Experimentos de documentos visuais
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IA do tiro lunar · API compatível com OpenAI
moonshotai/kimi-k2.5Tokens USD/1 milhão
import os
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://api.iteracompute.com/v1",
api_key=os.environ["ITERACOMPUTE_API_KEY"],
)
response = client.chat.completions.create(
model="moonshotai/kimi-k2.5",
messages=[{"role": "user", "content": "Hello!"}],
)
print(response.choices[0].message.content)import OpenAI from "openai";
const client = new OpenAI({
baseURL: "https://api.iteracompute.com/v1",
apiKey: process.env.ITERACOMPUTE_API_KEY,
});
const response = await client.chat.completions.create({
model: "moonshotai/kimi-k2.5",
messages: [{ role: "user", content: "Hello!" }],
});
console.log(response.choices[0].message.content);curl https://api.iteracompute.com/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer $ITERACOMPUTE_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "moonshotai/kimi-k2.5",
"messages": [{"role": "user", "content": "Hello!"}]
}'Catálogo atualizado: 2026-10-19.
Kimi-K2.5 está disponível através da API IteraCompute compatível com OpenAI, com contexto, streaming e raciocínio de 256K.
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Execute uma tarefa limitada com um orçamento fixo de ferramentas e verifique cada resultado.
Sugestões de tarefas baseadas em recursos e preços do catálogo, e não em referências de qualidade do modelo.
Recursos disponíveis através da interface deste modelo.Atualizado em 16 de outubro de 2026.
| Capacidade | Documentação do desenvolvedor de modelo | Nossa interface | Teste de rota |
|---|---|---|---|
| Chamada de ferramenta | Suportado | Suportado | Verificado · ver registro |
| Raciocínio | Suportado | Suportado | Declaração de catálogo |
| Entrada de imagem | Suportado | Suportado | Verificado · ver registro |
| Transmissão | Suportado | Suportado | Verificado · ver registro |
| Modo JSON (json_object) | Suportado | Suportado | Verificado · ver registro |
Contexto: 256K · Limite de saída: 16K
Documentação do desenvolvedor de modelo
· moonshotai/kimi-k2.5 · POST /v1/chat/completions
Verificações de gateway retidas, resumidas sem credenciais ou logs brutos.Somente as verificações abaixo são rotuladas como verificadas;outras entradas permanecem declarações de catálogo.
Campos de solicitaçãomodel, messages (17 × 19), temperature=0, max_tokens=768, max_completion_tokens=768, stream=true, stream_options.include_usage=true
Principais campos de respostaHTTP 200; choices[].delta.content → 323; [DONE]; usage.prompt_tokens=22; usage.completion_tokens=2; choices[].delta.reasoning_content: 0 chars
Critério de aprovação
SSE concluído com uma resposta contendo 323 e uso final.reasoning_content não vazio verifica apenas a saída de raciocínio.
Campos de solicitaçãomodel, messages, tools=[lookup_receipt]; then role=tool + tool_call_id
Principais campos de respostaHTTP 200 × 2; message.tool_calls[].id; function.name=lookup_receipt; function.arguments={"order_id":"A17"}; message.content → R68-Z9
Critério de aprovação
Função correta e argumentos analisáveis, seguidos de uma resposta final contendo o resultado da ferramenta fornecida.Apenas um ciclo de ferramenta.
Campos de solicitaçãomodel, messages (17 × 19 as JSON), response_format.type=json_object
Principais campos de respostaHTTP 200; choices[0].message.content → {"answer":323}
Critério de aprovação
json.loads(content) é igual a {"resposta":323}.Este prompt cooperativo não estabelece a imposição arbitrária de esquema.
Campos de solicitaçãomodel, messages[].content=[text, image_url] (one test image)
Principais campos de respostaHTTP 200; choices[0].message.content → 7284
Critério de aprovação
A resposta contém o código de quatro dígitos da imagem fornecida.Apenas uma imagem;nenhuma reivindicação geral de qualidade de imagem.
Pequenas amostras de aceitação na data indicada.O contexto completo e os limites de saída são declarações de catálogo;qualidade de contexto longo, fluxos de trabalho de codificação completos e estabilidade sustentada não foram estabelecidos por essas verificações.
Defina controles de pensamento por modelo.Use um estilo de controle por solicitação.
Para respostas JSON, valide o esquema do seu aplicativo antes de usar.A entrada e a saída solicitada compartilham o orçamento de contexto.
Preços em dólares americanos por 1 milhão de tokens.
Suponha 20.000 tokens de entrada agregados e 2.000 tokens de saída faturáveis em todas as chamadas.Nenhum cache atingido.
20,000 × $0.54 / 1M + 2,000 × $2.78 / 1M = $0.016360
Se o uso realmente relatar 15.000 desses tokens de entrada como armazenados em cache, substitua essa parte pela taxa de entrada em cache (US$ 0,06/1 milhão): US$ 0,009160.Os tokens armazenados em cache fazem parte da entrada total, nunca adicionados ao topo.
Cálculo ilustrativo baseado no catálogo de 2026-10-19. Inclua todas as chamadas e tentativas do agente, o histórico repetido e a saída de raciocínio faturável; o acerto considera o uso real e os preços atuais do Console.
Usa o catálogo de 2026-10-19, independentemente dos preços ao vivo acima. USD por 1M de tokens; é uma estimativa, não uma fatura.
A estimativa inclui apenas entrada de texto padrão, leituras de cache e saída de texto. Exclui adicionais de contexto longo, níveis de serviço, gravações de cache, imagens e ferramentas.
A entrada inclui tokens armazenados em cache;a saída inclui raciocínio faturável.Conte cada solicitação de API, incluindo etapas e novas tentativas do agente.
Custo mensal estimado
—USD / mêsKimi-K2.5
Custo mensal = solicitações × [entrada × (1 - compartilhamento em cache) × taxa de entrada + entrada × compartilhamento em cache × taxa de leitura de cache + saída × taxa de saída] / 1.000.000.
Os tokens armazenados em cache fazem parte da entrada total, nunca adicionados ao topo.Use ocorrências reais de leitura de cache do uso;repetir um prompt não garante um acerto.As taxas ausentes não são confirmadas, e não $0.Gravação de cache separada, armazenamento e outras taxas adicionais estão excluídas.Faça um acordo com o uso real e os preços atuais do console.
| Campo parâmetro/protocolo | Uso |
|---|---|
model / messages | Use o ID exato do modelo e a lista de mensagens de bate-papo |
stream=true / stream_options.include_usage=true | Receba pedaços SSE, [DONE] e uso final |
tools / tool_calls / role=tool | Defina funções em tools, execute tool_calls e devolva os resultados com role=tool |
response_format.type=json_object | Solicite JSON válido;valide a estrutura necessária em sua aplicação |
reasoning_content | A saída do raciocínio é separada da resposta final e conta para o uso da saída |
{"enable_thinking":false} | Suportado;use um estilo de controle de pensamento por solicitação |
{"enable_thinking":true} | Suportado;use um estilo de controle de pensamento por solicitação |
https://api.iteracompute.com/v1POST /v1/chat/completionsmoonshotai/kimi-k2.5Authorization: Bearer ITERACOMPUTE_API_KEYDefina base_url como https://api.iteracompute.com/v1 e modele como moonshotai/kimi-k2.5.Autentique com sua chave de API IteraCompute.
Consulte a seção de preços para taxas atuais de entrada, entrada em cache e saída em dólares americanos por 1 milhão de tokens.Verifique o tempo de atualização antes de usar.
Consulte o contexto e a saída máxima atuais nas especificações do modelo acima. A entrada e a saída máxima solicitada compartilham o limite de contexto.
Crie sua chave, escolha uma ferramenta e obtenha uma primeira resposta não vazia.