KIMI AI Free API接口使用指南

最近在研究翻译文章的过程中试了几个模型的API，发现kimi free api用起来竟然比他原生的还好用。而且接口定义也和gpt的接口兼容，另外就是gpt4o和gpt4-turbo翻译起来都太费token了

获取refresh_token

首先，您需要从kimi.moonshot.cn获取refresh_token。这可以通过在网站上发起对话，然后通过开发者工具中的LocalStorage来实现。

多账号接入

如果您有多个账号，可以通过以下格式使用多个refresh_token：

Authorization: Bearer TOKEN1,TOKEN2,TOKEN3

Docker部署

使用Docker可以方便地部署KIMI AI Free服务。请确保您的服务器具有公网IP，并且8000端口已开放。

docker run -it -d --init --name kimi-free-api -p 8000:8000 -e TZ=Asia/Shanghai vinlic/kimi-free-api:latest

API接口列表

KIMI AI Free主要支持以下API接口：

对话补全

对话补全接口与OpenAI的chat-completions-api兼容。

POST /v1/chat/completions
Authorization: Bearer [refresh_token]

请求数据示例：

{
  "model": "kimi",
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "测试"
    }
  ],
  "use_search": true,
  "stream": false
}

响应数据将包含对话补全的结果。

文档解读

文档解读功能允许您上传文件并获取其内容的解读。

POST /v1/chat/completions
Authorization: Bearer [refresh_token]

请求数据示例：

{
  "model": "kimi",
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": [
        {
          "type": "file",
          "file_url": {
            "url": "https://example.com/document.pdf"
          }
        },
        {
          "type": "text",
          "text": "文档里说了什么？"
        }
      ]
    }
  ],
  "use_search": false
}

响应数据将包含文件内容的解读。

图像OCR

图像OCR功能允许您上传图像并获取其文字内容。

POST /v1/chat/completions
Authorization: Bearer [refresh_token]

请求数据示例：

{
  "model": "kimi",
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": [
        {
          "type": "image_url",
          "image_url": {
            "url": "https://example.com/image.png"
          }
        },
        {
          "type": "text",
          "text": "图像描述了什么？"
        }
      ]
    }
  ],
  "use_search": false
}

响应数据将包含图像中的文字内容。

注意事项

Nginx反代优化

如果您使用Nginx作为反向代理，请添加以下配置以优化流输出效果：

proxy_buffering off;
chunked_transfer_encoding on;
tcp_nopush on;
tcp_nodelay on;
keepalive_timeout 120;

Token统计

由于推理侧不在KIMI AI Free，因此token不可统计，将以固定数字返回。