curl --request POST \
--url https://direct.evolink.ai/v1/messages \
--header 'Authorization: Bearer <token>' \
--header 'Content-Type: application/json' \
--data '
{
"model": "kimi-k3.1-pro",
"max_tokens": 2048,
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "コンテキストキャッシュを一文で説明してください。"
}
]
}
'{
"id": "chatcmpl-6adc72c2b5847b4b2ccb39fd",
"type": "message",
"role": "assistant",
"model": "kimi-k3.1-pro",
"content": [
{
"type": "text",
"thinking": "<string>",
"signature": "<string>",
"text": "コンテキストキャッシュはリクエストで繰り返されるプレフィックスを保存し、後続のリクエストでヒットすると、より高速かつ低コストで処理できます。"
}
],
"stop_reason": "end_turn",
"usage": {
"input_tokens": 24,
"cache_read_input_tokens": 0,
"cache_creation_input_tokens": 0,
"output_tokens": 96
}
}{
"type": "error",
"error": {
"type": "<string>",
"message": "<string>"
},
"request_id": "<string>"
}{
"type": "error",
"error": {
"type": "<string>",
"message": "<string>"
},
"request_id": "<string>"
}{
"type": "error",
"error": {
"type": "<string>",
"message": "<string>"
},
"request_id": "<string>"
}{
"type": "error",
"error": {
"type": "<string>",
"message": "<string>"
},
"request_id": "<string>"
}Messages API
Kimi API（全モデル）- Messages クイックスタート
- Anthropic Messages プロトコルで Kimi モデルを呼び出し、
modelでモデルを選択します - 必須パラメータは
model、max_tokens、messagesのみです（Anthropic プロトコルではmax_tokensが必須） - 3 モデルともコンテキストウィンドウは 1,048,576 tokens です
- 3 モデルとも推論は常に有効で、強度は
output_config.effortで指定します - ツール呼び出し、Web 検索、画像入力、構造化出力、キャッシュ設定は完全リファレンスをご覧ください
POST
/
v1
/
messages
curl --request POST \
--url https://direct.evolink.ai/v1/messages \
--header 'Authorization: Bearer <token>' \
--header 'Content-Type: application/json' \
--data '
{
"model": "kimi-k3.1-pro",
"max_tokens": 2048,
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "コンテキストキャッシュを一文で説明してください。"
}
]
}
'{
"id": "chatcmpl-6adc72c2b5847b4b2ccb39fd",
"type": "message",
"role": "assistant",
"model": "kimi-k3.1-pro",
"content": [
{
"type": "text",
"thinking": "<string>",
"signature": "<string>",
"text": "コンテキストキャッシュはリクエストで繰り返されるプレフィックスを保存し、後続のリクエストでヒットすると、より高速かつ低コストで処理できます。"
}
],
"stop_reason": "end_turn",
"usage": {
"input_tokens": 24,
"cache_read_input_tokens": 0,
"cache_creation_input_tokens": 0,
"output_tokens": 96
}
}{
"type": "error",
"error": {
"type": "<string>",
"message": "<string>"
},
"request_id": "<string>"
}{
"type": "error",
"error": {
"type": "<string>",
"message": "<string>"
},
"request_id": "<string>"
}{
"type": "error",
"error": {
"type": "<string>",
"message": "<string>"
},
"request_id": "<string>"
}{
"type": "error",
"error": {
"type": "<string>",
"message": "<string>"
},
"request_id": "<string>"
}BaseURL: デフォルトの BaseURL は
https://direct.evolink.ai で、テキストモデルと長時間接続をより適切にサポートします。https://api.evolink.ai はマルチモーダルサービスの主要エンドポイントで、テキストモデルの代替アドレスとして使用されます。Kimi モデルでは推論が常に有効です。レスポンスの
content には通常 type="thinking" ブロックが含まれ、出力トークンに計上されます。max_tokens を小さくしすぎると、推論中に出力枠を使い切り、回答本文が返らない場合があります。承認
##すべての API で Bearer Token 認証が必要です##
API キーの取得：
API キー管理ページで API キーを取得してください
リクエストヘッダーに追加：
Authorization: Bearer YOUR_API_KEY
ボディ
application/json
呼び出すモデル：
| モデル ID | 位置付け |
|---|---|
kimi-k3.1-pro | 最新世代モデル（推奨） |
kimi-k3.1-pro-highspeed | Pro と同じパラメータで、より高速に生成 |
kimi-k3 | 前世代モデル |
3 モデルともコンテキストウィンドウは 1,048,576 tokens で、推論は常に有効です。
利用可能なオプション:
kimi-k3.1-pro, kimi-k3.1-pro-highspeed, kimi-k3 今回の生成で使用できる最大トークン数。thinking と最終テキストを含みます。小さすぎると推論中に出力枠を使い切り、回答本文が返らない場合があります。1024 以上を推奨し、タスクの複雑さに応じて増やしてください。
必須範囲:
1 <= x <= 1048576会話メッセージ。複数ターンでは履歴を順番に含めてください。推論とツール呼び出しの履歴を再送する方法は完全リファレンスをご覧ください。
Minimum array length:
1Show child attributes
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system プロンプト。Messages プロトコルでは system ロールではなく、トップレベルの system フィールドを使用します。
出力設定。
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Anthropic SSE イベントストリームを返すかどうか。
レスポンス
Message 応答。ストリーミングリクエストでは Anthropic SSE イベントストリームを返します
レスポンス ID。
例:
"chatcmpl-6adc72c2b5847b4b2ccb39fd"
利用可能なオプション:
message 例:
"message"
利用可能なオプション:
assistant 例:
"assistant"
今回の呼び出しで使用したモデル。
例:
"kimi-k3.1-pro"
出力コンテンツブロック。通常は thinking、text の順です。
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停止理由：end_turn は自然な終了、max_tokens は出力上限への到達、tool_use はモデルによるツール呼び出し要求です。
利用可能なオプション:
end_turn, max_tokens, tool_use, null 例:
"end_turn"
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