AI 應(yīng)用后端【免費(fèi)下載鏈接】kimi-free-api KIMI AI 長文本大模型逆向API【特長長文本解讀整理】支持高速流式輸出、智能體對話、聯(lián)網(wǎng)搜索、探索版、K1思考模型、長文檔解讀、圖像解析、多輪對話零配置部署多路token支持自動清理會話痕跡僅供測試如需商用請前往官方開放平臺。項(xiàng)目地址https://gitcode.com/GitHub_Trending/ki/kimi-free-api點(diǎn)擊查看免費(fèi)下載本篇技術(shù)指南以 README.md 為主線系統(tǒng)講解 kimi-free-api 的接入準(zhǔn)備、多平臺部署、OpenAI 兼容接口的完整調(diào)用方式對話補(bǔ)全、文檔解讀、圖像解析、Token 存活檢測并結(jié)合倉庫源碼深入剖析其 access_token 刷新、會話生命周期、多輪對話合并、文件上傳與流式輸出等底層實(shí)現(xiàn)。讀完本文你將能夠獨(dú)立完成 kimi-free-api 的部署并基于/v1/chat/completions接口將 KIMI 長文本能力接入任意 OpenAI 兼容客戶端。項(xiàng)目概覽能做什么、邊界在哪里kimi-free-api 是一個基于 KIMI月之暗面 Moonshot AI網(wǎng)頁端接口實(shí)現(xiàn)的逆向 API 服務(wù)將 KIMI 的長文本解讀與整理能力包裝為標(biāo)準(zhǔn)的 OpenAI 兼容接口。根據(jù) README.md 的說明它支持以下核心能力高速流式輸出兼容 SSE 流式響應(yīng)逐字返回生成內(nèi)容多輪對話基于消息合并實(shí)現(xiàn)多輪上下文同時支持通過conversation_id接續(xù)原生會話聯(lián)網(wǎng)搜索kimi-search模型可實(shí)時檢索網(wǎng)頁智能體對話支持以智能體 ID 作為 model 調(diào)用官方智能體探索版research、K1 思考模型、數(shù)學(xué)模型長文檔解讀支持可訪問文件 URL 或 BASE64 數(shù)據(jù)上傳解析圖像解析OCR兼容 gpt-4-vision-preview 格式零配置部署、多路 Token 支持、自動清理會話痕跡與 ChatGPT 接口完全兼容可直接對接 dify 等線上服務(wù)及各類 OpenAI 兼容客戶端。需要特別強(qiáng)調(diào)的是README 中的免責(zé)聲明同樣適用于本文介紹的一切用法逆向 API 是不穩(wěn)定的官方推薦前往 MoonshotAI 開放平臺付費(fèi)使用以避免封禁風(fēng)險項(xiàng)目為純粹研究交流學(xué)習(xí)性質(zhì)不接受任何資金捐助和交易僅限自用禁止對外提供服務(wù)或商用避免對官方造成服務(wù)壓力否則風(fēng)險自擔(dān)。從倉庫看本項(xiàng)目基于 TypeScript Koa 構(gòu)建見 package.json依賴 koa、axios、eventsource-parser、koa-router 等通過 tsup 編譯打包入口為 src/index.ts路由統(tǒng)一注冊于 src/api/routes/index.ts其中/ping提供存活探活/v1/models返回 OpenAI 兼容的模型列表核心對話邏輯集中在 src/api/controllers/chat.ts。效果示例驗(yàn)證可用性與真實(shí)響應(yīng)README 提供了多組真實(shí)運(yùn)行截圖用于「驗(yàn)明正身」與功能演示。其中驗(yàn)明正身 Demo 展示了服務(wù)端正確返回 Kimi 自我介紹、模型名與 usage 信息其余示例還包括多輪對話 Demodoc/example-6.png、聯(lián)網(wǎng)搜索 Demodoc/example-2.png、使用翻譯通智能體的智能體對話 Demodoc/example-7.png、長文檔解讀 Demodoc/example-5.png以及圖像 OCR Demodoc/example-3.png。這些截圖對應(yīng)的請求與響應(yīng)格式將在下文「接口列表與調(diào)用實(shí)戰(zhàn)」一節(jié)中給出完整可復(fù)現(xiàn)的 JSON 示例。接入準(zhǔn)備獲取 refresh_token 與多賬號配置訪問 kimi.moonshot.cn隨便發(fā)起一個對話按 F12 打開開發(fā)者工具在 Application Local Storage 中找到refresh_token的值。該值將作為請求頭Authorization: Bearer TOKEN的 Bearer Token 使用Authorization: Bearer TOKEN如果你看到的refresh_token是一個數(shù)組請使用.拼接后再使用見 README 配圖 doc/example-8.jpg。多賬號接入突破頻率限制README 指出Kimi 限制普通賬號每 3 小時內(nèi)只能進(jìn)行 30 輪長文本問答短文本不限。kimi-free-api 支持一次提供多個賬號的 refresh_token使用英文逗號,拼接Authorization: Bearer TOKEN1,TOKEN2,TOKEN3每次請求服務(wù)會從中隨機(jī)挑選一個 Token 使用。在源碼中這一邏輯由tokenSplit與 lodash 的_.sample實(shí)現(xiàn)見 src/api/routes/chat.tstokenSplit將Bearer前綴剝離并按逗號切分 Token 列表隨后隨機(jī)抽取一個用于本次請求從而實(shí)現(xiàn)多賬號負(fù)載分?jǐn)?。部署方案Docker / Compose / 云平臺 / 原生四選一README 提供了五種部署方式任選其一即可。所有方式均要求設(shè)備或服務(wù)器能夠訪問網(wǎng)絡(luò)并開放8000 端口。Docker 部署拉取鏡像并啟動服務(wù)設(shè)置時區(qū)為上海docker run -it -d --init --name kimi-free-api -p 8000:8000 -e TZAsia/Shanghai vinlic/kimi-free-api:latest日常運(yùn)維命令# 查看服務(wù)實(shí)時日志 docker logs -f kimi-free-api # 重啟服務(wù) docker restart kimi-free-api # 停止服務(wù) docker stop kimi-free-api倉庫內(nèi)的 Dockerfile 采用兩階段構(gòu)建第一階段在 node:lts 中執(zhí)行yarn install與yarn run build編譯產(chǎn)出 dist第二階段使用 node:lts-alpine 精簡鏡像僅拷貝 public、configs、package.json、dist 與 node_modules暴露 8000 端口并以npm start啟動。Docker-compose 部署version: 3 services: kimi-free-api: container_name: kimi-free-api image: vinlic/kimi-free-api:latest restart: always ports: - 8000:8000 environment: - TZAsia/ShanghaiRender 部署按 README 步驟操作fork 本項(xiàng)目到你的 GitHub 賬號下訪問 Render 并登錄 GitHub 賬號構(gòu)建 Web ServiceNew - Build and deploy from a Git repository - Connect 你 fork 的項(xiàng)目 - 選擇部署區(qū)域 - 選擇實(shí)例類型為 Free - Create Web Service等待構(gòu)建完成后復(fù)制分配的域名并拼接 URL 訪問即可。注意事項(xiàng)部分部署區(qū)域可能無法連接 Kimi若容器日志出現(xiàn)請求超時或無法連接新加坡實(shí)測不可用請切換其他區(qū)域部署免費(fèi)賬戶的容器實(shí)例在一段時間不活動時會自動停止導(dǎo)致下次請求遇到 50 秒或更長的延遲建議參考 free-api-hub 中的容器?；罘桨浮ercel 部署注意Vercel 免費(fèi)賬戶的請求響應(yīng)超時時間為 10 秒而接口響應(yīng)通常較久可能遇到 Vercel 返回的 504 超時錯誤。請先確保本地安裝了 Node.js 環(huán)境然后依次執(zhí)行npm i -g vercel --registry http://registry.npmmirror.com vercel login git clone https://github.com/LLM-Red-Team/kimi-free-api cd kimi-free-api vercel --prod倉庫根目錄的 vercel.json 即為平臺部署的適配配置文件。Zeabur 部署注意免費(fèi)賬戶的容器實(shí)例可能無法穩(wěn)定運(yùn)行?？赏ㄟ^ Zeabur 模板一鍵部署官方模板頁提供 Deploy on Zeabur 按鈕。原生部署Node.js PM2請準(zhǔn)備一臺具有公網(wǎng) IP 的服務(wù)器并開放 8000 端口先安裝好 Node.js 環(huán)境并確認(rèn)node命令可用# 安裝依賴 npm i # 安裝 PM2 進(jìn)行進(jìn)程守護(hù) npm i -g pm2 # 編譯構(gòu)建看到 dist 目錄即構(gòu)建完成 npm run build # 啟動服務(wù) pm2 start dist/index.js --name kimi-free-api日常運(yùn)維命令# 查看服務(wù)實(shí)時日志 pm2 logs kimi-free-api # 重啟服務(wù) pm2 reload kimi-free-api # 停止服務(wù) pm2 stop kimi-free-api與 package.json 中的腳本對應(yīng)npm run build即tsup src/index.ts --format cjs,esm --sourcemap --dts --clean --publicDir public產(chǎn)出dist/index.jsCJS與dist/index.mjsESM兩個入口npm start使用node --enable-source-maps --no-node-snapshot dist/index.js啟動。服務(wù)配置端口與時區(qū)默認(rèn)端口 8000 由 configs/dev/service.yml 定義# 服務(wù)名稱 name: kimi-free-api # 服務(wù)綁定主機(jī)地址 host: 0.0.0.0 # 服務(wù)綁定端口 port: 8000系統(tǒng)級配置請求日志、日志目錄、公共目錄、臨時文件有效期等見 configs/dev/system.yml對應(yīng)默認(rèn)值由 src/lib/configs/system-config.ts 中的構(gòu)造函數(shù)兜底如requestLog默認(rèn) false、logWriteInterval默認(rèn) 200ms、tmpFileExpires默認(rèn) 86400000ms。服務(wù)配置加載邏輯見 src/lib/configs/service-config.ts讀取 YAML 后與環(huán)境變量合并name/host/port均可通過環(huán)境變量覆蓋。推薦使用客戶端README 推薦使用以下二次開發(fā)客戶端接入 free-api 系列項(xiàng)目它們更快更簡單且支持文檔/圖像上傳由 Clivia 二次開發(fā)的 LobeChat 分支由 時光 二次開發(fā)的 ChatGPT Webchatgpt-web-sea分支。此外由于接口與 OpenAI 兼容也可以直接使用任何 OpenAI 兼容客戶端或通過 dify 等線上服務(wù)編排接入。接口列表與調(diào)用實(shí)戰(zhàn)目前服務(wù)支持與 OpenAI 兼容的/v1/chat/completions接口請求與響應(yīng)格式與 OpenAI 官方文檔保持一致。所有接口均需在 header 中設(shè)置Authorization: Bearer [refresh_token]對話補(bǔ)全POST /v1/chat/completions請求數(shù)據(jù)README 原文含注釋說明{ // 模型名稱 // kimi默認(rèn)模型 // kimi-search聯(lián)網(wǎng)檢索模型 // kimi-research探索版模型 // kimi-k1K1模型 // kimi-math數(shù)學(xué)模型 // kimi-silent不輸出檢索過程模型 // search/research/k1/math/silent可自由組合使用 // 如果使用kimi智能體model請?zhí)顚懼悄荏wID就是瀏覽器地址欄上尾部的一串英文數(shù)字20個字符的ID model: kimi, // 目前多輪對話基于消息合并實(shí)現(xiàn)某些場景可能導(dǎo)致能力下降且受單輪最大Token數(shù)限制 // 如果您想獲得原生的多輪對話體驗(yàn)可以傳入首輪消息獲得的id來接續(xù)上下文注意如果使用這個首輪必須傳none否則第二輪會空響應(yīng) // conversation_id: cnndivilnl96vah411dg, messages: [ { role: user, content: 測試 } ], // 是否開啟聯(lián)網(wǎng)搜索默認(rèn)false use_search: true, // 如果使用SSE流請?jiān)O(shè)置為true默認(rèn)false stream: false }響應(yīng)數(shù)據(jù){ // 如果想獲得原生多輪對話體驗(yàn)此id你可以傳入到下一輪對話的conversation_id來接續(xù)上下文 id: cnndivilnl96vah411dg, model: kimi, object: chat.completion, choices: [ { index: 0, message: { role: assistant, content: 你好我是Kimi由月之暗面科技有限公司開發(fā)的人工智能助手。我擅長中英文對話可以幫助你獲取信息、解答疑問還能閱讀和理解你提供的文件和網(wǎng)頁內(nèi)容。如果你有任何問題或需要幫助隨時告訴我 }, finish_reason: stop } ], usage: { prompt_tokens: 1, completion_tokens: 1, total_tokens: 2 }, created: 1710152062 }模型組合規(guī)則README 說明search/research/k1/math/silent這些后綴可以自由組合例如使用kimi-search時開啟聯(lián)網(wǎng)檢索。在源碼 src/api/controllers/chat.ts 中請求體里的use_search若為 true 會被路由層強(qiáng)制改寫為kimi-search模型見 src/api/routes/chat.ts而模型名稱則通過indexOf判斷是否包含math、search、research、k1等關(guān)鍵字來分別控制use_math、use_research、use_search標(biāo)志位K1 模型內(nèi)部會映射為固定的 kimiplus_idcrm40ee9e5jvhsn7ptcg若 model 是 20 位英文數(shù)字混合的智能體 ID 則直接作為 kimiplus_id 使用。流式輸出當(dāng)stream: true時服務(wù)通過 src/api/controllers/chat.ts 中的createTransStream將 Kimi 網(wǎng)頁端的 SSE 事件cmpl/req/length/search_plus/all_done/error等轉(zhuǎn)換為 OpenAI 格式的chat.completion.chunk數(shù)據(jù)塊并以data: [DONE]結(jié)尾響應(yīng) Content-Type 為text/event-stream。聯(lián)網(wǎng)搜索時搜索過程會以【檢索 N】 標(biāo)題的形式作為增量內(nèi)容輸出若使用kimi-silent模型則靜默檢索不輸出檢索過程。文檔解讀提供一個可訪問的文件 URL 或者 BASE64 數(shù)據(jù)進(jìn)行解析。POST /v1/chat/completions請求數(shù)據(jù){ // 模型名稱 // kimi默認(rèn)模型 // kimi-search聯(lián)網(wǎng)檢索模型 // kimi-research探索版模型 // kimi-k1K1模型 // kimi-math數(shù)學(xué)模型 // kimi-silent不輸出檢索過程模型 // search/research/k1/math/silent可自由組合使用 // 如果使用kimi智能體model請?zhí)顚懼悄荏wID就是瀏覽器地址欄上尾部的一串英文數(shù)字20個字符的ID model: kimi, messages: [ { role: user, content: [ { type: file, file_url: { url: https://mj101-1317487292.cos.ap-shanghai.myqcloud.com/ai/test.pdf } }, { type: text, text: 文檔里說了什么 } ] } ], // 建議關(guān)閉聯(lián)網(wǎng)搜索防止干擾解讀結(jié)果 use_search: false }響應(yīng)數(shù)據(jù)摘要節(jié)選{ id: cnmuo7mcp7f9hjcmihn0, model: kimi, object: chat.completion, choices: [ { index: 0, message: { role: assistant, content: 文檔中包含了幾個古代魔法咒語的例子這些咒語來自古希臘和羅馬時期的魔法文本被稱為PGMPapyri Graecae Magicae。以下是文檔中提到的幾個咒語的內(nèi)容…… }, finish_reason: stop } ], usage: { prompt_tokens: 1, completion_tokens: 1, total_tokens: 2 }, created: 100920 }底層實(shí)現(xiàn)當(dāng)消息 content 中出現(xiàn)type: file時extractRefFileUrls會提取其中的file_url.url隨后uploadFile依次完成預(yù)檢查 URL 可用性checkFileUrlHEAD 請求校驗(yàn)狀態(tài)碼與 100MB 大小上限、通過/api/pre-sign-url獲取預(yù)簽名上傳地址、將文件 PUT 上傳到目標(biāo)對象存儲、輪詢/api/file獲取文件 ID 并等待解析完成parse_process最終得到refs文件 ID 列表隨對話請求一起提交給 Kimi。BASE64 數(shù)據(jù)data:協(xié)議開頭會被識別后解碼為 Buffer 再走同一流程。圖像解析OCR提供一個可訪問的圖像 URL 或者 BASE64 數(shù)據(jù)進(jìn)行解析。此格式兼容 gpt-4-vision-preview API 格式你也可以用這個格式傳送文檔進(jìn)行解析。POST /v1/chat/completions請求數(shù)據(jù){ // 模型名稱 // kimi默認(rèn)模型 // kimi-search聯(lián)網(wǎng)檢索模型 // kimi-research探索版模型 // kimi-k1K1模型 // kimi-math數(shù)學(xué)模型 // kimi-silent不輸出檢索過程模型 // search/research/k1/math/silent可自由組合使用 // 如果使用kimi智能體model請?zhí)顚懼悄荏wID就是瀏覽器地址欄上尾部的一串英文數(shù)字20個字符的ID model: kimi, messages: [ { role: user, content: [ { type: image_url, image_url: { url: https://www.moonshot.cn/assets/logo/normal-dark.png } }, { type: text, text: 圖像描述了什么 } ] } ], // 建議關(guān)閉聯(lián)網(wǎng)搜索防止干擾解讀結(jié)果 use_search: false }響應(yīng)數(shù)據(jù){ id: cnn6l8ilnl92l36tu8ag, model: kimi, object: chat.completion, choices: [ { index: 0, message: { role: assistant, content: 圖像中展示了“Moonshot AI”的字樣這可能是月之暗面科技有限公司Moonshot AI的標(biāo)志或者品牌標(biāo)識。通常這樣的圖像用于代表公司或產(chǎn)品傳達(dá)品牌信息。由于圖像是PNG格式它可能是一個透明背景的logo用于網(wǎng)站、應(yīng)用程序或其他視覺材料中。 }, finish_reason: stop } ], usage: { prompt_tokens: 1, completion_tokens: 1, total_tokens: 2 }, created: 1710123627 }在源碼中type: image_url與type: file是同一套上傳管道extractRefFileUrls同時識別兩種格式并提取url上傳時依據(jù) MIME 類型判斷是走 image 還是 file 通道見 src/api/controllers/chat.ts 中的uploadFile。refresh_token 存活檢測檢測 refresh_token 是否存活如果存活live為 true否則為 false。請不要頻繁小于 10 分鐘調(diào)用此接口。POST /token/check請求數(shù)據(jù){ token: eyJhbGciOiJIUzUxMiIsInR5cCI6IkpXVCJ9... }響應(yīng)數(shù)據(jù){ live: true }該路由定義于 src/api/routes/token.ts內(nèi)部調(diào)用chat.getTokenLiveStatus它會真實(shí)地向 Kimi 的/api/auth/token/refresh發(fā)起一次刷新請求若能同時取回access_token與refresh_token則判定為存活見 src/api/controllers/chat.ts。原理剖析一次對話請求的完整鏈路結(jié)合 src/api/controllers/chat.ts可以還原一次請求在 kimi-free-api 內(nèi)部的處理流程Token 刷新與緩存acquireToken以 refresh_token 為鍵查詢內(nèi)存緩存accessTokenMap未命中或超過有效期ACCESS_TOKEN_EXPIRES 300秒時調(diào)用requestToken向/api/auth/token/refresh換取 access_token并順帶請求/api/user獲取用戶 ID作為后續(xù)請求的X-Traffic-Id。并發(fā)場景下同一 refresh_token 的刷新請求會進(jìn)入隊(duì)列等待避免短時間重復(fù)刷新。創(chuàng)建會話createConversation調(diào)用POST /api/chat創(chuàng)建臨時會話會話名為「未命名會話」除非傳入conversation_id復(fù)用已有會話。消息預(yù)處理與多輪合并messagesPrepare將多條消息合并為一條 user 消息格式如user:舊消息1\nassistant:舊消息2\nuser:新消息從第二輪開始會在最新消息前注入 system prompt如「關(guān)注用戶最新的消息」若最新消息含文件/圖片則注入「關(guān)注用戶最新發(fā)送文件和消息」以提升模型對尾部內(nèi)容的注意力用戶消息中的 URL 會被wrapUrlsToTags包裝為url標(biāo)簽以模擬網(wǎng)頁版行為否則 Kimi 端無法成功解析。并行預(yù)調(diào)用preN2s聯(lián)網(wǎng)搜索預(yù)處理、getSuggestion獲取建議、tokenSizeToken 計(jì)數(shù)等請求并行發(fā)出但錯誤被吞掉用于模擬真實(shí)瀏覽行為另有fakeRequest隨機(jī)調(diào)用一批用戶接口進(jìn)行偽裝訪問。模型路由與額度檢查若為探索版模型先請求/api/chat/research/usage檢查剩余額度已用完則拋出「探索版使用量已達(dá)到上限」異常。流式補(bǔ)全請求POST /api/chat/{convId}/completion/stream同步模式由receiveStream聚合為完整響應(yīng)流式模式由createTransStream實(shí)時轉(zhuǎn)換為 OpenAI chunk 格式。超長續(xù)寫與自動清理若finish_reason length生成達(dá)到 max_tokens會用返回的segment_id繼續(xù)請求拼接完整響應(yīng)同步模式最多通過MAX_RETRY_COUNT 3、RETRY_DELAY 5000毫秒進(jìn)行失敗重試流傳輸結(jié)束后異步調(diào)用DELETE /api/chat/{convId}移除臨時會話這就是 README 所述「自動清理會話痕跡」的實(shí)現(xiàn)——除非使用了conversation_id引用會話此時會話保留以支持后續(xù)多輪接續(xù)。注意事項(xiàng)與運(yùn)維優(yōu)化Nginx 反代優(yōu)化若使用 Nginx 反向代理 kimi-free-apiREADME 建議添加以下配置以優(yōu)化流式輸出的體驗(yàn)# 關(guān)閉代理緩沖。當(dāng)設(shè)置為off時Nginx會立即將客戶端請求發(fā)送到后端服務(wù)器并立即將從后端服務(wù)器接收到的響應(yīng)發(fā)送回客戶端。 proxy_buffering off; # 啟用分塊傳輸編碼。分塊傳輸編碼允許服務(wù)器為動態(tài)生成的內(nèi)容分塊發(fā)送數(shù)據(jù)而不需要預(yù)先知道內(nèi)容的大小。 chunked_transfer_encoding on; # 開啟TCP_NOPUSH這告訴Nginx在數(shù)據(jù)包發(fā)送到客戶端之前盡可能地發(fā)送數(shù)據(jù)。這通常在sendfile使用時配合使用可以提高網(wǎng)絡(luò)效率。 tcp_nopush on; # 開啟TCP_NODELAY這告訴Nginx不延遲發(fā)送數(shù)據(jù)立即發(fā)送小數(shù)據(jù)包。在某些情況下這可以減少網(wǎng)絡(luò)的延遲。 tcp_nodelay on; # 設(shè)置保持連接的超時時間這里設(shè)置為120秒。如果在這段時間內(nèi)客戶端和服務(wù)器之間沒有進(jìn)一步的通信連接將被關(guān)閉。 keepalive_timeout 120;Token 統(tǒng)計(jì)說明由于推理側(cè)不在 kimi-free-apiToken 統(tǒng)計(jì)由 Kimi 官方端完成服務(wù)無法獲知真實(shí)的 Token 消耗。因此響應(yīng)中的usage字段將以固定數(shù)字返回源碼中固定為prompt_tokens: 1, completion_tokens: 1, total_tokens: 2README 明確提示不要將其當(dāng)作真實(shí)用量依據(jù)。其他使用提示多輪對話基于消息合并實(shí)現(xiàn)某些場景可能導(dǎo)致能力下降且受單輪最大 Token 數(shù)限制若需原生多輪體驗(yàn)請將首輪響應(yīng)中的id作為下一輪請求的conversation_id傳入——注意使用 conversation_id 時首輪必須傳 none否則第二輪會空響應(yīng)文檔解讀與圖像解析建議關(guān)閉use_search防止聯(lián)網(wǎng)搜索干擾解讀結(jié)果服務(wù)啟動后可通過GET /ping返回pong進(jìn)行健康檢查見 src/api/routes/ping.tsGET /v1/models則返回 OpenAI 格式的模型列表見 src/api/routes/models.ts?？偨Y(jié)kimi-free-api 以極低的門檻將 Kimi 的長文本、聯(lián)網(wǎng)搜索、文檔與圖像解析能力包裝為 OpenAI 兼容接口接入只需從網(wǎng)頁端 Local Storage 獲取一個 refresh_token部署既可選擇 Docker/Compose 一行命令啟動也可通過 Render、Vercel、Zeabur 等云平臺或原生 PM2 方式運(yùn)行接口層完整覆蓋對話補(bǔ)全、文檔解讀、圖像解析與 Token 存活檢測四類能力并在源碼層面實(shí)現(xiàn)了 Token 自動刷新緩存、多賬號隨機(jī)輪換、臨時會話自動清理、超長續(xù)寫與失敗重試等健壯性機(jī)制。需要注意的是逆向接口存在不穩(wěn)定性與賬號封禁風(fēng)險請遵守 README 免責(zé)聲明僅限自用與學(xué)習(xí)研究生產(chǎn)環(huán)境優(yōu)先使用官方開放平臺。贊分享AI 應(yīng)用后端【免費(fèi)下載鏈接】kimi-free-api KIMI AI 長文本大模型逆向API【特長長文本解讀整理】支持高速流式輸出、智能體對話、聯(lián)網(wǎng)搜索、探索版、K1思考模型、長文檔解讀、圖像解析、多輪對話零配置部署多路token支持自動清理會話痕跡僅供測試如需商用請前往官方開放平臺。項(xiàng)目地址https://gitcode.com/GitHub_Trending/ki/kimi-free-api點(diǎn)擊查看免費(fèi)下載相關(guān)推薦Kimi-Free-API終極指南零成本接入KIMI AI長文本大模型Kimi Free API終極指南零成本接入KIMI AI長文本大模型 想要免費(fèi)使用KIMI AI的強(qiáng)大長文本處理能力嗎Kimi Free API項(xiàng)目AI 應(yīng)用后端3步解鎖全網(wǎng)音樂LXMusic音源一站式配置指南3步解鎖全網(wǎng)音樂LXMusic音源一站式配置指南 你是否經(jīng)常在不同音樂平臺間奔波只為找到一首想聽的歌曲是否厭倦了為了一首歌下載多個APP的繁瑣操作 LX【親測免費(fèi)】 KIMI AI 長文本大模型逆向API使用教程KIMI AI 長文本大模型逆向API使用教程 項(xiàng)目介紹 KIMI AI 是一個專注于長文本解讀和整理的逆向API項(xiàng)目。它支持高速流式輸出、智能體對話、聯(lián)網(wǎng)搜索AI 應(yīng)用后端上一篇如何7天打造你的JavaScript驅(qū)動超可愛機(jī)器人Stack-Chan完整指南下一篇貓抓插件瀏覽器資源嗅探終極指南輕松下載網(wǎng)頁視頻音頻創(chuàng)作聲明：本文部分內(nèi)容由AI輔助生成（AIGC），僅供參考