Kimi-月之暗面 - 阿里云百炼

三方直供模型 kimi/kimi-k2.5 将于2026年8月31日下架。推荐转用：kimi-k2.6 或其他模型。

本文档描述的功能仅在华北2（北京）地域可用，如需使用模型，需从华北2（北京）地域获取与配置 API Key。

服务开通

前往百炼控制台，搜索 Kimi，找到 Kimi 模型卡片，单击立即开通；
在弹窗内确认开通及授权。

完成以上步骤即可调用月之暗面提供的 Kimi 模型服务。

快速开始

前提条件

需要已获取与配置 API Key并完成配置API Key到环境变量
如果通过SDK调用，需要安装SDK

kimi 系列模型均支持输入文本、图像或视频：

kimi/kimi-k2.7-code-highspeed 与 kimi/kimi-k2.7-code 功能完全一致，速度提升5~6倍。
kimi/kimi-k3、kimi/kimi-k2.7-code-highspeed、kimi/kimi-k2.7-code 为仅思考模型。
kimi/kimi-k2.6、kimi/kimi-k2.5 可通过 enable_thinking 参数控制思考模式，默认开启思考模式：
- 思考模式（reasoning_effort: "max"）：模型会输出详细的推理过程（reasoning_content）
- 非思考模式（enable_thinking: false 或不设置）：直接输出结果，不包含推理过程

除 kimi/kimi-k2.5外，其他模型均支持通过 preserve_thinking 参数在多轮对话中传递思考过程，详情请参见传递思考过程。以下示例演示如何调用思考模式的 kimi/kimi-k3 模型进行文本生成。

OpenAI兼容

reasoning_effort非 OpenAI 标准参数，OpenAI Python SDK 通过 extra_body传入，Node.js SDK 作为顶层参数传入。

Python
Node.js
HTTP

from openai import OpenAI
import os

client = OpenAI(
    api_key=os.getenv("DASHSCOPE_API_KEY"),
    # 以下为华北2（北京）地域的URL。请将 {WorkspaceId} 替换为您的百炼业务空间ID，各地域的URL不同。
    base_url="https://{WorkspaceId}.cn-beijing.maas.aliyuncs.com/compatible-mode/v1",
)

completion = client.chat.completions.create(
    model="kimi/kimi-k3",
    messages=[{"role": "user", "content": "1+1等于多少？"}],
    # 通过 extra_body 设置 reasoning_effort 开启思考模式
    extra_body={"reasoning_effort": "max"}
)

msg = completion.choices[0].message

if getattr(msg, "reasoning_content", None):
    print("\n" + "=" * 20 + "思考过程" + "=" * 20 + "\n")
    print(msg.reasoning_content or "")
print("\n" + "=" * 20 + "完整回复" + "=" * 20 + "\n")
print(msg.content)

返回结果

====================思考过程====================

用户问了一个简单的数学问题："1+1等于多少？"

这是一个非常基础的算术问题，答案是2。

我应该直接、清晰地回答这个问题。虽然用户用中文提问，但答案是一个通用的数学事实。

回答结构：
1. 直接给出答案：2
2. 可以简要说明这是基本的算术运算

不需要过度复杂化，保持简洁明了。

====================完整回复====================

1+1等于**2**。

这是最基本的算术运算，两个单位相加得到两个单位。

import OpenAI from "openai";
import process from 'process';

const client = new OpenAI({
  apiKey: process.env.DASHSCOPE_API_KEY,
  // 以下为华北2（北京）地域的URL。请将 {WorkspaceId} 替换为您的百炼业务空间ID，各地域的URL不同。
  baseURL: "https://{WorkspaceId}.cn-beijing.maas.aliyuncs.com/compatible-mode/v1",
});

const messages = [
  { role: "system", content: "You are a helpful assistant." },
  { role: "user", content: "1+1等于多少？" },
];

const response = await client.chat.completions.create({
  model: "kimi/kimi-k3",
  messages,
  reasoning_effort: "max",
});

const msg = response.choices[0].message;
if (msg.reasoning_content) {
  console.log("\n" + "=".repeat(20) + "思考过程" + "=".repeat(20) + "\n");
  console.log(msg.reasoning_content || "");
}
console.log("\n" + "=".repeat(20) + "完整回复" + "=".repeat(20) + "\n");
console.log(msg.content);

返回结果

====================思考过程====================

用户问了一个简单的数学问题："1+1等于多少？"

这是一个非常基础的算术问题，答案是2。

我应该直接、清晰地回答这个问题。虽然用户用中文提问，但答案是一个通用的数学事实。

回答结构：
1. 直接给出答案：2
2. 可以简要说明这是基本的算术运算

不需要过度复杂化，保持简洁明了。

====================完整回复====================

1+1等于**2**。

这是最基本的算术运算，两个单位相加得到两个单位。

curl

# 以下为华北2（北京）地域的URL。请将 {WorkspaceId} 替换为您的百炼业务空间ID，各地域的URL不同。
curl --location 'https://{WorkspaceId}.cn-beijing.maas.aliyuncs.com/compatible-mode/v1/chat/completions' \
--header "Authorization: Bearer $DASHSCOPE_API_KEY" \
--header 'Content-Type: application/json' \
--data '{
    "model": "kimi/kimi-k3",
    "messages":[
        {
            "role": "system",
            "content": "You are a helpful assistant."
        },
        {
            "role": "user",
            "content": "1+1等于多少？"
        }
    ],
    "reasoning_effort": "max"
}'

多模态调用示例

Kimi 系列模型不仅支持纯文本对话，还具备强大的多模态理解能力。本章节将介绍如何让模型理解图像和视频内容。

图像/视频文件仅支持通过公网URL传入，不支持 Base64 编码。

图像理解

图像理解功能让 Kimi 模型能够识别和分析图像内容。您可以传入单张或多张图像。图像文件的限制请参见图像限制。

OpenAI兼容

Python
Node.js
HTTP

import os
from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key=os.getenv("DASHSCOPE_API_KEY"),
    # 以下为华北2（北京）地域的URL。请将 {WorkspaceId} 替换为您的百炼业务空间ID，各地域的URL不同。
    base_url="https://{WorkspaceId}.cn-beijing.maas.aliyuncs.com/compatible-mode/v1",
)

# 单图传入示例（开启思考模式）
completion = client.chat.completions.create(
    model="kimi/kimi-k3",
    messages=[
        {
            "role": "user",
            "content": [
                {"type": "text", "text": "图中描绘的是什么景象?"},
                {
                    "type": "image_url",
                    "image_url": {
                        "url": "https://help-static-aliyun-doc.aliyuncs.com/file-manage-files/zh-CN/20241022/emyrja/dog_and_girl.jpeg"
                    }
                }
            ]
        }
    ],
    extra_body={"reasoning_effort":"max"}  # 开启思考模式
)

# 输出思考过程
if hasattr(completion.choices[0].message, 'reasoning_content') and completion.choices[0].message.reasoning_content:
    print("\n" + "=" * 20 + "思考过程" + "=" * 20 + "\n")
    print(completion.choices[0].message.reasoning_content)

# 输出回复内容
print("\n" + "=" * 20 + "完整回复" + "=" * 20 + "\n")
print(completion.choices[0].message.content)

# 多图传入示例（开启思考模式，取消注释使用）
# completion = client.chat.completions.create(
#     model="kimi/kimi-k3",
#     messages=[
#         {
#             "role": "user",
#             "content": [
#                 {"type": "text", "text": "这些图描绘了什么内容？"},
#                 {
#                     "type": "image_url",
#                     "image_url": {"url": "https://help-static-aliyun-doc.aliyuncs.com/file-manage-files/zh-CN/20241022/emyrja/dog_and_girl.jpeg"}
#                 },
#                 {
#                     "type": "image_url",
#                     "image_url": {"url": "https://dashscope.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/images/tiger.png"}
#                 }
#             ]
#         }
#     ],
#     extra_body={"reasoning_effort":"max"}
# )
#
# # 输出思考过程和回复
# if hasattr(completion.choices[0].message, 'reasoning_content') and completion.choices[0].message.reasoning_content:
#     print("\n思考过程：\n" + completion.choices[0].message.reasoning_content)
# print("\n完整回复：\n" + completion.choices[0].message.content)

import OpenAI from "openai";
import process from 'process';

const openai = new OpenAI({
    apiKey: process.env.DASHSCOPE_API_KEY,
    // 以下为华北2（北京）地域的URL。请将 {WorkspaceId} 替换为您的百炼业务空间ID，各地域的URL不同。
    baseURL: 'https://{WorkspaceId}.cn-beijing.maas.aliyuncs.com/compatible-mode/v1'
});

// 单图传入示例（开启思考模式）
const completion = await openai.chat.completions.create({
    model: 'kimi/kimi-k3',
    messages: [
        {
            role: 'user',
            content: [
                { type: 'text', text: '图中描绘的是什么景象?' },
                {
                    type: 'image_url',
                    image_url: {
                        url: 'https://help-static-aliyun-doc.aliyuncs.com/file-manage-files/zh-CN/20241022/emyrja/dog_and_girl.jpeg'
                    }
                }
            ]
        }
    ],
    reasoning_effort: "max"  // 开启思考模式
});

// 输出思考过程
if (completion.choices[0].message.reasoning_content) {
    console.log('\n' + '='.repeat(20) + '思考过程' + '='.repeat(20) + '\n');
    console.log(completion.choices[0].message.reasoning_content);
}

// 输出回复内容
console.log('\n' + '='.repeat(20) + '完整回复' + '='.repeat(20) + '\n');
console.log(completion.choices[0].message.content);

// 多图传入示例（开启思考模式，取消注释使用）
// const multiCompletion = await openai.chat.completions.create({
//     model: 'kimi-k2.5',
//     messages: [
//         {
//             role: 'user',
//             content: [
//                 { type: 'text', text: '这些图描绘了什么内容？' },
//                 {
//                     type: 'image_url',
//                     image_url: { url: 'https://help-static-aliyun-doc.aliyuncs.com/file-manage-files/zh-CN/20241022/emyrja/dog_and_girl.jpeg' }
//                 },
//                 {
//                     type: 'image_url',
//                     image_url: { url: 'https://dashscope.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/images/tiger.png' }
//                 }
//             ]
//         }
//     ],
//     reasoning_effort: "max"
// });
//
// // 输出思考过程和回复
// if (multiCompletion.choices[0].message.reasoning_content) {
//     console.log('\n思考过程：\n' + multiCompletion.choices[0].message.reasoning_content);
// }
// console.log('\n完整回复：\n' + multiCompletion.choices[0].message.content);

curl

# 以下为华北2（北京）地域的URL。请将 {WorkspaceId} 替换为您的百炼业务空间ID，各地域的URL不同。
curl -X POST https://{WorkspaceId}.cn-beijing.maas.aliyuncs.com/compatible-mode/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer $DASHSCOPE_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
    "model": "kimi/kimi-k3",
    "messages": [
        {
            "role": "user",
            "content": [
                {
                    "type": "text",
                    "text": "图中描绘的是什么景象?"
                },
                {
                    "type": "image_url",
                    "image_url": {
                        "url": "https://help-static-aliyun-doc.aliyuncs.com/file-manage-files/zh-CN/20241022/emyrja/dog_and_girl.jpeg"
                    }
                }
            ]
        }
    ],
    "reasoning_effort": "max"
}'

# 多图输入示例（取消注释使用）
# 以下为华北2（北京）地域的URL。请将 {WorkspaceId} 替换为您的百炼业务空间ID，各地域的URL不同。
# curl -X POST https://{WorkspaceId}.cn-beijing.maas.aliyuncs.com/compatible-mode/v1/chat/completions \
# -H "Authorization: Bearer $DASHSCOPE_API_KEY" \
# -H "Content-Type: application/json" \
# -d '{
#     "model": "kimi/kimi-k3",
#     "messages": [
#         {
#             "role": "user",
#             "content": [
#                 {
#                     "type": "text",
#                     "text": "这些图描绘了什么内容？"
#                 },
#                 {
#                     "type": "image_url",
#                     "image_url": {
#                         "url": "https://help-static-aliyun-doc.aliyuncs.com/file-manage-files/zh-CN/20241022/emyrja/dog_and_girl.jpeg"
#                     }
#                 },
#                 {
#                     "type": "image_url",
#                     "image_url": {
#                         "url": "https://dashscope.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/images/tiger.png"
#                     }
#                 }
#             ]
#         }
#     ],
#     "reasoning_effort": "max"
# }'

视频理解

视频文件的限制请参见视频限制。

OpenAI兼容

Python
Node.js
HTTP

import os
from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key=os.getenv("DASHSCOPE_API_KEY"),
    # 以下为华北2（北京）地域的URL。请将 {WorkspaceId} 替换为您的百炼业务空间ID，各地域的URL不同。
    base_url="https://{WorkspaceId}.cn-beijing.maas.aliyuncs.com/compatible-mode/v1",
)

completion = client.chat.completions.create(
    model="kimi/kimi-k3",
    messages=[
        {
            "role": "user",
            "content": [
                # 直接传入视频文件时，请将type的值设置为video_url
                {
                    "type": "video_url",
                    "video_url": {
                        "url": "https://help-static-aliyun-doc.aliyuncs.com/file-manage-files/zh-CN/20241115/cqqkru/1.mp4"
                    }
                },
                {
                    "type": "text",
                    "text": "这段视频的内容是什么?"
                }
            ]
        }
    ]
)

print(completion.choices[0].message.content)

import OpenAI from "openai";

const openai = new OpenAI({
    apiKey: process.env.DASHSCOPE_API_KEY,
    // 以下为华北2（北京）地域的URL。请将 {WorkspaceId} 替换为您的百炼业务空间ID，各地域的URL不同。
    baseURL: "https://{WorkspaceId}.cn-beijing.maas.aliyuncs.com/compatible-mode/v1"
});

async function main() {
    const response = await openai.chat.completions.create({
        model: "kimi/kimi-k3",
        messages: [
            {
                role: "user",
                content: [
                    // 直接传入视频文件时，请将type的值设置为video_url
                    {
                        type: "video_url",
                        video_url: {
                            "url": "https://help-static-aliyun-doc.aliyuncs.com/file-manage-files/zh-CN/20241115/cqqkru/1.mp4"
                        }
                    },
                    {
                        type: "text",
                        text: "这段视频的内容是什么?"
                    }
                ]
            }
        ]
    });

    console.log(response.choices[0].message.content);
}

main();

返回结果

====================思考过程====================

用户问了一个简单的数学问题："1+1等于多少？"

这是一个非常基础的算术问题，答案是2。

我应该直接、清晰地回答这个问题。虽然用户用中文提问，但答案是一个通用的数学事实。

回答结构：
1. 直接给出答案：2
2. 可以简要说明这是基本的算术运算

不需要过度复杂化，保持简洁明了。

====================完整回复====================

1+1等于**2**。

这是最基本的算术运算，两个单位相加得到两个单位。

curl

# 以下为华北2（北京）地域的URL。请将 {WorkspaceId} 替换为您的百炼业务空间ID，各地域的URL不同。
curl -X POST https://{WorkspaceId}.cn-beijing.maas.aliyuncs.com/compatible-mode/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $DASHSCOPE_API_KEY" \
  -H 'Content-Type: application/json' \
  -d '{
    "model": "kimi/kimi-k3",
    "messages": [
      {
        "role": "user",
        "content": [
          {
            "type": "video_url",
            "video_url": {
              "url": "https://help-static-aliyun-doc.aliyuncs.com/file-manage-files/zh-CN/20241115/cqqkru/1.mp4"
            },
            "fps":2
          },
          {
            "type": "text",
            "text": "这段视频的内容是什么?"
          }
        ]
      }
    ]
  }'

文件限制

图像文件
视频文件

图像分辨率：建议图像分辨率不超过4k (4096*2160)
支持的图像格式：PNG、JPEG、WEBP、GIF
图像大小与图像数量：无限制，但需确保请求的文本和图像的大小不超过 100M。

其它功能

模型	多轮对话	Function Calling	前缀续写	联网搜索	上下文缓存	结构化输出
kimi/kimi-k3	支持	支持	支持	不支持	支持	支持
kimi/kimi-k2.7-code-highspeed
kimi/kimi-k2.7-code
kimi/kimi-k2.6
kimi/kimi-k2.5

以上模型支持上下文缓存（隐式缓存，自动开启）：

kimi/kimi-k3命中缓存的输入Token按输入价格的10%计费
kimi/kimi-k2.7-code-highspeed、kimi/kimi-k2.7-code 命中缓存的输入Token按输入价格的20.0%计费，
kimi/kimi-k2.6命中缓存的输入Token按输入价格的16.9%计费
kimi/kimi-k2.5命中缓存的输入Token按输入价格的17.5%计费。

参数默认值

模型	tool_choice	preserve_thinking	reasoning_effort	temperature	top_p	repetition_penalty	presence_penalty	stream_options
kimi/kimi-k3	auto	默认关闭	max	1	0.95	0.0	-	仅支持设置为`true`
kimi/kimi-k2.7-code-highspeed	auto	默认开启	-	1.0	0.95	0.0	0.0	仅支持设置为`true`
kimi/kimi-k2.7-code	auto	默认开启	-	1.0	0.95	0.0	0.0	仅支持设置为`true`
kimi/kimi-k2.6	思考模式/非思考模式：auto	默认关闭	-	思考模式：1.0 非思考模式：0.6	思考模式/非思考模式：0.95	思考模式/非思考模式：0.0	思考模式/非思考模式：0.0	仅支持设置为`true`
kimi/kimi-k2.5	思考模式/非思考模式：auto	-	-	思考模式：1.0 非思考模式：0.6	思考模式/非思考模式：0.95	思考模式/非思考模式：0.0	思考模式/非思考模式：0.0	仅支持设置为`true`

stream_options仅支持设置为true，temperature、top_p、repetition_penalty、presence_penalty不支持设置为其他值；
kimi/kimi-k3 支持 reasoning_effort 参数，唯一支持值 max。
在思考模式下，使用 Kimi 模型进行工具调用时：必须在每轮 assistant 消息中保留 reasoning_content 字段；对于tool_choice参数，kimi-k3 支持 auto / none / required 三档；其他模型不支持 required，传入会报错。kimi-k3 支持动态加载工具，详细用法请参见动态加载工具。
”-”表示没有默认值，也不支持设置。

模型列表与计费

模型上下文长度与价格信息请参见百炼控制台。按照模型的输入与输出 Token 计费。

思考模式下，思维链按照输出 Token 计费。

错误码

如果执行报错，请参见错误码进行解决。

​服务开通

​快速开始

返回结果

​多模态调用示例

​图像理解

​视频理解

​文件限制

​其它功能

​参数默认值

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