جرّب مجانًا واجهة API من Kimi K3 لتحويل النص إلى نص للبرمجة طويلة الأمد والاستدلال والعمل المعرفي وسير عمل الوكلاء القابل للتوسع عبر وصول مستقر من Flaq AI للفرق.
أمثلة API
مثال الإرسال
const response = await fetch('https://api.flaq.ai/api/v1/chat/completions', {
method: 'POST',
headers: {
Authorization: 'Bearer YOUR_API_KEY',
Accept: 'text/event-stream',
'Content-Type': 'application/json'
},
body: JSON.stringify({
model: 'kimi-k3-text-to-text',
messages: [
{
role: 'user',
content: 'Write a concise Java beginner tutorial outline.'
}
],
stream: true,
max_tokens: 2000,
top_k: 50
})
});
const reader = response.body.getReader();
const decoder = new TextDecoder();
let buffer = '';
let assistantText = '';
while (true) {
const { done, value } = await reader.read();
if (done) break;
buffer += decoder.decode(value, { stream: true });
const frames = buffer.split('\n\n');
buffer = frames.pop() || '';
for (const frame of frames) {
const lines = frame.split('\n').filter(Boolean);
let eventName = 'message';
const dataLines = [];
for (const line of lines) {
if (line.startsWith('event:')) {
eventName = line.slice(6).trim();
} else if (line.startsWith('data:')) {
dataLines.push(line.replace(/^data:\s*/, ''));
}
}
const raw = dataLines.join('\n').trim();
if (raw === '[DONE]') {
console.log('\nFinal text:', assistantText);
continue;
}
let payload;
try {
payload = JSON.parse(raw);
} catch {
continue;
}
if (eventName === 'error' || payload.error) {
const msg = payload.error?.message ?? payload.message ?? 'Chat request failed';
throw new Error(msg);
}
const delta = payload.choices?.[0]?.delta;
if (delta?.content) {
assistantText += delta.content;
console.log(assistantText);
}
}
}
مثال الإرسال
import json
import requests
response = requests.post(
'https://api.flaq.ai/api/v1/chat/completions',
headers={
'Authorization': 'Bearer YOUR_API_KEY',
'Accept': 'text/event-stream',
'Content-Type': 'application/json',
},
json={
'model': 'kimi-k3-text-to-text',
'messages': [
{
'role': 'user',
'content': 'Write a concise Java beginner tutorial outline.',
}
],
'stream': True,
'max_tokens': 2000,
'top_k': 50,
},
stream=True,
)
response.raise_for_status()
event_name = 'message'
assistant_text = ''
for raw_line in response.iter_lines(decode_unicode=True):
if not raw_line:
event_name = 'message'
continue
if raw_line.startswith('event:'):
event_name = raw_line.replace('event:', '', 1).strip()
continue
if raw_line.startswith('data:'):
raw_data = raw_line.replace('data:', '', 1).strip()
if raw_data == '[DONE]':
print('\nFinal text:', assistant_text)
continue
payload = json.loads(raw_data)
if event_name == 'error' or payload.get('error'):
error = payload.get('error') or payload
raise RuntimeError(error.get('message', 'Chat request failed'))
choices = payload.get('choices') or []
if choices:
delta = choices[0].get('delta') or {}
content = delta.get('content')
if content:
assistant_text += content
print(content, end='', flush=True)
مثال الإرسال
curl -N -X POST "https://api.flaq.ai/api/v1/chat/completions" \
-H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \
-H "Accept: text/event-stream" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "kimi-k3-text-to-text",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Write a concise Java beginner tutorial outline."
}
],
"stream": true,
"max_tokens": 2000,
"top_k": 50
}'
أسعار Kimi K3 Text to Text
| المعلمات | السعر | السعر الأصلي | الخصم |
|---|
README
واجهة Kimi K3 لتحويل النص إلى نص للبرمجة طويلة الأمد ووكلاء الذكاء الاصطناعي
تتيح واجهة Kimi K3 لتحويل النص إلى نص للمطورين نموذج الاستدلال الرائد من Moonshot AI من خلال واجهة نصية جاهزة لبيئات الإنتاج على Flaq AI. صُمم Kimi K3 للبرمجة طويلة الأمد والعمل المعرفي المعقد والاستدلال متعدد الخطوات، ويمكنه اتباع التعليمات التفصيلية ومعالجة السياق التقني الممتد وإنتاج استجابات منظمة تناسب التطبيقات ذات المتطلبات العالية. يوفر Flaq AI تكاملاً مباشراً مع chat-completions للفرق التي تطور مساعدي البرمجة وسير عمل الأبحاث والوكلاء المعتمدين على النصوص على نطاق واسع.
الميزات الرئيسية لواجهة Kimi K3 لتحويل النص إلى نص
-
ذكاء البرمجة طويلة الأمد: عالج المهام الهندسية المعقدة وتحليل قواعد التعليمات البرمجية وتصحيح الأخطاء وإعادة الهيكلة وتخطيط التنفيذ باستخدام نموذج مصمم للاستدلال التقني المستمر.
-
استدلال متقدم للعمل المعرفي: حلل المعلومات الكثيفة واربط الأدلة عبر المدخلات الطويلة وطوّر إجابات مترابطة للأبحاث والاستراتيجيات والتوثيق ودعم القرارات المهنية.
-
فهم السياق الممتد: عالج كميات كبيرة من النصوص وحافظ على الاتساق عبر المحادثات التفصيلية والمواصفات والمستندات التقنية والمهام متعددة المراحل.
-
اتباع موثوق للتعليمات: استخدم توجيهات واضحة باللغة الطبيعية للتحكم في الأهداف وبنية الاستجابة ومستوى التفصيل والنبرة وتنسيق المخرجات من أجل سير عمل قابل للتكرار في التطبيقات.
-
عناصر تحكم مرنة في إنشاء النصوص: اضبط طول الاستجابة وسلوك أخذ العينات لتحقيق التوازن بين الإجابات الموجزة والتحليل المتعمق ومتطلبات المخرجات الخاصة بالتطبيق.
-
تكامل قابل للتوسع مع واجهة الدردشة: صِل Kimi K3 بالمساعدين الحاليين والأدوات الداخلية ومسارات معالجة النصوص المؤتمتة عبر endpoint موحد لـ chat-completions من Flaq AI.
كيفية استخدام واجهة Kimi K3 لتحويل النص إلى نص على Flaq AI
-
المدخلات: رسائل نصية منظمة تتضمن طلبات المستخدم والتعليمات وسجل المحادثة والتعليمات البرمجية أو المواد المرجعية.
-
المخرجات: استجابات نصية بلغة طبيعية للاستدلال والبرمجة والتحليل والكتابة وغيرها من مهام سير العمل النصية.
-
عناصر التحكم في الإنشاء: اضبط طول الاستجابة وأخذ عينات الرموز، واختر التسليم عبر البث أو من دونه وفقاً لتجربة تطبيقك.
-
مسار API: أرسل الطلبات عبر endpoint الخاص بـ chat-completions في Flaq AI باستخدام kimi-k3-text-to-text بصفته معرّف النموذج.
-
الإمكانات: البرمجة طويلة الأمد والاستدلال المعقد وتركيب المعرفة والكتابة المنظمة والتحليل التقني والتفاعل النصي متعدد الجولات.
أفضل حالات الاستخدام لتكامل API الخاص بـ Kimi K3
-
مساعدو البرمجة والوكلاء الهندسيون: أنشئ أدوات للمطورين تستطيع فحص التعليمات البرمجية وشرح حالات الفشل وتخطيط التغييرات ودعم مهام التنفيذ الأطول عبر خطوات متعددة.
-
تحليل قواعد التعليمات البرمجية ذات السياق الكبير: راجع البنية المعمارية وتتبع السلوك عبر الملفات ولخّص المستودعات غير المألوفة وأعد خطط الترحيل أو إعادة الهيكلة استناداً إلى سياق تقني موسع.
-
البحث وتركيب المعرفة: حوّل التقارير الطويلة والمواد المصدرية والمستندات الداخلية إلى نتائج ومقارنات وملخصات وموجزات منظمة وجاهزة لاتخاذ القرار.
-
سير العمل المعقد في الأعمال: ادعم التخطيط وتحليل السياسات والتوثيق التشغيلي ومهام الاستدلال متعددة المراحل التي تتطلب سياقاً متسقاً واستجابات منظمة.
-
الكتابة التقنية والتوثيق: أنشئ المواصفات وأدلة التنفيذ وشروحات API وخطط الاختبار ومستندات واضحة موجهة للمطورين انطلاقاً من متطلبات تفصيلية.
ملاحظة يُرجى التأكد من امتثال الرسائل والمحتوى المُنشأ لمتطلبات السلامة والخصوصية ومعالجة البيانات المعمول بها. يقبل مسار نموذج Flaq AI هذا الرسائل النصية؛ فلا تفترض أن المدخلات متعددة الوسائط أو أدوات Kimi الخاصة بالمنتج متاحة عبر هذا endpoint.
Kimi K3 في مواجهة المنافسين: تحليل مقارن
-
Kimi K3 في مقابل Kimi 2.7
يظل Kimi 2.7 مناسباً لسير عمل المحادثات والبرمجة المستقر. أما Kimi K3 فهو موجّه للبرمجة طويلة الأمد ذات المتطلبات الأعلى والعمل المعرفي الأكثر عمقاً والاستدلال المتواصل متعدد الخطوات عندما تتطلب المهام قدرات عامة أقوى. -
Kimi K3 في مقابل Claude Fable 5
يستهدف Claude Fable 5 مهام الاستدلال الاحتكارية المتميزة وسير عمل التطوير القائم على الوكلاء. يقدم Kimi K3 بديلاً قوياً من Moonshot AI يستند إلى أسس نموذج مفتوح ويتمتع بميزات السياق الممتد وإتاحة عملية لواجهة API للفرق التي تقيّم حزم إنتاج مختلفة. -
Kimi K3 في مقابل GPT 5.6 Sol
يوفر GPT 5.6 Sol منظومة احتكارية واسعة للبرمجة المتقدمة والوكلاء ذوي الأغراض العامة. يتميز Kimi K3 بتركيز Moonshot AI على البرمجة طويلة الأمد ويمنح المطورين خياراً آخر قابلاً للتوسع لسير عمل هندسي ومعرفي معقد قائم على النصوص. -
Kimi K3 في مقابل GLM 5.2
يُعد GLM 5.2 نموذجاً تنافسياً متعدد الأغراض للاستدلال وتطبيقات المطورين. ويركز Kimi K3 على التنفيذ المستمر عبر السياقات التقنية الكبيرة، ما يجعله مناسباً بشكل خاص لتحليل قواعد التعليمات البرمجية واسعة النطاق والتخطيط الممتد والمهام المعرفية ذات المتطلبات العالية.