> ## Documentation Index > Fetch the complete documentation index at: https://evolink.ai/docs/llms.txt > Use this file to discover all available pages before exploring further. # Kimi API (alle Modelle) - Messages: Schnellstart > - Kimi-Modelle über das Anthropic-Messages-Protokoll aufrufen und mit `model` auswählen - Nur `model`, `max_tokens` und `messages` sind erforderlich (`max_tokens` ist im Anthropic-Protokoll Pflicht) - Alle drei Modelle haben ein Kontextfenster von 1.048.576 Tokens - Reasoning ist bei allen drei Modellen immer aktiv; die Intensität wird mit `output_config.effort` eingestellt - Tool-Aufrufe, Websuche, Bildeingaben, strukturierte Ausgaben und Cache-Einstellungen sind in der [vollständigen Referenz](/de/api-manual/language-series/kimi/messages/messages-reference) beschrieben > [!NOTE] > > **BaseURL**: Die Standard-BaseURL ist `https://direct.evolink.ai`, die Textmodelle und langlebige Verbindungen besser unterstützt. `https://api.evolink.ai` ist der primäre Endpunkt für multimodale Dienste und dient als Ausweichadresse für Textmodelle. > [!NOTE] > > **Reasoning ist bei Kimi-Modellen immer aktiv**. Der Antwortinhalt `content` enthält üblicherweise Blöcke mit `type="thinking"`, die zu den Ausgabe-Tokens zählen. Setzen Sie `max_tokens` nicht zu niedrig: Reasoning kann das Ausgabebudget aufbrauchen, bevor Antworttext erzeugt wird. ## OpenAPI ````yaml de/api-manual/language-series/kimi/messages/messages-quickstart.json POST /v1/messages openapi: 3.1.0 info: title: 'Kimi API (alle Modelle) - Messages: Schnellstart' description: >- Schnellstart-Beispiele für Kimi-Textmodelle über das Protokoll Anthropic Messages. Für ein Gespräch genügen `model`, `max_tokens` und `messages`; Tool-Aufrufe, Websuche, Bildeingaben und weitere Funktionen sind auf der Seite „Vollständige Referenz“ beschrieben. license: name: MIT version: 1.0.0 servers: - url: https://direct.evolink.ai description: Produktion (Empfohlen) - url: https://api.evolink.ai description: Alternative URL security: - bearerAuth: [] tags: - name: Messages description: Anthropic-Messages-kompatible API paths: /v1/messages: post: tags: - Messages summary: Schneller Kimi-Chat (alle Modelle, Anthropic-kompatibel) description: >- - Kimi-Modelle über das Anthropic-Messages-Protokoll aufrufen und mit `model` auswählen - Nur `model`, `max_tokens` und `messages` sind erforderlich (`max_tokens` ist im Anthropic-Protokoll Pflicht) - Alle drei Modelle haben ein Kontextfenster von 1.048.576 Tokens - Reasoning ist bei allen drei Modellen immer aktiv; die Intensität wird mit `output_config.effort` eingestellt - Tool-Aufrufe, Websuche, Bildeingaben, strukturierte Ausgaben und Cache-Einstellungen sind in der [vollständigen Referenz](/de/api-manual/language-series/kimi/messages/messages-reference) beschrieben operationId: kimiMessagesQuick requestBody: required: true content: application/json: schema: $ref: '#/components/schemas/CreateMessageQuickRequest' examples: simple: summary: Minimale Pro-Anfrage value: model: kimi-k3.1-pro max_tokens: 2048 messages: - role: user content: Erkläre Kontext-Caching in einem Satz. highspeed: summary: Highspeed mit geringem Reasoning-Aufwand value: model: kimi-k3.1-pro-highspeed max_tokens: 2048 output_config: effort: low messages: - role: user content: Erkläre Kontext-Caching in einem Satz. k3: summary: Minimale Kimi-K3-Anfrage value: model: kimi-k3 max_tokens: 2048 messages: - role: user content: Erkläre Kontext-Caching in einem Satz. multi_turn: summary: System-Prompts und mehrstufige Gespräche value: model: kimi-k3.1-pro max_tokens: 2048 output_config: effort: low system: >- Du bist ein sorgfältiger technischer Redakteur. Antworte knapp. messages: - role: user content: Was ist Kontext-Caching? - role: assistant content: >- Kontext-Caching speichert wiederkehrende Präfixe von Anfragen, damit spätere Cache-Treffer schneller und kostengünstiger verarbeitet werden können. - role: user content: Für welche Anwendungsfälle eignet es sich? streaming: summary: Anthropic-SSE-Streaming value: model: kimi-k3.1-pro max_tokens: 2048 output_config: effort: low stream: true messages: - role: user content: Schreibe ein vierzeiliges Gedicht über eine Sommernacht. responses: '200': description: >- Message-Antwort; Streaming-Anfragen liefern einen Anthropic-SSE-Ereignisstrom content: application/json: schema: $ref: '#/components/schemas/MessageResponse' text/event-stream: schema: type: string description: >- Die Ereignisfolge umfasst normalerweise message_start, content_block_*, message_delta und message_stop. '400': $ref: '#/components/responses/BadRequest' '401': $ref: '#/components/responses/Unauthorized' '429': $ref: '#/components/responses/RateLimited' '500': $ref: '#/components/responses/InternalError' components: schemas: CreateMessageQuickRequest: type: object required: - model - max_tokens - messages properties: model: type: string enum: - kimi-k3.1-pro - kimi-k3.1-pro-highspeed - kimi-k3 default: kimi-k3.1-pro description: >- Aufzurufendes Modell: | Modell-ID | Einordnung | |---|---| | `kimi-k3.1-pro` | Neueste Modellgeneration (empfohlen) | | `kimi-k3.1-pro-highspeed` | Gleiche Parameter wie Pro, schnellere Generierung | | `kimi-k3` | Vorherige Modellgeneration | Alle drei Modelle haben ein Kontextfenster von 1.048.576 Tokens und immer aktives Reasoning. max_tokens: type: integer minimum: 1 maximum: 1048576 description: >- Maximal zulässige Tokens für diese Generierung, einschließlich thinking und endgültigem Text. Ein zu kleiner Wert kann dazu führen, dass Reasoning das Ausgabebudget vor dem Antworttext aufbraucht. Mindestens 1024 verwenden und bei komplexeren Aufgaben erhöhen. messages: type: array minItems: 1 description: >- Gesprächsnachrichten. Bei mehrstufigen Gesprächen historische Nachrichten in Reihenfolge angeben; Hinweise zum Zurücksenden von Reasoning- und Tool-Aufrufverlauf stehen in der vollständigen Referenz. items: $ref: '#/components/schemas/MessageSimple' system: type: string description: >- System-Prompt. Das Messages-Protokoll verwendet ein system-Feld auf oberster Ebene statt einer system-Rolle. output_config: type: object description: Ausgabekonfiguration. properties: effort: type: string enum: - low - high - max default: max description: >- Reasoning-Aufwand, Standard `max`. `kimi-k3` unterstützt nur `max`; weitere kompatible Werte stehen in der vollständigen Referenz. stream: type: boolean default: false description: Ob ein Anthropic-SSE-Ereignisstrom zurückgegeben wird. MessageResponse: type: object properties: id: type: string description: Antwort-ID. example: chatcmpl-6adc72c2b5847b4b2ccb39fd type: type: string enum: - message example: message role: type: string enum: - assistant example: assistant model: type: string description: Für diesen Aufruf verwendetes Modell. example: kimi-k3.1-pro content: type: array description: Ausgabe-Inhaltsblöcke, üblicherweise zuerst thinking, dann text. items: $ref: '#/components/schemas/OutputContentBlock' stop_reason: type: - string - 'null' enum: - end_turn - max_tokens - tool_use - null description: >- Stoppgrund: `end_turn` bedeutet reguläres Ende, `max_tokens` das Erreichen des Ausgabelimits und `tool_use` eine Tool-Anforderung des Modells. example: end_turn usage: $ref: '#/components/schemas/MessageUsage' MessageSimple: type: object required: - role - content properties: role: type: string enum: - user - assistant description: Nachrichtenrolle. Unterstützt werden nur user und assistant. content: type: string description: Nachrichteninhalt (Klartext). example: Erkläre Kontext-Caching in einem Satz. OutputContentBlock: type: object properties: type: type: string enum: - thinking - text example: text thinking: type: string description: >- Reasoning-Inhalt bei `type=thinking`. In mehrstufigen Gesprächen unverändert zusammen mit signature zurücksenden. signature: type: string description: >- Signatur bei `type=thinking`; in mehrstufigen Gesprächen unverändert zurücksenden. text: type: string description: Antworttext bei `type=text`. example: >- Kontext-Caching speichert wiederkehrende Präfixe von Anfragen, damit spätere Cache-Treffer schneller und kostengünstiger verarbeitet werden können. MessageUsage: type: object properties: input_tokens: type: integer description: Reguläre Eingabe-Tokens ohne Cache-Lese- und Schreibvorgänge. example: 24 cache_read_input_tokens: type: integer description: Aus dem Cache gelieferte Eingabe-Token. example: 0 cache_creation_input_tokens: type: integer description: In den Cache geschriebene Eingabe-Token. example: 0 output_tokens: type: integer description: Ausgabe-Token einschließlich thinking-Token. example: 96 ErrorResponse: type: object properties: type: type: string enum: - error error: type: object properties: type: type: string message: type: string request_id: type: string responses: BadRequest: description: Ungültige Anfrageparameter content: application/json: schema: $ref: '#/components/schemas/ErrorResponse' Unauthorized: description: API-Schlüssel fehlt oder ist ungültig content: application/json: schema: $ref: '#/components/schemas/ErrorResponse' RateLimited: description: Ratenlimit überschritten oder Kontingent nicht ausreichend content: application/json: schema: $ref: '#/components/schemas/ErrorResponse' InternalError: description: Interner Dienstfehler content: application/json: schema: $ref: '#/components/schemas/ErrorResponse' securitySchemes: bearerAuth: type: http scheme: bearer description: >- ##Alle APIs erfordern eine Bearer-Token-Authentifizierung## **API-Schlüssel abrufen:** Besuchen Sie die [API-Schlüsselverwaltung](https://evolink.ai/dashboard/keys), um Ihren API-Schlüssel abzurufen **Zum Anfrage-Header hinzufügen:** ``` Authorization: Bearer YOUR_API_KEY ``` ```` This documentation is built and hosted on [Mintlify](https://mintlify.com), a developer documentation platform.