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

kimi-2.7-text-to-text

ทดลองใช้ฟรี Kimi 2.7 Text-to-Text API สำหรับงานเขียนยาว การให้เหตุผล การช่วยเขียนโค้ด สรุปเนื้อหา และเวิร์กโฟลว์ LLM ระดับโปรดักชันผ่านการเข้าถึง Flaq AI ที่เสถียร.

Text Chat

โมเดล Kimi 2.7 ที่เกี่ยวข้อง

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

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

เอกสาร

ตัวอย่าง API

JavaScriptPythoncURL

ตัวอย่างการส่งคำขอ

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);
    }
  }
}

ตัวอย่างการส่งคำขอ

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)

ตัวอย่างการส่งคำขอ

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
  }'

เริ่มแชตใหม่

ส่งข้อความเพื่อเริ่มต้น

ราคา Kimi 2.7 Text to Text

พารามิเตอร์	ราคา	ราคาเดิม	ส่วนลด

โทเค็น: input	$0.8455 ต่อ 1 ล้านโทเค็นอินพุต	$0.8900 ต่อ 1 ล้านโทเค็นอินพุต	95%
โทเค็น: output	$3.5245 ต่อ 1 ล้านโทเค็นเอาต์พุต	$3.7100 ต่อ 1 ล้านโทเค็นเอาต์พุต	95%

README

API Kimi 2.7 Text-to-Text ที่เสถียรและคุ้มค่า (โมเดลภาษา Moonshot AI)

Kimi 2.7 Text-to-Text API บน Flaq AI มอบการเข้าถึงโมเดลภาษา Moonshot AI ที่เสถียรสำหรับ developer ที่สร้างเวิร์กโฟลว์การให้เหตุผล การเขียน coding การสรุป และระบบอัตโนมัติ การผสาน Kimi API ที่คุ้มค่านี้ช่วยให้ทีมสร้างเอาต์พุตข้อความที่เชื่อถือได้ผ่าน route ที่พร้อมสำหรับ production โดยไม่ต้องจัดการโครงสร้างพื้นฐานเฉพาะ provider ออกแบบมาสำหรับ AI agent เครื่องมือธุรกิจ ระบบคอนเทนต์ และผลิตภัณฑ์ developer ที่ต้องการความฉลาดด้านภาษาที่ตอบสนองไวในระดับสเกล

ฟีเจอร์หลักของ Kimi 2.7 Text-to-Text API

การสร้างข้อความที่เชื่อถือได้: สร้างคำตอบคุณภาพสูงสำหรับการเขียน วิเคราะห์ ช่วย coding สรุป และเวิร์กโฟลว์ธุรกิจแบบมีโครงสร้างผ่านการผสาน Kimi 2.7 API
การทำตามคำสั่งที่แข็งแกร่ง: สร้างแอปพลิเคชันที่ต้องการการยึดตาม prompt อย่างแม่นยำ การให้เหตุผลหลายขั้นตอน และรูปแบบคำตอบที่สม่ำเสมอสำหรับการใช้งาน production
การเข้าถึง API ที่เป็นมิตรกับ developer: ผสาน Kimi 2.7 ผ่าน route Flaq AI ที่เสถียรพร้อมรูปแบบ request ที่คุ้นเคยสำหรับ chat ระบบอัตโนมัติ และบริการ backend
รองรับบริบทการสนทนา: รักษาบริบทที่เป็นประโยชน์ในปฏิสัมพันธ์หลายรอบสำหรับผู้ช่วย workflow copilot และแอปพลิเคชันแบบ agent
การควบคุมเอาต์พุตที่ใช้งานจริง: ปรับพฤติกรรมการสร้างสำหรับคำตอบกระชับ การให้เหตุผลที่ลึกขึ้น การเขียนสร้างสรรค์ หรือเอาต์พุตแบบมีโครงสร้างตามความต้องการผลิตภัณฑ์ของคุณ
เวิร์กโฟลว์ LLM ที่คุ้มค่า: ใช้ Kimi 2.7 สำหรับระบบอัตโนมัติด้านภาษาที่ประหยัดต้นทุน เครื่องมือภายใน และฟีเจอร์ AI ที่ขยายสเกลได้โดยไม่มีภาระโครงสร้างพื้นฐานหนัก

วิธีใช้ Kimi 2.7 Text-to-Text API สำหรับการสร้างข้อความบน Flaq AI

อินพุต: ข้อความภาษาธรรมชาติ คำสั่งงาน ประวัติการสนทนา และค่ากำหนดการสร้างเพิ่มเติม
เอาต์พุต: คำตอบข้อความที่เหมาะสำหรับผู้ช่วย chat สรุป วิเคราะห์ สนับสนุน coding และเวิร์กโฟลว์คอนเทนต์แบบมีโครงสร้าง
บริบท: รองรับรูปแบบการสนทนาหลายรอบสำหรับแอปพลิเคชันเชิงโต้ตอบและเวิร์กโฟลว์ agent
ความสามารถ: การสร้างข้อความ การช่วยให้เหตุผล การร่างคอนเทนต์ การช่วยเขียนโค้ด การสรุป การจัดประเภท และระบบอัตโนมัติเวิร์กโฟลว์ผ่านการผสาน Kimi 2.7 API

กรณีใช้งานที่ดีที่สุดสำหรับการผสาน Kimi 2.7 Text-to-Text API

AI Agent & ผู้ช่วย: ขับเคลื่อน chatbot, workflow copilot และ task agent ที่ต้องการการให้เหตุผลที่เสถียรและพฤติกรรมตามคำสั่ง
เครื่องมือคอนเทนต์ & การเขียน: ร่างบทความ เขียน copy ใหม่ สร้าง outline สรุปเนื้อหายาว และสร้างข้อความสำหรับผู้ใช้ที่ขัดเกลา
ประสิทธิภาพ developer: สร้างผู้ช่วย coding ตัวช่วยเอกสาร debugging copilot และเครื่องมืออธิบายโค้ดด้วยการเข้าถึง API ที่คุ้มค่า
ระบบอัตโนมัติธุรกิจ: จัดประเภทคำขอ ดึงความหมายจากข้อความ สร้างคำตอบ และทำงาน knowledge-work ซ้ำๆ ให้เป็นอัตโนมัติ
การวิจัย & วิเคราะห์: สรุปแหล่งข้อมูล เปรียบเทียบตัวเลือก สังเคราะห์ข้อค้นพบ และเปลี่ยนโน้ตที่ยุ่งเหยิงเป็นเอาต์พุตแบบมีโครงสร้าง

หมายเหตุ โปรดตรวจสอบให้แน่ใจว่า prompt และการใช้งานของคุณเป็นไปตามข้อกำหนดด้านความปลอดภัยของ Moonshot AI และ Flaq AI หากเกิดข้อผิดพลาด ให้แก้ request ลบเนื้อหาที่ถูกจำกัด แล้วลองอีกครั้ง

Kimi 2.7 Text-to-Text เทียบกับคู่แข่ง: การวิเคราะห์เปรียบเทียบ

Kimi 2.7 vs. GPT Text-to-Text
โมเดล GPT มีความสามารถด้านภาษาทั่วไปที่กว้าง Kimi 2.7 Text-to-Text API ให้ทางเลือก Moonshot AI สำหรับทีมที่ต้องการการเข้าถึง LLM ที่เสถียรและคุ้มค่าพร้อมการให้เหตุผลที่แข็งแกร่งและเวิร์กโฟลว์เน้น coding
Kimi 2.7 vs. Claude Text-to-Text
Claude เป็นที่รู้จักเรื่องการเขียนยาวและการวิเคราะห์อย่างรอบคอบ Kimi 2.7 มุ่งเน้นการให้เหตุผลที่ใช้งานจริง ประสิทธิภาพ developer และระบบอัตโนมัติที่คุ้มค่าผ่านการผสาน API ที่เรียบง่าย
Kimi 2.7 vs. Gemini Flash
Gemini Flash เน้นการเข้าถึงโมเดล Google ที่รวดเร็ว Kimi 2.7 ให้ route แบบ Moonshot-native แก่ developer สำหรับงานภาษาเมื่อการทำตามคำสั่ง การช่วย coding และเวิร์กโฟลว์ agent มีความสำคัญ
Kimi 2.7 vs. Qwen Plus
Qwen Plus เป็นโมเดลภาษา Alibaba ที่แข็งแกร่งสำหรับเวิร์กโฟลว์ chat ที่ประหยัด Kimi 2.7 เสนอตัวเลือกโมเดล Moonshot AI แยกต่างหากสำหรับทีมที่เปรียบเทียบสไตล์เอาต์พุต พฤติกรรมการให้เหตุผล และความหลากหลายของ provider
Kimi 2.7 vs. GLM 5.2
GLM 5.2 วางตำแหน่งสำหรับ coding ขั้นสูงและวิศวกรรม agentic Kimi 2.7 มอบตัวเลือก LLM ที่เสถียรอีกทางสำหรับการเขียน การช่วย coding การสรุป และระบบอัตโนมัติทั่วไปบน Flaq AI