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": "컨텍스트 캐시를 한 문장으로 설명해 주세요."
}
]
}
'{
"id": "chatcmpl-6adc72c2b5847b4b2ccb39fd",
"type": "message",
"role": "assistant",
"model": "kimi-k3.1-pro",
"content": [
{
"type": "text",
"thinking": "<string>",
"signature": "<string>",
"text": "컨텍스트 캐시는 요청에서 반복되는 접두사 내용을 저장하여 이후 요청이 캐시에 적중하면 더 빠르고 저렴하게 처리할 수 있게 합니다."
}
],
"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(모든 모델) - Messages 빠른 시작
- Anthropic Messages 프로토콜로 Kimi 모델을 호출하고
model로 모델을 선택합니다 model,max_tokens,messages만 필요합니다(Anthropic 프로토콜에서max_tokens는 필수)- 세 모델 모두 컨텍스트 창은 1,048,576 tokens입니다
- 세 모델 모두 추론이 항상 활성화되며 강도는
output_config.effort로 설정합니다 - 도구 호출, 웹 검색, 이미지 입력, 구조화된 출력, 캐시 설정은 전체 참조를 확인하세요
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": "컨텍스트 캐시를 한 문장으로 설명해 주세요."
}
]
}
'{
"id": "chatcmpl-6adc72c2b5847b4b2ccb39fd",
"type": "message",
"role": "assistant",
"model": "kimi-k3.1-pro",
"content": [
{
"type": "text",
"thinking": "<string>",
"signature": "<string>",
"text": "컨텍스트 캐시는 요청에서 반복되는 접두사 내용을 저장하여 이후 요청이 캐시에 적중하면 더 빠르고 저렴하게 처리할 수 있게 합니다."
}
],
"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: 기본 BaseURL은
https://direct.evolink.ai이며 텍스트 모델과 장시간 연결을 더 잘 지원합니다. https://api.evolink.ai는 멀티모달 서비스의 기본 엔드포인트이자 텍스트 모델의 대체 주소입니다.Kimi 모델은 추론이 항상 활성화됩니다. 응답의
content에는 보통 type="thinking" 블록이 포함되며 출력 토큰에 반영됩니다. max_tokens를 너무 작게 설정하면 추론 중 출력 예산을 모두 사용하여 응답 본문이 없을 수 있습니다.인증
##모든 API에는 Bearer Token 인증이 필요합니다##
API Key 발급:
API Key 관리 페이지에서 API Key를 발급받으세요
요청 헤더에 추가:
Authorization: Bearer YOUR_API_KEY
본문
application/json
호출할 모델:
| 모델 ID | 특성 |
|---|---|
kimi-k3.1-pro | 최신 세대 모델(권장) |
kimi-k3.1-pro-highspeed | Pro와 동일한 매개변수, 더 빠른 생성 |
kimi-k3 | 이전 세대 모델 |
세 모델 모두 컨텍스트 창은 1,048,576 tokens이며 추론이 항상 활성화됩니다.
사용 가능한 옵션:
kimi-k3.1-pro, kimi-k3.1-pro-highspeed, kimi-k3 이번 생성에 허용된 최대 토큰 수. thinking과 최종 텍스트를 포함합니다. 값이 너무 작으면 추론 중 출력 예산을 모두 사용하여 본문이 없을 수 있습니다. 최소 1024를 권장하며 작업 복잡도에 따라 늘리세요.
필수 범위:
1 <= x <= 1048576대화 메시지. 여러 턴의 대화에서는 이전 메시지를 순서대로 포함하세요. 추론과 도구 호출 기록을 다시 보내는 방법은 전체 참조를 확인하세요.
Minimum array length:
1Show child attributes
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system 프롬프트입니다. Messages 프로토콜은 system 역할 대신 최상위 system 필드를 사용합니다.
출력 설정.
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Anthropic SSE 이벤트 스트림 반환 여부입니다.
응답
Message 응답입니다. 스트리밍 요청은 Anthropic SSE 이벤트 스트림을 반환합니다
응답 ID.
예시:
"chatcmpl-6adc72c2b5847b4b2ccb39fd"
사용 가능한 옵션:
message 예시:
"message"
사용 가능한 옵션:
assistant 예시:
"assistant"
이번 호출에 사용한 모델.
예시:
"kimi-k3.1-pro"
출력 콘텐츠 블록. 보통 thinking 다음에 text가 옵니다.
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중지 사유: end_turn은 자연스러운 종료, max_tokens는 출력 한도 도달, tool_use는 모델의 도구 호출 요청입니다.
사용 가능한 옵션:
end_turn, max_tokens, tool_use, null 예시:
"end_turn"
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