Kimi K2.7 Code API by Moonshot
moonshotai/kimi-k2.7-code
Kimi-k2.7-code
Powerful coding model for programming, debugging, and AI developer workflows.
Powerful coding model for programming, debugging, and AI developer workflows.
import os
from openai import OpenAI
# Vision Understanding Example
# Image: Use base64 encoding (data:image/png;base64,...)
client = OpenAI(
api_key=os.getenv("ATLASCLOUD_API_KEY"),
base_url="https://api.atlascloud.ai/v1"
)
response = client.chat.completions.create(
model="moonshotai/kimi-k2.7-code",
messages=[
{
"role": "user",
"content": [
{
"type": "image_url",
"image_url": {
"url": "data:image/png;base64,<BASE64_IMAGE_DATA>"
}
},
{
"type": "text",
"text": "Please describe the content of this image"
}
]
}
],
max_tokens=1024,
temperature=0.7
)
print(response.choices[0].message.content)Installa il pacchetto di dipendenze richiesto.
pip install requestsTutte le richieste API richiedono l'autenticazione tramite una chiave API. Puoi ottenere la tua chiave API dalla dashboard di Atlas Cloud.
export ATLASCLOUD_API_KEY="your-api-key-here"import os
API_KEY = os.environ.get("ATLASCLOUD_API_KEY")
headers = {
"Content-Type": "application/json",
"Authorization": f"Bearer {API_KEY}"
}Non esporre mai la tua chiave API nel codice lato client o nei repository pubblici. Utilizza invece variabili d'ambiente o un proxy backend.
import requests
url = "https://api.atlascloud.ai/v1/chat/completions"
headers = {
"Content-Type": "application/json",
"Authorization": "Bearer $ATLASCLOUD_API_KEY"
}
data = {
"model": "your-model",
"messages": [{"role": "user", "content": "Hello"}],
"max_tokens": 1024
}
response = requests.post(url, headers=headers, json=data)
print(response.json())I seguenti parametri sono accettati nel corpo della richiesta.
{
"model": "moonshotai/kimi-k2.7-code",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Hello"
}
],
"max_tokens": 1024,
"temperature": 0.7,
"stream": false
}L'API restituisce una risposta compatibile con ChatCompletion.
{
"id": "chatcmpl-abc123",
"object": "chat.completion",
"created": 1700000000,
"model": "model-name",
"choices": [
{
"index": 0,
"message": {
"role": "assistant",
"content": "Hello! How can I assist you today?"
},
"finish_reason": "stop"
}
],
"usage": {
"prompt_tokens": 10,
"completion_tokens": 20,
"total_tokens": 30
}
}Atlas Cloud Skills integra oltre 400 modelli di IA direttamente nel tuo assistente di codifica IA. Un comando per installare, poi usa il linguaggio naturale per generare immagini, video e chattare con LLM.
npx skills add AtlasCloudAI/atlas-cloud-skillsOttieni la tua chiave API dalla dashboard di Atlas Cloud e impostala come variabile d'ambiente.
export ATLASCLOUD_API_KEY="your-api-key-here"Una volta installato, puoi usare il linguaggio naturale nel tuo assistente IA per accedere a tutti i modelli Atlas Cloud.
Il server MCP di Atlas Cloud collega il tuo IDE con oltre 400 modelli di IA tramite il Model Context Protocol. Funziona con qualsiasi client compatibile MCP.
npx -y atlascloud-mcpAggiungi la seguente configurazione al file delle impostazioni MCP del tuo IDE.
{
"mcpServers": {
"atlascloud": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"atlascloud-mcp"
],
"env": {
"ATLASCLOUD_API_KEY": "your-api-key-here"
}
}
}
}