Moonshot AI/kimi-2.7-text-to-text

kimi-2.7-text-to-text

Coba gratis Kimi 2.7 Text-to-Text API untuk tulisan panjang, penalaran, bantuan coding, ringkasan, dan workflow LLM produksi melalui akses Flaq AI yang stabil.

Text Chat

Model Kimi 2.7 Terkait

kimi-2.7-text-to-texttext-to-text

kimi-2.7-image-to-textimage-to-text

Dokumentasi

Contoh API

JavaScriptPythoncURL

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-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
  })
});

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-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,
    },
    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-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
  }'

Mulai chat baru

Kirim pesan untuk memulai.

Harga Kimi 2.7 Text to Text

Parameter	Harga	Harga asli	Diskon

Token: input	$0.8455 per 1 juta token input	$0.8900 per 1 juta token input	95%
Token: output	$3.5245 per 1 juta token output	$3.7100 per 1 juta token output	95%

README

API Kimi 2.7 Text-to-Text Stabil & Terjangkau (Model Bahasa Moonshot AI)

API Kimi 2.7 Text-to-Text di Flaq AI menyediakan akses model bahasa Moonshot AI yang stabil untuk developer yang membangun alur kerja penalaran, penulisan, coding, peringkasan, dan otomatisasi. Integrasi API Kimi yang terjangkau ini membantu tim menghasilkan output teks yang andal melalui route siap produksi tanpa mengelola infrastruktur khusus provider. API ini dirancang untuk agent AI, alat bisnis, sistem konten, dan produk developer yang membutuhkan kecerdasan bahasa responsif dalam skala besar.

Fitur Utama API Kimi 2.7 Text-to-Text

Generasi Teks Andal: Hasilkan respons berkualitas tinggi untuk penulisan, analisis, bantuan coding, ringkasan, dan alur kerja bisnis terstruktur melalui integrasi API Kimi 2.7.
Mengikuti Instruksi dengan Kuat: Bangun aplikasi yang membutuhkan kepatuhan prompt presisi, penalaran multi-langkah, dan format respons konsisten untuk penggunaan produksi.
Akses API Ramah Developer: Integrasikan Kimi 2.7 melalui route Flaq AI yang stabil dengan pola permintaan familiar untuk chat, otomatisasi, dan layanan backend.
Dukungan Konteks Percakapan: Pertahankan konteks berguna di interaksi multi-turn untuk asisten, copilot alur kerja, dan aplikasi bergaya agent.
Kontrol Keluaran Praktis: Sesuaikan perilaku generasi untuk jawaban ringkas, penalaran lebih dalam, penulisan kreatif, atau output terstruktur berdasarkan kebutuhan produk Anda.
Alur Kerja LLM Terjangkau: Gunakan Kimi 2.7 untuk otomatisasi bahasa hemat biaya, alat internal, dan fitur AI berskala tanpa overhead infrastruktur berat.

Cara Menggunakan API Kimi 2.7 Text-to-Text untuk Generasi Teks di Flaq AI

Masukan: Pesan bahasa alami, instruksi tugas, riwayat percakapan, dan preferensi generasi opsional.
Keluaran: Respons teks yang cocok untuk asisten chat, ringkasan, analisis, dukungan coding, dan alur kerja konten terstruktur.
Konteks: Mendukung pola percakapan multi-turn untuk aplikasi interaktif dan alur kerja agent.
Kemampuan: Generasi teks, bantuan penalaran, drafting konten, bantuan kode, peringkasan, klasifikasi, dan otomatisasi alur kerja melalui integrasi API Kimi 2.7.

Kasus Penggunaan Terbaik untuk Integrasi API Kimi 2.7 Text-to-Text

Agent & Asisten AI: Dukung chatbot, copilot alur kerja, dan agent tugas yang membutuhkan penalaran stabil dan perilaku mengikuti instruksi.
Alat Konten & Penulisan: Buat draf artikel, tulis ulang copy, hasilkan outline, ringkas materi panjang, dan buat teks yang halus untuk pengguna.
Produktivitas Developer: Bangun asisten coding, helper dokumentasi, copilot debugging, dan alat penjelasan kode dengan akses API terjangkau.
Otomatisasi Bisnis: Klasifikasikan permintaan, ekstrak makna dari pesan, hasilkan balasan, dan otomatisasi tugas kerja pengetahuan berulang.
Riset & Analisis: Ringkas materi sumber, bandingkan opsi, sintesis temuan, dan ubah catatan berantakan menjadi output terstruktur.

Catatan Pastikan prompt dan penggunaan Anda mematuhi persyaratan keamanan Moonshot AI dan Flaq AI. Jika terjadi error, revisi permintaan, hapus konten yang dibatasi, lalu coba lagi.

Kimi 2.7 Text-to-Text vs Kompetitor: Analisis Perbandingan

Kimi 2.7 vs. GPT Text-to-Text
Model GPT menawarkan kemampuan bahasa general-purpose yang luas. API Kimi 2.7 Text-to-Text menyediakan alternatif Moonshot AI untuk tim yang menginginkan akses LLM stabil dan terjangkau dengan penalaran kuat dan alur kerja berorientasi coding.
Kimi 2.7 vs. Claude Text-to-Text
Claude dikenal untuk penulisan panjang dan analisis yang hati-hati. Kimi 2.7 berfokus pada penalaran praktis, produktivitas developer, dan otomatisasi hemat biaya melalui integrasi API sederhana.
Kimi 2.7 vs. Gemini Flash
Gemini Flash menekankan akses model Google yang cepat. Kimi 2.7 memberi developer route native Moonshot untuk tugas bahasa ketika kepatuhan instruksi, bantuan coding, dan alur kerja agent menjadi penting.
Kimi 2.7 vs. Qwen Plus
Qwen Plus adalah model bahasa Alibaba yang kuat untuk alur kerja chat terjangkau. Kimi 2.7 menawarkan pilihan model Moonshot AI terpisah untuk tim yang membandingkan gaya output, perilaku penalaran, dan keragaman provider.
Kimi 2.7 vs. GLM 5.2
GLM 5.2 diposisikan untuk coding lanjutan dan rekayasa agentic. Kimi 2.7 menyediakan opsi LLM stabil lainnya untuk penulisan, bantuan coding, peringkasan, dan otomatisasi general-purpose di Flaq AI.