API 文档

概述

kimrel.com 提供一个独立的、兼容 OpenAI 与 Anthropic 的 API 接口，用于访问 Kimi K2 及相关模型。Kimi K2 由 Moonshot AI 开发，kimrel.com 与 Moonshot AI 不存在关联关系，也未获得其认可、背书或赞助。

基础 URL

https://kimrel.com/api

支持的协议

• 基于 HTTPS 的 REST API
• JSON 请求和响应体
• UTF-8 字符编码
• CORS 支持，适用于基于浏览器的应用程序

快速开始

只需三步即可开始使用 kimrel.com API：

1. 创建账户并获得 100 个免费积分
2. 从控制台生成 API 密钥
3. 发送第一个请求（大多数模型每次请求消耗 1 积分，kimi-k2.5 每次请求消耗 2 积分）

示例请求

curl https://kimrel.com/api/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $KIMI_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "kimi-k2-0905",
    "messages": [{"role": "user", "content": "你好"}]
  }'

AI 编码工具

kimrel.com 同时提供 OpenAI 兼容（chat completions）与 Claude 兼容（messages）接口，便于将受支持模型接入常见的 AI 编码工具。

模型支持：kimi-k2、kimi-k2-0905、kimi-k2-thinking、kimi-k2.5 与 kimi-k2.6 这些模型路由均由 kimrel.com 提供。Kimi K2 由 Moonshot AI 开发；kimrel.com 提供的是独立接口，并不隶属于、也未获得 Moonshot AI 的认可、背书或赞助。若您希望使用更强的图像理解、thinking 模式与工具调用，建议优先使用 kimi-k2.6；kimi-k2.5 仍适合多模态工作流，而 kimi-k2 更适合快速的 Python/JavaScript 工作流。

Claude Code（推荐）

Claude Code 从 ~/.claude/settings.json 读取配置。将以下 env 配置加入或更新：

{
  "env": {
    "ANTHROPIC_BASE_URL": "https://kimrel.com/api",
    "ANTHROPIC_AUTH_TOKEN": "<KIMREL_API_KEY>",
    "API_TIMEOUT_MS": "3000000",
    "CLAUDE_CODE_DISABLE_NONESSENTIAL_TRAFFIC": 1,
    "ANTHROPIC_MODEL": "kimi-k2.5",
    "ANTHROPIC_SMALL_FAST_MODEL": "kimi-k2",
    "ANTHROPIC_DEFAULT_SONNET_MODEL": "kimi-k2.5",
    "ANTHROPIC_DEFAULT_OPUS_MODEL": "kimi-k2.5",
    "ANTHROPIC_DEFAULT_HAIKU_MODEL": "kimi-k2"
  }
}

保存后重启 Claude Code，请求将转发到 https://kimrel.com/api/v1/messages。

Codex

安装 Codex CLI：

npm i -g @openai/codex

在 ~/.codex/config.toml 中添加 kimrel.com 配置：

[model_providers.kimi-k2]
name = "kimrel.com Chat Completions API"
base_url = "https://kimrel.com/api/v1"
env_key = "KIMREL_API_KEY"
wire_api = "chat"
requires_openai_auth = false
request_max_retries = 4
stream_max_retries = 10
stream_idle_timeout_ms = 300000

[profiles.k2]
model = "kimi-k2"
model_provider = "kimi-k2"

[profiles.k2.5]
model = "kimi-k2.5"
model_provider = "kimi-k2"

设置 API key 并启动 Codex：

export KIMREL_API_KEY="<YOUR_API_KEY>"

codex --profile k2.5

身份认证

API 密钥

使用 API 密钥进行身份认证。在请求头中包含您的 API 密钥：

Authorization: Bearer YOUR_API_KEY

或者对于 Anthropic 兼容的端点：

X-API-Key: YOUR_API_KEY

认证方式

API 参考

列出模型

列出所有可用于 API 的模型。

列出可用模型

GET /v1/models

返回可用于 API 的模型列表。

响应格式

{
  "object": "list",
  "data": [
    {
      "id": "kimi-k2",
      "object": "model",
      "created": 1735785600,
      "owned_by": "moonshot-ai",
      "permission": [...],
      "root": "kimi-k2",
      "parent": null
    },
    {
      "id": "kimi-k2-0905",
      "object": "model",
      "created": 1735785600,
      "owned_by": "moonshot-ai",
      "permission": [...],
      "root": "kimi-k2-0905",
      "parent": null
    },
    {
      "id": "kimi-k2-thinking",
      "object": "model",
      "created": 1735785600,
      "owned_by": "moonshot-ai",
      "permission": [...],
      "root": "kimi-k2-thinking",
      "parent": null
    }
  ]
}

响应字段

聊天补全

聊天补全 API 为对话生成模型响应。此端点与 OpenAI 的 API 格式兼容。

创建补全

POST /v1/chat/completions

为给定的对话生成模型响应。

请求格式

{
  "model": "kimi-k2-0905",
  "messages": [
    {
      "role": "system",
      "content": "你是一个有帮助的助手。"
    },
    {
      "role": "user", 
      "content": "解释量子计算"
    }
  ],
  "temperature": 0.7,
  "max_tokens": 2048,
  "top_p": 1.0,
  "frequency_penalty": 0,
  "presence_penalty": 0,
  "stream": false,
  "n": 1
}

参数

消息对象

响应格式

{
  "id": "chatcmpl-9d4c2f68-5e3a-4b2f-a3c9-7d8e6f5c4b3a",
  "object": "chat.completion",
  "created": 1709125200,
  "model": "kimi-k2-0905",
  "system_fingerprint": "fp_a7c4d3e2",
  "choices": [
    {
      "index": 0,
      "message": {
        "role": "assistant",
        "content": "量子计算利用量子力学现象..."
      },
      "finish_reason": "stop"
    }
  ],
  "usage": {
    "prompt_tokens": 25,
    "completion_tokens": 189,
    "total_tokens": 214
  }
}

响应字段

结束原因

流式传输

当 stream: true 时的服务器发送事件格式：

data: {"id":"chatcmpl-...","choices":[{"delta":{"content":"你好"},"index":0}]}

data: {"id":"chatcmpl-...","choices":[{"delta":{"content":"世界"},"index":0}]}

data: [DONE]

消息

消息 API 提供 Anthropic 兼容的消息生成。

创建消息

POST /v1/messages

使用消息格式创建模型响应。

请求格式

{
  "model": "kimi-k2-0905",
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "法国的首都是哪里？"
    }
  ],
  "max_tokens": 1024,
  "system": "你是一个知识渊博的地理助手。",
  "temperature": 0.7,
  "top_p": 1.0,
  "stop_sequences": ["\n\nHuman:"]
}

参数

响应格式

{
  "id": "msg_01XFDUDYJgAACzvnptvVoYEL",
  "type": "message",
  "role": "assistant",
  "content": [
    {
      "type": "text",
      "text": "法国的首都是巴黎。"
    }
  ],
  "model": "kimi-k2-0905",
  "stop_reason": "end_turn",
  "stop_sequence": null,
  "usage": {
    "input_tokens": 15,
    "output_tokens": 9
  }
}

响应字段

系统提示

在消息 API 中，系统提示是单独指定的：

{
  "system": "你是 Claude，Anthropic 创建的 AI 助手。",
  "messages": [
    {"role": "user", "content": "你好"}
  ],
  "max_tokens": 1024
}

模型

kimrel.com 对下列受支持模型路由暴露统一的模型 ID。Kimi K2 系列模型由 Moonshot AI 开发；kimrel.com 提供的是独立接入层，而非模型开发方的官方产品品牌。

可用模型

模型选择

根据您的使用场景选择合适的模型：

• kimi-k2：适用于通用对话AI、内容生成和标准任务
• kimi-k2-0905：适用于需要更长上下文（最多256K tokens）的任务，例如分析整个文档或长对话
• kimi-k2-thinking：针对复杂推理任务优化：
  • 数学证明和竞赛级数学问题
  • 研究分析和文献综述
  • 需要逻辑推理的多步骤问题求解
  • 高级工具编排（200-300次连续工具调用）
  • 具有复杂UI需求的前端开发
  • 需要自主导航的智能搜索任务
• kimi-k2.5：原生多模态、智能体模型，强调工具使用与推理能力，支持 256K 上下文
• kimi-k2.6：推荐在 kimrel.com 上用于最新的 K2.6 工作流，支持文本 + 图像理解、thinking 模式与工具调用。本服务当前支持图像输入，但不支持视频输入。

Kimi-K2.5 关键规格：MoE 架构（总参数 1T / 激活 32B）、256K 上下文，以及 MoonViT 视觉编码器。

Thinking模型会逐步展示其推理过程，使其非常适合教育场景和需要透明度的应用程序。

Kimi K2.6 快速上手

kimi-k2.6 是 kimrel.com 当前提供的最新 K2.6 路由，适合需要更强推理、图像理解与工具调用能力的场景。对于当前服务而言，K2.6 支持 256K 上下文、文本 + 图像输入、工具调用，以及 OpenAI 兼容 /v1/chat/completions 端点上的 thinking 模式。需要特别说明的是：本服务当前不支持视频输入。

在 kimi-k2.6 路由下，您既可以直接提交 data:image/...;base64,... 形式的图片，也可以提交远程 http(s) 图片 URL。kimrel.com 会在服务端拉取图片、完成安全校验与大小校验，并在转发上游前将其转换为 base64。这意味着您可以直接复用现有截图链接或图像处理流水线，而无需在客户端先手动完成编码。

OpenAI 兼容：K2.6 + thinking

{
  "model": "kimi-k2.6",
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "请先充分思考，再总结最佳迁移方案。"
    }
  ],
  "thinking": { "type": "enabled" },
  "max_completion_tokens": 2048
}

OpenAI 兼容：K2.6 图像理解

{
  "model": "kimi-k2.6",
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": [
        {
          "type": "image_url",
          "image_url": {
            "url": "https://example.com/demo-ui.png"
          }
        },
        {
          "type": "text",
          "text": "请描述图片内容，并列出主要的界面元素。"
        }
      ]
    }
  ],
  "max_completion_tokens": 2048
}

对于 kimi-k2.6，kimrel.com 支持远程 http(s) 图片 URL，并会在服务端自动拉取图片并转为 base64 后再转发上游。如果您已经有 data:image/...;base64,...，也可以直接传入。视频 URL 会被本服务拒绝。

Kimrel 当前图片输入限制：

• 原始图片最大 6MB
• 转换为 base64 后的编码图片负载最大 8MB
• 支持 PNG、JPEG/JPG、WEBP、GIF
• 远程图片 URL 必须为 http(s)，并由服务端抓取后再转发
• 不支持视频输入

Anthropic 兼容：K2.6 图像输入

{
  "model": "kimi-k2.6",
  "max_tokens": 2048,
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": [
        {
          "type": "image",
          "source": {
            "type": "url",
            "url": "https://example.com/demo-ui.png"
          }
        },
        {
          "type": "text",
          "text": "请描述图片内容。"
        }
      ]
    }
  ]
}

Anthropic 兼容 /v1/messages 仍继续支持已有的 base64 图片块；远程图片 URL 自动抓取当前仅对 kimi-k2.6 开放，与服务端现有实现保持一致。

K2.6 工具调用示例

{
  "model": "kimi-k2.6",
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "请调用天气工具，对比北京与上海的天气。"
    }
  ],
  "tools": [
    {
      "type": "function",
      "function": {
        "name": "get_weather",
        "description": "获取城市当前天气",
        "parameters": {
          "type": "object",
          "properties": {
            "city": { "type": "string" }
          },
          "required": ["city"]
        }
      }
    }
  ],
  "tool_choice": "auto",
  "max_completion_tokens": 1024
}

请求限制

速率限制

根据积分余额对每个 API 密钥应用速率限制：

速率限制响应头：

X-RateLimit-Limit: 60
X-RateLimit-Remaining: 59
X-RateLimit-Reset: 1709125800

Token 限制

超时设置

错误代码

HTTP 状态码

错误类型

OpenAI 格式错误

{
  "error": {
    "message": "提供的 API 密钥无效",
    "type": "invalid_request_error",
    "code": "invalid_api_key"
  }
}

Anthropic 格式错误

{
  "type": "error",
  "error": {
    "type": "authentication_error",
    "message": "无效的 API 密钥"
  }
}

错误处理

使用带抖动的指数退避实现重试：

import time
import random

def retry_with_backoff(
    func, 
    max_retries=3,
    base_delay=1,
    max_delay=60
):
    for attempt in range(max_retries):
        try:
            return func()
        except RateLimitError:
            if attempt == max_retries - 1:
                raise
            
            delay = min(
                base_delay * (2 ** attempt) + random.uniform(0, 1),
                max_delay
            )
            time.sleep(delay)

客户端库

Python

安装

pip install openai
# 或
pip install anthropic

OpenAI 客户端

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="YOUR_API_KEY",
    base_url="https://kimrel.com/api/v1"
)

# 列出可用模型
models = client.models.list()
for model in models.data:
    print(f"模型 ID: {model.id}")

# 创建聊天补全
response = client.chat.completions.create(
    model="kimi-k2-0905",
    messages=[
        {"role": "user", "content": "你好"}
    ]
)

Anthropic 客户端

from anthropic import Anthropic

client = Anthropic(
    api_key="YOUR_API_KEY",
    base_url="https://kimrel.com/api/v1"
)

response = client.messages.create(
    model="kimi-k2-0905",
    messages=[
        {"role": "user", "content": "你好"}
    ],
    max_tokens=1024
)

Node.js

安装

npm install openai
# 或
npm install @anthropic-ai/sdk

OpenAI 客户端

import OpenAI from 'openai';

const openai = new OpenAI({
  apiKey: process.env.KIMI_API_KEY,
  baseURL: 'https://kimrel.com/api/v1',
});

// 列出可用模型
const models = await openai.models.list();
for (const model of models.data) {
  console.log(`模型 ID: ${model.id}`);
}

// 创建聊天补全
const response = await openai.chat.completions.create({
  model: 'kimi-k2-0905',
  messages: [{ role: 'user', content: '你好' }],
});

Anthropic 客户端

import Anthropic from '@anthropic-ai/sdk';

const anthropic = new Anthropic({
  apiKey: process.env.KIMI_API_KEY,
  baseURL: 'https://kimrel.com/api/v1',
});

const response = await anthropic.messages.create({
  model: 'kimi-k2-0905',
  messages: [{ role: 'user', content: '你好' }],
  max_tokens: 1024,
});

Go

安装

go get github.com/sashabaranov/go-openai

示例

package main

import (
    "context"
    "fmt"
    openai "github.com/sashabaranov/go-openai"
)

func main() {
    config := openai.DefaultConfig("YOUR_API_KEY")
    config.BaseURL = "https://kimrel.com/api/v1"
    
    client := openai.NewClientWithConfig(config)
    
    resp, err := client.CreateChatCompletion(
        context.Background(),
        openai.ChatCompletionRequest{
            Model: "kimi-k2-0905",
            Messages: []openai.ChatCompletionMessage{
                {
                    Role:    openai.ChatMessageRoleUser,
                    Content: "你好",
                },
            },
        },
    )
    
    if err != nil {
        panic(err)
    }
    
    fmt.Println(resp.Choices[0].Message.Content)
}

REST API

无需客户端库的直接 HTTP 请求：

cURL

curl -X POST https://kimrel.com/api/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $KIMI_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "kimi-k2-0905",
    "messages": [
      {"role": "user", "content": "你好"}
    ]
  }'

Python (requests)

import requests

response = requests.post(
    "https://kimrel.com/api/v1/chat/completions",
    headers={
        "Authorization": f"Bearer {api_key}",
        "Content-Type": "application/json"
    },
    json={
        "model": "kimi-k2-0905",
        "messages": [{"role": "user", "content": "你好"}]
    }
)

Node.js (fetch)

const response = await fetch('https://kimrel.com/api/v1/chat/completions', {
  method: 'POST',
  headers: {
    'Authorization': `Bearer ${apiKey}`,
    'Content-Type': 'application/json',
  },
  body: JSON.stringify({
    model: 'kimi-k2-0905',
    messages: [{ role: 'user', content: '你好' }],
  }),
});

计费

积分系统

API 使用通过积分系统计费：

• 大多数模型：每次 API 请求消耗 1 积分
• kimi-k2.5：每次 API 请求消耗 2 积分
• kimi-k2.6：每次 API 请求消耗 3 积分
• 成功完成时扣除积分
• 失败的请求（4xx 错误）不收费
• 服务器错误（5xx）不收费
• 新用户注册时获得 100 个免费积分
• 邀请奖励：
  • 有人使用您的邀请码注册时获得 50 积分
  • 被邀请用户首次付费时获得 500 积分

积分套餐

用量追踪

通过以下方式监控您的使用情况：

1. 响应头：X-Credits-Remaining: 4523
2. 控制台：在我的积分查看实时使用统计
3. API 端点：GET /api/user/credits

使用数据包括：

• 总消耗积分
• 剩余积分
• 按天/小时的使用情况
• 每个请求的平均 token 数

迁移指南

从 OpenAI

从 OpenAI API 迁移只需最少的更改：

1. 更新基础 URL：

   # 从
   client = OpenAI(api_key="sk-...")
   
   # 到
   client = OpenAI(
       api_key="sk-...",
       base_url="https://kimrel.com/api/v1"
   )
   

2. 更新模型名称：

   # 从
   model="gpt-4"
   
   # 到
   model="kimi-k2-0905"
   

3. 无需其他更改 - API 完全兼容

从 Anthropic

从 Anthropic API 迁移：

1. 更新基础 URL：

   # 从
   client = Anthropic(api_key="sk-ant-...")
   
   # 到
   client = Anthropic(
       api_key="sk-...",
       base_url="https://kimrel.com/api/v1"
   )
   

2. 更新身份验证：

   • 从 Kimi K2 控制台生成 API 密钥
   • 替换 Anthropic API 密钥

3. 模型兼容性：

   • 支持 Kimi K2

更新日志

2025-11-10

• 添加 kimi-k2-thinking 模型
• 专门用于复杂推理任务的特化模型
• 逐步展示推理过程
• 支持数学证明、研究分析和多步骤问题求解
• 高级工具编排能力（200-300次连续工具调用）

2025-09-05

• 256K 上下文窗口支持
• 支持 kimi-k2-0905 模型

2025-01-30

• 添加 Anthropic Messages API 兼容性
• 引入 X-API-Key 身份验证方法
• 增强错误响应格式

2025-01-15

• 初始 API 发布
• OpenAI Chat Completions 兼容性
• 128K 上下文窗口支持
• 基于积分的计费系统