 Pro'ya bir mesaj gönderilir ve oluşturulan yanıt yazdırılır. Entegrasyonu akış, araç çağırma ve desteklenen diğer API özellikleriyle genişletebilirsiniz.
Diğer SDK'lar ve geliştirme araçları
OpenAI SDK'nın yanı sıra Kimi API, diğer uyumlu istemciler ve yapay zekâ kodlama araçlarıyla da entegre edilebilir. Örneğin geliştiriciler, Anthropic Messages API formatıyla Anthropic SDK'yı kullanabilir veya Claude Code, Codex, OpenClaw ve diğer uyumlu ajanlar gibi araçları Kimi modelleriyle çalışacak şekilde yapılandırabilir.
Yapılandırma süreci araca göre değişir. Entegrasyona bağlı olarak API anahtarını, temel URL'yi, model kimliğini ve API protokolünü belirtmeniz gerekebilir. Bağlantıyı yapılandırmadan önce ilgili aracın belgelerini ve Kimi'nin API uyumluluk kılavuzunu inceleyin.
Daha fazla bilgi için Kimi API belgelerine ve model listesine bakın.
Uygulamanız için Kimi modeli nasıl seçilir
Kimi modeli seçerken görev kalitesi, çıktı hızı ve toplam API maliyeti arasında denge kurmanız gerekir. Uygulamanızdaki temsili görevlerde bir modeli test ederek başlayın, ardından sonuçlarını ve token kullanımını karşılaştırın.
Aşağıdaki tablo, her modelin hangi durumlarda değerlendirmeye değer olduğunu özetler:
| Model | Önerilen iş yükleri | Neden tercih edilmeli |
|---|---|---|
| kimi-k3.1-pro | Yeni uygulamalar, karmaşık kodlama, araştırma ve uzun vadeli ajan görevleri | Bu üç model arasında en düşük standart giriş ve çıkış ücretleriyle yeni projeler için pratik bir başlangıç noktasıdır. |
| kimi-k3.1-pro-highspeed | Etkileşimli kodlama ve kullanıcıların oluşturulan çıktıyı beklediği diğer iş akışları | K3.1 Pro ile aynı model yeteneklerini, yaklaşık 2–3 kat daha yüksek çıktı oluşturma hızıyla sunar. Standart giriş, çıkış ve önbellek yazma ücretleri daha yüksektir. |
| kimi-k3 | K3 ile zaten test edilmiş mevcut uygulamalar | Doğrulanmış bir K3 entegrasyonunu sürdürmek için makul bir seçenektir; geçiş yapmadan önce daha yeni modelleri kendi görevleriniz üzerinde değerlendirin. |
Kimi API fiyatlandırması
Aşağıdaki ücretler uluslararası API platformu için geçerlidir ve geçerli vergiler hariç, milyon token (1.000.000 token) başına USD olarak listelenmiştir. Üç model de 1.048.576 token bağlam penceresini destekler.
| Model | Önbelleğe alınmamış giriş | Çıkış | Önbellek isabeti | Önbellek yazma (5 dk.) | Önbellek yazma (1 sa.) |
|---|---|---|---|---|---|
| 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 |
Bu kılavuzda kullanılan Chat Completions arayüzünde, girdi tokenları birbirini dışlayan üç faturalandırma kategorisine ayrılır: önbelleğe alınmamış girdi, önbellek isabetleri ve önbellek yazmaları. Önbellek yazması olarak faturalandırılan bir token, önbelleğe alınmamış girdi ücreti üzerinden ayrıca ücretlendirilmez. Maliyetleri tahmin ederken API'nin bildirdiği kullanım dökümünü kullanın.
Otomatik önbelleğe alma, uygun önekler için varsayılan olarak 5 dakikalık TTL kullanır; 1 saatlik TTL de kullanılabilir. Önbellek isabeti, önbellek isabeti ücreti üzerinden faturalandırılır ve ek bir yazma ücreti olmadan mevcut TTL'yi yeniler. Güncel ücretler ve faturalandırma kuralları için resmî API fiyatlandırma sayfasını ve bağlam önbelleğe alma kılavuzunu inceleyin.
Uygulamanız için model seçerken aşağıdaki etkenleri göz önünde bulundurun:
Görev kalitesi: Yeni projelerde başlangıç noktası olarak K3.1 Pro'yu kullanın, ardından doğruluk ve güvenilirlik gereksinimlerinizi karşılayıp karşılamadığını test edin. Mevcut bir K3 entegrasyonunda geçiş yapmadan önce kendi regresyon testlerinizdeki davranışı karşılaştırın.
Girdi türleri: Üç model de yerel görsel anlama özelliğini destekler. İş akışınız için seçilen modelin desteklediği girdi formatlarını ve ön işleme gereksinimlerini kontrol edin.
Bağlam uzunluğu: Üçü de 1 milyon tokenlık bağlam penceresi sunar. Yalnızca boyut onları birbirinden ayırmaz; alma kalitesini, gecikmeyi ve uzun geçmişleri işleme maliyetini de değerlendirin.
Çıktı hızı: Daha hızlı üretimin önemli olduğu durumlarda K3.1 Pro Highspeed'i değerlendirin. Yaklaşık 2–3 katlık çıktı hızı, her uçtan uca görevin 2–3 kat daha hızlı tamamlanacağının garantisi olarak görülmemelidir.
Toplam kullanım ve maliyet: Önbelleğe alınmamış girdi, önbellek okumaları ve yazmaları, çıktı kullanımı ve ücretli araçları karşılaştırın. K3.1 Pro, bu karşılaştırmadaki en düşük standart girdi ve çıktı ücretlerine sahiptir. Çıktı maliyetlerini yalnızca nihai yanıtın uzunluğuna göre değil, muhakeme token'ları da dahil olmak üzere bildirilen kullanıma göre tahmin edin.
Güncel model kimlikleri ve özellikleri için Kimi API model listesine bakın. Bir üretim modeli seçmeden önce adayları kendi iş yükünüz üzerinde kıyaslayın.
Yaygın Kimi API kullanım alanları
Kimi API; sohbet uygulamaları ve içerik üretiminden belge analizine ve çok modlu iş akışlarına kadar çeşitli geliştirme senaryolarını destekler. Geliştiriciler, Kimi modellerini mevcut ürünlere entegre edebilir veya aşağıdaki gibi görevler için yapay zekâ destekli yeni uygulamalar geliştirebilir:
Yapay zekâ destekli müşteri hizmetleri ve sohbet asistanları: Soruları yanıtlamak, ürün ayrıntılarını açıklamak ve yaygın destek taleplerini ele almak için Kimi API'yi müşteri hizmetleri platformlarına, sohbet botlarına ve sanal asistanlara entegre edin. Uygulamalar, yeni API isteklerine önceki mesajları ekleyerek konuşma bağlamını koruyabilir ve daha ilgili yanıtlar sunabilir. Bu sayede Kimi API; müşteri hizmetleri otomasyonu, etkileşimli öğrenme araçları, kişiselleştirilmiş öneriler ve diğer sohbet tabanlı uygulamalar için kullanışlıdır.
Yapay zekâ ile yazım ve içerik üretimi: Kullanıcı talimatları ve bağlamsal bilgilere göre doğal dilde içerik oluşturan yazım asistanları ve içerik oluşturma araçları geliştirin. Geliştiriciler, Kimi modellerini makaleler, ürün açıklamaları ve pazarlama metinleri oluşturmanın yanı sıra metinleri yeniden yazmak, çevirmek ve özetlemek için kullanabilir. Bu yetenekler, yazım ve üretkenlik uygulamalarında soru yanıtlama, bağlama dayalı açıklamalar ve bilgi çıkarımını da destekleyebilir.
Belge analizi ve bilgi erişimi: Uzun belgeleri analiz etmek, raporları özetlemek, araştırma bulgularını çıkarmak ve sağlanan içerik hakkındaki soruları yanıtlamak için Kimi modellerini belge işleme iş akışlarına entegre edin. Geliştiriciler ayrıca, birden çok kaynaktan gelen bilgilerle çalışan bilgi tabanlı uygulamalar geliştirmek için uzun bağlam işlemeyi belge erişim sistemleriyle birleştirebilir. Olası uygulamalar arasında araştırma makalesi analizi, kurum içi bilgi araması, belgelerle ilgili soru yanıtlama ve bilgi düzenleme yer alır.
Yapay zekâ kodlama asistanları ve geliştirme araçları: Kod üretimi, hata ayıklama, kod açıklama ve teknik dokümantasyon gibi yazılım geliştirme görevlerini desteklemek için Kimi API'yi kullanın. Geliştiriciler, model yanıtlarını kod düzenleyicilere, geliştirme platformlarına ve kurum içi mühendislik araçlarına entegre edebilir. Fonksiyon çağırma ile birleştirildiğinde Kimi modelleri, harici geliştirme servisleri ve fonksiyonlarla da etkileşime geçerek kodlama asistanları ve daha gelişmiş yapay zekâ destekli geliştirme iş akışları için temel sağlar.
Çok modlu uygulamalar: Uygulamaların görselleri ve videoları yorumlamasını ve doğal dildeki talimatlara yanıt vermesini sağlamak için desteklenen Kimi modellerini, metin prompt'larının yanı sıra görsel girdileri işlemek üzere kullanın. Geliştiriciler; görsel tabanlı soru yanıtlama, görsel içerik analizi, görüntü ve video anlama ile birden çok girdi türü içeren diğer iş akışlarına yönelik uygulamalar geliştirmek için metin ve görsel anlayışını birleştirebilir. Desteklenen girdi formatları ve yetenekler, seçilen modele bağlıdır.
Sonuç
Özetle Kimi API, geliştiricilerin sıfırdan model oluşturmadan gelişmiş yapay zekâ yeteneklerini uygulamalara entegre etmesini kolaylaştırır. İçerik üretimi ve belge analizinden kodlama ve çok modlu görevlere kadar geniş bir geliştirme ihtiyacı yelpazesini destekler. Esnek bir yapay zekâ model API'siyle uygun modelleri seçebilir ve pratik yapay zekâ destekli uygulamalar geliştirebilirsiniz.
