К результатам поиска

moonshot

CC K2.6 Code Preview

Kimi Code Preview для разработки по текстовым и визуальным исходным данным.

  • Понимание изображенийПонимание изображенийМодель умеет разбирать содержимое изображений.
  • Видео на входеВидео на входеНаправление работы с видео подтверждено данными модели. Длительность, размер и формат определяются операцией.
  • Потоковый ответПотоковый ответОтвет можно получать по частям. Поддержка потока проверяется отдельно для каждой операции API.
Вход
24,00 ₽
Выход
24,00 ₽
Кэш
2,40 ₽
за 1 млн токенов
API ID
moonshot/cc-k2.6-code-preview

Данные каталога получены .

Цена

Текстовый диалог · вход
24,00 ₽ / 1 млн токенов
Текстовый диалог · выход
24,00 ₽ / 1 млн токенов
Текстовый диалог · вход из кэша
2,40 ₽ / 1 млн токенов

Цена указана в рублях для выбранной операции и её параметров.

Перед оплачиваемым запросом создаётся резерв. Итоговый расход привязан к сохранённым параметрам и тарифу запроса. При неизвестном результате резерв удерживается до проверки; такой запрос не следует повторять с новым идентификатором.

О модели

K2.6 Code Preview относится к семейству для длительных задач программирования и разработки интерфейсов. В этой записи указаны текст, изображения и видео на входе и текстовый результат.

Характеристики

ДоступностьНет данныхНет данных за 24 часа: AIHubMix не публикует статистику успешных запросов для этой модели
Тип модели
Текст
Вход модели
Текст, Изображения, Видео

Данные, которые модель принимает вместе с запросом.

Выход модели
Текст

Форматы результата, которые создаёт модель.

Операции
Текстовый диалог, Понимание изображений
Возможности модели
Потоковый ответ, Понимание изображений, Входные изображения, Входное видео

Контрольные показатели

Для этой версии модели оценок пока нет.

Оценки относятся к этой версии модели и методике источника. Качество и скорость конкретного запроса они не гарантируют.

API-запрос

Пример API-запроса подготовлен для этой операции. Ключ храните в переменной окружения на своём сервере. REQUEST_ID: уникальный идентификатор запроса. При повторе сохраняйте его и тело запроса.

import json
import os
from urllib.request import Request, HTTPRedirectHandler, build_opener

class NoRedirect(HTTPRedirectHandler):
    def redirect_request(self, req, fp, code, msg, headers, newurl):
        return None

opener = build_opener(NoRedirect)

def post(url, payload):
    request = Request(url, data=json.dumps(payload).encode("utf-8"), headers={
        "Authorization": "Bearer " + os.environ["KVANTORA_API_KEY"],
        "Content-Type": "application/json",
        "Idempotency-Key": os.environ["REQUEST_ID"],
    }, method="POST")
    with opener.open(request, timeout=120) as response:
        return json.load(response)

payload = {
  "model": "moonshot/cc-k2.6-code-preview",
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Объясни задачу кратко."
    }
  ]
}
print(post("https://api.kvantora.ai/v1/chat/completions", payload))
Документация APIСоздать API-ключ