AI đang thay đổi cách nhà phát triển xây dựng ứng dụng, tự động hóa tác vụ và mang đến những trải nghiệm số thông minh hơn. API mô hình giúp bạn tích hợp các năng lực AI tiên tiến vào phần mềm mà không cần tự phát triển mô hình từ đầu. Kimi API cung cấp cho nhà phát triển quyền truy cập vào các mô hình ngôn ngữ mạnh mẽ để tạo văn bản, lập trình, suy luận và phân tích tài liệu. Hướng dẫn này sẽ tìm hiểu Kimi API, các tính năng chính, ứng dụng thực tế và cách bắt đầu.
API mô hình là gì
API mô hình là một giao diện cho phép ứng dụng truy cập mô hình AI thông qua mã. Ứng dụng gửi các yêu cầu có cấu trúc chứa dữ liệu đầu vào như văn bản hoặc hình ảnh và nhận kết quả do mô hình tạo ra. API mô hình được lưu trữ cho phép nhà phát triển sử dụng các năng lực này mà không cần tự huấn luyện hoặc vận hành mô hình nền tảng.
Kimi API cung cấp quyền truy cập có lập trình vào các mô hình Kimi của Moonshot AI, cho phép nhà phát triển tích hợp khả năng tạo văn bản, hội thoại nhiều lượt, hỗ trợ lập trình, phân tích tài liệu và hiểu biết hình ảnh vào ứng dụng của họ.
Thông qua một giao diện thống nhất, nhà phát triển có thể kết nối các mô hình AI với trang web, ứng dụng phần mềm, công cụ nội bộ và quy trình làm việc tự động. Điều này đơn giản hóa việc tích hợp AI, đồng thời loại bỏ nhu cầu quản lý hạ tầng mô hình nền tảng.
Các loại API mô hình AI
API mô hình AI hỗ trợ nhiều loại dữ liệu đầu vào và tác vụ khác nhau, tùy thuộc vào mô hình nền tảng và các năng lực của mô hình đó. Những nhóm phổ biến gồm:
API tạo văn bản: Tạo, viết lại, dịch và tóm tắt văn bản dựa trên prompt của người dùng. Các API này thường được dùng trong chatbot, trợ lý viết và ứng dụng sáng tạo nội dung.
API embedding: Chuyển đổi văn bản hoặc dữ liệu được hỗ trợ khác thành biểu diễn vectơ số. Nhà phát triển có thể dùng các embedding này cho tìm kiếm ngữ nghĩa, hệ thống đề xuất và tạo sinh có tăng cường truy xuất (RAG).
API tạo hình ảnh: Tạo hoặc chỉnh sửa hình ảnh dựa trên prompt văn bản hoặc hình ảnh tham chiếu, hỗ trợ các ứng dụng như công cụ thiết kế và nền tảng sáng tạo.
API đa phương thức: Xử lý nhiều loại dữ liệu đầu vào, chẳng hạn như văn bản và hình ảnh, trong cùng một lượt tương tác. Các API này có thể hỗ trợ trả lời câu hỏi về hình ảnh, phân tích hình ảnh và các ứng dụng đa phương thức khác.
API giọng nói và âm thanh: Chuyển lời nói thành văn bản, tạo âm thanh lời nói hoặc xử lý dữ liệu đầu vào bằng giọng nói cho các ứng dụng như trợ lý giọng nói và công cụ chép lời.
Một số mô hình AI hỗ trợ nhiều năng lực, vì vậy các nhóm này không loại trừ lẫn nhau. Ví dụ, các mô hình Kimi được hỗ trợ có thể xử lý tác vụ dựa trên văn bản và dữ liệu đầu vào trực quan, cho phép nhà phát triển xây dựng ứng dụng kết hợp khả năng hiểu ngôn ngữ với phân tích hình ảnh.
Vai trò của API mô hình trong nền tảng AI
API mô hình là giao diện để một ứng dụng gọi mô hình AI. Nền tảng AI API cung cấp các giao diện này cùng những công cụ quản lý khóa API, thanh toán, mức sử dụng và các dịch vụ liên quan. Nền tảng có thể cung cấp các mô hình riêng, mô hình của bên thứ ba hoặc cả hai.
Ví dụ, nền tảng Kimi API cung cấp quyền truy cập vào các mô hình Kimi của Moonshot AI, cùng với bảng điều khiển để tạo khóa và theo dõi mức sử dụng. Nhà phát triển gọi API mô hình từ ứng dụng của họ và dùng nền tảng để quản lý quyền truy cập đó. Hai thành phần này phối hợp trong cùng một quy trình phát triển.
Vì sao nên dùng Kimi API
Truy cập các mô hình tiên tiến của Kimi: Kimi API cho phép nhà phát triển truy cập các mô hình mới nhất của Moonshot AI, bao gồm những mô hình tiên tiến được thiết kế cho suy luận phức tạp, lập trình và các tác vụ đa phương thức. Các mô hình này có năng lực giải quyết vấn đề tốt hơn, sinh mã hiệu quả hơn và hiểu ngữ cảnh dài, giúp nhà phát triển xây dựng những ứng dụng có thể xử lý chỉ dẫn phức tạp, phân tích lượng thông tin lớn và quản lý quy trình làm việc đòi hỏi cao.
Định dạng API tương thích OpenAI: Kimi API hỗ trợ định dạng OpenAI Chat Completions API, cho phép nhà phát triển sử dụng các SDK OpenAI tương thích. Hãy cấu hình URL cơ sở Kimi API, khóa API và ID mô hình, rồi kiểm tra các tham số được hỗ trợ cũng như hành vi riêng của từng mô hình trước khi điều chỉnh một ứng dụng hiện có.
Khả năng tương thích này giúp việc tích hợp API mô hình AI vào các quy trình phát triển sẵn có trở nên dễ dàng hơn.
Phản hồi trực tuyến và không trực tuyến: Kimi API hỗ trợ cả chế độ phản hồi trực tuyến và không trực tuyến để đáp ứng các yêu cầu ứng dụng khác nhau. Yêu cầu không trực tuyến trả về phản hồi hoàn chỉnh, trong khi chế độ trực tuyến truyền nội dung được tạo theo từng phần qua sự kiện do máy chủ gửi (SSE).
Sự linh hoạt này giúp API mô hình phù hợp cho cả xử lý nền lẫn các ứng dụng trò chuyện tương tác cần phản hồi theo thời gian thực.
Tích hợp linh hoạt: Nhà phát triển có thể kết nối Kimi API với website, dịch vụ phụ trợ, ứng dụng tùy chỉnh và quy trình làm việc tự động. Kiến trúc dựa trên API mang lại sự linh hoạt để đưa các khả năng của API mô hình vào nhiều môi trường kỹ thuật và dự án phát triển khác nhau.
Cách bắt đầu với Kimi API
Có nhiều cách để bắt đầu sử dụng Kimi API, tùy vào việc bạn muốn dùng các công cụ dành cho nhà phát triển của Kimi hay tích hợp các mô hình của Kimi vào một ứng dụng hiện có. Bạn có thể kết nối Kimi API với Kimi Code CLI để phát triển phần mềm có AI hỗ trợ, hoặc dùng các SDK và công cụ tương thích để xây dựng ứng dụng của riêng mình.
Dùng Kimi API với Kimi Code
Kimi Code CLI là tác tử lập trình AI chạy trên thiết bị đầu cuối, có thể đọc và chỉnh sửa tệp dự án, chạy lệnh, phân tích mã và hỗ trợ các tác vụ phát triển phần mềm. Bạn có thể kết nối công cụ này với Kimi Platform API bằng khóa API và sử dụng trực tiếp các mô hình Kimi trong môi trường phát triển của mình.
Bước 1. Tạo tài khoản Kimi API
Truy cập nền tảng Kimi API và đăng ký tài khoản. Đăng nhập để truy cập bảng điều khiển dành cho nhà phát triển, nơi bạn có thể quản lý khóa API và xem mức sử dụng API. Khi tổng số tiền nạp đạt 5 (cần nạp tối thiểu $1 để bắt đầu thực hiện lệnh gọi API). Hãy xem chính sách nạp tiền và bảng điều khiển để biết các điều khoản hiện hành.
Bước 2. Tạo khóa API
Mở mục quản lý khóa API trong bảng điều khiển và tạo một khóa API mới.
Sao chép khóa đã tạo và lưu trữ an toàn. Tránh mã hóa cứng khóa vào ứng dụng hoặc để lộ khóa trong mã phía máy khách.
Bước 3. Cài đặt Kimi Code CLI
Kimi Code CLI là tác tử lập trình AI chạy trên thiết bị đầu cuối, hỗ trợ Kimi Platform API.
Trên macOS hoặc Linux, hãy cài đặt bằng tập lệnh cài đặt chính thức:
Trên Windows, mở PowerShell và chạy:
Trước khi khởi chạy Kimi Code CLI trên Windows, hãy bảo đảm đã cài đặt Git for Windows.
Ngoài ra, bạn có thể cài đặt bằng npm:
Việc cài đặt qua npm yêu cầu Node.js 22.19.0 trở lên.
Bước 4. Kết nối Kimi API với Kimi Code
Chuyển đến thư mục dự án và khởi chạy Kimi Code CLI:
Trong giao diện tương tác của Kimi Code CLI, nhập /login. Chọn Khóa API Kimi Platform, rồi dán khóa API bạn đã tạo trước đó.
Ví dụ này sử dụng khóa API Kimi Platform trong Kimi Code CLI. Mức sử dụng sẽ được tính phí vào tài khoản API của bạn theo mức phí token áp dụng, riêng biệt với hạn mức gói thuê bao Kimi Code. Để biết các tùy chọn cài đặt và xác thực hiện tại, hãy xem hướng dẫn bắt đầu với Kimi Code CLI.
Bước 5. Chọn mô hình và bắt đầu lập trình
Trong Kimi Code CLI, nhập /model để mở trình chọn mô hình và chọn một mô hình có sẵn.
Sau khi chọn mô hình, hãy nhập một tác vụ lập trình trong CLI. Ví dụ:
Kimi Code sau đó có thể hỗ trợ kiểm tra tệp dự án, phân tích mã, đề xuất thay đổi và hỗ trợ các tác vụ phát triển.
Tích hợp Kimi API với các SDK và công cụ khác
Nếu đang xây dựng ứng dụng riêng hoặc đã sử dụng một khung phát triển AI, bạn có thể tích hợp các mô hình Kimi thông qua SDK và công cụ tương thích thay vì dùng Kimi Code CLI.
Kimi API hỗ trợ định dạng OpenAI API, vì vậy các ứng dụng dùng SDK OpenAI Python hoặc Node.js thường có thể kết nối bằng cách cập nhật URL cơ sở API, khóa API và ID mô hình. Ví dụ với SDK OpenAI Python:
Bước 1. Cài đặt SDK OpenAI
Bước 2. Cấu hình ứng dụng khách Kimi API
Đặt khóa API làm biến môi trường trong terminal nơi bạn sẽ chạy Python. Trên macOS hoặc Linux:
Trên Windows PowerShell:
Sau đó, tạo ứng dụng khách trong Python:
Ví dụ này sử dụng điểm cuối API quốc tế. Nếu sử dụng nền tảng tại Trung Quốc đại lục, hãy làm theo tài liệu của nền tảng đó cho https://api.moonshot.cn/v1 và dùng khóa API cùng các mô hình có sẵn trên nền tảng đó. Hãy chọn điểm cuối phù hợp với tài khoản và thông tin xác thực của nền tảng, thay vì chỉ chuyển đổi dựa trên vị trí thực tế của bạn.
Bước 3. Gửi yêu cầu đến một mô hình Kimi
Ví dụ này dùng giao diện Chat Completions để gửi một tin nhắn đến Kimi K3.1 Pro và in phản hồi được tạo. Bạn có thể mở rộng tích hợp bằng tính năng truyền luồng, gọi công cụ và các khả năng API được hỗ trợ khác.
Các SDK và công cụ phát triển khác
Ngoài SDK OpenAI, Kimi API cũng có thể được tích hợp với các ứng dụng khách tương thích và công cụ lập trình AI khác. Ví dụ, nhà phát triển có thể dùng SDK Anthropic với định dạng Anthropic Messages API hoặc cấu hình các công cụ như Claude Code, Codex, OpenClaw và các tác tử tương thích khác để hoạt động với mô hình Kimi.
Quy trình cấu hình khác nhau tùy theo công cụ. Tùy vào cách tích hợp, bạn có thể cần chỉ định khóa API, URL cơ sở, ID mô hình và giao thức API. Hãy xem tài liệu của công cụ liên quan và hướng dẫn tương thích API của Kimi trước khi cấu hình kết nối.
Để biết thêm thông tin, xem tài liệu Kimi API và danh sách mô hình.
Cách chọn mô hình Kimi cho ứng dụng của bạn
Việc chọn mô hình Kimi cần cân bằng giữa chất lượng tác vụ, tốc độ đầu ra và tổng chi phí API. Hãy bắt đầu bằng cách thử nghiệm một mô hình trên các tác vụ tiêu biểu của ứng dụng, sau đó so sánh kết quả và mức sử dụng token.
Bảng dưới đây tóm tắt thời điểm nên cân nhắc từng mô hình:
| Mô hình | Khối lượng công việc nên dùng | Lý do lựa chọn |
|---|---|---|
| kimi-k3.1-pro | Ứng dụng mới, lập trình phức tạp, nghiên cứu và các tác vụ tác tử dài hạn | Điểm khởi đầu thiết thực cho các dự án mới, với mức phí đầu vào và đầu ra tiêu chuẩn thấp nhất trong ba mô hình này. |
| kimi-k3.1-pro-highspeed | Lập trình tương tác và các quy trình khác mà người dùng đang chờ đầu ra được tạo | Có cùng khả năng mô hình như K3.1 Pro, với tốc độ tạo đầu ra nhanh hơn khoảng 2–3×. Mức phí tiêu chuẩn cho đầu vào, đầu ra và ghi bộ nhớ đệm cao hơn. |
| kimi-k3 | Các ứng dụng hiện có đã được kiểm thử với K3 | Là lựa chọn hợp lý để duy trì một tích hợp K3 đã được xác thực; hãy đánh giá các mô hình mới hơn trên chính tác vụ của bạn trước khi chuyển đổi. |
Bảng giá Kimi API
Các mức giá dưới đây áp dụng cho nền tảng API quốc tế và được niêm yết theo USD trên một triệu token (1.000.000 token), chưa bao gồm các loại thuế áp dụng. Cả ba mô hình đều hỗ trợ cửa sổ ngữ cảnh 1.048.576 token.
| Mô hình | Dữ liệu đầu vào không dùng bộ nhớ đệm | Đầu ra | Trúng bộ nhớ đệm | Ghi vào bộ nhớ đệm (5 phút) | Ghi vào bộ nhớ đệm (1 giờ) |
|---|---|---|---|---|---|
| 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 |
Đối với giao diện Chat Completions được dùng trong hướng dẫn này, token đầu vào thuộc ba nhóm tính phí loại trừ lẫn nhau: đầu vào không lưu đệm, truy cập bộ nhớ đệm và ghi vào bộ nhớ đệm. Một token được tính phí là ghi vào bộ nhớ đệm sẽ không đồng thời bị tính theo mức đầu vào không lưu đệm. Hãy dùng bảng phân tích mức sử dụng do API báo cáo khi ước tính chi phí.
Tính năng lưu đệm tự động mặc định dùng TTL 5 phút cho các tiền tố đủ điều kiện; cũng có tùy chọn TTL 1 giờ. Một lượt truy cập bộ nhớ đệm được tính theo mức giá truy cập bộ nhớ đệm và gia hạn TTL hiện có mà không phát sinh thêm phí ghi. Hãy xem trang giá API chính thức và hướng dẫn lưu đệm ngữ cảnh để biết mức giá và quy tắc thanh toán hiện hành.
Khi chọn mô hình cho ứng dụng, hãy cân nhắc các yếu tố sau:
Chất lượng tác vụ: Hãy dùng K3.1 Pro làm điểm khởi đầu cho các dự án mới, rồi kiểm tra xem mô hình có đáp ứng yêu cầu về độ chính xác và độ tin cậy hay không. Với một tích hợp K3 hiện có, hãy so sánh hành vi trên các bài kiểm thử hồi quy của riêng bạn trước khi chuyển đổi.
Phương thức đầu vào: Cả ba mô hình đều hỗ trợ khả năng hiểu hình ảnh gốc. Hãy kiểm tra các định dạng đầu vào được hỗ trợ và yêu cầu tiền xử lý của mô hình đã chọn cho quy trình làm việc của bạn.
Độ dài ngữ cảnh: Cả ba đều có cửa sổ ngữ cảnh 1 triệu token. Chỉ riêng kích thước không đủ để phân biệt chúng; hãy cũng đánh giá chất lượng truy xuất, độ trễ và chi phí xử lý lịch sử dài.
Tốc độ đầu ra: Hãy cân nhắc K3.1 Pro Highspeed khi tốc độ tạo nhanh hơn là yếu tố quan trọng. Tốc độ đầu ra nhanh hơn khoảng 2–3× của mô hình này không nên được xem là bảo đảm rằng mọi tác vụ từ đầu đến cuối sẽ hoàn thành nhanh hơn 2–3×.
Tổng mức sử dụng và chi phí: So sánh lượng đầu vào không dùng bộ nhớ đệm, lượt đọc và ghi bộ nhớ đệm, lượng đầu ra và mọi công cụ trả phí. K3.1 Pro có mức giá đầu vào và đầu ra tiêu chuẩn thấp nhất trong so sánh này. Hãy ước tính chi phí đầu ra dựa trên mức sử dụng được báo cáo, bao gồm cả token suy luận, thay vì chỉ dựa vào độ dài câu trả lời cuối cùng.
Để biết ID và khả năng hiện tại của các mô hình, hãy xem danh sách mô hình Kimi API. Hãy đánh giá các lựa chọn trên khối lượng công việc của riêng bạn trước khi chọn mô hình để đưa vào vận hành.
Các trường hợp sử dụng Kimi API phổ biến
Kimi API hỗ trợ nhiều kịch bản phát triển, từ ứng dụng hội thoại và tạo nội dung đến phân tích tài liệu và quy trình làm việc đa phương thức. Nhà phát triển có thể tích hợp các mô hình Kimi vào sản phẩm hiện có hoặc xây dựng ứng dụng mới tích hợp AI cho các tác vụ như:
Hỗ trợ khách hàng và trợ lý hội thoại bằng AI: Tích hợp Kimi API vào các nền tảng dịch vụ khách hàng, chatbot và trợ lý ảo để trả lời câu hỏi, giải thích chi tiết sản phẩm và xử lý các yêu cầu hỗ trợ phổ biến. Bằng cách đưa các tin nhắn trước đó vào yêu cầu API mới, ứng dụng có thể duy trì ngữ cảnh hội thoại và đưa ra phản hồi phù hợp hơn. Điều này giúp Kimi API hữu ích cho tự động hóa dịch vụ khách hàng, công cụ học tập tương tác, đề xuất cá nhân hóa và các ứng dụng hội thoại khác.
Viết và tạo nội dung bằng AI: Xây dựng trợ lý viết và công cụ sáng tạo nội dung có thể tạo nội dung ngôn ngữ tự nhiên dựa trên hướng dẫn của người dùng và thông tin ngữ cảnh. Nhà phát triển có thể dùng các mô hình Kimi để tạo bài viết, mô tả sản phẩm và nội dung tiếp thị, cũng như viết lại, dịch và tóm tắt văn bản. Những khả năng này cũng có thể hỗ trợ trả lời câu hỏi, giải thích theo ngữ cảnh và trích xuất thông tin trong các ứng dụng viết lách và năng suất.
Phân tích tài liệu và truy xuất tri thức: Tích hợp các mô hình Kimi vào quy trình xử lý tài liệu để phân tích tài liệu dài, tóm tắt báo cáo, trích xuất kết quả nghiên cứu và trả lời câu hỏi về nội dung được cung cấp. Nhà phát triển cũng có thể kết hợp xử lý ngữ cảnh dài với hệ thống truy xuất tài liệu để xây dựng các ứng dụng dựa trên tri thức, hoạt động với thông tin từ nhiều nguồn. Các ứng dụng tiềm năng gồm phân tích bài báo nghiên cứu, tìm kiếm tri thức nội bộ, hỏi đáp tài liệu và tổ chức thông tin.
Trợ lý lập trình và công cụ phát triển bằng AI: Dùng Kimi API để hỗ trợ các tác vụ phát triển phần mềm như tạo mã, gỡ lỗi, giải thích mã và soạn tài liệu kỹ thuật. Nhà phát triển có thể tích hợp phản hồi của mô hình vào trình soạn thảo mã, nền tảng phát triển và công cụ kỹ thuật nội bộ. Kết hợp với gọi hàm, các mô hình Kimi còn có thể tương tác với dịch vụ và hàm phát triển bên ngoài, tạo nền tảng cho trợ lý lập trình và các quy trình phát triển tích hợp AI nâng cao hơn.
Ứng dụng đa phương thức: Dùng các mô hình Kimi được hỗ trợ để xử lý dữ liệu đầu vào trực quan cùng với prompt văn bản, giúp ứng dụng có thể diễn giải hình ảnh, video và phản hồi theo hướng dẫn bằng ngôn ngữ tự nhiên. Nhà phát triển có thể kết hợp khả năng hiểu văn bản và hình ảnh để xây dựng ứng dụng hỏi đáp dựa trên hình ảnh, phân tích nội dung trực quan, hiểu hình ảnh và video, cùng các quy trình làm việc khác liên quan đến nhiều loại dữ liệu đầu vào. Định dạng đầu vào và khả năng được hỗ trợ tùy thuộc vào mô hình đã chọn.
Kết luận
Tóm lại, Kimi API giúp nhà phát triển dễ dàng tích hợp các khả năng AI tiên tiến vào ứng dụng mà không cần xây dựng mô hình từ đầu. Từ tạo nội dung và phân tích tài liệu đến lập trình và các tác vụ đa phương thức, API này hỗ trợ nhiều nhu cầu phát triển khác nhau. Với API mô hình AI linh hoạt, bạn có thể chọn mô hình phù hợp và xây dựng các ứng dụng tích hợp AI thiết thực.
