AI 正在改變開發人員建置應用程式、自動化任務及提供更智慧數位體驗的方式。模型 API 讓您無須從頭開發模型，即可將先進的 AI 功能整合至軟體中。Kimi API 為開發人員提供強大的語言模型，可用於文字生成、程式設計、推理及文件分析。本指南將介紹 Kimi API、其主要功能、實際應用，以及如何開始使用。
什麼是模型 API
模型 API 是讓應用程式透過程式碼存取 AI 模型的介面。應用程式會傳送包含文字或圖片等輸入內容的結構化請求，並接收模型生成的結果。託管式模型 API 讓開發人員無須自行訓練或營運底層模型，即可使用這些功能。
Kimi API 提供以程式方式存取 Moonshot AI 的 Kimi 模型，讓開發人員可將文字生成、多輪對話、程式設計輔助、文件分析和視覺理解整合至應用程式中。
透過統一介面，開發人員可將 AI 模型連接至網站、軟體應用程式、內部工具及自動化工作流程。這能簡化 AI 整合，並免除管理底層模型基礎設施的需求。
AI 模型 API 的類型
AI 模型 API 可支援不同類型的輸入與任務，具體取決於底層模型及其功能。常見類別包括：
文字生成 API：根據使用者提示詞生成、改寫、翻譯及摘要文字。常用於聊天機器人、寫作助理及內容創作應用程式。
嵌入 API：將文字或其他支援的資料轉換為數值向量表示。開發人員可使用這些嵌入資料進行語意搜尋、推薦系統及檢索增強生成（RAG）。
圖片生成 API：根據文字提示詞或參考圖片生成或編輯圖片，支援設計工具和創意平台等應用程式。
多模態 API：在同一次互動中處理文字和圖片等多種類型的輸入。這些 API 可支援視覺問答、圖片分析及其他多模態應用程式。
語音與音訊 API：將語音轉換為文字、生成語音音訊，或處理語音輸入，以支援語音助理和轉錄工具等應用程式。
部分 AI 模型支援多種功能，因此這些類別並非互斥。例如，支援的 Kimi 模型可處理文字型任務和視覺輸入，讓開發人員能建置結合語言理解與圖片分析的應用程式。
模型 API 在 AI 平台中的角色
模型 API 是應用程式用來呼叫 AI 模型的介面。AI API 平台除了提供這些介面外，也提供管理 API 金鑰、帳務、使用量及相關服務的工具。平台可能提供自有模型、第三方模型，或兩者兼具。
例如，Kimi API 平台可讓您存取 Moonshot AI 的 Kimi 模型，並提供用於建立金鑰和監控使用量的主控台。開發人員從應用程式呼叫模型 API，並透過平台管理該存取權限。兩者在同一開發工作流程中搭配運作。
為何使用 Kimi API
存取 Kimi 的先進模型：Kimi API 讓開發人員可存取 Moonshot AI 的最新模型，包括專為複雜推理、程式設計及多模態任務設計的先進模型。這些模型具備更強的問題解決能力、更出色的程式碼生成能力及長上下文理解能力，協助開發人員建置可處理複雜指令、分析大量資訊及管理高要求工作流程的應用程式。
相容 OpenAI 的 API 格式：Kimi API 支援 OpenAI Chat Completions API 格式，讓開發人員可使用相容的 OpenAI SDK。設定 Kimi API 基礎 URL、API 金鑰和模型 ID 後，在調整既有應用程式前，請先確認支援的參數及模型專屬行為。這項相容性讓您更容易將 AI 模型 API 整合至既有的開發工作流程。
串流與非串流回應：Kimi API 同時支援串流與非串流回應模式，以因應不同的應用程式需求。非串流請求會傳回完整回應，而串流則透過伺服器傳送事件（SSE）逐步傳遞生成內容。
這種彈性讓模型 API 適用於背景處理，也適用於需要即時回饋的互動式聊天應用程式。
彈性整合：開發人員可將 Kimi API 連接至網站、後端服務、自訂應用程式及自動化工作流程。其以 API 為基礎的架構，可彈性地將模型 API 功能納入不同技術環境與開發專案。
如何開始使用 Kimi API
開始使用 Kimi API 有多種方式，取決於您想使用 Kimi 自有的開發工具，還是要將其模型整合至既有應用程式。您可以將 Kimi API 連接至 Kimi Code CLI 以進行 AI 輔助軟體開發，也可以使用相容的 SDK 和工具建置自己的應用程式。
搭配 Kimi Code 使用 Kimi API
Kimi Code CLI 是以終端機為基礎的 AI 程式設計 agent，可讀取及修改專案檔案、執行指令、分析程式碼，並協助完成軟體開發任務。您可使用 API 金鑰將其連接至 Kimi Platform API，並直接在開發環境中使用 Kimi 模型。
步驟 1：建立 Kimi API 帳戶
前往 Kimi API 平台並註冊帳戶。登入後即可存取開發人員主控台，在其中管理 API 金鑰及檢視 API 使用量。累計儲值達 5 優惠券（開始呼叫 API 前，最低儲值金額為 $1）。目前條款請查看儲值政策及主控台。
步驟 2：產生 API 金鑰
在主控台中開啟 API 金鑰管理區段，並建立新的 API 金鑰。
複製產生的金鑰並妥善安全保存。請避免將其硬編碼至應用程式中，或暴露於用戶端程式碼內。
步驟 3：安裝 Kimi Code CLI
Kimi Code CLI 是支援 Kimi Platform API、以終端機為基礎的 AI 程式設計 agent。
在 macOS 或 Linux 上，請使用官方安裝指令碼進行安裝：
在 Windows 上，開啟 PowerShell 並執行：
在 Windows 上啟動 Kimi Code CLI 前，請確認已安裝 Git for Windows。
或者，也可透過 npm 安裝：
透過 npm 安裝需要 Node.js 22.19.0 或更新版本。
步驟 4：將 Kimi API 連接至 Kimi Code
前往專案目錄並啟動 Kimi Code CLI：
在 Kimi Code CLI 的互動式介面中輸入 /login。選取 Kimi Platform API key，然後貼上先前建立的 API 金鑰。
本範例在 Kimi Code CLI 中使用 Kimi Platform API 金鑰。使用量會依適用的 token 費率計入您的 API 帳戶，與 Kimi Code 訂閱方案的額度分開計費。如需目前的安裝與驗證選項，請參閱 Kimi Code CLI 快速入門指南。
步驟 5：選擇模型並開始編碼
在 Kimi Code CLI 中輸入 /model 開啟模型選擇器，並選擇可用模型。
選定模型後，請在 CLI 中輸入編碼任務。例如：
接著，Kimi Code 可協助檢查專案檔案、分析程式碼、提出修改建議，以及協助處理開發工作。
將 Kimi API 整合至其他 SDK 與工具
如果您正在建置自己的應用程式，或已使用 AI 開發框架，也可以透過相容的 SDK 與工具整合 Kimi 模型，而非使用 Kimi Code CLI。
Kimi API 支援 OpenAI API 格式，因此使用 OpenAI Python 或 Node.js SDK 的應用程式，通常只要更新 API 基礎 URL、API 金鑰與模型 ID 即可連線。例如，使用 OpenAI Python SDK：
步驟 1：安裝 OpenAI SDK
步驟 2：設定 Kimi API 用戶端
在將用來執行 Python 的終端機中，將 API 金鑰設為環境變數。在 macOS 或 Linux 上：
在 Windows PowerShell 上：
接著在 Python 中建立用戶端：
本範例使用國際版 API 端點。如果您使用中國大陸平台，請依照該平台的文件使用 https://api.moonshot.cn/v1，並採用該平台的 API 金鑰與可用模型。請依據您的平台帳戶與憑證選擇端點，而非僅依實際所在地切換。
步驟 3：向 Kimi 模型傳送請求
本範例使用 Chat Completions 介面向 Kimi K3.1 Pro 傳送訊息，並列印產生的回應。您可透過串流、工具呼叫及其他支援的 API 功能擴充整合。
其他 SDK 與開發工具
除了 OpenAI SDK 外，Kimi API 也可與其他相容用戶端及 AI 編碼工具整合。例如，開發者可使用 Anthropic SDK 搭配 Anthropic Messages API 格式，或設定 Claude Code、Codex、OpenClaw 等工具及其他相容 agent，使其搭配 Kimi 模型運作。
設定流程會因工具而異。視整合方式而定，您可能需要指定 API 金鑰、基礎 URL、模型 ID 與 API 通訊協定。設定連線前，請查閱相關工具文件及 Kimi 的 API 相容性指南。
如需更多資訊，請參閱 Kimi API 文件與模型清單。
如何為應用程式選擇 Kimi 模型
選擇 Kimi 模型時，需要在任務品質、輸出速度與整體 API 成本之間取得平衡。請先以應用程式中具代表性的任務測試模型，再比較其結果與 token 用量。
下表概述各模型適合考慮的情境：
| 模型 | 建議工作負載 | 選擇理由 |
|---|---|---|
| kimi-k3.1-pro | 新應用程式、複雜程式設計、研究，以及長期執行的 agent 任務 | 適合新專案的實用起點，在這三款模型中具有最低的標準輸入與輸出費率。 |
| kimi-k3.1-pro-highspeed | 互動式程式設計，以及使用者等待生成輸出的其他工作流程 | 具備與 K3.1 Pro 相同的模型能力，但輸出生成速度約快 2–3 倍。標準輸入、輸出及快取寫入費率較高。 |
| kimi-k3 | 已使用 K3 測試的既有應用程式 | 適合維護已驗證 K3 整合的選項；切換前，請先以自身任務評估較新的模型。 |
Kimi API 定價
以下費率適用於國際版 API 平台，並以每百萬 token（1,000,000 token）的美元價格，未含適用稅金列示。三個模型皆支援 1,048,576 token 的上下文視窗。
| 模型 | 未快取輸入 | 輸出 | 快取命中 | 快取寫入（5 分鐘） | 快取寫入（1 小時） |
|---|---|---|---|---|---|
| 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 |
本指南使用的 Chat Completions 介面中，輸入 token 分為三種互斥的計費類別：未快取輸入、快取命中與快取寫入。計為快取寫入的 token，不會同時按未快取輸入費率收費。估算成本時，請使用 API 回報的用量明細。
自動快取預設會為符合資格的前綴使用 5 分鐘 TTL；也提供 1 小時 TTL。快取命中會按快取命中費率計費，並延長現有 TTL，不會再次收取寫入費用。請查看官方 API 定價頁面與上下文快取指南，以取得目前的費率與計費規則。
為應用程式選擇模型時，請考量以下因素：
任務品質：新專案可先從 K3.1 Pro 開始，再測試是否符合您的準確性與可靠性需求。若您現有的整合採用 K3，請先在自己的迴歸測試中比較行為，再進行切換。
輸入模態：三個模型皆支援原生視覺理解。請確認所選模型支援的輸入格式，以及工作流程所需的前處理要求。
上下文長度：三者皆提供 100 萬 token 的上下文視窗。視窗大小本身無法區分它們；也請評估檢索品質、延遲，以及處理長篇歷史內容的成本。
輸出速度：若較快的生成速度很重要，請考慮 K3.1 Pro Highspeed。其輸出速度約為 2–3×，但不應視為保證每項端對端任務都能快 2–3× 完成。
總用量與成本：比較未快取輸入、快取讀取與寫入、輸出用量，以及任何付費工具。在此比較中，K3.1 Pro 的標準輸入與輸出費率最低。應根據回報的用量（包括推理 token）估算輸出成本，而非僅依最終答案的長度估算。
如需目前的模型 ID 與功能，請參閱 Kimi API 模型清單。在選擇正式環境模型前，請先針對自己的工作負載測試候選模型。
Kimi API 的常見使用案例
Kimi API 支援多種開發情境，涵蓋對話式應用程式、內容生成、文件分析及多模態工作流程。開發者可將 Kimi 模型整合至既有產品，或建置新的 AI 驅動應用程式，以完成以下任務：
AI 客服與對話式助理：將 Kimi API 整合至客服平台、聊天機器人與虛擬助理，以回答問題、說明產品細節並處理常見支援請求。只要在新的 API 請求中加入先前訊息，應用程式即可維持對話脈絡並提供更貼切的回覆。這使 Kimi API 適用於客服自動化、互動式學習工具、個人化推薦及其他對話式應用程式。
AI 寫作與內容生成：建置可根據使用者指示與上下文資訊生成自然語言內容的寫作助理和內容創作工具。開發者可使用 Kimi 模型建立文章、產品說明與行銷文案，也可改寫、翻譯及摘要文字。這些功能也能支援寫作與生產力應用程式中的問答、脈絡化說明及資訊擷取。
文件分析與知識檢索：將 Kimi 模型整合至文件處理工作流程，以分析冗長資料、摘要報告、擷取研究發現，並回答與提供內容相關的問題。開發者也可結合長上下文處理與文件檢索系統，建置能處理多來源資訊的知識型應用程式。潛在應用包括研究論文分析、內部知識搜尋、文件問答及資訊整理。
AI 程式設計助理與開發工具：使用 Kimi API 支援程式碼生成、除錯、程式碼說明及技術文件等軟體開發任務。開發者可將模型回應整合至程式碼編輯器、開發平台及內部工程工具。結合函式呼叫後，Kimi 模型也能與外部開發服務和函式互動，為程式設計助理及更進階的 AI 驅動開發工作流程奠定基礎。
多模態應用程式：使用支援的 Kimi 模型，搭配文字提示詞處理視覺輸入，讓應用程式能夠理解圖片與影片，並回應自然語言指示。開發者可結合文字與視覺理解，建置影像問答、視覺內容分析、圖片與影片理解，以及其他涉及多種輸入類型的工作流程。支援的輸入格式與功能取決於所選模型。
結語
總而言之，Kimi API 讓開發者無須從頭建置模型，也能更輕鬆地將進階 AI 功能整合至應用程式。從內容生成和文件分析，到程式設計與多模態任務，皆能支援各類開發需求。透過靈活的 AI 模型 API，您可以選擇合適的模型，建置實用的 AI 驅動應用程式。
