# API Kimi 2.7

Riferimento API completo per i modelli LLM Kimi 2.7 basati su Moonshot AI.

## Varianti del modello

Questa API supporta due varianti del modello:

| Modello | ID | Descrizione |
|-------|----|-------------|
| **Kimi 2.7 Text to Text** | `kimi-2.7-text-to-text` | Ragionamento e scrittura testuale generali |
| **Kimi 2.7 Image to Text** | `kimi-2.7-image-to-text` | Comprensione delle immagini con istruzioni testuali |

## Confronto rapido

| Funzionalità | Text to Text | Image to Text |
|---------|--------------|---------------|
| Input di testo | Obbligatorio ✅ | Opzionale |
| Input immagine | Non supportato ❌ | Opzionale |
| Risposta in streaming | SSE | SSE |
| `max_tokens` | Opzionale | Opzionale |
| `top_p` | Opzionale | Opzionale |
| `top_k` | Opzionale | Opzionale |

## Kimi 2.7 Text to Text

### Punto di accesso

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

### Parametri della richiesta

#### Obbligatori

| Parametro | Tipo | Descrizione |
|-----------|------|-------------|
| `model` | string | Deve essere `"kimi-2.7-text-to-text"` |
| `messages` | array | Messaggi ordinati. Consulta la LLM API per la struttura dei messaggi. |
| `stream` | boolean | `true` per SSE, `false` per una singola risposta JSON. |

#### Supporto messaggi

| Campo | Testo | File | Immagine |
|-------|------|------|-------|
| `messages` | Obbligatorio ✅ | Non supportato ❌ | Non supportata ❌ |

#### Opzionali

| Parametro | Tipo | Intervallo | Descrizione |
|-----------|------|-------|-------------|
| `max_tokens` | integer | `> 0` | Token di output massimi. |
| `top_p` | number | `0.0` - `1.0` | Limita la massa di probabilità cumulativa per i token candidati. |
| `top_k` | integer | `0` - `100` | Limita il numero di token candidati. |

### Richiesta di esempio

```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 di accesso

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

### Parametri della richiesta

#### Obbligatori

| Parametro | Tipo | Descrizione |
|-----------|------|-------------|
| `model` | string | Deve essere `"kimi-2.7-image-to-text"` |
| `messages` | array | Messaggi ordinati. Consulta la LLM API e Message Attachments. |
| `stream` | boolean | `true` per SSE, `false` per una singola risposta JSON. |

#### Supporto messaggi

| Campo | Testo | File | Immagine |
|-------|------|------|-------|
| `messages` | Opzionale | Non supportato ❌ | Opzionale |

#### Opzionali

| Parametro | Tipo | Intervallo | Descrizione |
|-----------|------|-------|-------------|
| `max_tokens` | integer | `> 0` | Token di output massimi. |
| `top_p` | number | `0.0` - `1.0` | Limita la massa di probabilità cumulativa per i token candidati. |
| `top_k` | integer | `0` - `100` | Limita il numero di token candidati. |

### Richiesta di esempio

```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 della risposta

I modelli LLM Kimi 2.7 restituiscono risposte di completamento compatibili con OpenAI. Con `stream: true`, la risposta viene trasmessa tramite eventi inviati dal server (SSE); con `stream: false`, viene restituita come un singolo oggetto JSON.

## Buone pratiche

- Usa istruzioni di sistema concise per comportamenti specifici dell'attività.
- Per la comprensione delle immagini, abbina una domanda chiara al contenuto immagine allegato in `messages[].content`.
- Regola `top_p` e `top_k` solo quando hai bisogno di un output più rigoroso o più vario.