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

kimi-2.7-image-to-text

Используйте Kimi 2.7 Image-to-Text API для понимания изображений, визуальных вопросов, OCR-подобного извлечения и мультимодальных рассуждений в стабильных производственных процессах.

Image Chat

Связанные модели Kimi 2.7

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

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

Документация

Примеры API

JavaScriptPythoncURL

Пример отправки

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);
    }
  }
}

Пример отправки

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)

Пример отправки

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
  }'

Начать новый чат

Отправьте сообщение, чтобы начать.

Цены на Kimi 2.7 Image to Text

Параметры	Цена	Исходная цена	Скидка

Токен: input	$0.8455 за 1 млн входных токенов	$0.8900 за 1 млн входных токенов	95%
Токен: output	$3.5245 за 1 млн выходных токенов	$3.7100 за 1 млн выходных токенов	95%

README

Стабильный и доступный Kimi 2.7 Image-to-Text API (визуальное понимание Moonshot AI)

Kimi 2.7 Image-to-Text API на Flaq AI предоставляет доступ к мультимодальной модели Moonshot AI для визуального понимания, вопросов и ответов по изображениям, OCR-подобного извлечения и сценариев рассуждения с опорой на изображение. Эта доступная интеграция Kimi vision API помогает разработчикам преобразовывать входные изображения в полезные текстовые описания, ответы, сводки и структурированные выводы. Она создана для команд, которым нужен стабильный анализ изображений без поддержки отдельной vision-инфраструктуры.

Ключевые возможности Kimi 2.7 Image-to-Text API

Визуальное понимание: Анализируйте входные изображения и возвращайте понятные текстовые описания, объяснения и ответы через интеграцию Kimi 2.7 API.
Рассуждение с опорой на изображение: Объединяйте визуальные детали с вопросами пользователя для анализа продуктов, проверки документов, творческой обратной связи и мультимодальных рабочих процессов.
OCR-подобное извлечение: Извлекайте видимый текст, метки, содержимое интерфейсов и детали изображений для последующей автоматизации и обработки данных.
Удобный для разработчиков доступ к API: Добавляйте возможности image-to-text в приложения через стабильный маршрут Flaq AI, рассчитанный на production-процессы.
Гибкие подсказки для промптов: Используйте инструкции на естественном языке, чтобы запрашивать короткие подписи, подробный анализ, структурированные сводки или результаты под конкретную задачу.
Доступные vision-процессы: Создавайте масштабируемые функции визуального анализа с экономичным доступом к моделям Moonshot AI.

Как использовать Kimi 2.7 Image-to-Text API для визуального анализа на Flaq AI

Ввод: Изображение плюс вопросы на естественном языке или инструкции для анализа.
Вывод: Текстовые ответы, описывающие визуальное содержимое, извлекающие информацию, отвечающие на вопросы или суммирующие детали изображения.
Поддержка изображений: Работает с типичными сценариями входных изображений для продуктовых визуалов, скриншотов, документов и креативных материалов.
Возможности: Описание изображений, визуальные QA, OCR-подобное чтение, мультимодальное рассуждение, анализ скриншотов и структурированные визуальные сводки через интеграцию Kimi 2.7 API.

Лучшие сценарии использования интеграции Kimi 2.7 Image-to-Text API

Анализ скриншотов и UI: Преобразуйте скриншоты приложений в объяснения, заметки об ошибках, наблюдения по доступности и структурированные результаты ревью.
Проверка документов и форм: Извлекайте видимые поля, метки, таблицы и детали документов из изображений для внутренних инструментов и автоматизации.
Понимание изображений в e-commerce: Описывайте товары, определяйте атрибуты, суммируйте визуалы каталогов и поддерживайте модерацию или мерчандайзинг.
Обратная связь по креативным материалам: Анализируйте композиции, визуальные стили, бренд-консистентность и кампейн-креативы с результатом, направляемым промптом.
Мультимодальные AI-ассистенты: Позвольте пользователям загружать изображения и задавать вопросы на естественном языке в продуктах для поддержки, образования и продуктивности.

Примечание Убедитесь, что входные изображения и промпты соответствуют требованиям безопасности Moonshot AI и Flaq AI. Если возникает ошибка, скорректируйте изображение или промпт и попробуйте снова.

Kimi 2.7 Image-to-Text и конкуренты: сравнительный анализ

Kimi 2.7 Image-to-Text vs. GPT Image-to-Text
Понимание изображений в GPT предлагает широкое мультимодальное покрытие. Kimi 2.7 Image-to-Text API предоставляет альтернативу Moonshot AI для команд, которым нужен доступный визуальный анализ через Flaq AI.
Kimi 2.7 Image-to-Text vs. Gemini Image-to-Text
Gemini силен в визуальном рассуждении в экосистеме Google. Kimi 2.7 дает разработчикам еще один стабильный маршрут для описаний изображений, OCR-подобного извлечения и вопросов и ответов по изображениям.
Kimi 2.7 Image-to-Text vs. Claude Vision
Claude Vision полезен для аккуратной интерпретации изображений и документов. Kimi 2.7 сосредоточен на практичных image-to-text процессах для масштабируемых продуктовых интеграций.
Kimi 2.7 Image-to-Text vs. Grok Image-to-Text
Grok Image-to-Text предоставляет поведение модели xAI для визуального анализа. Kimi 2.7 предлагает мультимодальный доступ Moonshot AI для команд, сравнивающих поведение провайдеров и стиль ответов.
Kimi 2.7 Image-to-Text vs. Qwen Vision Models
Qwen vision models являются сильными вариантами Alibaba. Kimi 2.7 Image-to-Text API дает разработчикам альтернативу на базе Moonshot для production-визуального понимания.

Больше статей о Kimi 2.7 Image to Text

2026-07-22

Объяснение API Kimi K3: что разработчикам следует знать до появления доступа Flaq AI

Изучите Kimi K3 для программирования, мультимодальных исследований и ИИ-агентов, а также официальный доступ к API и что разработчикам следует проверить, прежде чем конечная точка Flaq AI будет запущена.

Kimi K3 API
Moonshot AI
агенты для программирования