Kimi K3 文字轉文字 API 可免費試用，支援長週期程式設計、推理、知識工作及可擴展的智能體工作流程，讓團隊透過穩定的 Flaq AI 存取服務使用。適合團隊持續推進長週期程式設計專案、處理複雜推理與知識工作任務，並透過穩定存取建構及擴展多步驟智能體流程，滿足跨任務協作與長期工作需求。
API 範例
提交範例
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-k3-text-to-text',
messages: [
{
role: 'user',
content: 'Write a concise Java beginner tutorial outline.'
}
],
stream: true,
max_tokens: 2000,
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);
}
}
}
提交範例
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-k3-text-to-text',
'messages': [
{
'role': 'user',
'content': 'Write a concise Java beginner tutorial outline.',
}
],
'stream': True,
'max_tokens': 2000,
'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)
提交範例
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-k3-text-to-text",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Write a concise Java beginner tutorial outline."
}
],
"stream": true,
"max_tokens": 2000,
"top_k": 50
}'
Kimi K3 Text to Text 價格
| 參數 | 價格 | 原價 | 折扣 |
|---|
README
適用於長週期編碼與 AI 智慧代理的 Kimi K3 文字轉文字 API
Kimi K3 文字轉文字 API 透過可投入正式環境的文字 API，將 Moonshot AI 的旗艦推理模型提供給開發者 並接入 Flaq AI。Kimi K3 專為長週期編碼、複雜知識工作與多步驟推理而設計，能夠遵循 詳細指令、處理延伸的技術情境，並為要求嚴苛的 應用程式產生結構化回應。Flaq AI 提供簡單易用的聊天補全集成，協助團隊大規模建構編碼助理、 研究工作流程與文字型智慧代理。
Kimi K3 文字轉文字 API 的主要功能
-
長週期編碼智慧： 處理複雜工程任務、程式碼庫分析、偵錯、 重構與實作規劃，運用專為持續技術推理而設計的模型完成工作。
-
知識工作的進階推理： 分析密集資訊、串聯長篇輸入中的證據，並形成 連貫答案，適用於研究、策略、文件撰寫與專業決策支援。
-
延伸情境理解： 處理大量文字，並在詳細的 對話、規格、技術文件與多階段任務中保持連貫性。
-
可靠遵循指令： 使用清楚的自然語言指示控制目標、回應結構、 深度、語氣與輸出格式，建立可重複執行的應用工作流程。
-
彈性的文字生成控制： 調整回應長度與取樣行為，在精簡回答、深入 分析和應用程式特定輸出需求之間取得平衡。
-
可擴充的聊天 API 整合： 透過 Flaq AI 統一的聊天補全端點，將 Kimi K3 連接至現有助理、內部工具和自動化文字 流程。
如何在 Flaq AI 上使用 Kimi K3 文字轉文字 API
-
輸入： 包含使用者要求、指令、對話記錄、程式碼或參考 資料的結構化文字訊息。
-
輸出： 適用於推理、編碼、分析、寫作與其他文字型工作流程的自然語言文字回應。
-
生成控制： 設定回應長度與 token 取樣，並依據應用體驗選擇串流或非串流傳送 方式。
-
API 路由： 透過 Flaq AI 聊天補全端點傳送請求，並使用 kimi-k3-text-to-text 作為模型 識別碼。
-
能力： 長週期編碼、複雜推理、知識整合、結構化寫作、技術分析 與多輪文字互動。
Kimi K3 API 整合的最佳使用情境
-
編碼助理與工程智慧代理： 建構能夠調查程式碼、說明失敗原因、規劃 變更，並跨多個步驟支援較長實作任務的開發者工具。
-
大型情境程式碼庫分析： 檢視架構、跨檔案追蹤行為、摘要不熟悉的 程式碼庫，並根據大量技術情境擬定遷移或重構計畫。
-
研究與知識整合： 將長篇報告、來源資料與內部文件轉化為有條理的 研究發現、比較、摘要和可供決策的簡報。
-
複雜業務工作流程： 支援規劃、政策分析、營運文件與多階段 推理任務，這些任務需要一致的情境與結構化回應。
-
技術寫作與文件撰寫： 根據詳細需求產生規格、實作指南、API 說明、測試計畫 以及清楚的開發者導向文件。
注意 請確保訊息和生成內容符合適用的安全、隱私及資料處理要求。 此 Flaq AI 模型路由接受文字訊息；請勿假設多模態輸入或 Kimi 產品端工具 可透過此端點使用。
Kimi K3 與競品比較：比較分析
-
Kimi K3 與 Kimi 2.7
Kimi 2.7 仍適用於成熟的對話和編碼工作流程。Kimi K3 定位於要求更高的長週期編碼、更深入的知識工作和持續多步驟推理，適合 需要更強整體能力的任務。 -
Kimi K3 與 Claude Fable 5
Claude Fable 5 主打高階專有推理和代理式開發工作流程。 Kimi K3 則提供以開放模型為基礎的強大 Moonshot AI 替代方案，具備延伸情境優勢，並為評估不同正式環境技術堆疊的團隊 提供實用的 API 存取方式。 -
Kimi K3 與 GPT 5.6 Sol
GPT 5.6 Sol 為進階編碼和通用型 智慧代理提供廣泛的專有生態系統。Kimi K3 憑藉 Moonshot AI 對長週期編碼的專注形成差異化，並為開發者提供另一種可擴充 選項，以處理複雜的文字型工程與知識工作流程。 -
Kimi K3 與 GLM 5.2
GLM 5.2 是適用於推理和開發者應用、具競爭力的通用模型。Kimi K3 強調在大型技術情境中持續執行，因此尤其適合程式碼庫規模的 分析、延伸規劃與高要求的知識任務。