Gunakan Kimi 2.7 Image-to-Text API untuk pemahaman visual, tanya jawab gambar, ekstraksi bergaya OCR, dan penalaran multimodal dalam workflow produksi yang stabil.
Model Kimi 2.7 Terkait
Contoh API
Contoh Pengiriman
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
})
});
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);
}
}
}
Contoh Pengiriman
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-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,
},
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)
Contoh Pengiriman
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-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
}'
Harga Kimi 2.7 Image to Text
| Parameter | Harga | Harga asli | Diskon |
|---|
README
API Kimi 2.7 Image-to-Text yang Stabil & Terjangkau (Pemahaman Visi Moonshot AI)
Kimi 2.7 Image-to-Text API di Flaq AI menyediakan akses model multimodal Moonshot AI untuk pemahaman visual, tanya jawab gambar, ekstraksi bergaya OCR, dan alur kerja penalaran berbasis gambar. Integrasi Kimi vision API yang terjangkau ini membantu developer mengubah input gambar menjadi deskripsi teks, jawaban, ringkasan, dan insight terstruktur yang berguna. API ini dibuat untuk tim yang membutuhkan analisis gambar yang stabil tanpa memelihara infrastruktur visi terpisah.
Fitur Utama Kimi 2.7 Image-to-Text API
- Pemahaman Visual: Analisis input gambar dan kembalikan deskripsi teks, penjelasan, dan jawaban yang jelas melalui integrasi Kimi 2.7 API.
- Penalaran Berbasis Gambar: Gabungkan detail visual dengan pertanyaan pengguna untuk mendukung analisis produk, peninjauan dokumen, umpan balik kreatif, dan alur kerja multimodal.
- Ekstraksi Bergaya OCR: Ekstrak teks yang terlihat, label, konten antarmuka, dan detail gambar untuk automasi hilir dan pemrosesan data.
- Akses API Ramah Developer: Tambahkan kemampuan image-to-text ke aplikasi melalui route Flaq AI yang stabil dan dirancang untuk alur kerja produksi.
- Panduan Prompt Fleksibel: Gunakan instruksi bahasa alami untuk meminta caption singkat, analisis mendetail, ringkasan terstruktur, atau output khusus tugas.
- Alur Kerja Visi Terjangkau: Bangun fitur analisis visual yang skalabel dengan akses model Moonshot AI yang hemat biaya.
Cara Menggunakan Kimi 2.7 Image-to-Text API untuk Analisis Visual di Flaq AI
- Input: Input gambar plus pertanyaan bahasa alami atau instruksi analisis.
- Output: Respons teks yang mendeskripsikan konten visual, mengekstrak informasi, menjawab pertanyaan, atau merangkum detail gambar.
- Dukungan Gambar: Berfungsi dengan alur kerja input gambar umum untuk visual produk, screenshot, dokumen, dan aset kreatif.
- Kemampuan: Deskripsi gambar, QA visual, pembacaan bergaya OCR, penalaran multimodal, analisis screenshot, dan ringkasan visual terstruktur melalui integrasi Kimi 2.7 API.
Kasus Penggunaan Terbaik untuk Integrasi Kimi 2.7 Image-to-Text API
- Analisis Screenshot & UI: Ubah screenshot aplikasi menjadi penjelasan, catatan bug, observasi aksesibilitas, dan output review terstruktur.
- Peninjauan Dokumen & Formulir: Ekstrak field yang terlihat, label, tabel, dan detail dokumen dari gambar untuk tool internal dan automasi.
- Pemahaman Gambar E-commerce: Deskripsikan produk, identifikasi atribut, ringkas visual katalog, dan dukung alur kerja moderasi atau merchandising.
- Umpan Balik Aset Kreatif: Analisis komposisi, gaya visual, konsistensi brand, dan materi kampanye dengan output berpanduan prompt.
- Asisten AI Multimodal: Izinkan pengguna mengunggah gambar dan mengajukan pertanyaan bahasa alami di dalam produk dukungan, edukasi, dan produktivitas.
Catatan Pastikan input gambar dan prompt mematuhi persyaratan keamanan Moonshot AI dan Flaq AI. Jika terjadi error, sesuaikan input gambar atau prompt lalu coba lagi.
Kimi 2.7 Image-to-Text vs Kompetitor: Analisis Perbandingan
- Kimi 2.7 Image-to-Text vs. GPT Image-to-Text
Pemahaman gambar GPT menawarkan cakupan multimodal yang luas. Kimi 2.7 Image-to-Text API menyediakan alternatif Moonshot AI untuk tim yang menginginkan analisis visual terjangkau melalui Flaq AI. - Kimi 2.7 Image-to-Text vs. Gemini Image-to-Text
Gemini kuat untuk penalaran visual native Google. Kimi 2.7 memberi developer route stabil lain untuk deskripsi gambar, ekstraksi bergaya OCR, dan tanya jawab gambar. - Kimi 2.7 Image-to-Text vs. Claude Vision
Claude Vision berguna untuk interpretasi gambar dan dokumen yang cermat. Kimi 2.7 berfokus pada alur kerja image-to-text praktis untuk integrasi produk yang skalabel. - Kimi 2.7 Image-to-Text vs. Grok Image-to-Text
Grok Image-to-Text menyediakan perilaku model xAI untuk analisis visual. Kimi 2.7 menawarkan akses multimodal Moonshot AI bagi tim yang membandingkan perilaku provider dan gaya respons. - Kimi 2.7 Image-to-Text vs. Qwen Vision Models
Model visi Qwen adalah opsi Alibaba yang kuat. Kimi 2.7 Image-to-Text API memberi developer alternatif bertenaga Moonshot untuk pemahaman visual produksi.
