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

kimi-2.7-text-to-text

Dùng thử miễn phí Kimi 2.7 Text-to-Text API cho viết nội dung dài, suy luận, hỗ trợ coding, tóm tắt và workflow LLM sản xuất thông qua truy cập Flaq AI ổn định.

Text Chat

Mô hình Kimi 2.7 liên quan

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

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

Tài liệu

Ví dụ API

JavaScriptPythoncURL

Ví dụ gửi yêu cầu

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);
    }
  }
}

Ví dụ gửi yêu cầu

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)

Ví dụ gửi yêu cầu

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
  }'

Bắt đầu cuộc chat mới

Gửi tin nhắn để bắt đầu.

Giá Kimi 2.7 Text to Text

Tham số	Giá	Giá gốc	Giảm giá

Token: input	$0.8455 mỗi 1 triệu token đầu vào	$0.8900 mỗi 1 triệu token đầu vào	95%
Token: output	$3.5245 mỗi 1 triệu token đầu ra	$3.7100 mỗi 1 triệu token đầu ra	95%

README

API Kimi 2.7 Text-to-Text ổn định & tiết kiệm (Mô hình ngôn ngữ Moonshot AI)

Kimi 2.7 Text-to-Text API trên Flaq AI cung cấp quyền truy cập mô hình ngôn ngữ Moonshot AI ổn định cho developer xây dựng quy trình suy luận, viết, coding, tóm tắt và tự động hóa. Tích hợp Kimi API tiết kiệm này giúp đội ngũ tạo output văn bản đáng tin cậy thông qua route sẵn sàng cho production mà không phải quản lý hạ tầng theo từng provider. API này được thiết kế cho AI agent, công cụ kinh doanh, hệ thống nội dung và sản phẩm developer cần trí tuệ ngôn ngữ phản hồi nhanh ở quy mô lớn.

Tính năng chính của Kimi 2.7 Text-to-Text API

Tạo văn bản đáng tin cậy: Tạo phản hồi chất lượng cao cho viết, phân tích, hỗ trợ coding, tóm tắt và quy trình kinh doanh có cấu trúc thông qua tích hợp Kimi 2.7 API.
Tuân thủ hướng dẫn mạnh: Xây dựng ứng dụng cần bám prompt chính xác, suy luận nhiều bước và định dạng phản hồi nhất quán cho sử dụng production.
Truy cập API thân thiện với developer: Tích hợp Kimi 2.7 qua route Flaq AI ổn định với mẫu request quen thuộc cho chat, tự động hóa và dịch vụ backend.
Hỗ trợ ngữ cảnh hội thoại: Duy trì ngữ cảnh hữu ích qua tương tác nhiều lượt cho trợ lý, workflow copilot và ứng dụng kiểu agent.
Điều khiển output thực tế: Tinh chỉnh hành vi tạo cho câu trả lời ngắn gọn, suy luận sâu hơn, viết sáng tạo hoặc output có cấu trúc dựa trên nhu cầu sản phẩm.
Quy trình LLM tiết kiệm: Dùng Kimi 2.7 cho tự động hóa ngôn ngữ tiết kiệm chi phí, công cụ nội bộ và tính năng AI có khả năng mở rộng mà không có overhead hạ tầng nặng.

Cách dùng Kimi 2.7 Text-to-Text API để tạo văn bản trên Flaq AI

Đầu vào: Tin nhắn ngôn ngữ tự nhiên, chỉ dẫn tác vụ, lịch sử hội thoại và tùy chọn tạo bổ sung.
Đầu ra: Phản hồi văn bản phù hợp cho trợ lý chat, tóm tắt, phân tích, hỗ trợ coding và quy trình nội dung có cấu trúc.
Ngữ cảnh: Hỗ trợ mẫu hội thoại nhiều lượt cho ứng dụng tương tác và quy trình agent.
Năng lực: Tạo văn bản, hỗ trợ suy luận, soạn thảo nội dung, hỗ trợ code, tóm tắt, phân loại và tự động hóa quy trình thông qua tích hợp Kimi 2.7 API.

Trường hợp sử dụng tốt nhất cho tích hợp Kimi 2.7 Text-to-Text API

AI agent & trợ lý: Cung cấp năng lực cho chatbot, workflow copilot và task agent cần suy luận ổn định và hành vi tuân thủ hướng dẫn.
Công cụ nội dung & viết: Soạn bài viết, viết lại copy, tạo dàn ý, tóm tắt tài liệu dài và tạo văn bản hướng người dùng đã được trau chuốt.
Năng suất developer: Xây dựng trợ lý coding, helper tài liệu, debugging copilot và công cụ giải thích code với quyền truy cập API tiết kiệm.
Tự động hóa kinh doanh: Phân loại yêu cầu, trích xuất ý nghĩa từ tin nhắn, tạo phản hồi và tự động hóa tác vụ knowledge-work lặp lại.
Nghiên cứu & phân tích: Tóm tắt tài liệu nguồn, so sánh lựa chọn, tổng hợp phát hiện và biến ghi chú lộn xộn thành output có cấu trúc.

Lưu ý Hãy đảm bảo prompt và cách sử dụng của bạn tuân thủ yêu cầu an toàn của Moonshot AI và Flaq AI. Nếu xảy ra lỗi, hãy sửa request, loại bỏ nội dung bị hạn chế rồi thử lại.

Kimi 2.7 Text-to-Text so với đối thủ: Phân tích so sánh

Kimi 2.7 vs. GPT Text-to-Text
Các mô hình GPT cung cấp năng lực ngôn ngữ đa dụng rộng. Kimi 2.7 Text-to-Text API mang đến lựa chọn Moonshot AI thay thế cho đội ngũ muốn quyền truy cập LLM ổn định, tiết kiệm với suy luận mạnh và quy trình định hướng coding.
Kimi 2.7 vs. Claude Text-to-Text
Claude nổi tiếng về viết dài và phân tích cẩn trọng. Kimi 2.7 tập trung vào suy luận thực tế, năng suất developer và tự động hóa tiết kiệm chi phí thông qua tích hợp API đơn giản.
Kimi 2.7 vs. Gemini Flash
Gemini Flash nhấn mạnh quyền truy cập mô hình Google nhanh. Kimi 2.7 cho developer một route native Moonshot cho tác vụ ngôn ngữ khi tuân thủ hướng dẫn, hỗ trợ coding và quy trình agent là quan trọng.
Kimi 2.7 vs. Qwen Plus
Qwen Plus là mô hình ngôn ngữ Alibaba mạnh cho quy trình chat tiết kiệm. Kimi 2.7 cung cấp một lựa chọn mô hình Moonshot AI riêng cho đội ngũ so sánh phong cách output, hành vi suy luận và đa dạng provider.
Kimi 2.7 vs. GLM 5.2
GLM 5.2 được định vị cho coding nâng cao và kỹ thuật agentic. Kimi 2.7 cung cấp một lựa chọn LLM ổn định khác cho viết, hỗ trợ coding, tóm tắt và tự động hóa đa dụng trên Flaq AI.