curl --request POST \
--url https://direct.evolink.ai/v1/responses \
--header 'Authorization: Bearer <token>' \
--header 'Content-Type: application/json' \
--data '
{
"model": "kimi-k3.1-pro",
"input": "Erkläre Kontext-Caching in einem Satz."
}
'{
"id": "resp_6adc72aab1f2eaaebe6b869e",
"object": "response",
"created_at": 1792832171,
"status": "completed",
"incomplete_details": {
"reason": "max_output_tokens"
},
"model": "kimi-k3.1-pro",
"output": [
{
"type": "message",
"id": "msg_6adc72aab1f2eaaebe6b869f",
"summary": [
{
"type": "summary_text",
"text": "<string>"
}
],
"role": "assistant",
"content": [
{
"type": "output_text",
"text": "Kontext-Caching speichert wiederkehrende Präfixe von Anfragen, damit spätere Cache-Treffer schneller und kostengünstiger verarbeitet werden können."
}
],
"status": "completed"
}
],
"usage": {
"input_tokens": 24,
"input_tokens_details": {
"cached_tokens": 0
},
"output_tokens": 96,
"output_tokens_details": {
"reasoning_tokens": 62
},
"total_tokens": 120
}
}{
"error": {
"message": "<string>",
"type": "<string>",
"code": "<string>"
}
}{
"error": {
"message": "<string>",
"type": "<string>",
"code": "<string>"
}
}{
"error": {
"message": "<string>",
"type": "<string>",
"code": "<string>"
}
}{
"error": {
"message": "<string>",
"type": "<string>",
"code": "<string>"
}
}Kimi API (alle Modelle) - Responses: Schnellstart
Kimi mit model und input aufrufen. Unterstützt werden kimi-k3.1-pro, kimi-k3.1-pro-highspeed und kimi-k3. Für max_output_tokens mit 1024 beginnen, um Platz für Reasoning und Antwort zu lassen.
Weitere Beispiele und Modellunterschiede stehen in der vollständigen Referenz.
curl --request POST \
--url https://direct.evolink.ai/v1/responses \
--header 'Authorization: Bearer <token>' \
--header 'Content-Type: application/json' \
--data '
{
"model": "kimi-k3.1-pro",
"input": "Erkläre Kontext-Caching in einem Satz."
}
'{
"id": "resp_6adc72aab1f2eaaebe6b869e",
"object": "response",
"created_at": 1792832171,
"status": "completed",
"incomplete_details": {
"reason": "max_output_tokens"
},
"model": "kimi-k3.1-pro",
"output": [
{
"type": "message",
"id": "msg_6adc72aab1f2eaaebe6b869f",
"summary": [
{
"type": "summary_text",
"text": "<string>"
}
],
"role": "assistant",
"content": [
{
"type": "output_text",
"text": "Kontext-Caching speichert wiederkehrende Präfixe von Anfragen, damit spätere Cache-Treffer schneller und kostengünstiger verarbeitet werden können."
}
],
"status": "completed"
}
],
"usage": {
"input_tokens": 24,
"input_tokens_details": {
"cached_tokens": 0
},
"output_tokens": 96,
"output_tokens_details": {
"reasoning_tokens": 62
},
"total_tokens": 120
}
}{
"error": {
"message": "<string>",
"type": "<string>",
"code": "<string>"
}
}{
"error": {
"message": "<string>",
"type": "<string>",
"code": "<string>"
}
}{
"error": {
"message": "<string>",
"type": "<string>",
"code": "<string>"
}
}{
"error": {
"message": "<string>",
"type": "<string>",
"code": "<string>"
}
}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.POST /v1/responses und wählen Sie mit model zwischen kimi-k3.1-pro, kimi-k3.1-pro-highspeed und kimi-k3. Nur model und input sind erforderlich.
input, das Ausgabelimit max_output_tokens und der Reasoning-Aufwand reasoning.effort.Antworttext auslesen
Die Antwortoutput kann Reasoning, Antworttext und Tool-Aufrufe enthalten. Durchlaufen Sie die output_text-Inhaltsblöcke der Elemente mit type="message"; gehen Sie nicht davon aus, dass das erste Element die Antwort enthält.
Wenn das Antwort-JSON bereits als response eingelesen wurde, lässt sich der Text so extrahieren:
text = "".join(
part["text"]
for item in response.get("output", [])
if item.get("type") == "message"
for part in item.get("content", [])
if part.get("type") == "output_text"
)
print(text)
max_output_tokens umfasst Reasoning und Antwort. Bei status="incomplete" und incomplete_details.reason="max_output_tokens" erhöhen Sie das Limit. Bei ausgeschöpftem Budget kann die Antwort nur Reasoning-Elemente ohne Antworttext enthalten.Autorisierungen
##Alle APIs erfordern eine Bearer-Token-Authentifizierung##
API-Schlüssel abrufen:
Besuchen Sie die API-Schlüsselverwaltung, um Ihren API-Schlüssel abzurufen
Zum Anfrage-Header hinzufügen:
Authorization: Bearer YOUR_API_KEY
Body
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.
kimi-k3.1-pro, kimi-k3.1-pro-highspeed, kimi-k3 Eingabe dieser Anfrage. Ein String entspricht einer user-Nachricht; ein Array enthält historische Nachrichten in Reihenfolge.
Maximale generierte Tokens einschließlich Reasoning und endgültiger Antwort; Standard 131072, Maximum 1048576.
1 <= x <= 1048576Konfiguration der Schlussfolgerungen.
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Bei true wird die Antwort als SSE-Stream zurückgegeben.
Antwort
Antwort erfolgreich erstellt; Streaming-Anfragen liefern einen SSE-Ereignisstrom
Antwort-ID.
"resp_6adc72aab1f2eaaebe6b869e"
response "response"
Erstellungszeit als Unix-Zeitstempel in Sekunden.
1792832171
Antwortstatus. incomplete bedeutet meist, dass das Limit max_output_tokens erreicht wurde.
completed, incomplete, failed "completed"
Grund bei status gleich incomplete.
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Für diesen Aufruf verwendetes Modell.
"kimi-k3.1-pro"
Ausgabe-Elemente, üblicherweise zuerst reasoning, dann message.
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