# API Kimi 2.7

Tài liệu tham chiếu API đầy đủ cho các mô hình LLM Kimi 2.7 do Moonshot AI cung cấp.

## Biến thể mô hình

API này hỗ trợ hai biến thể mô hình:

| Mô hình | ID | Mô tả |
|-------|----|-------------|
| **Kimi 2.7 Text to Text** | `kimi-2.7-text-to-text` | Suy luận và viết văn bản tổng quát |
| **Kimi 2.7 Image to Text** | `kimi-2.7-image-to-text` | Hiểu hình ảnh bằng hướng dẫn văn bản |

## So sánh nhanh

| Tính năng | Text to Text | Image to Text |
|---------|--------------|---------------|
| Đầu vào văn bản | Bắt buộc ✅ | Tùy chọn |
| Đầu vào hình ảnh | Không được hỗ trợ ❌ | Tùy chọn |
| Phản hồi streaming | SSE | SSE |
| `max_tokens` | Tùy chọn | Tùy chọn |
| `top_p` | Tùy chọn | Tùy chọn |
| `top_k` | Tùy chọn | Tùy chọn |

## Kimi 2.7 Text to Text

### Điểm cuối

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

### Tham số yêu cầu

#### Bắt buộc

| Tham số | Kiểu | Mô tả |
|-----------|------|-------------|
| `model` | string | Phải là `"kimi-2.7-text-to-text"` |
| `messages` | array | Các tin nhắn theo thứ tự. Xem LLM API để biết cấu trúc tin nhắn. |
| `stream` | boolean | `true` cho SSE, `false` cho một phản hồi JSON duy nhất. |

#### Hỗ trợ tin nhắn

| Trường | Văn bản | Tệp | Hình ảnh |
|-------|------|------|-------|
| `messages` | Bắt buộc ✅ | Không được hỗ trợ ❌ | Không được hỗ trợ ❌ |

#### Tùy chọn

| Tham số | Kiểu | Phạm vi | Mô tả |
|-----------|------|-------|-------------|
| `max_tokens` | integer | `> 0` | Số token đầu ra tối đa. |
| `top_p` | number | `0.0` - `1.0` | Giới hạn khối xác suất tích lũy cho các token ứng viên. |
| `top_k` | integer | `0` - `100` | Giới hạn số lượng token ứng viên. |

### Ví dụ yêu cầu

```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

### Điểm cuối

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

### Tham số yêu cầu

#### Bắt buộc

| Tham số | Kiểu | Mô tả |
|-----------|------|-------------|
| `model` | string | Phải là `"kimi-2.7-image-to-text"` |
| `messages` | array | Các tin nhắn theo thứ tự. Xem LLM API và Message Attachments. |
| `stream` | boolean | `true` cho SSE, `false` cho một phản hồi JSON duy nhất. |

#### Hỗ trợ tin nhắn

| Trường | Văn bản | Tệp | Hình ảnh |
|-------|------|------|-------|
| `messages` | Tùy chọn | Không được hỗ trợ ❌ | Tùy chọn |

#### Tùy chọn

| Tham số | Kiểu | Phạm vi | Mô tả |
|-----------|------|-------|-------------|
| `max_tokens` | integer | `> 0` | Số token đầu ra tối đa. |
| `top_p` | number | `0.0` - `1.0` | Giới hạn khối xác suất tích lũy cho các token ứng viên. |
| `top_k` | integer | `0` - `100` | Giới hạn số lượng token ứng viên. |

### Ví dụ yêu cầu

```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
  })
});
```

## Định dạng phản hồi

Các mô hình LLM Kimi 2.7 trả về phản hồi completion tương thích với OpenAI. Với `stream: true`, phản hồi là Server-Sent Events; với `stream: false`, phản hồi là một đối tượng JSON duy nhất.

## Phương pháp hay nhất

- Dùng hướng dẫn hệ thống ngắn gọn cho hành vi theo từng tác vụ.
- Để hiểu hình ảnh, hãy ghép một câu hỏi rõ ràng với nội dung tệp đính kèm hình ảnh trong `messages[].content`.
- Chỉ điều chỉnh `top_p` và `top_k` khi bạn cần đầu ra chặt chẽ hơn hoặc đa dạng hơn.