# API de Kimi 2.7

Referencia completa de la API para los modelos LLM Kimi 2.7 impulsados por Moonshot AI.

## Variantes del modelo

Esta API admite dos variantes de modelo:

| Modelo | ID | Descripción |
|-------|----|-------------|
| **Kimi 2.7 Text to Text** | `kimi-2.7-text-to-text` | Razonamiento y redacción de texto generales |
| **Kimi 2.7 Image to Text** | `kimi-2.7-image-to-text` | Comprensión de imágenes con instrucciones de texto |

## Comparación rápida

| Función | Text to Text | Image to Text |
|---------|--------------|---------------|
| Entrada de texto | Obligatoria ✅ | Opcional |
| Entrada de imagen | No compatible ❌ | Opcional |
| Respuesta en streaming | SSE | SSE |
| `max_tokens` | Opcional | Opcional |
| `top_p` | Opcional | Opcional |
| `top_k` | Opcional | Opcional |

## Kimi 2.7 Text to Text

### Punto de conexión

```http
POST /api/v1/chat/completions
```

### Parámetros de solicitud

#### Obligatorios

| Parámetro | Tipo | Descripción |
|-----------|------|-------------|
| `model` | string | Debe ser `"kimi-2.7-text-to-text"` |
| `messages` | array | Mensajes ordenados. Consulta la API LLM para la estructura del mensaje. |
| `stream` | boolean | `true` para SSE, `false` para una única respuesta JSON. |

#### Compatibilidad de mensajes

| Campo | Texto | Archivo | Imagen |
|-------|------|------|-------|
| `messages` | Obligatorio ✅ | No compatible ❌ | No compatible ❌ |

#### Opcionales

| Parámetro | Tipo | Rango | Descripción |
|-----------|------|-------|-------------|
| `max_tokens` | integer | `> 0` | Tokens máximos de salida. |
| `top_p` | number | `0.0` - `1.0` | Limita la masa de probabilidad acumulada para los tokens candidatos. |
| `top_k` | integer | `0` - `100` | Limita el número de tokens candidatos. |

### Solicitud de ejemplo

```javascript
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-2.7-text-to-text',
    messages: [
      {
        role: 'user',
        content: 'Write a concise Java beginner tutorial outline.'
      }
    ],
    stream: true,
    max_tokens: 2000,
    top_p: 0.9,
    top_k: 50
  })
});
```

## Kimi 2.7 Image to Text

### Punto de conexión

```http
POST /api/v1/chat/completions
```

### Parámetros de solicitud

#### Obligatorios

| Parámetro | Tipo | Descripción |
|-----------|------|-------------|
| `model` | string | Debe ser `"kimi-2.7-image-to-text"` |
| `messages` | array | Mensajes ordenados. Consulta la API LLM y Message Attachments. |
| `stream` | boolean | `true` para SSE, `false` para una única respuesta JSON. |

#### Compatibilidad de mensajes

| Campo | Texto | Archivo | Imagen |
|-------|------|------|-------|
| `messages` | Opcional | No compatible ❌ | Opcional |

#### Opcionales

| Parámetro | Tipo | Rango | Descripción |
|-----------|------|-------|-------------|
| `max_tokens` | integer | `> 0` | Tokens máximos de salida. |
| `top_p` | number | `0.0` - `1.0` | Limita la masa de probabilidad acumulada para los tokens candidatos. |
| `top_k` | integer | `0` - `100` | Limita el número de tokens candidatos. |

### Solicitud de ejemplo

```javascript
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-2.7-image-to-text',
    messages: [
      {
        role: 'user',
        content: [
          { type: 'text', text: 'What is roughly shown in this image?' },
          {
            type: 'image_url',
            image_url: {
              url: 'https://example.com/sample-image.jpg'
            }
          }
        ]
      }
    ],
    stream: true,
    max_tokens: 300
  })
});
```

## Formato de respuesta

Los modelos LLM Kimi 2.7 devuelven respuestas de finalización compatibles con OpenAI. Con `stream: true`, la respuesta se transmite mediante eventos enviados por el servidor (SSE); con `stream: false`, se devuelve como un único objeto JSON.

## Buenas prácticas

- Usa instrucciones de sistema concisas para comportamientos específicos de la tarea.
- Para comprensión de imágenes, combina una pregunta clara con contenido de imagen adjunto en `messages[].content`.
- Ajusta `top_p` y `top_k` solo cuando necesites una salida más estricta o más variada.