Claude Code 指南
配置 Flaq AI Claude 模型并探索 Claude Code 技能
Moonshot AI/kimi-k3-text-to-text
kimi-k3-text-to-text
Kimi K3 文本转文本 API 可免费试用，支持长周期编程、推理、知识工作和可扩展的智能体工作流，让团队通过稳定的 Flaq AI 访问服务使用。适合团队持续推进长周期编程项目、处理复杂推理与知识工作任务，并通过稳定访问构建和扩展多步骤智能体流程，满足跨任务团队协作与长期知识工作需求。
Text Chat
API 示例
提交示例
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);
}
}
}
提交示例
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)
提交示例
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 价格
| 参数 | 价格 | 原价 | 折扣 |
|---|
README
面向长周期编码与 AI 智能体的 Kimi K3 文本生成文本 API
Kimi K3 文本生成文本 API 通过可用于生产环境的文本 API，将 Moonshot AI 的旗舰推理模型带给开发者 并接入 Flaq AI。Kimi K3 专为长周期编码、复杂知识工作和多步推理而设计，能够遵循 详细指令、处理较长的技术上下文，并为要求严苛的 应用生成结构化响应。Flaq AI 提供简明易用的聊天补全集成，帮助团队大规模构建编码助手、 研究工作流和文本智能体。
Kimi K3 文本生成文本 API 的主要功能
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长周期编码智能： 处理复杂工程任务、代码库分析、调试、 重构和实施规划，依托专为持续技术推理设计的模型完成工作。
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面向知识工作的高级推理： 分析密集信息、串联长篇输入中的证据，并形成 连贯的答案，适用于研究、战略、文档编写和专业决策支持。
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扩展上下文理解： 处理大量文本，并在详细的 对话、规范、技术文档和多阶段任务中保持连贯性。
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可靠遵循指令： 使用清晰的自然语言指令控制目标、响应结构、 深度、语气和输出格式，打造可重复的应用工作流。
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灵活的文本生成控制： 调整响应长度和采样行为，在简洁回答、深入 分析与特定应用的输出要求之间取得平衡。
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可扩展的聊天 API 集成： 通过 Flaq AI 统一的聊天补全端点，将 Kimi K3 接入现有助手、内部工具和自动化文本 流水线。
如何在 Flaq AI 上使用 Kimi K3 文本生成文本 API
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输入： 包含用户请求、指令、对话历史、代码或参考 材料的结构化文本消息。
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输出： 用于推理、编码、分析、写作及其他文本工作流的自然语言文本响应。
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生成控制： 配置响应长度和 token 采样，并根据应用体验选择流式或非流式传输 方式。
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API 路由： 通过 Flaq AI 聊天补全端点发送请求，并使用 kimi-k3-text-to-text 作为模型 标识符。
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能力： 长周期编码、复杂推理、知识综合、结构化写作、技术分析 和多轮文本交互。
Kimi K3 API 集成的最佳用例
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编码助手与工程智能体： 构建能够调查代码、解释故障、规划 变更，并在多个步骤中支持较长实施任务的开发者工具。
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大上下文代码库分析： 审查架构、跨文件追踪行为、总结不熟悉的 代码仓库，并根据大量技术上下文制定迁移或重构计划。
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研究与知识综合： 将长篇报告、源材料和内部文档转化为条理清晰的 研究结果、对比、摘要和可供决策的简报。
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复杂业务工作流： 支持规划、政策分析、运营文档编写和多阶段 推理任务，这些任务需要一致的上下文和结构化响应。
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技术写作与文档编制： 根据详细需求生成规范、实施指南、API 说明、测试计划 以及面向开发者的清晰文档。
注意 请确保消息和生成内容符合适用的安全、隐私及数据处理要求。 此 Flaq AI 模型路由接受文本消息；请勿假定多模态输入或 Kimi 产品侧工具 可通过此端点使用。
Kimi K3 与竞品对比：比较分析
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Kimi K3 与 Kimi 2.7
Kimi 2.7 仍适用于成熟的对话和编码工作流。Kimi K3 面向要求更高的长周期编码、更深入的知识工作和持续多步推理，适合 需要更强综合能力的任务。 -
Kimi K3 与 Claude Fable 5
Claude Fable 5 面向高端专有推理和智能体开发工作流。 Kimi K3 则提供基于开放模型基础的强大 Moonshot AI 替代方案，具备扩展上下文优势，并为评估不同生产技术栈的团队 提供实用的 API 访问方式。 -
Kimi K3 与 GPT 5.6 Sol
GPT 5.6 Sol 为高级编码和通用型 智能体提供广泛的专有生态系统。Kimi K3 凭借 Moonshot AI 对长周期编码的专注形成差异化，并为开发者提供另一种可扩展 方案，以应对复杂的文本工程与知识工作流。 -
Kimi K3 与 GLM 5.2
GLM 5.2 是面向推理和开发者应用、具备竞争力的通用模型。Kimi K3 强调在大型技术上下文中持续执行，因此尤其适合代码库规模的 分析、扩展规划和高要求的知识任务。
