Moonshot AI 开放平台公测，API 与 OpenAI 兼容，提供「文件内容提取」能力接口

经过一段时间的内测，Moonshot AI 开放平台今天正式启动公开测试。

所有开发者都可以登录开放平台（platform.moonshot.cn）创建自己的 API Key，将 Kimi 智能助手背后的同款 moonshot 模型能力（包括长文本处理能力和卓越的指令遵循能力等）接入到自己的产品中，或基于同款 moonshot 模型能力打造出全新的、更有创造力的产品。我们期待与有想象力的开发者同行，一起探索大模型技术的广阔应用场景和能力边界。

为了方便 AI 开发者快速接入模型能力，Moonshot AI 开放平台的 API 与 OpenAI 兼容。开发者可以平滑迁移，无需对代码做任何基本参数外的“额外”修改，立即体验到 moonshot 模型的能力。

import openai
client = openai.Client( base_url="https://api.moonshot.cn/v1", api_key="YOUR AMAZING KEY",)
result = client.chat.completions.create( model="moonshot-v1-32k", messages=[ {"role": "system", "content": "你是 Kimi，由 Moonshot AI 提供的人工智能助手。"}, {"role": "user", "content": "你好，我想和你一起创造最有趣的应用"}, ], temperature=0.3,)
print(result.choices[0].message.content)# 好的，我们一起来创造最有趣的应用吧！

↑ 一个简单的 Python 调用示例

此外，Moonshot AI 开放平台的API还兼容以下开源仓库，可帮助开发者加速 AI 应用的开发和部署。

• Huggingface Space（一个基于开源 Python 前端框架 Gradio 的部署 AI 应用的平台）

• OpenAI Translator（基于 OpenAI API 的划词翻译浏览器插件和跨平台桌面端应用）

• LlamaIndex（一个简单、灵活的数据框架，用于将自定义数据源连接到大型语言模型）
• LangChain（一个用于构建上下文感知推理应用的框架）
• Koishi（可用于创建跨平台、可扩展、高性能的机器人）

• Nonebot2（一个跨平台 Python 异步机器人框架），

除了对话问答能力，Moonshot AI 开放平台还提供“文件内容提取”能力接口，开发者可以配合文件上传功能，开发出丰富的文档和知识库场景应用。

目前开放平台提供的三个基础模型是：moonshot-v1-8k/32k/128k，每千个 token 的定价为 0.012 元、0.024 元和 0.06 元。开发者注册后都将获得价值 15 元的体验包，相当于 125 万 tokens（8k模型）或 62.5 万 tokens（32k模型）用量的价值。个人自助充值功能，也即将上线。

此前，已有数百位开发者在 Moonshot AI 开放平台内测期间申请了 API 接口，打造了许多好玩、好用和有创造力的应用，例如：

• 帮你自动生成代码修改记录的 Kimi Commits https://github.com/ConnectAI-E/kimi-commits-intellij
• 助你更高效刷论文的 Cool Papers https://papers.cool/
• 带你练习哄另一半的“哄哄模拟器” https://hong.greatdk.com/
• 让你学会“调戏”大模型的 Riddles https://riddles.moonshot.cn/
• 自动为你生成每日新闻简报的 Tidyread https://tidyread.info/
• 帮你做企业法律问题尽调的案牍 AutoDocs https://www.autodocs.cn/autodd
• 替你在微信群里做专业知识解答的群聊助手“茴香豆” https://github.com/InternLM/HuixiangDou/

从 token 使用量上看，仅“哄哄模拟器”一个产品就消耗了接近 12 亿的 tokens 用量。内测期间还有许多尚未公开的创新应用将陆续发布，敬请期待。

接下来的公开测试中，我们期待有更多开发者的想象力可以在这里打开。公测期间，开发者们如果遇到任何问题或建议欢迎及时联系我们（联系方式在开放平台页面的“用户中心”可以找到），Moonshot AI 将持续改进开放平台，及时响应大家的使用反馈。

如果你关注大模型领域，欢迎扫码加入我们的大模型交流群，来一起探讨大模型时代的共识和认知，跟上大模型时代的这股浪潮。

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