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KIMI AI Free 服务

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支持高速流式输出、支持多轮对话、支持联网搜索、支持智能体对话、支持长文档解读、支持图像OCR,零配置部署,多路token支持,自动清理会话痕迹。

与ChatGPT接口完全兼容。

还有以下八个free-api欢迎关注:

阶跃星辰 (跃问StepChat) 接口转API step-free-api

阿里通义 (Qwen) 接口转API qwen-free-api

智谱AI (智谱清言) 接口转API glm-free-api

秘塔AI (Metaso) 接口转API metaso-free-api

讯飞星火(Spark)接口转API spark-free-api

MiniMax(海螺AI)接口转API hailuo-free-api

深度求索(DeepSeek)接口转API deepseek-free-api

聆心智能 (Emohaa) 接口转API emohaa-free-api

目录

免责声明

逆向API是不稳定的,建议前往MoonshotAI官方 https://platform.moonshot.cn/ 付费使用API,避免封禁的风险。

本组织和个人不接受任何资金捐助和交易,此项目是纯粹研究交流学习性质!

仅限自用,禁止对外提供服务或商用,避免对官方造成服务压力,否则风险自担!

仅限自用,禁止对外提供服务或商用,避免对官方造成服务压力,否则风险自担!

仅限自用,禁止对外提供服务或商用,避免对官方造成服务压力,否则风险自担!

在线体验

此链接仅临时测试功能,不可长期使用,长期使用请自行部署。

https://udify.app/chat/Po0F6BMJ15q5vu2P

效果示例

验明正身Demo

验明正身

多轮对话Demo

多轮对话

联网搜索Demo

联网搜索

智能体对话Demo

此处使用 翻译通 智能体。

智能体对话

长文档解读Demo

长文档解读

图像OCR Demo

图像解析

响应流畅度一致

响应流畅度一致

接入准备

kimi.moonshot.cn 获取refresh_token

进入kimi随便发起一个对话,然后F12打开开发者工具,从Application > Local Storage中找到refresh_token的值,这将作为Authorization的Bearer Token值:Authorization: Bearer TOKEN

example0

如果你看到的refresh_token是一个数组,请使用.拼接起来再使用。

example8

多账号接入

目前kimi限制普通账号每3小时内只能进行30轮长文本的问答(短文本不限),你可以通过提供多个账号的refresh_token并使用,拼接提供:

Authorization: Bearer TOKEN1,TOKEN2,TOKEN3

每次请求服务会从中挑选一个。

Docker部署

请准备一台具有公网IP的服务器并将8000端口开放。

拉取镜像并启动服务

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

查看服务实时日志

docker logs -f kimi-free-api

重启服务

docker restart kimi-free-api

停止服务

docker stop kimi-free-api

Docker-compose部署

version: '3'

services:
  kimi-free-api:
    container_name: kimi-free-api
    image: vinlic/kimi-free-api:latest
    restart: always
    ports:
      - "8000:8000"
    environment:
      - TZ=Asia/Shanghai

Render部署

注意:部分部署区域可能无法连接kimi,如容器日志出现请求超时或无法连接(新加坡实测不可用)请切换其他区域部署! 注意:免费账户的容器实例将在一段时间不活动时自动停止运行,这会导致下次请求时遇到50秒或更长的延迟,建议查看Render容器保活

  1. fork本项目到你的github账号下。

  2. 访问 Render 并登录你的github账号。

  3. 构建你的 Web Service(New+ -> Build and deploy from a Git repository -> Connect你fork的项目 -> 选择部署区域 -> 选择实例类型为Free -> Create Web Service)。

  4. 等待构建完成后,复制分配的域名并拼接URL访问即可。

Vercel部署

注意:Vercel免费账户的请求响应超时时间为10秒,但接口响应通常较久,可能会遇到Vercel返回的504超时错误!

请先确保安装了Node.js环境。

npm i -g vercel --registry http://registry.npmmirror.com
vercel login
git clone https://github.com/LLM-Red-Team/kimi-free-api
cd kimi-free-api
vercel --prod

Zeabur部署

注意:免费账户的容器实例可能无法稳定运行

Deploy on Zeabur

原生部署

请准备一台具有公网IP的服务器并将8000端口开放。

请先安装好Node.js环境并且配置好环境变量,确认node命令可用。

安装依赖

npm i

安装PM2进行进程守护

npm i -g pm2

编译构建,看到dist目录就是构建完成

npm run build

启动服务

pm2 start dist/index.js --name "kimi-free-api"

查看服务实时日志

pm2 logs kimi-free-api

重启服务

pm2 reload kimi-free-api

停止服务

pm2 stop kimi-free-api

推荐使用客户端

使用以下二次开发客户端接入free-api系列项目更快更简单,支持文档/图像上传!

Clivia 二次开发的LobeChat https://github.com/Yanyutin753/lobe-chat

时光@ 二次开发的ChatGPT Web https://github.com/SuYxh/chatgpt-web-sea

接口列表

目前支持与openai兼容的 /v1/chat/completions 接口,可自行使用与openai或其他兼容的客户端接入接口,或者使用 dify 等线上服务接入使用。

对话补全

对话补全接口,与openai的 chat-completions-api 兼容。

POST /v1/chat/completions

header 需要设置 Authorization 头部:

Authorization: Bearer [refresh_token]

请求数据:

{
    // model随意填写,如果不希望输出检索过程模型名称请包含silent_search
    // 如果使用kimi+智能体,model请填写智能体ID,就是浏览器地址栏上尾部的一串英文+数字20个字符的ID
    "model": "kimi",
    // 目前多轮对话基于消息合并实现,某些场景可能导致能力下降且受单轮最大Token数限制
    // 如果您想获得原生的多轮对话体验,可以传入首轮消息获得的id,来接续上下文,注意如果使用这个,首轮必须传none,否则第二轮会空响应!
    // "conversation_id": "cnndivilnl96vah411dg",
    "messages": [
        {
            "role": "user",
            "content": "测试"
        }
    ],
    // 是否开启联网搜索,默认false
    "use_search": true,
    // 如果使用SSE流请设置为true,默认false
    "stream": false
}

响应数据:

{
    // 如果想获得原生多轮对话体验,此id,你可以传入到下一轮对话的conversation_id来接续上下文
    "id": "cnndivilnl96vah411dg",
    "model": "kimi",
    "object": "chat.completion",
    "choices": [
        {
            "index": 0,
            "message": {
                "role": "assistant",
                "content": "你好!我是Kimi,由月之暗面科技有限公司开发的人工智能助手。我擅长中英文对话,可以帮助你获取信息、解答疑问,还能阅读和理解你提供的文件和网页内容。如果你有任何问题或需要帮助,随时告诉我!"
            },
            "finish_reason": "stop"
        }
    ],
    "usage": {
        "prompt_tokens": 1,
        "completion_tokens": 1,
        "total_tokens": 2
    },
    "created": 1710152062
}

文档解读

提供一个可访问的文件URL或者BASE64_URL进行解析。

POST /v1/chat/completions

header 需要设置 Authorization 头部:

Authorization: Bearer [refresh_token]

请求数据:

{
    // 模型名称随意填写,如果不希望输出检索过程模型名称请包含silent_search
    "model": "kimi",
    "messages": [
        {
            "role": "user",
            "content": [
                {
                    "type": "file",
                    "file_url": {
                        "url": "https://mj101-1317487292.cos.ap-shanghai.myqcloud.com/ai/test.pdf"
                    }
                },
                {
                    "type": "text",
                    "text": "文档里说了什么?"
                }
            ]
        }
    ],
    // 建议关闭联网搜索,防止干扰解读结果
    "use_search": false
}

响应数据:

{
    "id": "cnmuo7mcp7f9hjcmihn0",
    "model": "kimi",
    "object": "chat.completion",
    "choices": [
        {
            "index": 0,
            "message": {
                "role": "assistant",
                "content": "文档中包含了几个古代魔法咒语的例子,这些咒语来自古希腊和罗马时期的魔法文本,被称为PGM(Papyri Graecae Magicae)。以下是文档中提到的几个咒语的内容:\n\n1. 第一个咒语(PMG 4.1390 – 1495)描述了一个仪式,要求留下一些你吃剩的面包,将其分成七块小片,然后去到英雄、角斗士和那些死于非命的人被杀的地方。对面包片念咒并扔出去,然后从仪式地点捡起一些被污染的泥土扔进你心仪的女人的家中,之后去睡觉。咒语的内容是向命运女神(Moirai)、罗马的命运女神(Fates)和自然力量(Daemons)祈求,希望他们帮助实现愿望。\n\n2. 第二个咒语(PMG 4.1342 – 57)是一个召唤咒语,通过念出一系列神秘的名字和词语来召唤一个名为Daemon的存在,以使一个名为Tereous的人(由Apia所生)受到精神和情感上的折磨,直到她来到施法者Didymos(由Taipiam所生)的身边。\n\n3. 第三个咒语(PGM 4.1265 – 74)提到了一个名为NEPHERIĒRI的神秘名字,这个名字与爱神阿佛洛狄忒(Aphrodite)有关。为了赢得一个美丽女人的心,需要保持三天的纯洁,献上乳香,并在献祭时念出这个名字。然后,在接近那位女士时,心中默念这个名字七次,连续七天这样做,以期成功。\n\n4. 第四个咒语(PGM 4.1496 – 1)描述了在燃烧没药(myrrh)时念诵的咒语。这个咒语是向没药祈祷,希望它能够像“肉食者”和“心灵点燃者”一样,吸引一个名为[名字]的女人(她的母亲名为[名字]),让她无法安坐、饮食、注视或亲吻其他人,而是让她的心中只有施法者,直到她来到施法者身边。\n\n这些咒语反映了古代人们对魔法和超自然力量的信仰,以及他们试图通过这些咒语来影响他人情感和行为的方式。"
            },
            "finish_reason": "stop"
        }
    ],
    "usage": {
        "prompt_tokens": 1,
        "completion_tokens": 1,
        "total_tokens": 2
    },
    "created": 100920
}

图像OCR

提供一个可访问的图像URL或者BASE64_URL进行解析。

此格式兼容 gpt-4-vision-preview API格式,您也可以用这个格式传送文档进行解析。

POST /v1/chat/completions

header 需要设置 Authorization 头部:

Authorization: Bearer [refresh_token]

请求数据:

{
    // 模型名称随意填写,如果不希望输出检索过程模型名称请包含silent_search
    "model": "kimi",
    "messages": [
        {
            "role": "user",
            "content": [
                {
                    "type": "image_url",
                    "image_url": {
                        "url": "https://www.moonshot.cn/assets/logo/normal-dark.png"
                    }
                },
                {
                    "type": "text",
                    "text": "图像描述了什么?"
                }
            ]
        }
    ],
    // 建议关闭联网搜索,防止干扰解读结果
    "use_search": false
}

响应数据:

{
    "id": "cnn6l8ilnl92l36tu8ag",
    "model": "kimi",
    "object": "chat.completion",
    "choices": [
        {
            "index": 0,
            "message": {
                "role": "assistant",
                "content": "图像中展示了“Moonshot AI”的字样,这可能是月之暗面科技有限公司(Moonshot AI)的标志或者品牌标识。通常这样的图像用于代表公司或产品,传达品牌信息。由于图像是PNG格式,它可能是一个透明背景的logo,用于网站、应用程序或其他视觉材料中。"
            },
            "finish_reason": "stop"
        }
    ],
    "usage": {
        "prompt_tokens": 1,
        "completion_tokens": 1,
        "total_tokens": 2
    },
    "created": 1710123627
}

refresh_token存活检测

检测refresh_token是否存活,如果存活live为true,否则为false,请不要频繁(小于10分钟)调用此接口。

POST /token/check

请求数据:

{
    "token": "eyJhbGciOiJIUzUxMiIsInR5cCI6IkpXVCJ9..."
}

响应数据:

{
    "live": true
}

注意事项

Nginx反代优化

如果您正在使用Nginx反向代理kimi-free-api,请添加以下配置项优化流的输出效果,优化体验感。

# 关闭代理缓冲。当设置为off时,Nginx会立即将客户端请求发送到后端服务器,并立即将从后端服务器接收到的响应发送回客户端。
proxy_buffering off;
# 启用分块传输编码。分块传输编码允许服务器为动态生成的内容分块发送数据,而不需要预先知道内容的大小。
chunked_transfer_encoding on;
# 开启TCP_NOPUSH,这告诉Nginx在数据包发送到客户端之前,尽可能地发送数据。这通常在sendfile使用时配合使用,可以提高网络效率。
tcp_nopush on;
# 开启TCP_NODELAY,这告诉Nginx不延迟发送数据,立即发送小数据包。在某些情况下,这可以减少网络的延迟。
tcp_nodelay on;
# 设置保持连接的超时时间,这里设置为120秒。如果在这段时间内,客户端和服务器之间没有进一步的通信,连接将被关闭。
keepalive_timeout 120;

Token统计

由于推理侧不在kimi-free-api,因此token不可统计,将以固定数字返回!!!!!

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