Comment utiliser l'API Kimi K2.7 Code Highspeed

Kimi K2.7 Code Highspeed est le niveau de service le plus rapide du code Kimi K2.7 de Moonshot AI, maintenant en direct sur EmpirioLabs. Il s'agit du même modèle de codage agentique par trillion de trillions de paramètres, adapté pour la génération de code, le débogage, l'utilisation d'outils et les longs workflows d'ingénierie multi-étapes, servis sur un chemin à plus haut débit et à moindre latence pour les équipes qui veulent des réponses plus rapides. Les capacités sont identiques au niveau standard: une fenêtre contextuelle 262,144, toujours sur le raisonnement, l'appel de fonction, la sortie structurée en mode JSON et les entrées texte, image et vidéo.

Si vous n'avez pas besoin de la vitesse supplémentaire, la norme Kimi K2.7 Code niveau est l'option de meilleure valeur. Atteindre la vitesse élevée lorsque la latence ou le débit importe plus que le taux par jeton. Essaie dans le aire de jeux, lire Docs API, ou voir les spécifications complètes sur le page modèle.

Prix

La facturation est strictement basée sur l'utilisation sans abonnement: les jetons d'entrée et de sortie sont mesurés par jeton, et chaque recherche sur le Web invoquée ajoute un petit frais par appel qui s'applique seulement quand une recherche fonctionne réellement. Highspeed est le niveau de vitesse premium, de sorte que ses tarifs par jeton sont plus élevés que le niveau de code standard Kimi K2.7. Les taux actuels exacts pour les deux niveaux vivent toujours sur leurs pages modèles (Haute vitesse, standard) et sur page de prix. Raisonner est toujours sur, et les jetons de raisonnement sont facturés comme jetons de sortie, donc budgetz vos jetons max avec cela à l'esprit.

Démarrer rapidement

Kimi K2.7 Code Highspeed est compatible OpenAI, de sorte que les SDK officiels fonctionnent en pointant l'URL de base à EmpirioLabs et en définissant le modèle à kimi-k2-7-code-highspeed:

à partir de openai import Client OpenAI = OpenAI(api key=YOUR EMPIRIOLABS API KEY), base url= https://api.empiriolabs.ai/v1",) response = client.chat.completions.create(model= kimi-k2-7-code-highspeed ", messages=[ {"role": "user", "content": "Ecrivez une fonction Python qui fusionne les intervalles de chevauchement."} ],) print(reponse.choices[0].message.raisoning content) # the model'impression de raisonnement(reponse.choices[0].message.content) # the final reply

Streaming, appel de fonction, mode JSON, style anthropologique /v1/messages et le /v1/responses endpoint tout fonctionne hors de la boîte, exactement comme ils le font sur le niveau standard.

Des choses à savoir avant de construire

• Même modèle, plus rapide. Haute vitesse et standard Kimi K2.7 Le code est le même modèle avec les mêmes sorties et le même contexte de 262 144 jetons; Highspeed échange un prix par jeton plus élevé pour une latence plus faible et un débit plus élevé. Changer les niveaux en ne changeant que la modèle sur le terrain.
• Penser est toujours en cours. Chaque réponse inclut raisonnement contenu avant la réponse finale, et elle ne peut être désactivée. Raisonner compte vers les jetons de sortie et vers votre limite de jetons max, donc laissez la salle de tête: l'API accepte jusqu'à 131 072 jetons de sortie par demande.
• L'échantillonnage est fixé. Le service modèle exécute des paramètres d'échantillonnage sur pied, donc température, en haut, et les dépassements de pénalité sont acceptés mais ignorés plutôt que rejetés. Votre code OpenAI existant ne fonctionne pas.
• La recherche sur le Web est intégrée. Jeu " tool_web_search ": vrai sur toute demande de chat et le modèle exécute son outil de recherche web hébergé lui-même: il décide quand chercher, lit les résultats en direct, et cite les sources dans la réponse. Chaque recherche invoquée ajoute une petite taxe par recherche, facturée seulement quand une recherche s'exécute et rapportée en utilisation. tool_usage.web_search.
• Les appels d'outils portent le raisonnement. Lorsque vous lancez vos propres boucles d'appel de fonction, rejouez le message assistant avec raisonnement contenu champ intact; le service modèle nécessite le raisonnement du tour actuel pour rester en contexte pendant l'appel à outils multi-étapes.
• C'est vraiment multimodal. Les entrées d'images et de vidéos fonctionnent avec des tableaux de contenu OpenAI standard, ce qui rend pratique le débogage des captures d'écran ou des enregistrements d'écran.

Résumé

Kimi K2.7 Code Highspeed vous donne le même modèle de codage d'agents frontaliers que Kimi K2.7 Code, servi plus rapidement pour le travail sensible à la latence. Commencez par aire de jeux, lire docs, ou saisissez une clé API et pointez votre SDK OpenAI à https://api.empiriolabs.ai/v1 avec modèle " kimi-k2-7-code-highspeed ".

Divulgation: Cet article a été rédigé avec l'aide d'AI et examiné par EmpirioLabs AI.