このドキュメントでは、Alibaba Cloud Model Studio にデプロイされた Kimi モデルの推論サービスを呼び出す方法について説明します。
重要Moonshot-Kimi-K2-Instruct および kimi-k2-thinking は 2026 年 7 月 9 日に廃止されます。qwen3.7-plus、qwen3.8-max、または qwen3.8-flash への移行を推奨します。
サポートされているリージョン: 中国 (北京)、シンガポール、日本 (東京)、中国 (香港)、ドイツ (フランクフルト)、および米国 (バージニア)。
モデル体験: モデル体験センターで Kimi モデルを試すことができます。
サービスエンドポイントはリージョン固有です。ご利用のリージョンに合わせて正しいベース URL を設定してください。
OpenAI 互換
米国 (バージニア)
SDK 呼び出しの base_url は次のとおりです: https://{WorkspaceId}.us-east-1.maas.aliyuncs.com/compatible-mode/v1
HTTP リクエスト URL: POST https://{WorkspaceId}.us-east-1.maas.aliyuncs.com/compatible-mode/v1/chat/completions
ドイツ (フランクフルト)
SDK 呼び出しの base_url は次のとおりです: https://{WorkspaceId}.eu-central-1.maas.aliyuncs.com/compatible-mode/v1
HTTP リクエスト URL: POST https://{WorkspaceId}.eu-central-1.maas.aliyuncs.com/compatible-mode/v1/chat/completions
シンガポール
SDK 呼び出しの base_url は次のとおりです: https://{WorkspaceId}.ap-southeast-1.maas.aliyuncs.com/compatible-mode/v1
HTTP リクエスト URL: POST https://{WorkspaceId}.ap-southeast-1.maas.aliyuncs.com/compatible-mode/v1/chat/completions
日本 (東京)
SDK 呼び出しの base_url は次のとおりです: https://{WorkspaceId}.ap-northeast-1.maas.aliyuncs.com/compatible-mode/v1
HTTP リクエスト URL: POST https://{WorkspaceId}.ap-northeast-1.maas.aliyuncs.com/compatible-mode/v1/chat/completions
中国 (北京)
SDK 呼び出しの base_url は次のとおりです: https://{WorkspaceId}.cn-beijing.maas.aliyuncs.com/compatible-mode/v1
HTTP リクエスト URL: POST https://{WorkspaceId}.cn-beijing.maas.aliyuncs.com/compatible-mode/v1/chat/completions
中国 (香港)
SDK 呼び出しの base_url は次のとおりです: https://{WorkspaceId}.cn-hongkong.maas.aliyuncs.com/compatible-mode/v1
HTTP リクエスト URL: POST https://{WorkspaceId}.cn-hongkong.maas.aliyuncs.com/compatible-mode/v1/chat/completions
DashScope
米国 (バージニア)
kimi-k2-thinking などのテキストモデルの HTTP リクエスト URL は POST https://{WorkspaceId}.us-east-1.maas.aliyuncs.com/api/v1/services/aigc/text-generation/generation です。
kimi-k2.6 や kimi-k2.5 などのマルチモーダルモデルの HTTP リクエスト URL は POST https://{WorkspaceId}.us-east-1.maas.aliyuncs.com/api/v1/services/aigc/multimodal-generation/generation です。
SDK 呼び出しの base_url は次のとおりです:
Python コード
dashscope.base_http_api_url = 'https://{WorkspaceId}.us-east-1.maas.aliyuncs.com/api/v1'
Java コード
- 方法 1:
import com.alibaba.dashscope.protocol.Protocol;
Generation gen = new Generation(Protocol.HTTP.getValue(), "https://{WorkspaceId}.us-east-1.maas.aliyuncs.com/api/v1");
- 方法 2:
import com.alibaba.dashscope.utils.Constants;
Constants.baseHttpApiUrl="https://{WorkspaceId}.us-east-1.maas.aliyuncs.com/api/v1";
ドイツ (フランクフルト)
kimi-k2-thinking などのテキストモデルの HTTP リクエスト URL は POST https://{WorkspaceId}.eu-central-1.maas.aliyuncs.com/api/v1/services/aigc/text-generation/generation です。
kimi-k2.7-code、kimi-k2.6、kimi-k2.5 などのマルチモーダルモデルの HTTP リクエスト URL は POST https://{WorkspaceId}.eu-central-1.maas.aliyuncs.com/api/v1/services/aigc/multimodal-generation/generation です。
SDK 呼び出しの base_url は次のとおりです:
Python コード
dashscope.base_http_api_url = 'https://{WorkspaceId}.eu-central-1.maas.aliyuncs.com/api/v1'
Java コード
- 方法 1:
import com.alibaba.dashscope.protocol.Protocol;
Generation gen = new Generation(Protocol.HTTP.getValue(), "https://{WorkspaceId}.eu-central-1.maas.aliyuncs.com/api/v1");
- 方法 2:
import com.alibaba.dashscope.utils.Constants;
Constants.baseHttpApiUrl="https://{WorkspaceId}.eu-central-1.maas.aliyuncs.com/api/v1";
シンガポール
kimi-k2-thinking などのテキストモデルの HTTP リクエスト URL は POST https://{WorkspaceId}.ap-southeast-1.maas.aliyuncs.com/api/v1/services/aigc/text-generation/generation です。
kimi-k2.7-code、kimi-k2.6、kimi-k2.5 などのマルチモーダルモデルの HTTP リクエスト URL は POST https://{WorkspaceId}.ap-southeast-1.maas.aliyuncs.com/api/v1/services/aigc/multimodal-generation/generation です。
SDK 呼び出しの base_url は次のとおりです:
Python コード
# シンガポールリージョン。{WorkspaceId} をご利用の Bailian ワークスペース ID に置き換えてください。URL はリージョンによって異なります。
dashscope.base_http_api_url = 'https://{WorkspaceId}.ap-southeast-1.maas.aliyuncs.com/api/v1'
Java コード
- オプション 1:
import com.alibaba.dashscope.protocol.Protocol;
// シンガポールリージョン。{WorkspaceId} をご利用の Bailian ワークスペース ID に置き換えてください。URL はリージョンによって異なります。
Generation gen = new Generation(Protocol.HTTP.getValue(), "https://{WorkspaceId}.ap-southeast-1.maas.aliyuncs.com/api/v1");
- オプション 2:
import com.alibaba.dashscope.utils.Constants;
// シンガポールリージョン。{WorkspaceId} をご利用の Bailian ワークスペース ID に置き換えてください。URL はリージョンによって異なります。
Constants.baseHttpApiUrl="https://{WorkspaceId}.ap-southeast-1.maas.aliyuncs.com/api/v1";
日本 (東京)
kimi-k2-thinking などのテキストモデルの HTTP リクエスト URL は POST https://{WorkspaceId}.ap-northeast-1.maas.aliyuncs.com/api/v1/services/aigc/text-generation/generation です。
kimi-k2.7-code、kimi-k2.6、kimi-k2.5 などのマルチモーダルモデルの HTTP リクエスト URL は POST https://{WorkspaceId}.ap-northeast-1.maas.aliyuncs.com/api/v1/services/aigc/multimodal-generation/generation です。
SDK 呼び出しの base_url は次のとおりです:
Python コード
dashscope.base_http_api_url = 'https://{WorkspaceId}.ap-northeast-1.maas.aliyuncs.com/api/v1'
Java コード
- オプション 1:
import com.alibaba.dashscope.protocol.Protocol;
Generation gen = new Generation(Protocol.HTTP.getValue(), "https://{WorkspaceId}.ap-northeast-1.maas.aliyuncs.com/api/v1");
- オプション 2:
import com.alibaba.dashscope.utils.Constants;
Constants.baseHttpApiUrl="https://{WorkspaceId}.ap-northeast-1.maas.aliyuncs.com/api/v1";
中国 (香港)
kimi-k2-thinking などのテキストモデルの HTTP リクエスト URL は POST https://{WorkspaceId}.cn-hongkong.maas.aliyuncs.com/api/v1/services/aigc/text-generation/generation です。
kimi-k2.7-code、kimi-k2.6、kimi-k2.5 などのマルチモーダルモデルの HTTP リクエスト URL は POST https://{WorkspaceId}.cn-hongkong.maas.aliyuncs.com/api/v1/services/aigc/multimodal-generation/generation です。
SDK 呼び出しの base_url は次のとおりです:
Python コード
dashscope.base_http_api_url = 'https://{WorkspaceId}.cn-hongkong.maas.aliyuncs.com/api/v1'
Java コード
- 方法 1:
import com.alibaba.dashscope.protocol.Protocol;
Generation gen = new Generation(Protocol.HTTP.getValue(), "https://{WorkspaceId}.cn-hongkong.maas.aliyuncs.com/api/v1");
- 方法 2:
import com.alibaba.dashscope.utils.Constants;
Constants.baseHttpApiUrl="https://{WorkspaceId}.cn-hongkong.maas.aliyuncs.com/api/v1";
中国 (北京)
kimi-k2-thinking などのテキストモデルの HTTP リクエスト URL は POST https://{WorkspaceId}.cn-beijing.maas.aliyuncs.com/api/v1/services/aigc/text-generation/generation です。
kimi-k2.7-code、kimi-k2.6、kimi-k2.5 などのマルチモーダルモデルの HTTP リクエスト URL は POST https://{WorkspaceId}.cn-beijing.maas.aliyuncs.com/api/v1/services/aigc/multimodal-generation/generation です。
SDK 呼び出しの base_url は次のとおりです:
Python コード
# 中国 (北京) リージョン。{WorkspaceId} をご利用の Bailian ワークスペース ID に置き換えてください。URL はリージョンによって異なります。
dashscope.base_http_api_url = 'https://{WorkspaceId}.cn-beijing.maas.aliyuncs.com/api/v1'
Java コード
- オプション 1:
import com.alibaba.dashscope.protocol.Protocol;
// 中国 (北京) リージョン。{WorkspaceId} をご利用の Bailian ワークスペース ID に置き換えてください。URL はリージョンによって異なります。
Generation gen = new Generation(Protocol.HTTP.getValue(), "https://{WorkspaceId}.cn-beijing.maas.aliyuncs.com/api/v1");
- オプション 2:
import com.alibaba.dashscope.utils.Constants;
// 中国 (北京) リージョン。{WorkspaceId} をご利用の Bailian ワークスペース ID に置き換えてください。URL はリージョンによって異なります。
Constants.baseHttpApiUrl="https://{WorkspaceId}.cn-beijing.maas.aliyuncs.com/api/v1";
{WorkspaceId} を実際の ワークスペース ID に置き換えます。
前提条件: API キーを取得し、環境変数として設定する必要があります。SDK を使用する場合は、SDK をインストールする必要があります。
クイックスタート
以下の例では、テキストのみの入力を使用します。マルチモーダルの例については、「マルチモーダル呼び出し」をご参照ください。
OpenAI 互換
Python
import os
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
api_key=os.getenv("DASHSCOPE_API_KEY"),
# 中国 (北京) リージョン。{WorkspaceId} をお使いの Bailian ワークスペース ID に置き換えてください。URL はリージョンによって異なります。
base_url="https://{WorkspaceId}.cn-beijing.maas.aliyuncs.com/compatible-mode/v1",
)
completion = client.chat.completions.create(
model="kimi-k2.6",
messages=[{"role": "user", "content": "Who are you?"}],
stream=True,
extra_body={"enable_thinking": True}, # 思考モードを有効にして reasoning_content を取得します
)
reasoning_content = "" # 完全な思考プロセス
answer_content = "" # 完全な応答
is_answering = False # メインの応答が開始されたかどうかを追跡します。
print("\n" + "=" * 20 + "Thinking Process" + "=" * 20 + "\n")
for chunk in completion:
if chunk.choices:
delta = chunk.choices[0].delta
# 思考プロセスのコンテンツを保存します。
if hasattr(delta, "reasoning_content") and delta.reasoning_content is not None:
if not is_answering:
print(delta.reasoning_content, end="", flush=True)
reasoning_content += delta.reasoning_content
# メインの応答のコンテンツが到着したら、その出力を開始します。
if hasattr(delta, "content") and delta.content:
if not is_answering:
print("\n" + "=" * 20 + "Complete Response" + "=" * 20 + "\n")
is_answering = True
print(delta.content, end="", flush=True)
answer_content += delta.content
応答
====================思考プロセス====================
ユーザーは「あなたは誰ですか?」と質問しています。これは私の ID に関する直接的な質問です。実際の ID に基づいて忠実に回答する必要があります。
私は Moonshot AI によって開発された AI アシスタント、Kimi です。自己紹介は明確かつ簡潔に行うべきです。含めるべき内容は以下の通りです:
1. 私の ID:AI アシスタント
2. 私の開発者:Moonshot AI
3. 私の名前:Kimi
4. 私のコア機能:長文テキスト処理、インテリジェントな会話、ファイル処理、検索など。
明確さを保つため、専門用語の使いすぎを避け、フレンドリでプロフェッショナルなトーンを維持すべきです。また、誤解を避けるために、私が個人的な意識、感情、経験を持たない AI であることを強調すべきです。
応答の構造:
- 直接的に私の ID を述べる
- 私の開発者に言及する
- コア機能を簡潔に紹介する
- 明確かつ簡潔に保つ
====================完全な応答====================
私は Moonshot AI によって開発された AI アシスタント、Kimi です。私は Mixture-of-Experts (MoE) アーキテクチャに基づいており、超長文コンテキスト理解、インテリジェントな会話、ファイル処理、コード生成、複雑なタスクの推論などの能力を持っています。何かお手伝いできることはありますか?
Node.js
import OpenAI from "openai";
import process from 'process';
// OpenAI クライアントを初期化します
const openai = new OpenAI({
// 環境変数を使用しない場合は、`process.env.DASHSCOPE_API_KEY` をお使いの API キー文字列 (例: "sk-xxx") に置き換えてください。
apiKey: process.env.DASHSCOPE_API_KEY,
// 中国 (北京) リージョン。{WorkspaceId} をお使いの Bailian ワークスペース ID に置き換えてください。URL はリージョンによって異なります。
baseURL: 'https://{WorkspaceId}.cn-beijing.maas.aliyuncs.com/compatible-mode/v1'
});
let reasoningContent = ''; // 完全な思考プロセス
let answerContent = ''; // 完全な応答
let isAnswering = false; // メインの応答が開始されたかどうかを追跡します。
async function main() {
const messages = [{ role: 'user', content: 'Who are you?' }];
const stream = await openai.chat.completions.create({
model: 'kimi-k2.6',
messages,
stream: true,
enable_thinking: true, // 思考モードを有効にして reasoning_content を取得します
});
console.log('\n' + '='.repeat(20) + 'Thinking Process' + '='.repeat(20) + '\n');
for await (const chunk of stream) {
if (chunk.choices?.length) {
const delta = chunk.choices[0].delta;
// 思考プロセスのコンテンツを保存します。
if (delta.reasoning_content !== undefined && delta.reasoning_content !== null) {
if (!isAnswering) {
process.stdout.write(delta.reasoning_content);
}
reasoningContent += delta.reasoning_content;
}
// メインの応答のコンテンツが到着したら、その出力を開始します。
if (delta.content !== undefined && delta.content) {
if (!isAnswering) {
console.log('\n' + '='.repeat(20) + 'Complete Response' + '='.repeat(20) + '\n');
isAnswering = true;
}
process.stdout.write(delta.content);
answerContent += delta.content;
}
}
}
}
main();
応答
====================思考プロセス====================
ユーザーは「あなたは誰ですか?」と質問しています。これは私の ID に関する直接的な質問です。実際の ID に基づいて忠実に回答する必要があります。
私は Moonshot AI によって開発された AI アシスタント、Kimi です。自己紹介は明確かつ簡潔に行うべきです。含めるべき内容は以下の通りです:
1. 私の ID:AI アシスタント
2. 私の開発者:Moonshot AI
3. 私の名前:Kimi
4. 私のコア機能:長文テキスト処理、インテリジェントな会話、ファイル処理、検索など。
明確さを保つため、専門用語の使いすぎを避け、フレンドリでプロフェッショナルなトーンを維持すべきです。また、誤解を避けるために、私が個人的な意識、感情、経験を持たない AI であることを強調すべきです。
応答の構造:
- 直接的に私の ID を述べる
- 私の開発者に言及する
- コア機能を簡潔に紹介する
- 明確かつ簡潔に保つ
====================完全な応答====================
私は Moonshot AI によって開発された AI アシスタント、Kimi です。
私の得意なことは以下の通りです:
- 長文テキストの理解と生成
- インテリジェントな会話と質疑応答
- ファイルの処理と分析
- 情報の取得と統合
AI アシスタントとして、私には個人的な意識、感情、経験はありませんが、正確で役立つ支援を提供するように設計されています。何かお手伝いできることはありますか?
HTTP
curl
# 中国 (北京) リージョン。{WorkspaceId} をお使いの Bailian ワークスペース ID に置き換えてください。URL はリージョンによって異なります。
curl -X POST https://{WorkspaceId}.cn-beijing.maas.aliyuncs.com/compatible-mode/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer $DASHSCOPE_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "kimi-k2.6",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Who are you?"
}
],
"enable_thinking": true
}'
応答
{
"choices": [
{
"message": {
"content": "私は Moonshot AI によって開発された AI アシスタント、Kimi です。長文テキスト処理、インテリジェントな会話、ファイル分析、プログラミング支援、複雑なタスクの推論が得意です。質問への回答、コンテンツ作成、ドキュメント分析などをお手伝いできます。何かお手伝いできることはありますか?",
"reasoning_content": "ユーザーは「あなたは誰ですか?」と質問しています。これは私の ID に関する直接的な質問です。実際の ID に基づいて忠実に回答する必要があります。\n\n私は Moonshot AI によって開発された AI アシスタント、Kimi です。自己紹介は明確かつ簡潔に行うべきです。含めるべき内容は以下の通りです:\n1. 私の ID:AI アシスタント\n2. 私の開発者:Moonshot AI\n3. 私の名前:Kimi\n4. 私のコア機能:長文テキスト処理、インテリジェントな会話、ファイル処理、検索など。\n\n役立つ情報を提供しつつ、フレンドリでプロフェッショナルなトーンを維持すべきです。複雑にしすぎる必要はなく、直接的な回答で十分です。",
"role": "assistant"
},
"finish_reason": "stop",
"index": 0,
"logprobs": null
}
],
"object": "chat.completion",
"usage": {
"prompt_tokens": 8,
"completion_tokens": 183,
"total_tokens": 191
},
"created": 1762753998,
"system_fingerprint": null,
"model": "kimi-k2.6",
"id": "chatcmpl-485ab490-90ec-48c3-85fa-1c732b683db2"
}
DashScope
以下の DashScope の例では、
multimodal-generationエンドポイントを使用して kimi-k2.6 を呼び出します。これはテキストとマルチモーダルの両方の入力をサポートします。その他のマルチモーダルの例については、「マルチモーダル呼び出し」をご参照ください。
Python
import os
import dashscope
from dashscope import MultiModalConversation
# 中国 (北京) リージョンの構成。{WorkspaceId} を実際のワークスペース ID に置き換えてください。他のリージョンについては、対応するベース URL を使用してください。
dashscope.base_http_api_url = "https://{WorkspaceId}.cn-beijing.maas.aliyuncs.com/api/v1"
# リクエストメッセージを定義します。
messages = [{"role": "user", "content": "Who are you?"}]
completion = MultiModalConversation.call(
api_key=os.getenv("DASHSCOPE_API_KEY"), # 環境変数を使用しない場合は、キーを直接指定します。例:api_key="sk-xxx"
model="kimi-k2.6",
messages=messages,
result_format="message", # 結果のフォーマットを message に設定します
stream=True, # ストリーミングを有効にします。
incremental_output=True, # 増分出力を有効にします
enable_thinking=True, # 思考モードを有効にして reasoning_content を取得します
)
reasoning_content = "" # 完全な思考プロセス
answer_content = "" # 完全な応答
is_answering = False # メインの応答が開始されたかどうかを追跡します。
print("\n" + "=" * 20 + "Thinking Process" + "=" * 20 + "\n")
for chunk in completion:
message = chunk.output.choices[0].message
# 思考プロセスのコンテンツを保存します。
reasoning_chunk = message.get("reasoning_content")
if reasoning_chunk:
if not is_answering:
print(reasoning_chunk, end="", flush=True)
reasoning_content += reasoning_chunk
# メインの応答のコンテンツが到着したら、その出力を開始します。content はリストなので、そこからテキストを抽出します。
if message.get("content"):
text = message.content[0].get("text", "")
if not is_answering:
print("\n" + "=" * 20 + "Complete Response" + "=" * 20 + "\n")
is_answering = True
print(text, end="", flush=True)
answer_content += text
応答
====================思考プロセス====================
ユーザーは「あなたは誰ですか?」と質問しています。これは私の ID に関する直接的な質問です。実際の ID に基づいて忠実に回答する必要があります。
私は Moonshot AI によって開発された AI アシスタント、Kimi です。このことを明確かつ簡潔に述べるべきです。
含めるべき重要な情報:
1. 私の名前:Kimi
2. 私の開発者:Moonshot AI
3. 私の性質:AI アシスタント
4. 私にできること:質問への回答、コンテンツ作成の支援など。
私の ID を正確に述べながら、フレンドリで役立つトーンを維持すべきです。人間であるかのように振る舞ったり、個人的な ID を持っているかのように見せかけたりしてはいけません。
適切な応答は次のようになります:
「私は Moonshot AI によって開発された AI アシスタント、Kimi です。質問への回答、コンテンツ作成、ドキュメント分析など、さまざまなタスクをお手伝いできます。何かお手伝いできることはありますか?」
この応答は直接的で正確であり、さらなる対話を促します。
====================完全な応答====================
私は Moonshot AI によって開発された AI アシスタント、Kimi です。質問への回答、コンテンツ作成、ドキュメント分析など、さまざまなタスクをお手伝いできます。何かお手伝いできることはありますか?
Java
// DashScope SDK バージョン >= 2.19.4
import com.alibaba.dashscope.aigc.multimodalconversation.MultiModalConversation;
import com.alibaba.dashscope.aigc.multimodalconversation.MultiModalConversationParam;
import com.alibaba.dashscope.aigc.multimodalconversation.MultiModalConversationResult;
import com.alibaba.dashscope.common.MultiModalMessage;
import com.alibaba.dashscope.common.Role;
import com.alibaba.dashscope.exception.ApiException;
import com.alibaba.dashscope.exception.NoApiKeyException;
import com.alibaba.dashscope.exception.UploadFileException;
import com.alibaba.dashscope.utils.Constants;
import java.util.Arrays;
import java.util.Collections;
public class Main {
public static void main(String[] args) {
// 中国 (北京) リージョンの構成。{WorkspaceId} を実際のワークスペース ID に置き換えてください。他のリージョンについては、対応するベース URL を使用してください。
Constants.baseHttpApiUrl = "https://{WorkspaceId}.cn-beijing.maas.aliyuncs.com/api/v1";
try {
MultiModalConversation conv = new MultiModalConversation();
MultiModalMessage userMsg = MultiModalMessage.builder()
.role(Role.USER.getValue())
.content(Arrays.asList(Collections.singletonMap("text", "Who are you?")))
.build();
MultiModalConversationParam param = MultiModalConversationParam.builder()
// 環境変数を使用しない場合は、次の行をお使いの API キーに置き換えてください。例:.apiKey("sk-xxx")
.apiKey(System.getenv("DASHSCOPE_API_KEY"))
.model("kimi-k2.6")
.messages(Arrays.asList(userMsg))
.build();
MultiModalConversationResult result = conv.call(param);
String content = (String) result.getOutput().getChoices().get(0).getMessage().getContent().get(0).get("text");
System.out.println("Response: " + content);
} catch (ApiException | NoApiKeyException | UploadFileException e) {
System.err.println("An exception occurred: " + e.getMessage());
}
System.exit(0);
}
}
応答
====================思考プロセス====================
ユーザーは「あなたは誰ですか?」と質問しています。これは私の ID に関する直接的な質問です。実際の ID に基づいて忠実に回答する必要があります。
私は Moonshot AI によって開発された AI アシスタント、Kimi です。このことを明確かつ簡潔に述べるべきです。
応答に含めるべき内容:
1. 私の ID:AI アシスタント
2. 私の開発者:Moonshot AI
3. 私の名前:Kimi
4. 私のコア機能:長文テキスト処理、インテリジェントな会話、ファイル処理など。
人間であるかのように振る舞ったり、過度に技術的な詳細を提供したりすべきではありません。明確でフレンドリな回答で十分です。
====================完全な応答====================
私は Moonshot AI によって開発された AI アシスタント、Kimi です。私のスキルには、長文テキスト処理、インテリジェントな会話、質疑応答、コンテンツ作成、ファイル分析と処理が含まれます。何かお手伝いできることはありますか?
HTTP
curl
# 中国 (北京) リージョン。{WorkspaceId} をお使いの Bailian ワークスペース ID に置き換えてください。URL はリージョンによって異なります。
curl -X POST "https://{WorkspaceId}.cn-beijing.maas.aliyuncs.com/api/v1/services/aigc/multimodal-generation/generation" \
-H "Authorization: Bearer $DASHSCOPE_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "kimi-k2.6",
"input":{
"messages":[
{
"role": "user",
"content": "Who are you?"
}
]
},
"parameters": {
"result_format": "message",
"enable_thinking": true
}
}'
応答
{
"output": {
"choices": [
{
"finish_reason": "stop",
"message": {
"content": "私は Moonshot AI によって開発された AI アシスタント、Kimi です。質問への回答、コンテンツ作成、ドキュメント分析、コード作成などをお手伝いできます。何かお手伝いできることはありますか?",
"reasoning_content": "ユーザーは「あなたは誰ですか?」と質問しています。これは私の ID に関する直接的な質問です。実際の ID に基づいて忠実に回答する必要があります。\n\n私は Moonshot AI によって開発された AI アシスタント、Kimi です。このことを明確かつ簡潔に述べるべきです。\n\n含めるべき重要な情報:\n1. 私の名前:Kimi\n2. 私の開発者:Moonshot AI\n3. 私の性質:AI アシスタント\n4. 私にできること:質問への回答、コンテンツ作成の支援など。\n\n応答はフレンドリで、直接的で、理解しやすいものであるべきです。",
"role": "assistant"
}
}
]
},
"usage": {
"input_tokens": 9,
"output_tokens": 156,
"total_tokens": 165
},
"request_id": "709a0697-ed1f-4298-82c9-a4b878da1849"
}
Anthropic 互換
Python
サンプルコード
import anthropic
import os
client = anthropic.Anthropic(
# 環境変数が設定されていない場合は、この値をお使いの Model Studio API キーに置き換えてください: api_key="sk-xxx"
api_key=os.getenv("DASHSCOPE_API_KEY"),
# 呼び出しを行う際に、{WorkspaceId} を実際のワークスペース ID に置き換えてください。
base_url="https://{WorkspaceId}.ap-southeast-1.maas.aliyuncs.com/apps/anthropic",
)
message = client.messages.create(
model="kimi-k2.6",
max_tokens=1024,
messages=[
{"role": "user", "content": "Who are you?"}
],
stream=True,
)
for event in message:
if event.type == "content_block_delta":
if hasattr(event.delta, "thinking"):
print(event.delta.thinking, end="", flush=True)
if hasattr(event.delta, "text"):
print(event.delta.text, end="", flush=True)
HTTP
サンプルコード
curl
# シンガポールリージョン。{WorkspaceId} をお使いの Bailian ワークスペース ID に置き換えてください。URL はリージョンによって異なります。
curl -X POST https://{WorkspaceId}.ap-southeast-1.maas.aliyuncs.com/apps/anthropic/v1/messages \
-H "Authorization: Bearer $DASHSCOPE_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-H "anthropic-version: 2023-06-01" \
-d '{
"model": "kimi-k2.6",
"max_tokens": 1024,
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Who are you?"
}
]
}'
マルチモーダル呼び出し
kimi-k2.7-code、kimi-k2.6、および kimi-k2.5 モデルは、テキスト、イメージ、またはビデオを同時に処理できます。enable_thinking パラメーターを使用して、思考モードを有効にします。以下の例では、この機能の使用方法を示します。
思考モードの有効化または無効化
kimi-k2.6 と kimi-k2.5 はハイブリッド思考モデルです。これらのモデルは、思考してから返信するか、直接返信することができます。enable_thinking パラメーターを使用して、思考モードを有効にするかどうかをコントロールできます:
true:思考モードを有効にしますfalse(デフォルト):思考モードを無効にします
kimi-k2.7-code は思考専用モデルです。思考モードは常に有効であり (enable_thinking はデフォルトで true となり無効化できません)、preserve_thinking もデフォルトで true となります。
kimi-k2.6 では、preserve_thinking パラメーターを使用することで、マルチターン対話で思考プロセスを渡すことができます。 詳細については、「思考プロセスを渡す」をご参照ください。
以下の例では、画像 URL の使用方法と思考モードの有効化について説明します。主な例では単一画像入力を、コメントアウトされたコードでは複数画像入力の例を示します。
OpenAI 互換
import os
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
api_key=os.getenv("DASHSCOPE_API_KEY"),
# 中国 (北京) リージョン。{WorkspaceId} をご利用の Bailian ワークスペース ID に置き換えてください。URL はリージョンによって異なります。
base_url="https://{WorkspaceId}.cn-beijing.maas.aliyuncs.com/compatible-mode/v1",
)
# 単一画像入力の例 (思考モード有効)
completion = client.chat.completions.create(
model="kimi-k2.6",
messages=[
{
"role": "user",
"content": [
{"type": "text", "text": "What scene is depicted in the image?"},
{
"type": "image_url",
"image_url": {
"url": "https://help-static-aliyun-doc.aliyuncs.com/file-manage-files/20241022/emyrja/dog_and_girl.jpeg"
}
}
]
}
],
extra_body={"enable_thinking":True} # 思考モードを有効にする
)
# 思考プロセスを出力
if hasattr(completion.choices[0].message, 'reasoning_content') and completion.choices[0].message.reasoning_content:
print("\n" + "=" * 20 + "Thinking Process" + "=" * 20 + "\n")
print(completion.choices[0].message.reasoning_content)
# 完全な応答を出力
print("\n" + "=" * 20 + "Complete Response" + "=" * 20 + "\n")
print(completion.choices[0].message.content)
# 複数画像入力の例 (思考モード有効、使用するにはコメントを解除)
# completion = client.chat.completions.create(
# model="kimi-k2.6",
# messages=[
# {
# "role": "user",
# "content": [
# {"type": "text", "text": "What do these images depict?"},
# {
# "type": "image_url",
# "image_url": {"url": "https://help-static-aliyun-doc.aliyuncs.com/file-manage-files/20241022/emyrja/dog_and_girl.jpeg"}
# },
# {
# "type": "image_url",
# "image_url": {"url": "https://dashscope.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/images/tiger.png"}
# }
# ]
# }
# ],
# extra_body={"enable_thinking":True}
# )
#
# # 思考プロセスと完全な応答を出力
# if hasattr(completion.choices[0].message, 'reasoning_content') and completion.choices[0].message.reasoning_content:
# print("\nThinking Process:\n" + completion.choices[0].message.reasoning_content)
# print("\nComplete Response:\n" + completion.choices[0].message.content)
import OpenAI from "openai";
import process from 'process';
const openai = new OpenAI({
apiKey: process.env.DASHSCOPE_API_KEY,
// 中国 (北京) リージョン。{WorkspaceId} をご利用の Bailian ワークスペース ID に置き換えてください。URL はリージョンによって異なります。
baseURL: 'https://{WorkspaceId}.cn-beijing.maas.aliyuncs.com/compatible-mode/v1'
});
// 単一画像入力の例 (思考モード有効)
const completion = await openai.chat.completions.create({
model: 'kimi-k2.6',
messages: [
{
role: 'user',
content: [
{ type: 'text', text: 'What scene is depicted in the image?' },
{
type: 'image_url',
image_url: {
url: 'https://help-static-aliyun-doc.aliyuncs.com/file-manage-files/20241022/emyrja/dog_and_girl.jpeg'
}
}
]
}
],
enable_thinking: true // 思考モードを有効にする
});
// 思考プロセスを出力
if (completion.choices[0].message.reasoning_content) {
console.log('\n' + '='.repeat(20) + 'Thinking Process' + '='.repeat(20) + '\n');
console.log(completion.choices[0].message.reasoning_content);
}
// 完全な応答を出力
console.log('\n' + '='.repeat(20) + 'Complete Response' + '='.repeat(20) + '\n');
console.log(completion.choices[0].message.content);
// 複数画像入力の例 (思考モード有効、使用するにはコメントを解除)
// const multiCompletion = await openai.chat.completions.create({
// model: 'kimi-k2.6',
// messages: [
// {
// role: 'user',
// content: [
// { type: 'text', text: 'What do these images depict?' },
// {
// type: 'image_url',
// image_url: { url: 'https://help-static-aliyun-doc.aliyuncs.com/file-manage-files/20241022/emyrja/dog_and_girl.jpeg' }
// },
// {
// type: 'image_url',
// image_url: { url: 'https://dashscope.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/images/tiger.png' }
// }
// ]
// }
// ],
// enable_thinking: true
// });
//
// // 思考プロセスと完全な応答を出力
// if (multiCompletion.choices[0].message.reasoning_content) {
// console.log('\nThinking Process:\n' + multiCompletion.choices[0].message.reasoning_content);
// }
// console.log('\nComplete Response:\n' + multiCompletion.choices[0].message.content);
# 中国 (北京) リージョン。 {WorkspaceId} をお使いの Bailian ワークスペース ID に置き換えます。 URL はリージョンによって異なります。
curl -X POST https://{WorkspaceId}.cn-beijing.maas.aliyuncs.com/compatible-mode/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer $DASHSCOPE_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "kimi-k2.6",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": [
{
"type": "text",
"text": "What scene is depicted in the image?"
},
{
"type": "image_url",
"image_url": {
"url": "https://help-static-aliyun-doc.aliyuncs.com/file-manage-files/zh-CN/20241022/emyrja/dog_and_girl.jpeg"
}
}
]
}
],
"enable_thinking": true
}'
# 複数イメージ入力の例 (コメントを解除して使用します)
# 中国 (北京) リージョン。 {WorkspaceId} をお使いの Bailian ワークスペース ID に置き換えます。 URL はリージョンによって異なります。
# curl -X POST https://{WorkspaceId}.cn-beijing.maas.aliyuncs.com/compatible-mode/v1/chat/completions \
# -H "Authorization: Bearer $DASHSCOPE_API_KEY" \
# -H "Content-Type: application/json" \
# -d '{
# "model": "kimi-k2.6",
# "messages": [
# {
# "role": "user",
# "content": [
# {
# "type": "text",
# "text": "What do these images depict?"
# },
# {
# "type": "image_url",
# "image_url": {
# "url": "https://help-static-aliyun-doc.aliyuncs.com/file-manage-files/zh-CN/20241022/emyrja/dog_and_girl.jpeg"
# }
# },
# {
# "type": "image_url",
# "image_url": {
# "url": "https://dashscope.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/images/tiger.png"
# }
# }
# ]
# }
# ],
# "enable_thinking": true,
# "stream": false
# }'
DashScope
import os
import dashscope
from dashscope import MultiModalConversation
# 中国 (北京) リージョンの構成。{WorkspaceId} を実際のワークスペース ID に置き換えてください。他のリージョンについては、対応するベース URL を使用してください。
dashscope.base_http_api_url = "https://{WorkspaceId}.cn-beijing.maas.aliyuncs.com/api/v1"
# 単一画像入力の例 (思考モード有効)
response = MultiModalConversation.call(
api_key=os.getenv("DASHSCOPE_API_KEY"),
model="kimi-k2.6",
messages=[
{
"role": "user",
"content": [
{"text": "What scene is depicted in the image?"},
{"image": "https://help-static-aliyun-doc.aliyuncs.com/file-manage-files/20241022/emyrja/dog_and_girl.jpeg"}
]
}
],
enable_thinking=True # 思考モードを有効にする
)
# 思考プロセスを出力
if hasattr(response.output.choices[0].message, 'reasoning_content') and response.output.choices[0].message.reasoning_content:
print("\n" + "=" * 20 + "Thinking Process" + "=" * 20 + "\n")
print(response.output.choices[0].message.reasoning_content)
# 完全な応答を出力
print("\n" + "=" * 20 + "Complete Response" + "=" * 20 + "\n")
print(response.output.choices[0].message.content[0]["text"])
# 複数画像入力の例 (思考モード有効、使用するにはコメントを解除)
# response = MultiModalConversation.call(
# api_key=os.getenv("DASHSCOPE_API_KEY"),
# model="kimi-k2.6",
# messages=[
# {
# "role": "user",
# "content": [
# {"text": "What do these images depict?"},
# {"image": "https://help-static-aliyun-doc.aliyuncs.com/file-manage-files/20241022/emyrja/dog_and_girl.jpeg"},
# {"image": "https://dashscope.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/images/tiger.png"}
# ]
# }
# ],
# enable_thinking=True
# )
#
# # 思考プロセスと完全な応答を出力
# if hasattr(response.output.choices[0].message, 'reasoning_content') and response.output.choices[0].message.reasoning_content:
# print("\nThinking Process:\n" + response.output.choices[0].message.reasoning_content)
# print("\nComplete Response:\n" + response.output.choices[0].message.content[0]["text"])
// DashScope SDK v2.22.24 以降が必要です。
import com.alibaba.dashscope.aigc.multimodalconversation.MultiModalConversation;
import com.alibaba.dashscope.aigc.multimodalconversation.MultiModalConversationParam;
import com.alibaba.dashscope.aigc.multimodalconversation.MultiModalConversationResult;
import com.alibaba.dashscope.common.MultiModalMessage;
import com.alibaba.dashscope.common.Role;
import com.alibaba.dashscope.exception.ApiException;
import com.alibaba.dashscope.exception.NoApiKeyException;
import com.alibaba.dashscope.exception.UploadFileException;
import com.alibaba.dashscope.utils.JsonUtils;
import com.alibaba.dashscope.utils.Constants;
import java.util.Arrays;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
public class KimiK26MultiModalExample {
public static void main(String[] args) {
// 中国 (北京) リージョンの構成。{WorkspaceId} を実際のワークスペース ID に置き換えてください。他のリージョンについては、対応するベース URL を使用してください。
Constants.baseHttpApiUrl = "https://{WorkspaceId}.cn-beijing.maas.aliyuncs.com/api/v1";
try {
// 単一画像入力の例 (思考モード有効)
MultiModalConversation conv = new MultiModalConversation();
// メッセージ本文を構築
Map<String, Object> textContent = new HashMap<>();
textContent.put("text", "What scene is depicted in the image?");
Map<String, Object> imageContent = new HashMap<>();
imageContent.put("image", "https://help-static-aliyun-doc.aliyuncs.com/file-manage-files/20241022/emyrja/dog_and_girl.jpeg");
MultiModalMessage userMessage = MultiModalMessage.builder()
.role(Role.USER.getValue())
.content(Arrays.asList(textContent, imageContent))
.build();
// リクエストパラメーターを構築
MultiModalConversationParam param = MultiModalConversationParam.builder()
// 環境変数が設定されていない場合は、これを Model Studio の API キーに置き換えます。
.apiKey(System.getenv("DASHSCOPE_API_KEY"))
.model("kimi-k2.6")
.messages(Arrays.asList(userMessage))
.enableThinking(true) // 思考モードを有効にする
.build();
// モデルを呼び出す
MultiModalConversationResult result = conv.call(param);
// 応答を出力
String content = (String) result.getOutput().getChoices().get(0).getMessage().getContent().get(0).get("text");
System.out.println("Response: " + content);
// 思考モードが有効な場合、思考プロセスを出力
if (result.getOutput().getChoices().get(0).getMessage().getReasoningContent() != null) {
System.out.println("\nThinking Process: " +
result.getOutput().getChoices().get(0).getMessage().getReasoningContent());
}
// 複数画像入力の例 (使用するにはコメントを解除)
// Map<String, Object> imageContent1 = new HashMap<>();
// imageContent1.put("image", "https://help-static-aliyun-doc.aliyuncs.com/file-manage-files/20241022/emyrja/dog_and_girl.jpeg");
// Map<String, Object> imageContent2 = new HashMap<>();
// imageContent2.put("image", "https://dashscope.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/images/tiger.png");
//
// Map<String, Object> textContent2 = new HashMap<>();
// textContent2.put("text", "What do these images depict?");
//
// MultiModalMessage multiImageMessage = MultiModalMessage.builder()
// .role(Role.USER.getValue())
// .content(Arrays.asList(textContent2, imageContent1, imageContent2))
// .build();
//
// MultiModalConversationParam multiParam = MultiModalConversationParam.builder()
// .apiKey(System.getenv("DASHSCOPE_API_KEY"))
// .model("kimi-k2.6")
// .messages(Arrays.asList(multiImageMessage))
// .enableThinking(true)
// .build();
//
// MultiModalConversationResult multiResult = conv.call(multiParam);
// System.out.println(multiResult.getOutput().getChoices().get(0).getMessage().getContent().get(0).get("text"));
} catch (ApiException | NoApiKeyException | UploadFileException e) {
System.err.println("Call failed: " + e.getMessage());
}
}
}
# 中国 (北京) リージョン。{WorkspaceId} をお使いの Bailian ワークスペース ID に置き換えてください。URL はリージョンによって異なります。
curl -X POST "https://{WorkspaceId}.cn-beijing.maas.aliyuncs.com/api/v1/services/aigc/multimodal-generation/generation" \
-H "Authorization: Bearer $DASHSCOPE_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "kimi-k2.6",
"input": {
"messages": [
{
"role": "user",
"content": [
{
"text": "イメージにはどのようなシーンが描かれていますか?"
},
{
"image": "https://help-static-aliyun-doc.aliyuncs.com/file-manage-files/zh-CN/20241022/emyrja/dog_and_girl.jpeg"
}
]
}
]
},
"parameters": {
"enable_thinking": true
}
}'
# 複数イメージ入力の例 (コメントを解除して使用します)
# 中国 (北京) リージョン。{WorkspaceId} をお使いの Bailian ワークスペース ID に置き換えてください。URL はリージョンによって異なります。
# curl -X POST "https://{WorkspaceId}.cn-beijing.maas.aliyuncs.com/api/v1/services/aigc/multimodal-generation/generation" \
# -H "Authorization: Bearer $DASHSCOPE_API_KEY" \
# -H "Content-Type: application/json" \
# -d '{
# "model": "kimi-k2.6",
# "input": {
# "messages": [
# {
# "role": "user",
# "content": [
# {
# "text": "これらのイメージは何を描写していますか?"
# },
# {
# "image": "https://help-static-aliyun-doc.aliyuncs.com/file-manage-files/zh-CN/20241022/emyrja/dog_and_girl.jpeg"
# },
# {
# "image": "https://dashscope.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/images/tiger.png"
# }
# ]
# }
# ]
# },
# "parameters": {
# "enable_thinking": true
# }
# }'
動画理解
動画ファイル
kimi-k2.7-code、kimi-k2.6、および kimi-k2.5 モデルは、一連のフレームを抽出して動画を分析します。次のパラメーターでフレーム抽出戦略をコントロールできます:
-
fps:フレーム抽出周波数をコントロールします。抽出されるフレーム間の間隔は f p s 1 秒です。値は [0.1, 10] の範囲内である必要があります。デフォルト値は 2.0 です。
- 動きの激しいシーンの場合:より多くの詳細をキャプチャするために、より高い fps 値を設定します。
- 静的な動画や長時間の動画の場合:処理効率を向上させるために、より低い fps 値を設定します。
-
max_frames:動画から抽出するフレームの最大数を指定します。デフォルトおよび最大値は 2000 です。
fps 値から計算されたフレーム数がこの制限を超えた場合、システムは
max_framesの制限内に収まるようにフレームを均等に自動抽出します。このパラメーターは、DashScope SDK を使用する場合にのみ使用できます。
OpenAI 互換
OpenAI SDK または HTTP リクエストを使用してモデルに動画ファイルを渡す場合、ユーザーメッセージの
"type"パラメーターを"video_url"に設定します。
import os
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
api_key=os.getenv("DASHSCOPE_API_KEY"),
# 中国 (北京) リージョン。{WorkspaceId} をご利用の Bailian ワークスペース ID に置き換えてください。URL はリージョンによって異なります。
base_url="https://{WorkspaceId}.cn-beijing.maas.aliyuncs.com/compatible-mode/v1",
)
completion = client.chat.completions.create(
model="kimi-k2.6",
messages=[
{
"role": "user",
"content": [
# 動画ファイルを直接渡す場合、"type" パラメーターを "video_url" に設定します。
{
"type": "video_url",
"video_url": {
"url": "https://help-static-aliyun-doc.aliyuncs.com/file-manage-files/20241115/cqqkru/1.mp4"
},
"fps": 2
},
{
"type": "text",
"text": "What is the content of this video?"
}
]
}
]
)
print(completion.choices[0].message.content)
import OpenAI from "openai";
const openai = new OpenAI({
apiKey: process.env.DASHSCOPE_API_KEY,
// 中国 (北京) リージョン。{WorkspaceId} をご利用の Bailian ワークスペース ID に置き換えてください。URL はリージョンによって異なります。
baseURL: "https://{WorkspaceId}.cn-beijing.maas.aliyuncs.com/compatible-mode/v1"
});
async function main() {
const response = await openai.chat.completions.create({
model: "kimi-k2.6",
messages: [
{
role: "user",
content: [
// 動画ファイルを直接渡す場合、"type" パラメーターを "video_url" に設定します。
{
type: "video_url",
video_url: {
"url": "https://help-static-aliyun-doc.aliyuncs.com/file-manage-files/20241115/cqqkru/1.mp4"
},
"fps": 2
},
{
type: "text",
text: "What is the content of this video?"
}
]
}
]
});
console.log(response.choices[0].message.content);
}
main();
# 中国 (北京) リージョン。{WorkspaceId} をご利用の Bailian ワークスペース ID に置き換えてください。URL はリージョンによって異なります。
curl -X POST https://{WorkspaceId}.cn-beijing.maas.aliyuncs.com/compatible-mode/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer $DASHSCOPE_API_KEY" \
-H 'Content-Type: application/json' \
-d '{
"model": "kimi-k2.6",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": [
{
"type": "video_url",
"video_url": {
"url": "https://help-static-aliyun-doc.aliyuncs.com/file-manage-files/20241115/cqqkru/1.mp4"
},
"fps":2
},
{
"type": "text",
"text": "What is the content of this video?"
}
]
}
]
}'
DashScope
import dashscope
import os
# 中国 (北京) リージョン。{WorkspaceId} をご利用の Bailian ワークスペース ID に置き換えてください。URL はリージョンによって異なります。
dashscope.base_http_api_url = "https://{WorkspaceId}.cn-beijing.maas.aliyuncs.com/api/v1"
messages = [
{"role": "user",
"content": [
# fps パラメーターはフレーム抽出周波数を設定します。フレーム間の間隔は 1/fps 秒です。
{"video": "https://help-static-aliyun-doc.aliyuncs.com/file-manage-files/20241115/cqqkru/1.mp4","fps":2},
{"text": "What is the content of this video?"}
]
}
]
response = dashscope.MultiModalConversation.call(
# DASHSCOPE_API_KEY 環境変数が設定されていない場合は、この行を Model Studio API キーに置き換えます:api_key="sk-xxx"
api_key=os.getenv('DASHSCOPE_API_KEY'),
model='kimi-k2.6',
messages=messages
)
print(response.output.choices[0].message.content[0]["text"])
import java.util.Arrays;
import java.util.Collections;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
import com.alibaba.dashscope.aigc.multimodalconversation.MultiModalConversation;
import com.alibaba.dashscope.aigc.multimodalconversation.MultiModalConversationParam;
import com.alibaba.dashscope.aigc.multimodalconversation.MultiModalConversationResult;
import com.alibaba.dashscope.common.MultiModalMessage;
import com.alibaba.dashscope.common.Role;
import com.alibaba.dashscope.exception.ApiException;
import com.alibaba.dashscope.exception.NoApiKeyException;
import com.alibaba.dashscope.exception.UploadFileException;
import com.alibaba.dashscope.utils.JsonUtils;
import com.alibaba.dashscope.utils.Constants;
public class Main {
public static void simpleMultiModalConversationCall()
throws ApiException, NoApiKeyException, UploadFileException {
MultiModalConversation conv = new MultiModalConversation();
// fps パラメーターはフレーム抽出周波数を設定します。フレーム間の間隔は 1/fps 秒です。
Map<String, Object> params = new HashMap<>();
params.put("video", "https://help-static-aliyun-doc.aliyuncs.com/file-manage-files/20241115/cqqkru/1.mp4");
params.put("fps", 2);
MultiModalMessage userMessage = MultiModalMessage.builder().role(Role.USER.getValue())
.content(Arrays.asList(
params,
Collections.singletonMap("text", "What is the content of this video?"))).build();
MultiModalConversationParam param = MultiModalConversationParam.builder()
.apiKey(System.getenv("DASHSCOPE_API_KEY"))
.model("kimi-k2.6")
.messages(Arrays.asList(userMessage))
.build();
MultiModalConversationResult result = conv.call(param);
System.out.println(result.getOutput().getChoices().get(0).getMessage().getContent().get(0).get("text"));
}
public static void main(String[] args) {
// 中国 (北京) リージョンの構成。{WorkspaceId} を実際のワークスペース ID に置き換えてください。他のリージョンについては、対応するベース URL を使用してください。
Constants.baseHttpApiUrl = "https://{WorkspaceId}.cn-beijing.maas.aliyuncs.com/api/v1";
try {
simpleMultiModalConversationCall();
} catch (ApiException | NoApiKeyException | UploadFileException e) {
System.out.println(e.getMessage());
}
System.exit(0);
}
}
# 中国 (北京) リージョン。{WorkspaceId} をお使いの Bailian ワークスペース ID に置き換えてください。URL はリージョンによって異なります。
curl -X POST https://{WorkspaceId}.cn-beijing.maas.aliyuncs.com/api/v1/services/aigc/multimodal-generation/generation \
-H "Authorization: Bearer $DASHSCOPE_API_KEY" \
-H 'Content-Type: application/json' \
-d '{
"model": "kimi-k2.6",
"input":{
"messages":[
{"role": "user","content": [{"video": "https://help-static-aliyun-doc.aliyuncs.com/file-manage-files/zh-CN/20241115/cqqkru/1.mp4","fps":2},
{"text": "What is the content of this video?"}]}]}
}'
画像リスト
動画を画像リスト (事前に抽出されたフレーム) として提供する場合、fps パラメーターを使用して元の動画のフレーム抽出レートを指定します。この値は、フレームが f p s 1 秒ごとに抽出されたことを示し、モデルがイベントのシーケンス、持続時間、および動的な変化をよりよく理解できるようにします。
OpenAI 互換
OpenAI SDK または HTTP リクエストを使用して動画を画像リストとして渡す場合、ユーザーメッセージの
"type"パラメーターを"video"に設定します。
import os
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
api_key=os.getenv("DASHSCOPE_API_KEY"),
# 中国 (北京) リージョン。 {WorkspaceId} をお使いの Bailian ワークスペース ID に置き換えます。 URL はリージョンによって異なります。
base_url="https://{WorkspaceId}.cn-beijing.maas.aliyuncs.com/compatible-mode/v1",
)
completion = client.chat.completions.create(
model="kimi-k2.6",
messages=[{"role": "user","content": [
# イメージリストを渡す場合、ユーザーメッセージの "type" パラメーターを "video" に設定します。
{"type": "video","video": [
"https://help-static-aliyun-doc.aliyuncs.com/file-manage-files/zh-CN/20241108/xzsgiz/football1.jpg",
"https://help-static-aliyun-doc.aliyuncs.com/file-manage-files/zh-CN/20241108/tdescd/football2.jpg",
"https://help-static-aliyun-doc.aliyuncs.com/file-manage-files/zh-CN/20241108/zefdja/football3.jpg",
"https://help-static-aliyun-doc.aliyuncs.com/file-manage-files/zh-CN/20241108/aedbqh/football4.jpg"],
"fps":2},
{"type": "text","text": "Describe the action in this video."},
]}]
)
print(completion.choices[0].message.content)
import OpenAI from "openai";
const openai = new OpenAI({
apiKey: process.env.DASHSCOPE_API_KEY,
// 中国 (北京) リージョン。{WorkspaceId} をお使いの Bailian ワークスペース ID に置き換えてください。URL はリージョンによって異なります。
baseURL: "https://{WorkspaceId}.cn-beijing.maas.aliyuncs.com/compatible-mode/v1"
});
async function main() {
const response = await openai.chat.completions.create({
model: "kimi-k2.6",
messages: [{
role: "user",
content: [
{
// イメージリストを渡す場合、ユーザーメッセージの "type" パラメーターを "video" に設定します。
type: "video",
video: [
"https://help-static-aliyun-doc.aliyuncs.com/file-manage-files/zh-CN/20241108/xzsgiz/football1.jpg",
"https://help-static-aliyun-doc.aliyuncs.com/file-manage-files/zh-CN/20241108/tdescd/football2.jpg",
"https://help-static-aliyun-doc.aliyuncs.com/file-manage-files/zh-CN/20241108/zefdja/football3.jpg",
"https://help-static-aliyun-doc.aliyuncs.com/file-manage-files/zh-CN/20241108/aedbqh/football4.jpg"],
"fps":2
},
{
type: "text",
text: "Describe the action in this video."
}
]
}]
});
console.log(response.choices[0].message.content);
}
main();
# 中国 (北京) リージョン。 「{WorkspaceId}」をお客様の百煉ワークスペース ID に置き換えます。 URL はリージョンによって異なります。
curl -X POST https://{WorkspaceId}.cn-beijing.maas.aliyuncs.com/compatible-mode/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer $DASHSCOPE_API_KEY" \
-H 'Content-Type: application/json' \
-d '{
"model": "kimi-k2.6",
"messages": [{"role": "user","content": [{"type": "video","video": [
"https://help-static-aliyun-doc.aliyuncs.com/file-manage-files/zh-CN/20241108/xzsgiz/football1.jpg",
"https://help-static-aliyun-doc.aliyuncs.com/file-manage-files/zh-CN/20241108/tdescd/football2.jpg",
"https://help-static-aliyun-doc.aliyuncs.com/file-manage-files/zh-CN/20241108/zefdja/football3.jpg",
"https://help-static-aliyun-doc.aliyuncs.com/file-manage-files/zh-CN/20241108/aedbqh/football4.jpg"],
"fps":2},
{"type": "text","text": "このビデオでのアクションを説明してください。"}]}]
}'
DashScope
import os
import dashscope
# 中国 (北京) リージョン。{WorkspaceId} をお使いの Bailian ワークスペース ID に置き換えます。URL はリージョンによって異なります。
dashscope.base_http_api_url = "https://{WorkspaceId}.cn-beijing.maas.aliyuncs.com/api/v1"
messages = [{"role": "user",
"content": [
{"video":["https://help-static-aliyun-doc.aliyuncs.com/file-manage-files/zh-CN/20241108/xzsgiz/football1.jpg",
"https://help-static-aliyun-doc.aliyuncs.com/file-manage-files/zh-CN/20241108/tdescd/football2.jpg",
"https://help-static-aliyun-doc.aliyuncs.com/file-manage-files/zh-CN/20241108/zefdja/football3.jpg",
"https://help-static-aliyun-doc.aliyuncs.com/file-manage-files/zh-CN/20241108/aedbqh/football4.jpg"],
"fps":2},
{"text": "Describe the action in this video."}]}]
response = dashscope.MultiModalConversation.call(
# DASHSCOPE_API_KEY 環境変数が設定されていない場合は、この行をお使いの Model Studio API キーに置き換えます: api_key="sk-xxx"
api_key=os.getenv("DASHSCOPE_API_KEY"),
model='kimi-k2.6',
messages=messages
)
print(response.output.choices[0].message.content[0]["text"])
// DashScope SDK v2.21.10 以降が必要です。
import java.util.Arrays;
import java.util.Collections;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
import com.alibaba.dashscope.aigc.multimodalconversation.MultiModalConversation;
import com.alibaba.dashscope.aigc.multimodalconversation.MultiModalConversationParam;
import com.alibaba.dashscope.aigc.multimodalconversation.MultiModalConversationResult;
import com.alibaba.dashscope.common.MultiModalMessage;
import com.alibaba.dashscope.common.Role;
import com.alibaba.dashscope.exception.ApiException;
import com.alibaba.dashscope.exception.NoApiKeyException;
import com.alibaba.dashscope.exception.UploadFileException;
import com.alibaba.dashscope.utils.Constants;
public class Main {
// 中国 (北京) リージョン。{WorkspaceId} をご利用の Bailian ワークスペース ID に置き換えてください。URL はリージョンによって異なります。
static {Constants.baseHttpApiUrl="https://{WorkspaceId}.cn-beijing.maas.aliyuncs.com/api/v1";}
private static final String MODEL_NAME = "kimi-k2.6";
public static void videoImageListSample() throws ApiException, NoApiKeyException, UploadFileException {
MultiModalConversation conv = new MultiModalConversation();
Map<String, Object> params = new HashMap<>();
params.put("video", Arrays.asList("https://help-static-aliyun-doc.aliyuncs.com/file-manage-files/20241108/xzsgiz/football1.jpg",
"https://help-static-aliyun-doc.aliyuncs.com/file-manage-files/20241108/tdescd/football2.jpg",
"https://help-static-aliyun-doc.aliyuncs.com/file-manage-files/20241108/zefdja/football3.jpg",
"https://help-static-aliyun-doc.aliyuncs.com/file-manage-files/20241108/aedbqh/football4.jpg"));
params.put("fps", 2);
MultiModalMessage userMessage = MultiModalMessage.builder()
.role(Role.USER.getValue())
.content(Arrays.asList(
params,
Collections.singletonMap("text", "Describe the action in this video.")))
.build();
MultiModalConversationParam param = MultiModalConversationParam.builder()
.apiKey(System.getenv("DASHSCOPE_API_KEY"))
.model(MODEL_NAME)
.messages(Arrays.asList(userMessage)).build();
MultiModalConversationResult result = conv.call(param);
System.out.print(result.getOutput().getChoices().get(0).getMessage().getContent().get(0).get("text"));
}
public static void main(String[] args) {
try {
videoImageListSample();
} catch (ApiException | NoApiKeyException | UploadFileException e) {
System.out.println(e.getMessage());
}
System.exit(0);
}
}
# 中国 (北京) リージョン。{WorkspaceId} をご利用の Bailian ワークスペース ID に置き換えてください。URL はリージョンによって異なります。
curl -X POST https://{WorkspaceId}.cn-beijing.maas.aliyuncs.com/api/v1/services/aigc/multimodal-generation/generation \
-H "Authorization: Bearer $DASHSCOPE_API_KEY" \
-H 'Content-Type: application/json' \
-d '{
"model": "kimi-k2.6",
"input": {
"messages": [
{
"role": "user",
"content": [
{
"video": [
"https://help-static-aliyun-doc.aliyuncs.com/file-manage-files/20241108/xzsgiz/football1.jpg",
"https://help-static-aliyun-doc.aliyuncs.com/file-manage-files/20241108/tdescd/football2.jpg",
"https://help-static-aliyun-doc.aliyuncs.com/file-manage-files/20241108/zefdja/football3.jpg",
"https://help-static-aliyun-doc.aliyuncs.com/file-manage-files/20241108/aedbqh/football4.jpg"
],
"fps":2
},
{
"text": "Describe the action in this video."
}
]
}
]
}
}'
ローカルファイルの受け渡し
以下の例では、ローカルファイルの受け渡し方法を示します。OpenAI 互換 API は Base64 エンコーディングのみをサポートしますが、DashScope は Base64 エンコーディングとファイルパスの両方をサポートします。
OpenAI 互換
Base64 エンコーディングを使用してローカルファイルを渡すには、データ URL を構築します。手順については、「データ URL の構築」をご参照ください。
from openai import OpenAI
import os
import base64
# エンコード関数:ローカルファイルを Base64 エンコードされた文字列に変換します。
def encode_image(image_path):
with open(image_path, "rb") as image_file:
return base64.b64encode(image_file.read()).decode("utf-8")
# "xxx/eagle.png" をローカル画像の絶対パスに置き換えてください。
base64_image = encode_image("xxx/eagle.png")
client = OpenAI(
api_key=os.getenv('DASHSCOPE_API_KEY'),
# 中国 (北京) リージョン。{WorkspaceId} をご利用の Bailian ワークスペース ID に置き換えてください。URL はリージョンによって異なります。
base_url="https://{WorkspaceId}.cn-beijing.maas.aliyuncs.com/compatible-mode/v1",
)
completion = client.chat.completions.create(
model="kimi-k2.6",
messages=[
{
"role": "user",
"content": [
{
"type": "image_url",
"image_url": {"url": f"data:image/png;base64,{base64_image}"},
},
{"type": "text", "text": "What scene is depicted in the image?"},
],
}
],
)
print(completion.choices[0].message.content)
# 以下の例では、ローカルの動画ファイルとローカルの画像リストを渡す方法を示します。
# [ローカル動画ファイル] ローカル動画をデータ URL としてエンコードし、video_url パラメーターに渡します:
# def encode_video_to_data_url(video_path):
# with open(video_path, "rb") as f:
# return "data:video/mp4;base64," + base64.b64encode(f.read()).decode("utf-8")
# video_data_url = encode_video_to_data_url("xxx/local.mp4")
# content = [{"type": "video_url", "video_url": {"url": video_data_url}, "fps": 2}, {"type": "text", "text": "What is the content of this video?"}]
# [ローカル画像リスト] 複数のローカル画像を Base64 でエンコードし、リストとして video パラメーターに渡します:
# image_data_urls = [f"data:image/jpeg;base64,{encode_image(p)}" for p in ["xxx/f1.jpg", "xxx/f2.jpg", "xxx/f3.jpg", "xxx/f4.jpg"]]
# content = [{"type": "video", "video": image_data_urls, "fps": 2}, {"type": "text", "text": "Describe the sequence of events in this video."}]
import OpenAI from "openai";
import { readFileSync } from 'fs';
const openai = new OpenAI(
{
apiKey: process.env.DASHSCOPE_API_KEY,
// 中国 (北京) リージョン。{WorkspaceId} をご利用の Bailian ワークスペース ID に置き換えてください。URL はリージョンによって異なります。
baseURL: "https://{WorkspaceId}.cn-beijing.maas.aliyuncs.com/compatible-mode/v1"
}
);
const encodeImage = (imagePath) => {
const imageFile = readFileSync(imagePath);
return imageFile.toString('base64');
};
// "xxx/eagle.png" をローカル画像の絶対パスに置き換えてください。
const base64Image = encodeImage("xxx/eagle.png")
async function main() {
const completion = await openai.chat.completions.create({
model: "kimi-k2.6",
messages: [
{"role": "user",
"content": [{"type": "image_url",
"image_url": {"url": `data:image/png;base64,${base64Image}`},},
{"type": "text", "text": "What scene is depicted in the image?"}]}]
});
console.log(completion.choices[0].message.content);
}
main();
// 以下の例では、ローカルの動画ファイルとローカルの画像リストを渡す方法を示します。
// [ローカル動画ファイル] ローカル動画をデータ URL としてエンコードし、video_url パラメーターに渡します:
// const encodeVideoToDataUrl = (videoPath) => "data:video/mp4;base64," + readFileSync(videoPath).toString("base64");
// const videoDataUrl = encodeVideoToDataUrl("xxx/local.mp4");
// content: [{ type: "video_url", video_url: { url: videoDataUrl }, fps: 2 }, { type: "text", text: "What is the content of this video?" }]
// [ローカル画像リスト] 複数のローカル画像を Base64 でエンコードし、リストとして video パラメーターに渡します:
// const imageDataUrls = ["xxx/f1.jpg","xxx/f2.jpg","xxx/f3.jpg","xxx/f4.jpg"].map(p => `data:image/jpeg;base64,${encodeImage(p)}`);
// content: [{ type: "video", video: imageDataUrls, fps: 2 }, { type: "text", text: "Describe the sequence of events in this video." }]
// messages: [{"role": "user", "content": content}]
// Then call openai.chat.completions.create({model: "kimi-k2.6", messages: messages})
DashScope
Base64 エンコーディング
Base64 エンコーディングを使用してローカルファイルを渡すには、データ URL を構築します。手順については、「データ URL の構築」をご参照ください。
import base64
import os
import dashscope
from dashscope import MultiModalConversation
# 中国 (北京) リージョン。{WorkspaceId} をご利用の Bailian ワークスペース ID に置き換えてください。URL はリージョンによって異なります。
dashscope.base_http_api_url = "https://{WorkspaceId}.cn-beijing.maas.aliyuncs.com/api/v1"
# エンコード関数:ローカルファイルを Base64 エンコードされた文字列に変換します。
def encode_image(image_path):
with open(image_path, "rb") as image_file:
return base64.b64encode(image_file.read()).decode("utf-8")
# "xxx/eagle.png" をローカル画像の絶対パスに置き換えてください。
base64_image = encode_image("xxx/eagle.png")
messages = [
{
"role": "user",
"content": [
{"image": f"data:image/png;base64,{base64_image}"},
{"text": "What scene is depicted in the image?"},
],
},
]
response = MultiModalConversation.call(
# DASHSCOPE_API_KEY 環境変数が設定されていない場合は、Model Studio API キーを直接渡します。例:api_key="sk-xxx"
api_key=os.getenv("DASHSCOPE_API_KEY"),
model="kimi-k2.6",
messages=messages,
)
print(response.output.choices[0].message.content[0]["text"])
# 以下の例では、ローカルの動画ファイルとローカルの画像リストを渡す方法を示します。
# [ローカル動画ファイル]
# video_data_url = "data:video/mp4;base64," + base64.b64encode(open("xxx/local.mp4","rb").read()).decode("utf-8")
# content: [{"video": video_data_url, "fps": 2}, {"text": "What is the content of this video?"}]
# [ローカル画像リスト]
# image_data_urls = [f"data:image/jpeg;base64,{encode_image(p)}" for p in ["xxx/f1.jpg","xxx/f2.jpg","xxx/f3.jpg","xxx/f4.jpg"]]
# content: [{"video": image_data_urls, "fps": 2}, {"text": "Describe the sequence of events in this video."}]
import java.io.IOException;
import java.util.Arrays;
import java.util.Collections;
import java.util.HashMap;
import java.util.Base64;
import java.nio.file.Files;
import java.nio.file.Path;
import java.nio.file.Paths;
import com.alibaba.dashscope.aigc.multimodalconversation.*;
import com.alibaba.dashscope.common.MultiModalMessage;
import com.alibaba.dashscope.common.Role;
import com.alibaba.dashscope.exception.ApiException;
import com.alibaba.dashscope.exception.NoApiKeyException;
import com.alibaba.dashscope.exception.UploadFileException;
import com.alibaba.dashscope.utils.Constants;
public class Main {
// 中国 (北京) リージョン。{WorkspaceId} をご利用の Bailian ワークスペース ID に置き換えてください。URL はリージョンによって異なります。
static {Constants.baseHttpApiUrl="https://{WorkspaceId}.cn-beijing.maas.aliyuncs.com/api/v1";}
private static String encodeToBase64(String imagePath) throws IOException {
Path path = Paths.get(imagePath);
byte[] imageBytes = Files.readAllBytes(path);
return Base64.getEncoder().encodeToString(imageBytes);
}
public static void callWithLocalFile(String localPath) throws ApiException, NoApiKeyException, UploadFileException, IOException {
String base64Image = encodeToBase64(localPath);
MultiModalConversation conv = new MultiModalConversation();
MultiModalMessage userMessage = MultiModalMessage.builder().role(Role.USER.getValue())
.content(Arrays.asList(
new HashMap<String, Object>() {{ put("image", "data:image/png;base64," + base64Image); }},
new HashMap<String, Object>() {{ put("text", "What scene is depicted in the image?"); }}
)).build();
MultiModalConversationParam param = MultiModalConversationParam.builder()
.apiKey(System.getenv("DASHSCOPE_API_KEY"))
.model("kimi-k2.6")
.messages(Arrays.asList(userMessage))
.build();
MultiModalConversationResult result = conv.call(param);
System.out.println(result.getOutput().getChoices().get(0).getMessage().getContent().get(0).get("text"));
}
public static void main(String[] args) {
try {
// "xxx/eagle.png" をローカル画像の絶対パスに置き換えてください。
callWithLocalFile("xxx/eagle.png");
} catch (ApiException | NoApiKeyException | UploadFileException | IOException e) {
System.out.println(e.getMessage());
}
System.exit(0);
}
// 以下の例では、ローカルの動画ファイルとローカルの画像リストを渡す方法を示します。
// [ローカル動画ファイル]
// String base64Video = encodeToBase64(localPath);
// MultiModalConversation conv = new MultiModalConversation();
// MultiModalMessage userMessage = MultiModalMessage.builder().role(Role.USER.getValue())
// .content(Arrays.asList(
// new HashMap<String, Object>() {{ put("video", "data:video/mp4;base64," + base64Video); }},
// new HashMap<String, Object>() {{ put("text", "What scene is depicted in this video?"); }}
// )).build();
// [ローカル画像リスト]
// List<String> urls = Arrays.asList(
// "data:image/jpeg;base64,"+encodeToBase64("path/f1.jpg"),
// "data:image/jpeg;base64,"+encodeToBase64("path/f2.jpg"),
// "data:image/jpeg;base64,"+encodeToBase64("path/f3.jpg"),
// "data:image/jpeg;base64,"+encodeToBase64("path/f4.jpg"));
// MultiModalConversation conv = new MultiModalConversation();
// MultiModalMessage userMessage = MultiModalMessage.builder().role(Role.USER.getValue())
// .content(Arrays.asList(
// new HashMap<String, Object>() {{ put("video", urls); }},
// new HashMap<String, Object>() {{ put("text", "What scene is depicted in this video?"); }}
// )).build();
}
ファイルパス
ローカルファイルのパスをモデルに直接渡すことができます。この方法は DashScope Python および Java SDK でのみサポートされており、DashScope HTTP または OpenAI 互換 API では利用できません。以下の表は、各プログラミング言語とオペレーティングシステムで必要なファイルパスのフォーマットを示しています。
import os
from dashscope import MultiModalConversation
import dashscope
# 中国 (北京) リージョン。{WorkspaceId} をご利用の Bailian ワークスペース ID に置き換えてください。URL はリージョンによって異なります。
dashscope.base_http_api_url = "https://{WorkspaceId}.cn-beijing.maas.aliyuncs.com/api/v1"
# "xxx/eagle.png" をローカル画像の絶対パスに置き換えてください。
local_path = "xxx/eagle.png"
image_path = f"file://{local_path}"
messages = [
{'role':'user',
'content': [{'image': image_path},
{'text': 'What scene is depicted in the image?'}]}]
response = MultiModalConversation.call(
api_key=os.getenv('DASHSCOPE_API_KEY'),
model='kimi-k2.6',
messages=messages)
print(response.output.choices[0].message.content[0]["text"])
# 以下の例では、ファイルパスを使用してローカルの動画とローカルの画像リストを渡す方法を示します。
# [ローカル動画ファイル]
# video_path = "file:///path/to/local.mp4"
# content: [{"video": video_path, "fps": 2}, {"text": "What is the content of this video?"}]
# [ローカル画像リスト]
# image_paths = ["file:///path/f1.jpg", "file:///path/f2.jpg", "file:///path/f3.jpg", "file:///path/f4.jpg"]
# content: [{"video": image_paths, "fps": 2}, {"text": "Describe the sequence of events in this video."}]
import java.util.Arrays;
import java.util.Collections;
import java.util.HashMap;
import java.util.List;
import com.alibaba.dashscope.aigc.multimodalconversation.MultiModalConversation;
import com.alibaba.dashscope.aigc.multimodalconversation.MultiModalConversationParam;
import com.alibaba.dashscope.aigc.multimodalconversation.MultiModalConversationResult;
import com.alibaba.dashscope.common.MultiModalMessage;
import com.alibaba.dashscope.common.Role;
import com.alibaba.dashscope.exception.ApiException;
import com.alibaba.dashscope.exception.NoApiKeyException;
import com.alibaba.dashscope.exception.UploadFileException;
import com.alibaba.dashscope.utils.Constants;
public class Main {
public static void callWithLocalFile(String localPath)
throws ApiException, NoApiKeyException, UploadFileException {
String filePath = "file://"+localPath;
MultiModalConversation conv = new MultiModalConversation();
MultiModalMessage userMessage = MultiModalMessage.builder().role(Role.USER.getValue())
.content(Arrays.asList(new HashMap<String, Object>(){{put("image", filePath);}},
new HashMap<String, Object>(){{put("text", "What scene is depicted in the image?");}})).build();
MultiModalConversationParam param = MultiModalConversationParam.builder()
.apiKey(System.getenv("DASHSCOPE_API_KEY"))
.model("kimi-k2.6")
.messages(Arrays.asList(userMessage))
.build();
MultiModalConversationResult result = conv.call(param);
System.out.println(result.getOutput().getChoices().get(0).getMessage().getContent().get(0).get("text"));}
public static void main(String[] args) {
// 中国 (北京) リージョンの構成。{WorkspaceId} を実際のワークスペース ID に置き換えてください。他のリージョンについては、対応するベース URL を使用してください。
Constants.baseHttpApiUrl = "https://{WorkspaceId}.cn-beijing.maas.aliyuncs.com/api/v1";
try {
// "xxx/eagle.png" をローカル画像の絶対パスに置き換えてください。
callWithLocalFile("xxx/eagle.png");
} catch (ApiException | NoApiKeyException | UploadFileException e) {
System.out.println(e.getMessage());
}
System.exit(0);
}
// 以下の例では、ファイルパスを使用してローカルの動画とローカルの画像リストを渡す方法を示します。
// [ローカル動画ファイル]
// String filePath = "file://"+localPath;
// MultiModalConversation conv = new MultiModalConversation();
// MultiModalMessage userMessage = MultiModalMessage.builder().role(Role.USER.getValue())
// .content(Arrays.asList(new HashMap<String, Object>(){{put("video", filePath);}},
// new HashMap<String, Object>(){{put("text", "What scene is depicted in the video?");}})).build();
// [ローカル画像リスト]
// MultiModalConversation conv = new MultiModalConversation();
// List<String> filePath = Arrays.asList("file:///path/f1.jpg", "file:///path/f2.jpg", "file:///path/f3.jpg", "file:///path/f4.jpg")
// MultiModalMessage userMessage = MultiModalMessage.builder().role(Role.USER.getValue())
// .content(Arrays.asList(new HashMap<String, Object>(){{put("video", filePath);}},
// new HashMap<String, Object>(){{put("text", "What scene is depicted in the video?");}})).build();
}
ファイルの制限
画像の制限
-
画像解像度:
- 最小サイズ:幅と高さはそれぞれ
10ピクセルを超える必要があります。 - アスペクト比:最も長い辺と最も短い辺の比率が
200:1を超えてはなりません。 - 最大解像度:推奨される最大解像度は
8K (7680x4320)です。解像度が高いと、ファイルサイズが大きくなったり、ネットワーク転送が遅くなったりして、API 呼び出しがタイムアウトする可能性があります。
- 最小サイズ:幅と高さはそれぞれ
-
サポートされている画像フォーマット
-
4K
(3840x2160)未満の解像度では、次のフォーマットがサポートされています:画像フォーマット
ファイル拡張子
MIME タイプ
BMP
.bmp
image/bmp
JPEG
.jpe, .jpeg, .jpg
image/jpeg
PNG
.png
image/png
TIFF
.tif, .tiff
image/tiff
WEBP
.webp
image/webp
HEIC
.heic
image/heic
-
4K (3840x2160)から8K (7680x4320)の解像度では、JPEG、JPG、PNG のみがサポートされています。
-
-
画像サイズ:
- 公開 URL またはローカルパス経由で画像を提供する場合、そのサイズは
10 MBを超えてはなりません。 - Base64 エンコーディングを使用する場合、エンコードされた文字列は
10 MBを超えてはなりません。
ファイルを圧縮するには、「画像または動画を圧縮してサイズ制限を満たす方法」をご参照ください。
- 公開 URL またはローカルパス経由で画像を提供する場合、そのサイズは
-
サポートされる画像の数:複数の画像を提供する場合、すべての画像とテキストの合計トークン数は、モデルの最大入力制限を超えてはなりません。
動画の制限
-
画像リストとして:4〜2,000 枚の画像。
-
動画ファイルとして:
-
動画サイズ:
- 公開 URL 経由:最大 2 GB。
- Base64 エンコーディング経由:エンコードされた文字列は 10 MB 未満である必要があります。
- ローカルファイルパス経由:最大 100 MB。
-
動画の長さ:2 秒から 1 時間。
-
動画サイズ:
-
動画フォーマット:MP4、AVI、MKV、MOV、FLV、WMV などのフォーマットがサポートされています。
-
動画解像度:厳密な解像度制限はありませんが、最良の結果を得るためには 2K 以下を使用してください。解像度を高くしても、モデルの理解度が向上することなく、処理時間が増加します。
-
音声理解:モデルは動画ファイル内の音声トラックを処理しません。
その他の機能
モデル | |||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|
kimi-k2.7-code | サポート | サポート | サポート | 非サポート | 非サポート | 非サポート | サポート |
kimi-k2.6 | サポート | サポート | サポート | 非サポート | 非サポート | 非サポート | サポート |
kimi-k2.5 | サポート | サポート | サポート | 非サポート | 非サポート | 非サポート | サポート |
kimi-k2-thinking | サポート | サポート | サポート | サポート | 非サポート | 非サポート | サポート |
Moonshot-Kimi-K2-Instruct | サポート | 非サポート | サポート | 非サポート | サポート | 非サポート | サポート |
デフォルトパラメーター
モデル | enable_thinking | temperature | top_p | presence_penalty | fps | max_frames |
|---|---|---|---|---|---|---|
kimi-k2.7-code | true (思考モードのみ) | 1.0 | 0.95 | 0.0 | 2 | 2000 |
kimi-k2.6 | false | 思考モード:1.0 ノンシンキングモード:0.6 | 両モード:0.95 | 両モード:0.0 | 2 | 2000 |
kimi-k2.5 | false | 思考モード:1.0 ノンシンキングモード:0.6 | 両モード:0.95 | 両モード:0.0 | 2 | 2000 |
kimi-k2-thinking | - | 1.0 | - | - | - | - |
Moonshot-Kimi-K2-Instruct | - | 0.6 | 1.0 | 0 | - | - |
ハイフン (-) は、パラメーターが該当しないことを示します。
モデルと課金
Kimi シリーズは、Moonshot AI の大規模言語モデルです。
- kimi-k2.7-code:コーディングに最も優れた Kimi モデルです。長文コンテキストの命令により忠実に従い、プログラミングタスクでより高い成功率を達成します。テキスト、画像、動画入力、思考モード、対話、エージェントタスクをサポートします。
- kimi-k2.6:Kimi シリーズで最新かつ最も高性能なモデルです。長期間のコーディング、命令追従、自己修正においてパフォーマンスが向上しています。テキスト、画像、動画入力、思考モードとノンシンキングモード、対話、エージェントタスクをサポートします。
- kimi-k2.5:エージェントタスク、コード生成、視覚理解、その他の一般的な知能タスクに関するオープンソースのベンチマークで最先端 (SOTA) のパフォーマンスを達成します。画像、動画、テキスト入力、思考モードとノンシンキングモード、対話、エージェントタスクをサポートします。
- kimi-k2-thinking: ディープ思考モードにのみ対応しており、
reasoning_contentフィールドを介して推論プロセスを公開します。コーディングとツール呼び出しに優れており、論理分析、計画、または深い理解を必要とするユースケースに適しています。 - Moonshot-Kimi-K2-Instruct:ディープシンキングをサポートしません。より低いレイテンシーで応答を生成し、迅速で直接的な回答が必要なユースケースに適しています。
kimi-k2.7-code の価格については、「モデル呼び出しの課金」をご参照ください。
価格とコンテキストウィンドウの詳細については、Model Studio コンソールをご参照ください。
課金は、入力および出力トークン数に基づきます。
思考モードでは、思考の連鎖が出力トークンとしてカウントされます。
エラーコード
モデルの呼び出しが失敗し、エラーメッセージが返された場合は、「エラーコード」をご参照ください。