Kimi-K2 on SiliconFlow: 인공지능 에이전트를 위한 맞춤형, 확장 가능한 가격

MoonShot AI의 강력한 오픈 소스 Kimi K2 Mixture-of-Experts (MoE) Model이 이제 SiliconFlow에서 사용 가능합니다. 개발자는 320억 개의 활성 매개변수와 총 1조 개의 매개변수를 갖춘 이 Model을 SiliconFlow의 실무 준비 API를 통해 원활하게 통합하여 고급 코딩 도구와 에이전틱 애플리케이션을 구축할 수 있습니다.

SiliconFlow는 다음을 지원합니다:

• 고속 Inference: 더 낮은 지연 시간과 더 높은 처리량을 위해 최적화되었습니다.

• 비용 최적화된 가격: $0.58/M tokens (Input) 및 $2.29/M tokens (Output).

• 확장된 컨텍스트 창: 복잡한 작업을 위한 128K 컨텍스트 창.

• TPM 할당량: 분당 100,000 tokens.

Kimi K2의 주요 기술 하이라이트:

• 대규모 훈련: 15.5T tokens을 사용하여 1T 매개변수 MoE Model을 사전 훈련하며 훈련 불안정성이 없습니다.

• MuonClip Optimizer: Muon 최적화기를 전례 없는 규모로 적용하고, 확장 중에 불안정을 해결하기 위해 새로운 최적화 기술을 개발합니다.

• 에이전틱 인텔리전스: 도구 사용, 추론 및 자율적 문제 해결을 위한 AI 에이전트에 맞게 조정됩니다.

즉시 시작하십시오

탐색: SiliconFlow Playground에서 Kimi-K2-Instruct를 시도하십시오. 통합: 당사의 OpenAI 호환 API를 사용하십시오. SiliconFlow API 문서에서 전체 API 사양을 탐색하십시오.

from openai import OpenAI

url = 'https://api.siliconflow.com/v1/'
api_key = 'your_api_key'

client = OpenAI(
    base_url=url,
    api_key=api_key
)

# Send a request with streaming output
content = ""
reasoning_content = ""
messages = [
    {"role": "user", "content": "Explain the concept of gravitational waves in Chinese?"}
]
response = client.chat.completions.create(
    model="moonshotai/Kimi-K2-Instruct",
    messages=messages,
    stream=True,  # Enable streaming output
    max_tokens=8192
)
# Gradually receive and process the response
for chunk in response:
    if chunk.choices[0].delta.content:
        content += chunk.choices[0].delta.content

Kimi K2의 코드 생성 및 에이전틱 추론에 대한 뛰어난 기능은 다양한 도메인에서 개발자에게 강력한 도구가 됩니다. 코딩에서는 반복 작업을 자동화하고, 최적화된 코드를 생성하며, 디버깅 및 리팩토링을 지원합니다. 에이전트 관련 작업에서는 데이터를 분석하고, 복잡한 일정을 계획하며, 여러 도구를 조정하여 워크플로를 자동화할 수 있습니다.

오늘 SiliconFlow에서 Kimi-K2-Instruct API로 구축하십시오!