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MoonshotAI: Kimi K2 0711

moonshotai/kimi-k2

टेक्स्टइनपुट: textTools131K11 जुल॰ 2025 को जोड़ा गया

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MoonshotAI: Kimi K2 0711 एक नज़र में

इनपुट कीमत 434 टेक्स्ट मॉडल के मीडियन से 27% ज़्यादा है।
1,31,072 tokens की context window, लंबे दस्तावेज़ों और कई चरणों वाली बातचीत के लिए काफी।
agents और integrations के लिए tool (function) calling सपोर्ट करता है।
एक सामान्य request (1,000 इनपुट / 500 आउटपुट tokens) की लागत लगभग $0.00602 है।

MoonshotAI: Kimi K2 0711 के बारे में

Kimi K2 0711, Moonshot AI का एक टेक्स्ट मॉडल है, जिसे api14 पर moonshotai/kimi-k2 के रूप में पहचाना जाता है। यह एक बड़े पैमाने का Mixture-of-Experts (MoE) लैंग्वेज मॉडल है जिसमें कुल 1 ट्रिलियन पैरामीटर हैं और प्रत्येक forward pass में 32 बिलियन सक्रिय होते हैं, जिसका अर्थ है कि यह जो भी टोकन जनरेट करता है, उसके लिए नेटवर्क का केवल एक अंश ही काम में लिया जाता है। प्रोवाइडर की रिलीज़ तिथि 2025-07-11 है, और मॉडल का नॉलेज कटऑफ 2024-12-31 है, इसलिए उस तिथि के बाद की कोई भी चीज़ उस सीमा से बाहर है जो उसने प्रशिक्षण के दौरान सीखी थी।

यह मॉडल टेक्स्ट इन और टेक्स्ट आउट के साथ काम करता है। यह 131,072 टोकन का कॉन्टेक्स्ट विंडो स्वीकार करता है और एक ही प्रतिक्रिया में अधिकतम 98,304 टोकन तक उत्पन्न कर सकता है, जो अधिकांश चैट मॉडलों की तुलना में एक बड़ा आउटपुट बजट है। यह संयोजन उन वर्कलोड के लिए उपयुक्त है जहाँ इनपुट लंबा होता है (डॉक्युमेंटेशन, ट्रांसक्रिप्ट, कोडबेस) और अपेक्षित उत्तर भी लंबा होता है, जैसे कि एक पूरी रिपोर्ट या एक बड़ा रिफैक्टर, न कि एक पंक्ति का उत्तर।

चूँकि यह टूल कॉलिंग का समर्थन करता है, Kimi K2 एजेंट शैली के वर्कफ़्लो में फिट बैठता है जहाँ मॉडल तय करता है कि कब किसी फ़ंक्शन को इनवोक करना है और कौन से आर्गुमेंट पास करने हैं। सामान्य उपयोगों में मल्टी स्टेप असिस्टेंट शामिल हैं जो आंतरिक API को क्वेरी करते हैं, बड़े डॉक्युमेंट सेट पर retrieval augmented generation, लंबी फ़ॉर्म की समरीकरण और ड्राफ्टिंग, और कोड जनरेशन या रिव्यू जहाँ मॉडल को बहुत सारा आसपास का कॉन्टेक्स्ट बनाए रखने की आवश्यकता होती है। उच्च आउटपुट सीमा उन कार्यों के लिए भी इसे उचित बनाती है जिन्हें अन्यथा कई कॉल में विभाजित करने की आवश्यकता होती।

आप इसे api14 के OpenAI-संगत API के माध्यम से मॉडल आईडी "moonshotai/kimi-k2" का उपयोग करके कॉल करते हैं, इसलिए मौजूदा OpenAI SDK और क्लाइंट केवल base URL और key बदलने के साथ काम करते हैं। यह जिन रिक्वेस्ट पैरामीटर का समर्थन करता है वे हैं frequency_penalty, max_tokens, presence_penalty, repetition_penalty, seed, stop, temperature, tool_choice, tools, top_k और top_p। seed की उपस्थिति अधिक प्रतिलिपि-योग्य सैंपलिंग की अनुमति देती है, और tools के साथ tool_choice आपको फ़ंक्शन स्कीमा परिभाषित करने और यह नियंत्रित करने देते हैं कि मॉडल को एक को कॉल करना ही है या नहीं।

इसे चुनते समय सीमाओं को ध्यान में रखें। इनपुट और आउटपुट केवल टेक्स्ट हैं, इसलिए इमेज या ऑडियो कार्यों के लिए एक अलग मॉडल की आवश्यकता होती है, और 131,072 टोकन का कॉन्टेक्स्ट तथा 98,304 टोकन की आउटपुट सीमा यह निर्धारित करती है कि एक रिक्वेस्ट में कितना संभाला जा सकता है। 2024-12-31 का नॉलेज कटऑफ का अर्थ है कि हाल की घटनाएँ कवर नहीं होतीं जब तक कि आप उन्हें प्रॉम्प्ट में या टूल के माध्यम से प्रदान न करें। छोटी, सरल रिक्वेस्ट के लिए, एक छोटा मॉडल बेहतर फिट हो सकता है।

MoonshotAI: Kimi K2 0711 API कैसे कॉल करें

अपने dashboard में API key बनाएं।
अपनी भाषा के लिए आधिकारिक openai SDK इंस्टॉल करें।
baseURL को https://api14.com/api/v1 और model को "moonshotai/kimi-k2" पर सेट करें।

import OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI({
  baseURL: "https://api14.com/api/v1",
  apiKey: process.env.API14_API_KEY,
});

const result = await client.chat.completions.create({
  "model": "moonshotai/kimi-k2",
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Explain vector databases in two sentences."
    }
  ]
});
console.log(result.choices[0].message.content);

समर्थित parameters

frequency_penaltymax_tokenspresence_penaltyrepetition_penaltyseedstoptemperaturetool_choicetoolstop_ktop_p

स्पेसिफिकेशन

Context लंबाई: 1,31,072
अधिकतम आउटपुट: 98,304
इनपुट: text
आउटपुट: text
Knowledge cutoff: 2024-12-31

api14 पर requests · पिछले 7 दिन

MoonshotAI: Kimi K2 0711: अक्सर पूछे जाने वाले सवाल

MoonshotAI: Kimi K2 0711 API की कीमत कितनी है?: MoonshotAI: Kimi K2 0711 की कीमत इनपुट $1.99 / 1M tokens है। शुल्क आपके USD बैलेंस से सिर्फ सफल requests के लिए कटता है; फेल हुई requests मुफ्त हैं।
MoonshotAI: Kimi K2 0711 की context window कितनी है?: MoonshotAI: Kimi K2 0711 हर request में 1,31,072 tokens तक पढ़ता है, prompt, इतिहास और दस्तावेज़ मिलाकर। यह हर जवाब में 98,304 आउटपुट tokens तक लिखता है।
MoonshotAI: Kimi K2 0711 क्या कर सकता है?: MoonshotAI: Kimi K2 0711 text स्वीकार करता है और text लौटाता है। यह tool calling सपोर्ट करता है।
अपने कोड से MoonshotAI: Kimi K2 0711 कैसे कॉल करूं?: किसी भी OpenAI SDK को https://api14.com/api/v1 पर पॉइंट करें और model को "moonshotai/kimi-k2" पर सेट करें, कोड में और कोई बदलाव नहीं। इस पेज के कोड पैनल से तैयार उदाहरण कॉपी करें।
MoonshotAI: Kimi K2 0711 के विकल्प क्या हैं?: मिलती-जुलती कीमत वाले टेक्स्ट मॉडल: DeepSeek: DeepSeek V4 Pro 0423, Moondream: Moondream 3 Preview, Moondream: Moondream 3.1। सभी एक ही API key से चलते हैं, इसलिए बदलना बस एक string बदलना है।

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