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Kuma kimi-k3

POST 
/v1/chat/completions

通过 OpenAI 兼容的 Chat Completions 接口调用 Kimi K3，覆盖文本对话、多模态（图片 + 文本）理解、流式输出等场景。

Kimi K3 是 Moonshot（月之暗面）推出的新一代大模型，具备长文本理解、多轮对话与多模态识图能力。本系统以 OpenAI 兼容协议向上游转发请求，可直接使用 OpenAI 官方 SDK。

客户端请使用当前系统签发的 API 令牌，不要使用上游渠道密钥（如 DashScope API Key）直接请求上游地址。

模型名称固定为 kimi-k3。图片需为公网可访问的 URL。top_p 需在 (0, 1) 区间内，超出范围的值会被系统自动归一化。

Request​

消息格式​

纯文本消息：content 直接为字符串。

{"role": "user", "content": "你是谁"}

多模态消息：content 为数组，可混合 image_url 与 text。不要把数组序列化成字符串再塞进 content。

{
  "role": "user",
  "content": [
    {"type": "image_url", "image_url": {"url": "https://example.com/image.jpg"}},
    {"type": "text", "text": "这是什么"}
  ]
}

请求示例​

文本对话（流式）​

curl -X POST "$BASE_URL/v1/chat/completions" \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "kimi-k3",
    "messages": [
      {"role": "user", "content": "你是谁"}
    ],
    "stream": true
  }'

多模态理解（图片 + 文本）​

curl -X POST "$BASE_URL/v1/chat/completions" \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "kimi-k3",
    "messages": [
      {
        "role": "user",
        "content": [
          {
            "type": "image_url",
            "image_url": {"url": "https://dashscope.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/images/dog_and_girl.jpeg"}
          },
          {"type": "text", "text": "这是什么"}
        ]
      }
    ]
  }'

Python​

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    base_url="https://open-api.fancyai.com/v1",
    api_key="sk-your-system-token",
)

stream = client.chat.completions.create(
    model="kimi-k3",
    messages=[{"role": "user", "content": "你是谁"}],
    stream=True,
)
for chunk in stream:
    delta = chunk.choices[0].delta
    if delta.content:
        print(delta.content, end="", flush=True)

resp = client.chat.completions.create(
    model="kimi-k3",
    messages=[
        {
            "role": "user",
            "content": [
                {
                    "type": "image_url",
                    "image_url": {
                        "url": "https://dashscope.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/images/dog_and_girl.jpeg"
                    },
                },
                {"type": "text", "text": "这是什么"},
            ],
        }
    ],
)
print(resp.choices[0].message.content)

Responses​

成功生成回复

流式响应（SSE）​

设置 "stream": true 后，响应按 data: 事件逐段推送，直到收到 data: [DONE]。

data: {"id":"chatcmpl-xxxxxxxx","object":"chat.completion.chunk","created":1737000000,"model":"kimi-k3","choices":[{"index":0,"delta":{"role":"assistant","content":"我"},"finish_reason":null}]}

data: {"id":"chatcmpl-xxxxxxxx","object":"chat.completion.chunk","created":1737000000,"model":"kimi-k3","choices":[{"index":0,"delta":{"content":"是"},"finish_reason":null}]}

data: {"id":"chatcmpl-xxxxxxxx","object":"chat.completion.chunk","created":1737000000,"model":"kimi-k3","choices":[{"index":0,"delta":{},"finish_reason":"stop"}]}

data: [DONE]

计费说明​

  • 按模型实际消耗的 token 计费：prompt_tokens（输入）与 completion_tokens（输出）分别按对应倍率折算。
  • 多模态请求中，图片会按规则折算为输入 token 计入 prompt_tokens。
  • 流式与非流式请求的计费口径一致。
  • 具体倍率与价格以系统内「模型价格 / 计费规则」页面展示为准。

常见问题​

Q：可以用上游 DashScope 的 API Key 直接请求吗？ A：不可以。客户端必须使用本系统签发的令牌，并请求本系统的 BASE_URL。上游渠道密钥仅用于系统与上游之间的鉴权，不应对外暴露或使用。

Q：支持哪些输入模态？ A：支持纯文本，以及「图片 URL + 文本」的多模态混合输入。图片需为公网可访问的 URL。

Q：流式输出如何使用？ A：请求体中设置 "stream": true，响应将以 SSE 形式逐段返回，直到收到 data: [DONE]。

Q：报错 InvalidParameter / top_p 相关错误怎么办？ A：top_p 需在 (0, 1) 区间内，超出范围的值会被系统自动归一化；如仍报错，请检查其他参数是否符合 OpenAI 兼容协议。

Q：返回 401 / 403？ A：请确认使用的是本系统签发的令牌，且令牌具备 kimi-k3 模型的调用权限与足够额度。