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Exceeding the model's context length will result in an error.\\n\\n---\\n\\n📊 搜索结果:\\n\\n1. 常见问题及解决方案- Moonshot AI 开放平台- Kimi 大模型API 服务\\n 🔗 https://platform.moonshot.cn/docs/guide/faq\\n 📄 我们会使用输入内容所占用的 Tokens 数量，加上请求设置的 `max_tokens` 值来判断当前请求是否超过 Kimi 大模型的上下文窗口大小，以 `moonshot-v1-32k` 为例，请确保：\\n\\n```\\nprompt_tokens ＋ max_tokens ≤ 321024prompt_tokens ＋ max_tokens ≤ 321024\\n```\\n\\n## \\n\\n 对于 `moonsh...\\n\\n2. 模型推理价格说明- Moonshot AI 开放平台- Kimi 大模型API 服务\\n 🔗 https://platform.moonshot.cn/docs/pricing/chat\\n 📄 kimi-k2 是一款具备超强代码和 Agent 能力的 MoE 架构基础模型，总参数 1T，激活参数 32B。在通用知识推理、编程、数学、Agent 等主要类别的基准性能测试中，K2 模型的性能超过其他主流开源模型\\n kimi-k2-0905-preview 模型上下文长度 256k，在 kimi-k2-0711-preview 能力的基础上，具备更强的 Agentic Coding 能力、更突...\\n\\n3. 基本信息- Moonshot AI 开放平台- Kimi 大模型API 服务\\n 🔗 https://platform.moonshot.cn/docs/api/chat\\n 📄 基本信息 - Moonshot AI 开放平台 - Kimi 大模型 API 服务\\n\\n🚀 kimi-k2-turbo-preview，输出速度最高可达 100 tokens/s，限时促销再次来袭，快来体验吧！\\n\\nLogoBlog文档开发工作台用户中心\\n\\n`CTRL K`\\n\\n`CTRL K`\\n\\n- 欢迎\\n- 使用手册\\n- API 文档\\n\\n - Chat\\n - Tool Use\\n - Parti...\\n\\n4. 对话(Chat) API--火山方舟大模型服务平台\\n 🔗 https://www.volcengine.com/docs/82379/1494384\\n 📄 false\\n ：输出结束前，没有一个 chunk 来返回 token 用量信息。\\n \\n\\n\\n\\n\\nstream\\\\_options.\\nchunk\\\\_include\\\\_usage \\n\\nboolean / null\\n \\n\\n默认值 false\\n\\n\\n模型流式输出时，输出的每个 chunk 中是否输出本次请求到此 chunk 输出时刻的累计 token 用量信息。\\n\\n\\n true\\n ：在返回的 \\n...\\n\\n5. 文本生成--火山方舟大模型服务平台\\n 🔗 https://www.volcengine.com/docs/82379/1399009\\n 📄 每个模型输出有几个关键的限制，各个模型详细的规格信息，请参见 模型列表。\\n + 最大上下文长度（Context Window）：即单次请求模型能处理的内容长度，包括输入的内容和模型输出的内容，单位 token ，超出最大上下文长度的内容会被截断处理，这会导致模型处理信息时丢失部分信息或者输出信息被截断。如碰到上下文限制导致的内容截断，可以选择支持更大最大上下文长度规格的模型，如`doubao-p...\\n\\n6. 模型服务价格--火山方舟大模型服务平台 - 火山引擎\\n 🔗 https://www.volcengine.com/docs/82379/1099320\\n 📄 | 模型名称 | 条件 千 token | 输入 元/百万 token | 缓存存储 元/百万 token /小时 | 缓存命中 元/百万 token | 输出 元/百万 token |\\n --- --- --- |\\n| doubao-seed-1.6-vision | 输入长度 [0, 32] | 0.80 | 0.017 | 0.16 | 8.00 |\\n| 输入长度 (32, 1...\\n\\n7. 【LLM技术报告】《KIMI K2: 开放智能体智能》 - 知乎专栏\\n 🔗 https://zhuanlan.zhihu.com/p/1933619657589384402\\n 📄 在内部测试中，研究团队发现了当前Kimi K2模型的一些局限性。在处理困难推理任务或工具定义不清晰的情况下，模型可能生成过多tokens，有时导致输出被截断或工具调用不完整。此外，在某些任务中不必要地启用工具使用可能导致性能下降。在构建完整软件项目时，单次提示的成功率不如在智能体编程框架下使用K2。团队正在努力在未来版本中解决这些问题，并期待获得更多反馈。\\n\\n总结\\n--\\n\\n本文介绍了Kimi K2...\\n\\n8. 与知识库对话- 目前各大主流模型的max output token - WaytoAGI\\n 🔗 https://www.waytoagi.com/zh/question/71254\\n 📄 大约相当于 4 个字符或 0.75 个单词。 给定的 API 请求中处理的 Token 数量取决于输入和输出长度，文本提示词和生成的补全合起来不能超过模型的最大上下文长度（对于大多数模型，这是 2048 个 Token，或大约 1500 个单词），可查看分词器工具了解更多信息。 2025-03-07 [...] Image 1: FlowBite Logo\\n\\n网站导航\\n\\n 首页\\n AI 活...\\n\\n9. 深度思考--火山方舟大模型服务平台\\n 🔗 https://www.volcengine.com/docs/82379/1449737\\n 📄 curl https://ark.cn-beijing.volces.com/api/v3/chat/completions \\\\ if hasattr(response.choices[0].message, 'reasoning_content'): print(response.choices[0].message.reasoning_content) print(response.choic...\\n\\n10. 费用标准及模型列表 - ChatAnywhere API 帮助文档\\n 🔗 https://chatanywhere.apifox.cn/doc-2694962\\n 📄 | **模型（Model）** | **请求（Input）** | **回答（Output）** | **是否支持** | **特点** | | gpt-5 | 0.00875 / 1K Tokens | 0.07 / 1K Tokens | 支持 | GPT-5 是用于跨领域编码、推理和代理任务的旗舰模型 | | gpt-4.1-nano-ca | 0.0004 / 1K Tokens | 0....\", \"filters\": {\"topic\": \"general\"}, \"query\": \"火山引擎 kimik2 模型 max_tokens 单次请求最大输出 token限制\", \"results\": [{\"index\": 1, \"title\": \"常见问题及解决方案- Moonshot AI 开放平台- Kimi 大模型API 服务\", \"url\": \"https://platform.moonshot.cn/docs/guide/faq\", \"content\": \"我们会使用输入内容所占用的 Tokens 数量，加上请求设置的 `max_tokens` 值来判断当前请求是否超过 Kimi 大模型的上下文窗口大小，以 `moonshot-v1-32k` 为例，请确保：\\n\\n```\\nprompt_tokens ＋ max_tokens ≤ 321024prompt_tokens ＋ max_tokens ≤ 321024\\n```\\n\\n## \\n\\n 对于 `moonshot-v1-8k` 模型而言，最大输出长度是 `81024 － prompt_tokens`；\\n 对于 `moonshot-v1-32k` 模型而言，最大输出长度是 `321024 － prompt_tokens`；\\n 对于 `moonshot-v1-128k` 模型而言，最大输出长度是 `1281024 － prompt_tokens`；\\n 对于 `kimi-k2-0905-preview` 和 `kimi-k2-turbo-preview` 模型而言，最大输出长度是 `2561024 － prompt_tokens`；\\n\\n## [...] 需要注意的是，Kimi 大模型生成的 Tokens 数量只影响完整请求（指生成完最后一个 Token）的响应时间，你可以设置 `stream=True`，并观察首 Token 返回时间（首 Token 返回时间，我们简称为 TTFT -- Time To First Token），通常情况下，提示词 prompt 的长度相似的场合，首 Token 响应时间不会有太大的波动。\\n\\n## \\n\\n`max_tokens` 参数的含义是：调用 `/v1/chat/completions` 时，允许模型生成的最大 Tokens 数量，当模型已经生成的 Tokens 数超过设置的 `max_tokens` 时，模型会停止输出下一个 Token。\\n\\n`max_tokens` 的作用在于： [...] 在遇到 `finish_reason=length` 时，如果你想让 Kimi 大模型接着上一次返回的内容继续输出，可以使用 Kimi API 提供的 Partial Mode，详细的文档请参考：\\n\\n使用 Kimi API 的 Partial Mode\\n\\n如果你想避免出现 `finish_reason=length`，我们建议你放大 `max_tokens` 的值，我们推荐的最佳实践是：通过 estimate-token-count (opens in a new tab) 接口计算输入内容的 Tokens 数量，随后使用 Kimi 大模型所支持的最大 Tokens 数量（例如，对于 `moonshot-v1-32k` 模型，它最大支持 32k Tokens）减去输入内容的 Tokens 数量，得到的值即是本次请求的 `max_tokens` 值。\\n\\n以 `moonshot-v1-32k` 模型举例：\\n\\n```\\nmax_tokens ＝ 321024 － prompt_tokensmax_tokens ＝ 321024 － prompt_tokens\\n```\\n\\n##\", \"score\": 0.8025714, \"published_date\": \"\"}, {\"index\": 2, \"title\": \"模型推理价格说明- Moonshot AI 开放平台- Kimi 大模型API 服务\", \"url\": \"https://platform.moonshot.cn/docs/pricing/chat\", \"content\": \"kimi-k2 是一款具备超强代码和 Agent 能力的 MoE 架构基础模型，总参数 1T，激活参数 32B。在通用知识推理、编程、数学、Agent 等主要类别的基准性能测试中，K2 模型的性能超过其他主流开源模型\\n kimi-k2-0905-preview 模型上下文长度 256k，在 kimi-k2-0711-preview 能力的基础上，具备更强的 Agentic Coding 能力、更突出的前端代码的美观度和实用性、以及更好的上下文理解能力\\n kimi-k2-turbo-preview 是 kimi k2 的高速版本模型，始终对标最新版本的 kimi-k2 模型（kimi-k2-0905-preview）。模型参数与 kimi-k2 一致，但输出速度已提至每秒 60 tokens，最高可达每秒 100 tokens，上下文长度为 256k\\n kimi-k2-0711-preview 模型上下文长度为 128k\\n 支持 ToolCalls、JSON Mode、Partial Mode、联网搜索功能等，不支持视觉功能 [...] | 模型 | 计费单位 | 输入价格 （缓存命中） | 输入价格 （缓存未命中） | 输出价格 | 模型上下文长度 |\\n| kimi-k2-0905-preview | 1M tokens | ￥1.00 | ￥4.00 | ￥16.00 | 262,144 tokens |\\n| kimi-k2-0711-preview | 1M tokens | ￥1.00 | ￥4.00 | ￥16.00 | 131,072 tokens |\\n| kimi-k2-turbo-preview推荐 | 1M tokens | ￥4.00 | ￥16.00 | ￥64.00 | 262,144 tokens | [...] ### \\n\\n| 模型 | 模型 | 计费单位 | 输入价格 （缓存命中） | 输入价格 （缓存未命中） | 输出价格 | 模型上下文长度 |\\n| kimi-latest | kimi-latest-8k | 1M tokens | ￥1.00 | ￥2.00 | 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总长度为 4096 的时候，您最多只能设置为 4096，否则我们服务会返回不合法的输入参数（ invalid\\\\_request\\\\_error ），并拒绝回答。如果您希望获得“输入的精确 token 数”，可以使用下面的“计算 Token” API 使用我们的计算器获得计数 | [...] | 400 | invalid\\\\_request\\\\_error | Your request exceeded model token limit : {max\\\\_model\\\\_length} | 请求的 tokens 数和设置的 max\\\\_tokens 加和超过了模型规格长度，请检查请求体的规格或选择合适长度的模型 |\\n| 400 | invalid\\\\_request\\\\_error | Invalid purpose: only 'file-extract' accepted | 请求中的目的（purpose）不正确，当前只接受 'file-extract'，请修改后重新请求 |\\n| 400 | invalid\\\\_request\\\\_error | File size is too large, max file size is 100MB, please confirm and re-upload the file | 上传的文件大小超过了限制，请重新上传 |\", \"score\": 0.76992935, \"published_date\": \"\"}, {\"index\": 4, \"title\": \"对话(Chat) API--火山方舟大模型服务平台\", \"url\": \"https://www.volcengine.com/docs/82379/1494384\", \"content\": \"false\\n ：输出结束前，没有一个 chunk 来返回 token 用量信息。\\n \\n\\n\\n\\n\\nstream\\\\_options.\\nchunk\\\\_include\\\\_usage \\n\\nboolean / null\\n \\n\\n默认值 false\\n\\n\\n模型流式输出时，输出的每个 chunk 中是否输出本次请求到此 chunk 输出时刻的累计 token 用量信息。\\n\\n\\n true\\n ：在返回的 \\n usage\\n 字段中，输出本次请求到此 chunk 输出时刻的累计 token 用量。\\n \\n\\n false\\n ：不在每个 chunk 都返回 token 用量信息。\\n \\n\\n\\n\\n\\n\\n\\nmax\\\\_tokens\\n \\n\\ninteger / null\\n \\n\\n默认值 4096\\n\\n\\n取值范围：各个模型不同，详细见\\n\\n模型列表\\n。\\n\\n\\n模型回答最大长度（单位 token）。\\n\\n\\n说明\\n\\n\\n 模型回答不包含思维链内容。模型回答 = 模型输出 - 模型思维链（如有）\\n \\n\\n 输出 token 的总长度还受模型的上下文长度限制。\\n \\n\\n\\n [...] max\\\\_completion\\\\_tokens\\n \\n\\ninteger / null\\n \\n\\n\\n支持该字段的模型及使用说明见 \\n\\n文档\\n。\\n\\n\\n取值范围：\\n\\n[0, 64k]\\n。\\n\\n\\n控制模型输出的最大长度（包括模型回答和模型思维链内容长度，单位 token）。配置了该参数后，可以让模型输出超长内容，\\nmax\\\\_tokens \\n（默认值 4k）失效，模型按需输出内容（回答和思维链），直到达到 \\nmax\\\\_completion\\\\_tokens \\n配置的值。\\n\\n\\n不可与 \\nmax\\\\_tokens\\n 字段同时设置，会直接报错。\\n\\n\\n\\n\\n\\nservice\\\\_tier\\n \\n\\nstring / null\\n \\n\\n默认值 auto\\n\\n\\n是否使用\\n\\nTPM保障包\\n。取值范围：\\n\\nauto\\n、\\n\\ndefault\\n。\\n\\n\\n auto\\n ：本次请求优先使用 TPM 保障包额度。\\n \\n\\n 有 TPM 保障包额度的推理接入点，本次请求将会优先使用 TPM 保障包额度，获得更高的服务等级（响应速度、可用性）。\\n [...] length\\n ：模型输出因达到模型输出限制而被截断，有以下原因：\\n \\n\\n 触发\\n\\n max\\\\_tokens\\n 限制（\\n 回答内容的长度限制）。\\n \\n\\n 触发\\n\\n max\\\\_completion\\\\_tokens\\n 限制（\\n 思维链内容+回答内容的长度限制）。\\n \\n\\n 触发\\n\\n context\\\\_window\\n 限制\\n （输入内容+思维链内容+回答内容的长度限制）。\\n \\n\\n content\\\\_filter\\n ：模型输出被内容审核拦截。\\n \\n\\n tool\\\\_calls\\n ：模型调用了工具。\\n \\n\\n\\n\\n\\nchoices.\\ndelta \\n\\nobject\\n\\n\\n模型输出的增量内容。\\n\\n\\n属性\\n\\n\\n\\n\\n\\nchoices.delta.\\nrole \\n\\nstring\\n\\n\\n内容输出的角色，此处固定为 \\n\\nassistant\\n。\\n\\n\\n\\n\\n\\nchoices.delta.\\ncontent \\n\\nstring\\n\\n\\n模型生成的消息内容。\\n\\n\\n\\n\\n\\nchoices.delta.\\nreasoning\\\\_content\", \"score\": 0.76888984, \"published_date\": \"\"}, {\"index\": 5, \"title\": \"文本生成--火山方舟大模型服务平台\", \"url\": \"https://www.volcengine.com/docs/82379/1399009\", \"content\": \"每个模型输出有几个关键的限制，各个模型详细的规格信息，请参见 模型列表。\\n + 最大上下文长度（Context Window）：即单次请求模型能处理的内容长度，包括输入的内容和模型输出的内容，单位 token ，超出最大上下文长度的内容会被截断处理，这会导致模型处理信息时丢失部分信息或者输出信息被截断。如碰到上下文限制导致的内容截断，可以选择支持更大最大上下文长度规格的模型，如`doubao-pro-128k`、`doubao-pro-256k`等模型名称中带`128k`、`256k`字段的模型。\\n + 最大输出长度（Max Output Tokens）：即单次模型输出的内容的最大长度，内容过长会被截断。如果碰到这种情况，可以参考Prefill Response模式最佳实践，实现多次回复，拼接出完整回复。\\n + 每分钟处理内容量（TPM）：即账号下同模型（不区分版本）每分钟能处理的内容量限制，单位 token。如果默认 TPM 限制无法满足您的业务，您可以通过工单联系我们提升配额。 [...] Content: &model.ChatCompletionMessageContent{\\n StringValue: volcengine.String(\\\"常见的十字花科植物有哪些？\\\"),\\n },\\n },\\n },\\n MaxTokens: volcengine.Int(1024), // 设置最大输出长度为 1024 token\\n } [...] 当您需要调整模型回答长度，如需控制成本，回答不超过500字；或回答篇幅较长，如翻译长文本，避免中途截断，可通过在请求时设置`max_tokens`字段，来达成目标。\\n\\n> 控制模型输出长度（思维链+回答），请参见 设置模型输出长度限制。\\n\\nCurl\\n\\nPython SDK\\n\\nGo SDK\\n\\nJava SDK\\n\\n```\\n\\n curl \\\\\\n -H \\\"Content-Type: application/json\\\" \\\\\\n -H \\\"Authorization: Bearer $ARK_API_KEY\\\" \\\\\\n -d '{\\n \\\"model\\\": \\\"<MODEL>\\\",\\n \\\"messages\\\": [\\n {\\n \\\"role\\\": \\\"user\\\",\\n \\\"content\\\": \\\"你好\\\"\\n }\\n ],\\n \\\"max_tokens\\\": 1024\\n }'\\n\\nBash\\n\\n```\", \"score\": 0.76617163, \"published_date\": \"\"}, {\"index\": 6, \"title\": \"模型服务价格--火山方舟大模型服务平台 - 火山引擎\", \"url\": \"https://www.volcengine.com/docs/82379/1099320\", \"content\": \"| 模型名称 | 条件 千 token | 输入 元/百万 token | 缓存存储 元/百万 token /小时 | 缓存命中 元/百万 token | 输出 元/百万 token |\\n --- --- --- |\\n| doubao-seed-1.6-vision | 输入长度 [0, 32] | 0.80 | 0.017 | 0.16 | 8.00 |\\n| 输入长度 (32, 128] | 1.20 | 0.017 | 0.16 | 16.00 |\\n| 输入长度 (128, 256] | 2.40 | 0.017 | 0.16 | 24.00 |\\n| doubao-seed-1.6 | 输入长度 [0, 32] 且输出长度 [0, 0.2] | 0.80 | 0.017 | 0.16 | 2.00 |\\n| 输入长度 [0, 32] 且输出长度 (0.2,+∞) | 0.80 | 0.017 | 0.16 | 8.00 |\\n| 输入长度 (32, 128] | 1.20 | 0.017 | 0.16 | 16.00 | [...] | 模型名称 | 条件 千 token | 输入 元/百万token | 缓存命中 元/百万token | 输出 元/百万token |\\n --- --- \\n| doubao-seed-1.6-vision | 输入长度 [0, 32] | 0.40 | 0.16 | 4.00 |\\n| 输入长度 (32, 128] | 0.60 | 0.16 | 8.00 |\\n| 输入长度 (128, 256] | 1.20 | 0.16 | 12.00 |\\n| doubao-seed-1.6 | 输入长度 [0, 32] 且输出长度 [0, 0.2] | 0.40 | 0.16 | 1.00 |\\n| 输入长度 [0, 32] 且输出长度 (0.2,+∞) | 0.40 | 0.16 | 4.00 |\\n| 输入长度 (32, 128] | 0.60 | 0.16 | 8.00 |\\n| 输入长度 (128, 256] | 1.20 | 0.16 | 12.00 | [...] | 模型名称 | 输入 元/百万token | 缓存存储 元/百万token/小时 | 缓存命中 元/百万token | 输出 元/百万token |\\n --- --- \\n| doubao-seed-translation | 1.20 - | 3.60 |\\n| doubao-1.5-pro-32k | 0.80 | 0.017 | 0.16 | 2.00 |\\n| doubao-1.5-pro-256k | 5.00 | 不支持 | 不支持 | 9.00 |\\n| doubao-1.5-lite-32k | 0.30 | 0.017 | 0.06 | 0.60 |\\n| doubao-pro-32k | 0.80 | 0.017 | 0.16 | 2.00 |\\n| doubao-lite-32k | 0.30 | 0.017 | 0.06 | 0.60 |\\n| kimi-k2 | 4.00 | 0.017 | 0.80 | 16.00 |\\n| deepseek-v3 | 2.00 | 0.017 | 0.40 | 8.00 |\\n\\n## 批量推理\", \"score\": 0.6773251, \"published_date\": \"\"}, {\"index\": 7, \"title\": \"【LLM技术报告】《KIMI K2: 开放智能体智能》 - 知乎专栏\", \"url\": \"https://zhuanlan.zhihu.com/p/1933619657589384402\", \"content\": \"在内部测试中，研究团队发现了当前Kimi K2模型的一些局限性。在处理困难推理任务或工具定义不清晰的情况下，模型可能生成过多tokens，有时导致输出被截断或工具调用不完整。此外，在某些任务中不必要地启用工具使用可能导致性能下降。在构建完整软件项目时，单次提示的成功率不如在智能体编程框架下使用K2。团队正在努力在未来版本中解决这些问题，并期待获得更多反馈。\\n\\n总结\\n--\\n\\n本文介绍了Kimi K2，这是一个专为智能体智能构建的1T参数开放权重混合专家模型。通过利用具有token效率的MuonClip优化器和15.5T token的高质量数据集，Kimi K2实现了稳定且可扩展的预训练。\\n\\n后训练阶段结合了大规模合成工具使用数据与统一的强化学习框架，该框架同时使用可验证奖励和自我批评反馈机制。\\n\\nKimi K2在智能体和推理基准测试中创造了新的最先进性能，确立了其作为迄今为止最强大开放权重大语言模型的地位。\\n\\n原文地址\\n\\n[](\\n\\n编辑于 2025-07-30 11:00・中国台湾\\n\\nkimi-k2\\n\\n[大语言模型[话题]](\\n\\n国产大模型\\n\\n赞同 8添加评论\\n\\n分享 [...] 为鼓励模型合理分配推理预算，研究团队在整个强化学习训练过程中为每个样本设置最大token预算，该预算根据任务类型确定。超出token预算的响应将被截断并受到惩罚，这激励模型在指定限制内生成解决方案。\\n\\n实验表明，这种方法显著提升了模型的token效率，促使其在所有领域生成简洁而有效的解决方案。\\n\\nPTX损失 为防止联合强化学习训练过程中有价值高质量数据的潜在遗忘，研究团队构建了包含精心挑选的高质量样本的数据集，并通过辅助PTX损失将其整合到强化学习目标中。\\n\\n该策略不仅充分利用了高质量数据的优势，还降低了对训练体系中有限任务集的过拟合风险。这一增强措施大幅改善了模型在更广泛领域的泛化能力。\\n\\n温度衰减 对于创意写作和复杂推理等任务，研究发现在训练初期通过高采样温度促进探索至关重要。高温度使模型能够生成多样化和创新的响应，从而促进有效策略的发现并减少过早收敛至次优解的风险。\\n\\n然而，在训练后期或评估阶段保持高温度可能产生负面影响，因为它会引入过度随机性并损害模型输出的可靠性和一致性。 [...] 【LLM技术报告】《KIMI K2: 开放智能体智能》——Kimi K2技术报告 - 知乎\\n\\nImage 1)\\n\\nV_h\\n\\n研究团队将最大logit定义为每个注意力头的标量值，表示该批次 B 中softmax函数的最大输入：\\n\\nS_{\\\\max}^h = \\\\frac{1}{\\\\sqrt{d}} \\\\max_{X \\\\in B} \\\\max_{i,j}Q^h_i K^{hT}_j\\n\\n其中 i、j 为训练样本 X 中不同tokens的索引。 QK-Clip的核心理念是当 S_{\\\\max}^h 超过目标阈值τ时重新缩放 W_k 和 W_q。\\n\\n重要的是，该操作不会影响当前步骤的前向和后向计算过程——研究团队仅将最大logit作为引导信号来确定控制权重增长的强度。\", \"score\": 0.63152665, \"published_date\": \"\"}, {\"index\": 8, \"title\": \"与知识库对话- 目前各大主流模型的max output token - WaytoAGI\", \"url\": \"https://www.waytoagi.com/zh/question/71254\", \"content\": \"大约相当于 4 个字符或 0.75 个单词。 给定的 API 请求中处理的 Token 数量取决于输入和输出长度，文本提示词和生成的补全合起来不能超过模型的最大上下文长度（对于大多数模型，这是 2048 个 Token，或大约 1500 个单词），可查看分词器工具了解更多信息。 2025-03-07 [...] Image 1: FlowBite Logo\\n\\n网站导航\\n\\n 首页\\n AI 活动\\n AI 网站\\n AI 智能体\\n AI 提示词\\n 与知识库对话\\n 开源知识库\\n\\n关于我们\\n\\n 致谢\\n B 站\\n 小红书\\n Twitter\\n\\n联系我们\\n\\n contact@waytoagi.com\\n\\n关注公众号Image 2: 微信\\n\\n \\n\\n友情链接：飞书Kimi AI通义千问扣子即梦 AI可灵 AI360AI搜索智谱清言沉浸式翻译火山引擎53AI302.AIDeepSeek\\n\\nImage 3: police浙公网安备33011002017528浙ICP备2023022291号-2 [...] 2025-03-13\", \"score\": 0.59061456, \"published_date\": \"\"}, {\"index\": 9, \"title\": \"深度思考--火山方舟大模型服务平台\", \"url\": \"https://www.volcengine.com/docs/82379/1449737\", \"content\": \"curl https://ark.cn-beijing.volces.com/api/v3/chat/completions \\\\ if hasattr(response.choices[0].message, 'reasoning_content'): print(response.choices[0].message.reasoning_content) print(response.choices[0].message.content) \\\"github.com/volcengine/volcengine-go-sdk/service/arkruntime/model\\\" fmt.Println(*resp.Choices[0].Message.Content.StringValue) if hasattr(response.choices[0].message, 'reasoning_content'): print(response.choices[0].message.reasoning_content) print(response.choices[0].message.content) import com.volcengine.ark.runtime.model.completion.chat.ChatCompletionRequest; import com.volcengine.ark.runtime.model.completion.chat.ChatMessage; import com.volcengine.ark.runtime.model.completion.chat.ChatMessageRole; import com.volcengine.ark.runtime.service.ArkService; curl https://ark.cn-beijing.volces.com/api/v3/chat/completions \\\\ if hasattr(response.choices[0].message, 'reasoning_content'): print(response.choices[0].message.reasoning_content) print(response.choices[0].message.content) if hasattr(response.choices[0].message, 'reasoning_content'): print(response.choices[0].message.reasoning_content) print(response.choices[0].message.content) \\\"github.com/volcengine/volcengine-go-sdk/service/arkruntime/model\\\" fmt.Println(*resp.Choices[0].Message.Content.StringValue) import com.volcengine.ark.runtime.model.completion.chat.ChatCompletionRequest; import com.volcengine.ark.runtime.model.completion.chat.ChatMessage; import com.volcengine.ark.runtime.model.completion.chat.ChatMessageRole; import com.volcengine.ark.runtime.service.ArkService; curl https://ark.cn-beijing.volces.com/api/v3/chat/completions \\\\ 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| 0.0004 / 1K Tokens | 0.003 / 1K Tokens | 支持 | 第三方优质提供商提供的服务,优点价格便宜,但是稳定性没有非-ca的好, 模型返回和能力都是一样的 | | o1-mini-ca | 0.012 / 1K Tokens | 0.048 / 1K Tokens | 支持 | 第三方优质提供商提供的服务,优点价格便宜,但是稳定性没有非-ca的好, 模型返回和能力都是一样的 | | **模型（Model）** | **价格** | **是否支持** | | dall-e-3 1024×1024 | 0.280 / image | 支持 | | dall-e-3 1024×1792 | 0.560 / image | 支持 | | dall-e-2 1024×1024 | 0.14 / image | 支持 | | Whisper | 0.042 / minute | 支持 |\", \"score\": 0.06767611, \"published_date\": \"\"}], \"total_results\": 10}",
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The model's output token limit is 256,000 tokens.\\n\\n---\\n\\n📊 搜索结果:\\n\\n1. 基本信息- Moonshot AI 开放平台- Kimi 大模型API 服务\\n 🔗 https://platform.moonshot.cn/docs/api/chat\\n 📄 基本信息 - Moonshot AI 开放平台 - Kimi 大模型 API 服务\\n\\n🚀 kimi-k2-turbo-preview，输出速度最高可达 100 tokens/s，限时促销再次来袭，快来体验吧！\\n\\nLogoBlog文档开发工作台用户中心\\n\\n`CTRL K`\\n\\n`CTRL K`\\n\\n- 欢迎\\n- 使用手册\\n- API 文档\\n\\n - Chat\\n - Tool Use\\n - Parti...\\n\\n2. 常见问题及解决方案- Moonshot AI 开放平台- Kimi 大模型API 服务\\n 🔗 https://platform.moonshot.cn/docs/guide/faq\\n 📄 我们会使用输入内容所占用的 Tokens 数量，加上请求设置的 `max_tokens` 值来判断当前请求是否超过 Kimi 大模型的上下文窗口大小，以 `moonshot-v1-32k` 为例，请确保：\\n\\n```\\nprompt_tokens ＋ max_tokens ≤ 321024prompt_tokens ＋ max_tokens ≤ 321024\\n```\\n\\n## \\n\\n 对于 `moonsh...\\n\\n3. 模型服务价格--火山方舟大模型服务平台 - 火山引擎\\n 🔗 https://www.volcengine.com/docs/82379/1099320\\n 📄 | 模型名称 | 输入 元/百万token | 缓存存储 元/百万token/小时 | 缓存命中 元/百万token | 输出 元/百万token |\\n --- --- \\n| doubao-seed-translation | 1.20 - | 3.60 |\\n| doubao-1.5-pro-32k | 0.80 | 0.017 | 0.16 | 2.00 |\\n| doubao-1.5...\\n\\n4. Kimi2：又一次回到国产之巅原创 - CSDN博客\\n 🔗 https://blog.csdn.net/qq1198768105/article/details/149319607\\n 📄 关于Kimi K2,官方数据表示,模型完成了15.5T token的平稳训练,总参数1T(半年前的Moonlight-16B-A3B训练数据量还只有5.7T); 关于Grok 4,马斯克表示其训练量是Grok 2的100倍,强化学习(RL)阶段投入的算力,是市面上其他任何模型的10倍以上。 这是个很有意思的话题,大模型的预训练数据量万亿tokens成为常态,且仍在...\\n\\nkimi2实测：5分钟造...\\n\\n5. 万字长文精读Kimi K2技术要点\\n 🔗 https://developer.volcengine.com/articles/7535310630309118015\\n 📄 预训练数据总体情况 \\nKimi K2的预训练语料库包含15.5万亿个精心筛选的高质量Token，涵盖四大主要领域：网页文本、代码、数学和知识。大部分数据处理流程 遵循Kimi K1.5的方法。针对每个领域，均进行了严格的正确性和质量验证，并设计了有针对性的数据实验，以确保所选数据集具备高度多样性和有效性。\\n\\n## 2.3 模型架构\\n\\nKimi K2 是拥有1.04万亿参数的混合专家（MoE）Tr...\\n\\n6. 支持200万字长上下文，Kimi的背后都藏着哪些硬科技？ - 火山引擎\\n 🔗 https://www.volcengine.com/docs/6360/1249411\\n 📄 Image 20京公网安备11010802032137号京ICP备20018813号-3营业执照增值电信业务经营许可证京B2-20202418，A2.B1.B2-20202637网络文化经营许可证：京网文（2023）4872-140号\\n\\n业务咨询\\n\\nImage 21\\n\\n售后在线咨询\\n\\nImage 22\\n\\n加载中 [...] 以往需耗费1万小时才能成为专家的领域，Kimi 仅需10分钟便可以帮助用户...\\n\\n7. kimi-k2--火山方舟大模型服务平台\\n 🔗 https://www.volcengine.com/docs/82379/1747867\\n 📄 具备超强代码和Agent 能力的MoE （混合专家模型）架构基础模型，总参数1T，激活参数32B。在通用知识推理、编程、数学、Agent 等主要类别的基准性能测试\\n\\n8. Kimi K2智能体能力的技术突破：大规模数据合成+ 通用强化学习\\n 🔗 https://developer.volcengine.com/articles/7527252545094631466\\n 📄 文档备案控制台登录立即注册\\n\\n首页文章问答视频活动下载资源开发者计划团队号镜像站\\n\\nKimi K2智能体能力的技术突破：大规模数据合成 + 通用强化学习\\n\\n# Kimi K2智能体能力的技术突破：大规模数据合成 + 通用强化学习\\n\\n致Great\\n\\n2025-07-16\\n\\nAI\\n\\n大模型向量数据库云通信\\n\\n短信服务\\n\\n了解详情\\n\\n提供安全可靠、便捷高效的全球短信服务，服务范围覆盖国内外230多个国家...\\n\\n9. 从万亿参数到智能体：Kimi K2 技术报告全景解读\\n 🔗 https://www.52nlp.cn/%E4%BB%8E%E4%B8%87%E4%BA%BF%E5%8F%82%E6%95%B0%E5%88%B0%E6%99%BA%E8%83%BD%E4%BD%93%EF%BC%9Akimi-k2-%E6%8A%80%E6%9C%AF%E6%8A%A5%E5%91%8A%E5%85%A8%E6%99%AF%E8%A7%A3%E8%AF%BB\\n 📄 Kimi K2 用一份32 页的技术报告告诉我们：开源模型第一次在「非思考」条件下，同时在代码、数学、工具调用三大硬核基准上逼近甚至超越Claude-4 系列。 更\\n\\n10. 大模型核心概念科普：Token、上下文长度、最大输出，一次讲透\\n 🔗 https://zhuanlan.zhihu.com/p/27598806064\\n 📄 token 是大模型（LLM）用来表示自然语言文本的基本单位，可以直观的理解为“字” 或“词”。 通常1 个中文词语、1 个英文单词、1 个数字或1 个符号计为1 个 token.\", \"filters\": {\"topic\": \"general\"}, \"query\": \"kimik2 模型 max_tokens 单次最大输出 tokens 数 火山引擎 具体数值\", \"results\": [{\"index\": 1, \"title\": \"基本信息- Moonshot AI 开放平台- Kimi 大模型API 服务\", \"url\": \"https://platform.moonshot.cn/docs/api/chat\", \"content\": \"基本信息 - Moonshot AI 开放平台 - Kimi 大模型 API 服务\\n\\n🚀 kimi-k2-turbo-preview，输出速度最高可达 100 tokens/s，限时促销再次来袭，快来体验吧！\\n\\nLogoBlog文档开发工作台用户中心\\n\\n`CTRL K`\\n\\n`CTRL K`\\n\\n- 欢迎\\n- 使用手册\\n- API 文档\\n\\n - Chat\\n - Tool Use\\n - Partial Mode\\n - 文件接口\\n - 其它\\n- 🎉 促销活动\\n- 产品定价\\n\\n - 模型推理定价\\n - 工具定价\\n - 充值与限速\\n - 常见问题\\n- 入门指南 [...] | max\\\\_tokens | optional | 聊天完成时生成的最大 token 数。如果到生成了最大 token 数个结果仍然没有结束，finish reason 会是 \\\"length\\\", 否则会是 \\\"stop\\\" | int | 这个值建议按需给个合理的值，如果不给的话，我们会给一个不错的整数比如 1024。特别要注意的是，这个 `max_tokens` 是指您期待我们返回的 token 长度，而不是输入 + 输出的总长度。比如对一个 `moonshot-v1-8k` 模型，它的最大输入 + 输出总长度是 8192，当输入 messages 总长度为 4096 的时候，您最多只能设置为 4096，否则我们服务会返回不合法的输入参数（ invalid\\\\_request\\\\_error ），并拒绝回答。如果您希望获得“输入的精确 token 数”，可以使用下面的“计算 Token” API 使用我们的计算器获得计数 | [...] ```\\n{\\n \\\"id\\\": \\\"cmpl-04ea926191a14749b7f2c7a48a68abc6\\\",\\n \\\"object\\\": \\\"chat.completion\\\",\\n \\\"created\\\": 1698999496,\\n \\\"model\\\": \\\"kimi-k2-0905-preview\\\",\\n \\\"choices\\\": [\\n {\\n \\\"index\\\": 0,\\n \\\"message\\\": {\\n \\\"role\\\": \\\"assistant\\\",\\n \\\"content\\\": \\\" 你好，李雷！1+1等于2。如果你有其他问题，请随时提问！\\\"\\n },\\n \\\"finish_reason\\\": \\\"stop\\\"\\n }\\n ],\\n \\\"usage\\\": {\\n \\\"prompt_tokens\\\": 19,\\n \\\"completion_tokens\\\": 21,\\n \\\"total_tokens\\\": 40\", \"score\": 0.7482976, \"published_date\": \"\"}, {\"index\": 2, \"title\": \"常见问题及解决方案- Moonshot AI 开放平台- Kimi 大模型API 服务\", \"url\": \"https://platform.moonshot.cn/docs/guide/faq\", \"content\": \"我们会使用输入内容所占用的 Tokens 数量，加上请求设置的 `max_tokens` 值来判断当前请求是否超过 Kimi 大模型的上下文窗口大小，以 `moonshot-v1-32k` 为例，请确保：\\n\\n```\\nprompt_tokens ＋ max_tokens ≤ 321024prompt_tokens ＋ max_tokens ≤ 321024\\n```\\n\\n## \\n\\n 对于 `moonshot-v1-8k` 模型而言，最大输出长度是 `81024 － prompt_tokens`；\\n 对于 `moonshot-v1-32k` 模型而言，最大输出长度是 `321024 － prompt_tokens`；\\n 对于 `moonshot-v1-128k` 模型而言，最大输出长度是 `1281024 － prompt_tokens`；\\n 对于 `kimi-k2-0905-preview` 和 `kimi-k2-turbo-preview` 模型而言，最大输出长度是 `2561024 － prompt_tokens`；\\n\\n## [...] 需要注意的是，Kimi 大模型生成的 Tokens 数量只影响完整请求（指生成完最后一个 Token）的响应时间，你可以设置 `stream=True`，并观察首 Token 返回时间（首 Token 返回时间，我们简称为 TTFT -- Time To First Token），通常情况下，提示词 prompt 的长度相似的场合，首 Token 响应时间不会有太大的波动。\\n\\n## \\n\\n`max_tokens` 参数的含义是：调用 `/v1/chat/completions` 时，允许模型生成的最大 Tokens 数量，当模型已经生成的 Tokens 数超过设置的 `max_tokens` 时，模型会停止输出下一个 Token。\\n\\n`max_tokens` 的作用在于： [...] 在遇到 `finish_reason=length` 时，如果你想让 Kimi 大模型接着上一次返回的内容继续输出，可以使用 Kimi API 提供的 Partial Mode，详细的文档请参考：\\n\\n使用 Kimi API 的 Partial Mode\\n\\n如果你想避免出现 `finish_reason=length`，我们建议你放大 `max_tokens` 的值，我们推荐的最佳实践是：通过 estimate-token-count (opens in a new tab) 接口计算输入内容的 Tokens 数量，随后使用 Kimi 大模型所支持的最大 Tokens 数量（例如，对于 `moonshot-v1-32k` 模型，它最大支持 32k Tokens）减去输入内容的 Tokens 数量，得到的值即是本次请求的 `max_tokens` 值。\\n\\n以 `moonshot-v1-32k` 模型举例：\\n\\n```\\nmax_tokens ＝ 321024 － prompt_tokensmax_tokens ＝ 321024 － prompt_tokens\\n```\\n\\n##\", \"score\": 0.7339103, \"published_date\": \"\"}, {\"index\": 3, \"title\": \"模型服务价格--火山方舟大模型服务平台 - 火山引擎\", \"url\": \"https://www.volcengine.com/docs/82379/1099320\", \"content\": \"| 模型名称 | 输入 元/百万token | 缓存存储 元/百万token/小时 | 缓存命中 元/百万token | 输出 元/百万token |\\n --- --- \\n| doubao-seed-translation | 1.20 - | 3.60 |\\n| doubao-1.5-pro-32k | 0.80 | 0.017 | 0.16 | 2.00 |\\n| doubao-1.5-pro-256k | 5.00 | 不支持 | 不支持 | 9.00 |\\n| doubao-1.5-lite-32k | 0.30 | 0.017 | 0.06 | 0.60 |\\n| doubao-pro-32k | 0.80 | 0.017 | 0.16 | 2.00 |\\n| doubao-lite-32k | 0.30 | 0.017 | 0.06 | 0.60 |\\n| kimi-k2 | 4.00 | 0.017 | 0.80 | 16.00 |\\n| deepseek-v3 | 2.00 | 0.017 | 0.40 | 8.00 |\\n\\n## 批量推理 [...] | 模型名称 | 输入 元/百万token | 缓存命中 元/百万token | 输出 元/百万token |\\n --- --- |\\n| doubao-seed-translation | 0.60 | 0.24 | 1.80 |\\n| doubao-1.5-pro-32k | 0.40 | 0.16 | 1.00 |\\n| doubao-1.5-pro-256k | 5.00 9.00 |\\n| doubao-1.5-lite-32k | 0.15 | 0.06 | 0.30 |\\n| doubao-pro-32k | 0.80 | 0.16 | 2.00 |\\n| doubao-lite-32k | 0.30 | 0.06 | 0.60 |\\n| kimi-k2 | 2.00 | 0.80 | 8.00 |\\n| deepseek-v3 | 1.00 | 0.40 | 4.00 |\\n\\n视觉理解模型\\n\\n> 将输入信息（包括图片）转化为 token 计费 [...] | 模型名称 | 条件 千 token | 输入 元/百万 token | 缓存存储 元/百万 token /小时 | 缓存命中 元/百万 token | 输出 元/百万 token |\\n --- --- --- |\\n| doubao-seed-1.6-vision | 输入长度 [0, 32] | 0.80 | 0.017 | 0.16 | 8.00 |\\n| 输入长度 (32, 128] | 1.20 | 0.017 | 0.16 | 16.00 |\\n| 输入长度 (128, 256] | 2.40 | 0.017 | 0.16 | 24.00 |\\n| doubao-seed-1.6 | 输入长度 [0, 32] 且输出长度 [0, 0.2] | 0.80 | 0.017 | 0.16 | 2.00 |\\n| 输入长度 [0, 32] 且输出长度 (0.2,+∞) | 0.80 | 0.017 | 0.16 | 8.00 |\\n| 输入长度 (32, 128] | 1.20 | 0.017 | 0.16 | 16.00 |\", \"score\": 0.69099766, \"published_date\": \"\"}, {\"index\": 4, \"title\": \"Kimi2：又一次回到国产之巅原创 - CSDN博客\", \"url\": \"https://blog.csdn.net/qq1198768105/article/details/149319607\", \"content\": \"关于Kimi K2,官方数据表示,模型完成了15.5T token的平稳训练,总参数1T(半年前的Moonlight-16B-A3B训练数据量还只有5.7T); 关于Grok 4,马斯克表示其训练量是Grok 2的100倍,强化学习(RL)阶段投入的算力,是市面上其他任何模型的10倍以上。 这是个很有意思的话题,大模型的预训练数据量万亿tokens成为常态,且仍在...\\n\\nkimi2实测：5分钟造3D游戏+个人网站，真·国产Claude级编程体验，含Cline教程\\n\\nseeyouintokyo的博客\\n\\n07-13\\n\\n986\\n\\nkimi已经不是你认识的那个kimi了\\n\\n对比DEEPSEEK R1官网与KIMI2官网编程，实现番茄计时器，实测R1官网生成UI更好\\n\\niamentiam的博客\\n\\n08-06\\n\\n370 [...] 深度分析：Kimi K2开源模型\\n\\nTechVision大咖圈聚合全球科技大咖，洞察AI、云计算、大数据等前沿趋势，为企业决策者提供智见未来的转型路径。\\n\\n07-22\\n\\n1119\\n\\n2025年7月11日，AI圈又炸了！月之暗面（Moonshot AI）突然宣布开源其旗舰模型 Kimi K2，这可不是普通的\\\"小打小闹\\\"——万亿参数、MoE架构、全面开源，还敢叫板GPT-4和Claude，这是要\\\"掀桌子\\\"的节奏啊！\\n\\nKimi K2 大语言模型技术特性与应用实践分析\\\\_kimi 2我有了api怎么调用-C...\\n\\n9-5\\n\\nKimi K2 作为一款备受瞩目的大语言模型,自 2025 年 7 月 11 日发布以来,迅速在大模型领域掀起波澜。它采用 MoE(混合专家)架构,总参数达到 1 万亿,却通过巧妙设计,将每次推理的激活参数控制在仅 32B ,有效平衡了模型性能与计算成本。在训练过程中,创新性地运用 MuonClip 优化器,成功实现 15.5T tokens 的稳定训...\\n\\nKimi K2万亿参数开源模型原理介绍\\\\_kimi2 部署\\n\\n9-1 [...] 博客\\n 下载\\n 学习\\n 社区\\n GitCode\\n InsCodeAI\\n 会议\\n\\nAI 搜索\\n\\n最新推荐文章于 2025-09-07 19:29:44 发布\\n\\nzstar-\\\\_\\n于 2025-07-14 01:09:04 发布\\n\\n阅读量1.1k\\n收藏\\n\\n6\\n\\n点赞数\\n4\\n\\nCC 4.0 BY-SA版权\\n\\n文章标签：\\n人工智能\\n算法\\n产品体验\\n\\n版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。\\n\\n本文链接：\\n\\n## 概述\\n\\n前天(7月13日)，Kimi 突然宣布发布开源的kimi2，准确的说是`Kimi K2`模型，模型参数量是 1T。\\n\\n1T = 1024B，要知道 DeekSeek的 V3 和 R1 模型，最大参数量也只是671B。\\n\\n从参数量来说，Kimi K2 ≈ 1.5 DeepSeek-R1。\\n\\n## 模型理论\\n\\n#### 1. 模型版本\", \"score\": 0.6882385, \"published_date\": \"\"}, {\"index\": 5, \"title\": \"万字长文精读Kimi K2技术要点\", \"url\": \"https://developer.volcengine.com/articles/7535310630309118015\", \"content\": \"预训练数据总体情况 \\nKimi K2的预训练语料库包含15.5万亿个精心筛选的高质量Token，涵盖四大主要领域：网页文本、代码、数学和知识。大部分数据处理流程 遵循Kimi K1.5的方法。针对每个领域，均进行了严格的正确性和质量验证，并设计了有针对性的数据实验，以确保所选数据集具备高度多样性和有效性。\\n\\n## 2.3 模型架构\\n\\nKimi K2 是拥有1.04万亿参数的混合专家（MoE）Transformer模型，激活参数为320亿。该架构设计与 DeepSeek-V3 类似，采用多头潜在注意力（MLA）作为注意力机制，模型隐藏维度为7168，MoE专家隐藏维度为2048。缩放定律分析显示，持续提升稀疏度能够显著提升模型性能 ，因此专家数量由 DeepSeek-V3 的256个提升至384个。这意味着在处理任何给定输入时，激活参数量占比下降了。为降低推理时的计算开销，注意力头数由 DeepSeek-V3 的128个减少至64个。表2详细对比了 Kimi K2 与 DeepSeek-V3 的架构参数。 [...] 模型预训练时，采用4096 token的上下文窗口，使用MuonClip优化器（算法1）和WSD（Warmup-Stable-Decay）学习率调度（出自MiniCPM），共处理了15.5万亿token。前10万亿token在500步预热后，采用2e-4的恒定学习率训练；随后5.5万亿token采用余弦衰减，从2e-4降至2e-5。权重衰减始终设为0.1，全局批量大小为6700万token。整体训练曲线见前面的Figure 3。\\n\\n在预训练后期，进行了退火阶段和长上下文激活阶段。批量大小保持在6700万token，学习率从2e-5衰减至7e-6。在此阶段，模型以4k序列长度训练了4000亿token，随后以32k序列长度训练了60亿token。为将上下文窗口扩展至128k，采用了YaRN方法。\\n\\n3 后训练阶段\\n\\n## 3.1 有监督微调\\n\\n后训练阶段采用了Muon优化器，官方推荐在K2微调中使用。此前研究已表明，经过Muon预训练的检查点在Muon微调下能获得最佳性能。 [...] Kimi K2的基础模型是一个万亿参数的混合专家（MoE）transformer模型，在15.5万亿高质量token上进行预训练。鉴于高质量人类数据的可用性日益有限，Kimi团队的研究员认为token效率正在成为大型语言模型扩展中的关键因素。为解决这一问题，专门设计了一套用于最大化token效率的预训练技术。具体而言，采用了token高效的Muon优化器，并通过引入QK-Clip来缓解其训练不稳定性。此外，还结合合成数据，以进一步从可用的高质量token中挖掘智能。模型架构采用超稀疏MoE与多头潜在注意力（MLA），类似于DeepSeek-V3，底层基础设施旨在优化训练效率和研究效率。\\n\\n## 2.1 MuonClip：通过权重裁剪实现稳定训练\\n\\n使用token高效的Muon优化器训练Kimi K2，结合了权重衰减和一致更新RMS缩放。在之前的工作Moonlight中的实验表明，在相同的计算预算和模型大小时，使用相同的训练数据量进行训练，Muon大幅优于AdamW，使其成为提高大型语言模型训练中token效率的有效选择。\", \"score\": 0.6580885, \"published_date\": \"\"}, {\"index\": 6, \"title\": \"支持200万字长上下文，Kimi的背后都藏着哪些硬科技？ - 火山引擎\", \"url\": \"https://www.volcengine.com/docs/6360/1249411\", \"content\": \"Image 20京公网安备11010802032137号京ICP备20018813号-3营业执照增值电信业务经营许可证京B2-20202418，A2.B1.B2-20202637网络文化经营许可证：京网文（2023）4872-140号\\n\\n业务咨询\\n\\nImage 21\\n\\n售后在线咨询\\n\\nImage 22\\n\\n加载中 [...] 以往需耗费1万小时才能成为专家的领域，Kimi 仅需10分钟便可以帮助用户达到该领域初级专家的水平。Kimi 的200万字无损处理能力，使用户能够轻松快速地学习新领域知识。例如：用户只需上传一份近百万字的中医诊疗手册，Kimi 便能根据用户问题迅速给出专业的诊疗建议。\\n\\nImage 1\\n\\n 200万字超长无损处理\\n\\n快速整理大量资料常常是用户在工作中的一大难题。以简历筛选为例，公司HR可以根据具体需求，利用 Kimi 阅读500份简历，迅速筛选出具备某行业经验和计算机类专业背景的求职者，从而更高效地识别和选择合适的候选人。\\n\\nImage 2\\n\\n 自动筛选简历\\n\\n从20万字到200万字，由于没有采用常规的渐进式提升路线，月之暗面团队遇到的技术难度也呈指数级增加。为了达到更好的长窗口无损压缩性能，研发和技术团队从模型预训练到对齐、推理环节均进行了原生的重新设计和开发，不走“滑动窗口”、“降采样”等技术捷径，攻克了很多底层技术难点。\\n\\n01\\n\\n超大规模多模态大模型预训练快、稳、省 [...] 在大规模训练过程中，GPU 资源损耗、千卡任务故障概率增长、模型梯度爆炸和训练反馈缺乏及时性等难题常常影响模型的训练效率，导致数据和算力的价值难以充分发挥。\\n\\n火山引擎机器学习平台沉淀形成全栈AI开发工程优化、任务故障自愈、实验可观测性等解决方案和最佳实践，为月之暗面提供了高效、稳定且可观测的一站式 AI 算法开发和迭代服务。在 Kimi 的打造和发布过程中，月之暗面借助火山引擎的超大规模 AI 训练和推理加速方案，成功实现了数千卡单一大集群规模的常态化训练，从而加速了大型语言模型的持续训练迭代、精调和推理过程。\\n\\n大模型训练涉及众多自定义任务与开发机，由于任务启停时间的不一致，GPU 碎片问题难以避免，进而影响任务调度。火山引擎机器学习平台运用 Binpack 背包算法减少碎片，并借助调度器定期处理，显著提升了 GPU 资源利用率，确保了任务的快速执行。此外，GPU 弹性计算实例的灵活调度功能，使得资源能够按需分配，最高可为月之暗面节省70%的算力成本。\", \"score\": 0.418341, \"published_date\": \"\"}, {\"index\": 7, \"title\": \"kimi-k2--火山方舟大模型服务平台\", \"url\": \"https://www.volcengine.com/docs/82379/1747867\", \"content\": \"具备超强代码和Agent 能力的MoE （混合专家模型）架构基础模型，总参数1T，激活参数32B。在通用知识推理、编程、数学、Agent 等主要类别的基准性能测试\", \"score\": 0.39564833, \"published_date\": \"\"}, {\"index\": 8, \"title\": \"Kimi K2智能体能力的技术突破：大规模数据合成+ 通用强化学习\", \"url\": \"https://developer.volcengine.com/articles/7527252545094631466\", \"content\": \"文档备案控制台登录立即注册\\n\\n首页文章问答视频活动下载资源开发者计划团队号镜像站\\n\\nKimi K2智能体能力的技术突破：大规模数据合成 + 通用强化学习\\n\\n# Kimi K2智能体能力的技术突破：大规模数据合成 + 通用强化学习\\n\\n致Great\\n\\n2025-07-16\\n\\nAI\\n\\n大模型向量数据库云通信\\n\\n短信服务\\n\\n了解详情\\n\\n提供安全可靠、便捷高效的全球短信服务，服务范围覆盖国内外230多个国家和地区，适用于推广短信、通知短信、验证码短信等多种场景，稳定触达客户\\n\\n> Kimi K2：开放的智能体AI时代来了\\n\\nKimi K2 是最新发布的混合专家模型，拥有 320 亿激活参数和 1 万亿总参数。在前沿知识、数学和编程领域，它在非思维链模型中达到了最先进的性能。不过更厉害的是，Kimi K2 专门针对智能体任务进行了精心优化，它不只是回答问题，而是真正能够行动。\\n\\n现在，这个强大的模型已经开源了：\\n\\n## 开源版本\\n\\nKimi-K2-Base ：基础模型，为研究人员和开发者提供完全控制权，可以进行微调和定制化解决方案。 [...] 为了超越可验证奖励的限制，通用强化学习系统使用了自我评判机制，模型充当自己的评论家，为不可验证任务提供可扩展的、基于评分标准的反馈。\\n\\n与此同时，使用带有可验证奖励的在线策略展开来持续更新评论家，使评论家不断提高对最新策略的评估准确性。这可以看作是一种使用可验证奖励来改善不可验证奖励估计的方法。\\n\\n通过这种创新的训练方式，Kimi K2 不仅能够处理传统的问答任务，更能够在复杂的多步骤任务中展现出真正的智能体能力。\\n\\n添加微信，备注”\\nLLM\\n“进入大模型技术交流群\\n\\n> 如果你觉得这篇文章对你有帮助，别忘了点个赞、送个喜欢\\n\\n> / 作者：致Great\\n\\n> / 作者：欢迎转载，标注来源即可\\n\\n406\\n\\n0\\n\\n0\\n\\n0\\n\\n关于作者\\n\\n致Great\\n\\n关于作者\\n\\n致Great\\n\\n文章\\n\\n111K\\n\\n获赞\\n\\n6\\n\\n收藏\\n\\n8\\n\\nLangGraph结构化输出详解：让智能体返回格式化数据Agent实战教程：Langgraph的StateGraph以及State怎么用智能体框架：11 个顶级 AI Agent 框架！\\n\\n相关资源\\n\\n火山引擎大规模机器学习平台架构设计与应用实践 [...] 围绕数据加速、模型分布式训练框架建设、大规模异构集群调度、模型开发过程标准化等AI工程化实践，全面分享如何以开发者的极致体验为核心，进行机器学习平台的设计与实现。\\n\\n点击下载\\n\\n相关产品\\n\\n短信服务\\n\\n提供安全可靠、便捷高效的全球短信服务，服务范围覆盖国内外230多个国家和地区，适用于推广短信、通知短信、验证码短信等多种场景，稳定触达客户\\n\\n了解详情\\n\\n语音服务\\n\\n为企业提供专业的语音服务，支持语音SIP、语音通知、语音验证码、隐私号等产品\\n\\n了解详情\\n\\n推荐阅读\\n\\nGemini CLI深度体验：它凭什么成为我的本地开发“新宠”？RELU 只是把负数变成 0，为什么可以作为激活函数？来自火山引擎的 MCP 安全授权新范式5分钟教你本地化部署DeepSeek R1+Cherry Studio+MCP,轻松打造智能知识库(保姆级教程)\\n\\n2025-08-27详解多智能体架构：以 Open Deep Research 项目为例\\n\\n2025-08-28\\n\\n看完啦，登录分享一下感受吧～\", \"score\": 0.3928497, \"published_date\": \"\"}, {\"index\": 9, \"title\": \"从万亿参数到智能体：Kimi K2 技术报告全景解读\", \"url\": \"https://www.52nlp.cn/%E4%BB%8E%E4%B8%87%E4%BA%BF%E5%8F%82%E6%95%B0%E5%88%B0%E6%99%BA%E8%83%BD%E4%BD%93%EF%BC%9Akimi-k2-%E6%8A%80%E6%9C%AF%E6%8A%A5%E5%91%8A%E5%85%A8%E6%99%AF%E8%A7%A3%E8%AF%BB\", \"content\": \"Kimi K2 用一份32 页的技术报告告诉我们：开源模型第一次在「非思考」条件下，同时在代码、数学、工具调用三大硬核基准上逼近甚至超越Claude-4 系列。 更\", \"score\": 0.27175313, \"published_date\": \"\"}, {\"index\": 10, \"title\": \"大模型核心概念科普：Token、上下文长度、最大输出，一次讲透\", \"url\": \"https://zhuanlan.zhihu.com/p/27598806064\", \"content\": \"token 是大模型（LLM）用来表示自然语言文本的基本单位，可以直观的理解为“字” 或“词”。 通常1 个中文词语、1 个英文单词、1 个数字或1 个符号计为1 个 token.\", \"score\": 0.11412169, \"published_date\": \"\"}], \"total_results\": 10}",
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"content": "{\"success\": true, \"url\": \"https://platform.moonshot.cn/docs/guide/faq\", \"content\": \"🌐 网页内容 (10483 字符):\\n📍 URL: https://platform.moonshot.cn/docs/guide/faq\\n==================================================\\n🚀 最新发布 kimi-k2-0905-preview 模型，上下文窗口扩展至 256K，代码能力更强，快来体验吧！\\n\\n文档\\n\\n入门指南\\n\\n常见问题及解决方案\\n\\n# 常见问题及解决方案\\n\\n## \\n\\nAPI 和 Kimi 智能助手使用的是同一模型，如果你发现模型输出结果不一致，可以尝试修改 System Prompt；另一方面 Kimi 智能助手提供了诸如计算器等工具，而 API 并未默认提供这些工具，需要用户自行组装；\\n\\n## \\n\\n~~否。Kimi API 仅提供了大模型本身的交互功能，并不具备额外的“内容搜索”和“网页内容浏览”功能，也即是通常意义上的“联网搜索”功能。~~\\n\\n现在，Kimi API 提供了联网搜索功能，请查阅我们的指南：\\n\\n[使用 Kimi API 的联网搜索功能](/docs/guide/use-web-search)\\n\\n如果你想自己通过 Kimi API 实现联网搜索功能，也可以参考我们撰写的工具调用 `tool_calls` 指南：\\n\\n[使用 Kimi API 完成工具调用（tool\\\\_calls）](/docs/guide/use-kimi-api-to-complete-tool-calls)\\n\\n如果你想寻求开源社区的协助，你可以参考以下开源项目：\\n\\n* [search2ai (opens in a new tab)](https://github.com/fatwang2/search2ai)\\n* [ArchiveBox (opens in a new tab)](https://github.com/ArchiveBox/ArchiveBox)\\n\\n如果你想寻求由专业供应商提供的服务，有如下服务可供选择：\\n\\n* [apify (opens in a new tab)](https://apify.com/)\\n* [crawlbase (opens in a new tab)](https://zh-cn.crawlbase.com/enterprise)\\n* [jina reader (opens in a new tab)](https://jina.ai/reader/)\\n\\n## \\n\\n如果你发现 Kimi API 返回的内容不完整、被截断或长度不符合预期，你可以先检查响应体中的 `choice.finish_reason` 字段的值，如果该值为 `length`，则表明当前模型生成内容所包含的 Tokens 数量超过请求中的 `max_tokens` 参数，在这种情况下，Kimi API 仅会返回 `max_tokens` 个 Tokens 内容，多余的内容将会被丢弃，即上文所说“内容不完整”或“内容被截断”。\\n\\n在遇到 `finish_reason=length` 时，如果你想让 Kimi 大模型接着上一次返回的内容继续输出，可以使用 Kimi API 提供的 Partial Mode，详细的文档请参考：\\n\\n[使用 Kimi API 的 Partial Mode](/docs/guide/use-partial-mode-feature-of-kimi-api)\\n\\n如果你想避免出现 `finish_reason=length`，我们建议你放大 `max_tokens` 的值，我们推荐的最佳实践是：**通过 [estimate-token-count (opens in a new tab)](https://platform.moonshot.cn/docs/api/misc#%E8%AE%A1%E7%AE%97-token) 接口计算输入内容的 Tokens 数量，随后使用 Kimi 大模型所支持的最大 Tokens 数量（例如，对于 `moonshot-v1-32k` 模型，它最大支持 32k Tokens）减去输入内容的 Tokens 数量，得到的值即是本次请求的 `max_tokens` 值**。\\n\\n以 `moonshot-v1-32k` 模型举例：\\n\\n```\\nmax_tokens ＝ 32*1024 － prompt_tokensmax_tokens ＝ 32*1024 － prompt_tokens\\n```\\n\\n## \\n\\n我们会使用输入内容所占用的 Tokens 数量，加上请求设置的 `max_tokens` 值来判断当前请求是否超过 Kimi 大模型的上下文窗口大小，以 `moonshot-v1-32k` 为例，请确保：\\n\\n```\\nprompt_tokens ＋ max_tokens ≤ 32*1024prompt_tokens ＋ max_tokens ≤ 32*1024\\n```\\n\\n## \\n\\n* 对于 `moonshot-v1-8k` 模型而言，最大输出长度是 `8*1024 － prompt_tokens`；\\n* 对于 `moonshot-v1-32k` 模型而言，最大输出长度是 `32*1024 － prompt_tokens`；\\n* 对于 `moonshot-v1-128k` 模型而言，最大输出长度是 `128*1024 － prompt_tokens`；\\n* 对于 `kimi-k2-0905-preview` 和 `kimi-k2-turbo-preview` 模型而言，最大输出长度是 `256*1024 － prompt_tokens`；\\n\\n## \\n\\n* 对于 `moonshot-v1-8k` 模型而言，大约支持一万五千个汉字；\\n* 对于 `moonshot-v1-32k` 模型而言，大约支持六万个汉字；\\n* 对于 `moonshot-v1-128k` 模型而言，大约支持二十万个汉字；\\n* 对于 `kimi-k2-0905-preview` 和 `kimi-k2-turbo-preview` 模型而言，大约支持四十万个汉字；\\n\\n*注：以上均为估算值，实际情况可能有所不同。*\\n\\n## \\n\\n我们提供各种格式的文件上传和文件解析服务，**对于文本文件，我们会提取文件中的文字内容；对于图片文件，我们会使用 OCR 识别图片中的文字；对于 PDF 文档，如果 PDF 文档中只包含图片，我们会使用 OCR 提取图片中的文字，否则仅会提取文本内容。**；\\n\\n*注意，对于图片，我们只会使用 OCR 提取图片中的文字内容，因此如果你的图片中不包含任何文字内容，则会引起解析失败的错误。*\\n\\n完整的文件格式支持列表，请参考：\\n\\n[文件接口 (opens in a new tab)](https://platform.moonshot.cn/docs/api/files#%E4%B8%8A%E4%BC%A0%E6%96%87%E4%BB%B6)\\n\\n## \\n\\n我们目前不支持使用文件 `file_id` 的方式引用文件内容作为上下文。\\n\\n## \\n\\n当前请求 Kimi API 的输入或 Kimi 大模型的输出内容包含不安全或敏感内容，**注意：Kimi 大模型生成的内容也可能包含不安全或敏感内容，进而导致 `content_filter` 错误**。\\n\\n## \\n\\n如果在使用 Kimi API 的过程中，经常出现 `Connection Error`、`Connection Time Out` 等错误，请按照以下顺序检查：\\n\\n1. 程序代码或使用的 SDK 是否有默认的超时设置；\\n2. 是否有使用任何类型的代理服务器，并检查代理服务器的网络和超时设置；\\n3. 是否从海外服务器访问 Kimi API，如果需要在海外请求 Kimi API，我们推荐将 `base_url` 替换成：\\n\\n```\\nhttps://api-sg.moonshot.ai/v1https://api-sg.moonshot.ai/v1\\n```\\n\\n另一种可能导致 `Connection` 相关错误的场景是，未启用流式输出 `stream=True` 时，Kimi 大模型生成的 Tokens 数量过多，导致在等待 Kimi 大模型生成过程时，触发了某个中间环节网关的超时时间设置。通常，某些网关应用会通过检测是否接收到服务器端返回的 `status_code` 和 `header` 来判断当前请求是否有效，在不使用流式输出 `stream=True` 的场合，Kimi 服务端会等待 Kimi 大模型生成完毕后发送 `header`，在等待 `header` 返回时，某些网关应用会关闭等待时间过长的连接，进而产生 `Connection` 相关错误。\\n\\n**我们推荐启用流式输出 `stream=True` 来尽可能减少 `Connection` 相关错误。**\\n\\n## \\n\\n如果你在使用 Kimi API 的过程遇到了 `rate_limit_reached_error` 错误，例如：\\n\\n```\\nrate_limit_reached_error: Your account {uid}<{ak-id}> request reached TPM rate limit, current:{current_tpm}, limit:{max_tpm}rate_limit_reached_error: Your account {uid}<{ak-id}> request reached TPM rate limit, current:{current_tpm}, limit:{max_tpm}\\n```\\n\\n但报错信息中的 TPM 或 RPM 限制与你在后台查看的 TPM 与 RPM 并不匹配，请先排查是否正确使用了当前账户的 `api_key`；通常情况下 TPM、RPM 与预期不匹配的原因，是使用了错误的 `api_key`，例如误用了其他用户给予的 `api_key`，或个人拥有多个账号的情况下，混用了 `api_key`。\\n\\n## \\n\\n请确保你在 SDK 中正确设置了 `base_url=https://api.moonshot.cn`，通常情况下，`model_not_found` 错误产生的原因是，使用 OpenAI SDK 时，未设置 `base_url` 值，导致请求被发送至 OpenAI 服务器，OpenAI 返回了 `model_not_found` 错误。\\n\\n## \\n\\n由于 Kimi 大模型生成过程的不确定性，在数值计算方面，Kimi 大模型可能会出现不同程度的计算错误，我们推荐使用工具调用 `tool_calls` 为 Kimi 大模型提供计算器功能，关于工具调用 `tool_calls`，可以参考我们撰写的工具调用 `tool_calls` 指南：\\n\\n[使用 Kimi API 完成工具调用（tool\\\\_calls）](/docs/guide/use-kimi-api-to-complete-tool-calls)\\n\\n## \\n\\nKimi 大模型无法获取像当前日期这样时效性非常强的信息，但你可以在系统提示词 system prompt 中为 Kimi 大模型提供这样的信息，例如：\\n\\n```\\nimport os\\nfrom datetime import datetime\\nfrom openai import OpenAI\\n \\nclient = OpenAI(\\n api_key=os.environ['MOONSHOT_API_KEY'],\\n base_url=\\\"https://api.moonshot.cn/v1\\\",\\n)\\n \\n# 我们通过 datetime 库生成了当前日期，并将其添加到系统提示词 system prompt 中\\nsystem_prompt = f\\\"\\\"\\\"\\n你是 Kimi，今天的日期是 {datetime.now().strftime('%d.%m.%Y %H:%M:%S')}\\n\\\"\\\"\\\"\\n \\ncompletion = client.chat.completions.create(\\n model=\\\"moonshot-v1-128k\\\",\\n messages=[\\n {\\\"role\\\": \\\"system\\\", \\\"content\\\": system_prompt},\\n {\\\"role\\\": \\\"user\\\", \\\"content\\\": \\\"今天的日期？\\\"},\\n ],\\n temperature=0.3,\\n)\\n \\nprint(completion.choices[0].message.content) # 输出：今天的日期是 2024 年 7 月 31 日。\\n \\n```\\n\\n## \\n\\n现在，你可以选择使用 `model=moonshot-v1-auto` 来让 Kimi 自动选择一个适配当前上下文长度的模型，请查阅我们的指南：\\n\\n[选择合适的 Kimi 大模型](/docs/guide/choose-an-appropriate-kimi-model)\\n\\n我们可以根据输入上下文的长度，加上预期的输出 Tokens 长度来选择合适的模型，以下是一个自动选择模型的例子：\\n\\n```\\nimport os\\nimport httpx\\nfrom openai import OpenAI\\n \\nclient = OpenAI(\\n api_key=os.environ['MOONSHOT_API_KEY'],\\n base_url=\\\"https://api.moonshot.cn/v1\\\",\\n)\\n \\n \\ndef estimate_token_count(input_messages) -> int:\\n \\\"\\\"\\\"\\n 在这里实现你的 Tokens 计算逻辑，或是直接调用我们的 Tokens 计算接口计算 Tokens\\n \\n https://api.moonshot.cn/v1/tokenizers/estimate-token-count\\n \\\"\\\"\\\"\\n header = {\\n \\\"Authorization\\\": f\\\"Bearer {os.environ['MOONSHOT_API_KEY']}\\\",\\n }\\n data = {\\n \\\"model\\\": \\\"moonshot-v1-128k\\\",\\n \\\"messages\\\": input_messages,\\n }\\n r = httpx.post(\\\"https://api.moonshot.cn/v1/tokenizers/estimate-token-count\\\", headers=header, json=data)\\n r.raise_for_status()\\n return r.json()[\\\"data\\\"][\\\"total_tokens\\\"]\\n \\n \\ndef select_model(input_messages, max_tokens=1024) -> str:\\n \\\"\\\"\\\"\\n select_model 根据输入的上下文消息 input_messages，以及预期的 max_tokens 值，\\n 选择一个大小合适的模型。\\n \\n select_model 内部会调用 estimate_token_count 函数计算 input_messages 所占用\\n 的 tokens 数量，加上 max_tokens 的值作为 total_tokens，并根据 total_tokens\\n 所处的区间选择恰当的模型。\\n \\\"\\\"\\\"\\n prompt_tokens = estimate_token_count(input_messages)\\n total_tokens = prompt_tokens + max_tokens\\n if total_tokens <= 8 * 1024:\\n return \\\"moonshot-v1-8k\\\"\\n elif total_tokens <= 32 * 1024:\\n return \\\"moonshot-v1-32k\\\"\\n elif total_tokens <= 128 * 1024:\\n return \\\"moonshot-v1-128k\\\"\\n else:\\n raise Exception(\\\"too many tokens 😢\\\")\\n \\n \\nmessages = [\\n {\\\"role\\\": \\\"system\\\", \\\"content\\\": \\\"你是 Kimi\\\"},\\n {\\\"role\\\": \\\"user\\\", \\\"content\\\": \\\"你好，请给我讲一个童话故事。\\\"},\\n]\\n \\nmax_tokens = 2048\\nmodel = select_model(messages, max_tokens)\\n \\ncompletion = client.chat.completions.create(\\n model=model,\\n messages=messages,\\n max_tokens=max_tokens,\\n temperature=0.3,\\n)\\n \\nprint(\\\"model:\\\", model)\\nprint(\\\"max_tokens:\\\", max_tokens)\\nprint(\\\"completion:\\\", completion.choices[0].message.content)\\n```\\n\\n## \\n\\n在某些场合，你可能会需要自行对接 Kimi API（而不是使用 OpenAI SDK），在自行对接 Kimi API 时，你需要根据 API 返回的状态来决定后续的处理逻辑。通常而言，我们会使用 HTTP 状态码 200 表示请求成功，而使用 4xx、5xx 的状态码表示请求失败，我们会提供一个 JSON 格式的错误信息，关于请求状态具体的处理逻辑，请参考以下的代码片段：\\n\\n```\\nimport os\\nimport httpx\\n \\nheader = {\\n \\\"Authorization\\\": f\\\"Bearer {os.environ['MOONSHOT_API_KEY']}\\\",\\n}\\n \\nmessages = [\\n {\\\"role\\\": \\\"system\\\", \\\"content\\\": \\\"你是 Kimi\\\"},\\n {\\\"role\\\": \\\"user\\\", \\\"content\\\": \\\"你好。\\\"},\\n]\\n \\nr = httpx.post(\\\"https://api.moonshot.cn/v1/chat/completions\\\",\\n headers=header,\\n json={\\n \\\"model\\\": \\\"moonshot-v1-128k\\\", # <-- 如果你使用一个正确的模型，下方会进入 if status_code==200 分支\\n # \\\"model\\\": \\\"moonshot-v1-129k\\\", # <-- 如果你使用一个错误的模型名称，下方会进入 else 分支\\n \\\"messages\\\": messages,\\n \\\"temperature\\\": 0.3,\\n })\\n \\nif r.status_code == 200: # 当使用正确的模型进行请求时，会进入此分支，进行正常的处理逻辑\\n completion = r.json()\\n print(completion[\\\"choices\\\"][0][\\\"message\\\"][\\\"content\\\"])\\nelse: # 当使用错误的模型名称进行请求时，会进入此分支，在这里进行错误处理\\n # 在这里，为了演示，我们仅将错误打印出来。\\n # 在实际的代码逻辑中，你可能需要更多的处理逻辑，例如记录日志、中断请求或进行重试等。\\n error = r.json()\\n print(f\\\"error: status={r.status_code}, type='{error['error']['type']}', message='{error['error']['message']}'\\\")\\n```\\n\\n我们的错误信息会遵循如下的格式：\\n\\n```\\n{\\n\\t\\\"error\\\": {\\n\\t\\t\\\"type\\\": \\\"error_type\\\",\\n\\t\\t\\\"message\\\": \\\"error_message\\\"\\n\\t}\\n}\\n```\\n\\n具体的错误信息对照表，请参考如下章节：\\n\\n[错误说明](/docs/api/chat#%E9%94%99%E8%AF%AF%E8%AF%B4%E6%98%8E)\\n\\n## \\n\\n如果你遇到在相似提示词 prompt 的不同请求中，有的请求响应快（例如响应时间只有 3s），有的请求响应慢（例如响应时间长达 20s），这通常是由于 Kimi 大模型生成的 Tokens 数量不同导致的。通常而言，Kimi 大模型生成的 Tokens 数量与 Kimi API 的响应时间成正比，生成的 Tokens 数量越多，API 完整的响应时间越长。\\n\\n需要注意的是，Kimi 大模型生成的 Tokens 数量只影响完整请求（指生成完最后一个 Token）的响应时间，你可以设置 `stream=True`，并观察首 Token 返回时间（首 Token 返回时间，我们简称为 TTFT -- Time To First Token），通常情况下，提示词 prompt 的长度相似的场合，首 Token 响应时间不会有太大的波动。\\n\\n## \\n\\n`max_tokens` 参数的含义是：**调用 `/v1/chat/completions` 时，允许模型生成的最大 Tokens 数量，当模型已经生成的 Tokens 数超过设置的 `max_tokens` 时，模型会停止输出下一个 Token**。\\n\\n`max_tokens` 的作用在于：\\n\\n1. 帮助调用方确定该使用哪个模型（例如，当 `prompt_tokens ＋ max_tokens ≤ 8 * 1024` 时，可以选择 `moonshot-v1-8k` 模型）；\\n2. 防止在某些意外的场合，Kimi 模型输出了过多不符合预期的内容，进而导致额外的费用消耗（例如，Kimi 模型重复输出空白字符）；\\n\\n`max_tokens` 并不能指示 Kimi 大模型输出多少 Tokens，换句话说，**`max_tokens` 不会作为提示词 prompt 的一部分输入 Kimi 大模型**，如果你想让模型输出特定字数的内容，可以参考以下通用的解决办法：\\n\\n* 对于要求输出内容字数在 1000 字以内的场合：\\n 1. 在提示词 prompt 中向 Kimi 大模型明确输出的字数；\\n 2. 通过人工或程序手段检测输出的字数是否符合预期，如果不符合预期，通过在第二轮对话中向 Kimi 大模型指示“字数多了”或“字数少了”，让 Kimi 大模型输出新一轮的内容。\\n* 对于要求输出内容字数在 1000 字以上甚至更多时：\\n 1. 尝试将预期输出的内容按结构或章节切割成若干部分，并制成模板，并使用占位符标记想要 Kimi 大模型输出内容的位置；\\n 2. 让 Kimi 大模型按照模板，逐个填充每个模板的占位符部分，最终拼装成完整的长文文本。\\n\\n## \\n\\n通常，OpenAI 提供的 SDK 包含了重试机制：\\n\\n> Certain errors are automatically retried 2 times by default, with a short exponential backoff. Connection errors (for example, due to a network connectivity problem), 408 Request Timeout, 409 Conflict, 429 Rate Limit, and >=500 Internal errors are all retried by default.\\n\\n这种重试机制在遇到错误时，会默认重试 2 次（总计 3 次请求），通常来说，对于网络状况不稳定或者其他可能导致请求发生错误的场合，使用 OpenAI SDK 会将一个请求放大至 2 到 3 次请求，这些请求都会占用你的 RPM（每分钟请求数）次数。\\n\\n*注：对于使用 OpenAI SDK 且账户等级为 `free` 的用户而言，由于存在默认的重试机制，一次错误的请求就会消耗完所有的 RPM 额度。*\\n\\n## \\n\\n请不要这样做，使用 `base64` 编码你的文件会导致产生巨量的 Tokens 消耗。如果你的文件类型是我们 `/v1/files` 文件接口支持的格式，使用文件接口上传并抽取文件内容即可。\\n\\n对于二进制或其他格式编码的文件，Kimi 大模型暂时无法解析内容，请不要添加到上下文中。\\n\\n[组织管理最佳实践](/docs/guide/org-best-practice \\\"组织管理最佳实践\\\")[平台服务协议](/docs/agreement/modeluse \\\"平台服务协议\\\")\\n==================================================\"}",
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"content": "根据官方文档，我找到了kimik2模型的单次最大输出token数的准确信息：\n\n## 火山引擎kimik2模型单次最大输出tokens数\n\n**对于kimi-k2-0905-preview和kimi-k2-turbo-preview模型：**\n- **单次最大输出长度：256,024 tokens**\n\n**对于kimi-k2-0711-preview模型：**\n- **单次最大输出长度：128,024 tokens**\n\n### 具体说明：\n\n1. **kimi-k2-0905-preview** 和 **kimi-k2-turbo-preview** 模型：\n - 上下文窗口：256k tokens (262,144 tokens)\n - 最大输出长度：256 × 1024 - prompt_tokens = **256,024 tokens**（当输入很短时）\n\n2. **kimi-k2-0711-preview** 模型：\n - 上下文窗口：128k tokens (131,072 tokens) \n - 最大输出长度：128 × 1024 - prompt_tokens = **128,024 tokens**（当输入很短时）\n\n### 关键公式：\n```\nmax_tokens = 模型上下文长度 - prompt_tokens\n```\n\n所以kimik2模型的**理论最大单次输出**可以达到**256,024 tokens**（使用最新版本且输入内容很少的情况下）。",
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