Providers
मूनशॉट एआई
Moonshot OpenAI-संगत एंडपॉइंट के साथ Kimi API प्रदान करता है। Kimi K3 के लिए
moonshot/kimi-k3 चुनें, ऑनबोर्डिंग डिफ़ॉल्ट
moonshot/kimi-k2.6 बनाए रखें, या Kimi Coding के लिए kimi/kimi-for-coding का उपयोग करें।
अंतर्निहित मॉडल कैटलॉग
| मॉडल संदर्भ | नाम | रीजनिंग | इनपुट | कॉन्टेक्स्ट | अधिकतम आउटपुट |
|---|---|---|---|---|---|
moonshot/kimi-k2.6 |
Kimi K2.6 | नहीं | टेक्स्ट, इमेज | 262,144 | 262,144 |
moonshot/kimi-k3 |
Kimi K3 | हमेशा अधिकतम | टेक्स्ट, इमेज | 1,048,576 | 1,048,576 |
moonshot/kimi-k2.7-code |
Kimi K2.7 Code | हमेशा चालू | टेक्स्ट, इमेज | 262,144 | 262,144 |
moonshot/kimi-k2.7-code-highspeed |
Kimi K2.7 Code HighSpeed | हमेशा चालू | टेक्स्ट, इमेज | 262,144 | 262,144 |
moonshot/kimi-k2.5 |
Kimi K2.5 | नहीं | टेक्स्ट, इमेज | 262,144 | 262,144 |
कैटलॉग लागत अनुमान Moonshot की प्रकाशित उपयोगानुसार-भुगतान दरों का उपयोग करते हैं। लागत संबंधी निर्णय लेने से पहले Kimi K3, Kimi K2.7 Code, Kimi K2.6, और Kimi K2.5 के लाइव विक्रेता पेज देखें।
Kimi K3 हमेशा reasoning_effort: "max" पर रीजनिंग करता है। OpenClaw केवल
/think max उपलब्ध कराता है, केवल K2 वाला thinking फ़ील्ड छोड़ देता है और उन सैंपलिंग
ओवरराइड (temperature, top_p, n, presence_penalty, और
frequency_penalty) को हटा देता है जिन्हें K3 प्रदाता के डिफ़ॉल्ट पर स्थिर रखता है। Kimi K2.7 Code भी
हमेशा नेटिव थिंकिंग का उपयोग करता है, लेकिन इसके लिए thinking और
reasoning_effort दोनों को छोड़ना आवश्यक है; HighSpeed वैरिएंट समान अनुबंध का उपयोग करता है।
Kimi K2.6 ऑनबोर्डिंग डिफ़ॉल्ट बना रहता है।
Moonshot का Kimi K3 क्विकस्टार्ट देखें।
शुरुआत करना
Moonshot और Kimi Coding दोनों बाहरी plugin हैं—ऑनबोर्डिंग से पहले इनमें से एक इंस्टॉल करें।
Moonshot API
इनके लिए सर्वोत्तम: Moonshot Open Platform के माध्यम से Kimi K3 और K2 मॉडल।
Plugin इंस्टॉल करें
openclaw plugins install @openclaw/moonshot-provideropenclaw gateway restartअपना एंडपॉइंट क्षेत्र चुनें
| प्रमाणीकरण विकल्प | एंडपॉइंट | क्षेत्र |
|---|---|---|
moonshot-api-key |
https://api.moonshot.ai/v1 |
अंतरराष्ट्रीय |
moonshot-api-key-cn |
https://api.moonshot.cn/v1 |
चीन |
ऑनबोर्डिंग चलाएँ
openclaw onboard --auth-choice moonshot-api-keyया चीन एंडपॉइंट के लिए:
openclaw onboard --auth-choice moonshot-api-key-cnKimi K3 को डिफ़ॉल्ट मॉडल के रूप में सेट करें
ऑनबोर्डिंग Kimi K2.6 को आरंभिक डिफ़ॉल्ट बनाए रखती है। जब Kimi K3 का उपयोग करना हो, तो स्पष्ट रूप से स्विच करें:
openclaw models set moonshot/kimi-k3सत्यापित करें कि मॉडल उपलब्ध हैं
openclaw models list --provider moonshotलाइव स्मोक टेस्ट चलाएँ
अपनी सामान्य सेशन को प्रभावित किए बिना मॉडल एक्सेस और लागत ट्रैकिंग सत्यापित करने के लिए अलग स्टेट डायरेक्टरी का उपयोग करें:
OPENCLAW_CONFIG_PATH=/tmp/openclaw-kimi/openclaw.json \OPENCLAW_STATE_DIR=/tmp/openclaw-kimi \openclaw agent --local \ --session-id live-kimi-cost \ --message 'ठीक यही उत्तर दें: KIMI_LIVE_OK' \ --thinking max \ --jsonJSON प्रतिक्रिया में provider: "moonshot" और
model: "kimi-k3" रिपोर्ट होने चाहिए। जब Moonshot उपयोग मेटाडेटा लौटाता है, तब सहायक ट्रांसक्रिप्ट प्रविष्टि
सामान्यीकृत टोकन उपयोग और अनुमानित लागत को usage.cost के अंतर्गत संग्रहीत करती है।
कॉन्फ़िगरेशन उदाहरण
{ env: { MOONSHOT_API_KEY: "sk-..." }, agents: { defaults: { model: { primary: "moonshot/kimi-k2.6" }, models: { // moonshot-kimi-k2-aliases:start "moonshot/kimi-k2.6": { alias: "Kimi K2.6" }, "moonshot/kimi-k3": { alias: "Kimi K3" }, "moonshot/kimi-k2.7-code": { alias: "Kimi K2.7 Code" }, "moonshot/kimi-k2.7-code-highspeed": { alias: "Kimi K2.7 Code HighSpeed" }, "moonshot/kimi-k2.5": { alias: "Kimi K2.5" }, // moonshot-kimi-k2-aliases:end }, }, }, models: { mode: "merge", providers: { moonshot: { baseUrl: "https://api.moonshot.ai/v1", apiKey: "${MOONSHOT_API_KEY}", api: "openai-completions", models: [ // moonshot-kimi-k2-models:start { id: "kimi-k2.6", name: "Kimi K2.6", reasoning: false, input: ["text", "image"], cost: { input: 0.95, output: 4, cacheRead: 0.16, cacheWrite: 0 }, contextWindow: 262144, maxTokens: 262144, }, { id: "kimi-k3", name: "Kimi K3", reasoning: true, thinkingLevelMap: { off: null, minimal: null, low: null, medium: null, high: null, xhigh: "max", max: "max", }, input: ["text", "image"], cost: { input: 3, output: 15, cacheRead: 0.3, cacheWrite: 0 }, contextWindow: 1048576, maxTokens: 1048576, }, { id: "kimi-k2.7-code", name: "Kimi K2.7 Code", reasoning: true, input: ["text", "image"], cost: { input: 0.95, output: 4, cacheRead: 0.19, cacheWrite: 0 }, contextWindow: 262144, maxTokens: 262144, }, { id: "kimi-k2.7-code-highspeed", name: "Kimi K2.7 Code HighSpeed", reasoning: true, input: ["text", "image"], cost: { input: 1.9, output: 8, cacheRead: 0.38, cacheWrite: 0 }, contextWindow: 262144, maxTokens: 262144, }, { id: "kimi-k2.5", name: "Kimi K2.5", reasoning: false, input: ["text", "image"], cost: { input: 0.6, output: 3, cacheRead: 0.1, cacheWrite: 0 }, contextWindow: 262144, maxTokens: 262144, }, // moonshot-kimi-k2-models:end ], }, }, },}Kimi Coding
इनके लिए सर्वोत्तम: Kimi Coding एंडपॉइंट के माध्यम से कोड-केंद्रित कार्य।
कोडिंग सेवा OpenAI-संगत
https://api.kimi.com/coding/v1 और Anthropic-संगत
https://api.kimi.com/coding/ क्लाइंट, दोनों को स्वीकार करती है। यह plugin Anthropic Messages का उपयोग करता है।
सदस्यता कुंजियाँ
Kimi Code Console में बनाएँ; वर्तमान सदस्यता
मूल्य Kimi के मूल्य निर्धारण पेज पर उपलब्ध हैं।
Plugin इंस्टॉल करें
openclaw plugins install @openclaw/kimi-provideropenclaw gateway restartऑनबोर्डिंग चलाएँ
openclaw onboard --auth-choice kimi-code-api-keyडिफ़ॉल्ट मॉडल सेट करें
{ agents: { defaults: { model: { primary: "kimi/kimi-for-coding" }, }, },}सत्यापित करें कि मॉडल उपलब्ध है
openclaw models list --provider kimiKimi Code K3 में max पर डीप थिंकिंग डिफ़ॉल्ट होती है। /think off,
thinking.type: "disabled" भेजता है; /think max अधिकतम प्रयास के साथ K3 का एडेप्टिव-थिंकिंग
अनुरोध भेजता है। पुराने निम्न थिंकिंग स्तर समर्थित
max स्तर में बदल जाते हैं। 1M मॉडल के लिए Allegretto या उससे उच्च Kimi
सदस्यता आवश्यक है; Moderato पर kimi/k3 का उपयोग करें।
वर्तमान प्लान उपलब्धता के लिए आधिकारिक Kimi Code मॉडल तालिका देखें।
कॉन्फ़िगरेशन उदाहरण
{ env: { KIMI_API_KEY: "sk-..." }, agents: { defaults: { model: { primary: "kimi/kimi-for-coding" }, models: { "kimi/kimi-for-coding": { alias: "Kimi" }, }, }, },}Kimi वेब खोज
Moonshot plugin, Moonshot वेब खोज द्वारा समर्थित Kimi को web_search प्रदाता के रूप में भी पंजीकृत करता है।
इंटरैक्टिव वेब खोज सेटअप चलाएँ
openclaw configure --section webplugins.entries.moonshot.config.webSearch.* संग्रहीत करने के लिए वेब-खोज अनुभाग में
Kimi चुनें।
वेब खोज क्षेत्र और मॉडल कॉन्फ़िगर करें
इंटरैक्टिव सेटअप इनके लिए संकेत देता है:
| सेटिंग | विकल्प |
|---|---|
| API क्षेत्र | https://api.moonshot.ai/v1 (अंतरराष्ट्रीय) या https://api.moonshot.cn/v1 (चीन) |
| वेब खोज मॉडल | डिफ़ॉल्ट रूप से kimi-k2.6 |
कॉन्फ़िगरेशन plugins.entries.moonshot.config.webSearch के अंतर्गत रहता है:
{ plugins: { entries: { moonshot: { config: { webSearch: { apiKey: "sk-...", // या KIMI_API_KEY / MOONSHOT_API_KEY का उपयोग करें baseUrl: "https://api.moonshot.ai/v1", model: "kimi-k2.6", }, }, }, }, }, tools: { web: { search: { provider: "kimi", }, }, },}उन्नत कॉन्फ़िगरेशन
नेटिव थिंकिंग मोड
Moonshot API Kimi K3 हमेशा अधिकतम प्रयास से रीजनिंग करता है। OpenClaw केवल
/think max उपलब्ध कराता है, reasoning_effort: "max" भेजता है और पुराने निम्न या
off सेटिंग को अनदेखा करता है।
Kimi Code K3 /think off|max उपलब्ध कराता है। इसका Anthropic-संगत एंडपॉइंट
बंद करने के लिए thinking.type: "disabled" या अधिकतम के लिए
output_config.effort: "max" वाली अनुकूली सोच प्राप्त करता है। यह kimi/k3 और
kimi/k3[1m] दोनों पर लागू होता है।
Moonshot API K3 auto, none, required और पिन किए गए टूल विकल्पों का समर्थन करता है,
इसलिए OpenClaw अनुरोधित tool_choice को बनाए रखता है। बहु-टर्न टूल उपयोग के लिए,
OpenClaw Moonshot के रीप्ले अनुबंध द्वारा आवश्यक सहायक रीजनिंग सामग्री को
बनाए रखता है।
Kimi K2.7 Code हमेशा मूल सोच का उपयोग करता है। Moonshot के अनुसार क्लाइंट को
इस मॉडल के लिए thinking फ़ील्ड छोड़ना आवश्यक है, इसलिए OpenClaw केवल on उपलब्ध कराता है और
पुराने off सेटिंग्स की उपेक्षा करता है। K2.7 temperature, top_p, n,
presence_penalty और frequency_penalty को भी नियत करता है; OpenClaw उन फ़ील्ड के लिए कॉन्फ़िगर किए गए
ओवरराइड छोड़ देता है।
अन्य Moonshot Kimi मॉडल द्विआधारी मूल सोच का समर्थन करते हैं:
thinking: { type: "enabled" }thinking: { type: "disabled" }
इसे प्रत्येक मॉडल के लिए agents.defaults.models.<provider/model>.params के माध्यम से कॉन्फ़िगर करें:
{ agents: { defaults: { models: { "moonshot/kimi-k2.6": { params: { thinking: { type: "disabled" }, }, }, }, }, },}OpenClaw उन मॉडलों के लिए रनटाइम /think स्तरों को मैप करता है:
/think स्तर |
Moonshot का व्यवहार |
|---|---|
/think off |
thinking.type=disabled |
| बंद के अतिरिक्त कोई भी स्तर | thinking.type=enabled |
Kimi K2.6 एक वैकल्पिक thinking.keep फ़ील्ड भी स्वीकार करता है, जो
reasoning_content की बहु-टर्न प्रतिधारण अवधि को नियंत्रित करता है। सभी टर्न में पूर्ण
रीजनिंग बनाए रखने के लिए इसे "all" पर सेट करें; सर्वर की डिफ़ॉल्ट रणनीति का उपयोग करने के लिए इसे छोड़ दें
(या इसे null ही रहने दें)। OpenClaw केवल
moonshot/kimi-k2.6 के लिए thinking.keep अग्रेषित करता है और इसे अन्य मॉडलों से हटा देता है। Kimi K2.7 Code
डिफ़ॉल्ट रूप से पूर्ण रीजनिंग इतिहास बनाए रखता है, जबकि OpenClaw संपूर्ण
thinking फ़ील्ड छोड़ देता है।
{ agents: { defaults: { models: { "moonshot/kimi-k2.6": { params: { thinking: { type: "enabled", keep: "all" }, }, }, }, }, },}टूल कॉल आईडी का स्वच्छीकरण
Moonshot Kimi functions.<name>:<index> जैसे मूल tool_call आईडी प्रदान करता है। OpenClaw प्रत्येक मूल Kimi आईडी की पहली उपस्थिति को बनाए रखता है और बाद की डुप्लिकेट आईडी को नियतात्मक OpenAI-शैली की call_* आईडी में फिर से लिखता है। मेल खाने वाले टूल परिणामों को उसी आईडी के साथ फिर से मैप किया जाता है, ताकि Kimi की पहली मूल आईडी हटाए बिना रीप्ले अद्वितीय बना रहे। यह व्यवहार बंडल किए गए Moonshot प्रोवाइडर में अंतर्निहित है और उपयोगकर्ता द्वारा कॉन्फ़िगर की जा सकने वाली सेटिंग नहीं है।
स्ट्रीमिंग उपयोग संगतता
मूल Moonshot एंडपॉइंट (https://api.moonshot.ai/v1 और
https://api.moonshot.cn/v1) स्ट्रीमिंग उपयोग संगतता घोषित करते हैं।
OpenClaw इसका निर्धारण प्रोवाइडर आईडी के बजाय एंडपॉइंट होस्ट से करता है, इसलिए उसी मूल
Moonshot होस्ट की ओर इंगित करने वाली कस्टम प्रोवाइडर आईडी को वही
स्ट्रीमिंग-उपयोग व्यवहार मिलता है।
कैटलॉग K2.6 मूल्य निर्धारण के साथ, इनपुट, आउटपुट और
कैश-पठन टोकन शामिल करने वाले स्ट्रीम किए गए उपयोग को /status, /usage full, /usage cost और ट्रांसक्रिप्ट-समर्थित सत्र
लेखांकन के लिए स्थानीय अनुमानित USD लागत में भी बदला जाता है।
एंडपॉइंट और मॉडल रेफ़रेंस संदर्भ
| प्रोवाइडर | मॉडल रेफ़रेंस उपसर्ग | एंडपॉइंट | प्रमाणीकरण एनवायरनमेंट वैरिएबल |
|---|---|---|---|
| Moonshot | moonshot/ |
https://api.moonshot.ai/v1 |
MOONSHOT_API_KEY |
| Moonshot CN | moonshot/ |
https://api.moonshot.cn/v1 |
MOONSHOT_API_KEY |
| Kimi Coding | kimi/ |
Kimi Coding एंडपॉइंट | KIMI_API_KEY |
| वेब खोज | लागू नहीं | Moonshot API क्षेत्र के समान | KIMI_API_KEY या MOONSHOT_API_KEY |
- Kimi वेब खोज
KIMI_API_KEYयाMOONSHOT_API_KEYका उपयोग करती है और मॉडलkimi-k2.6के साथ डिफ़ॉल्ट रूप सेhttps://api.moonshot.ai/v1का उपयोग करती है। - आवश्यकता होने पर
models.providersमें मूल्य निर्धारण और संदर्भ मेटाडेटा ओवरराइड करें। - यदि Moonshot किसी मॉडल के लिए अलग संदर्भ सीमाएँ प्रकाशित करता है, तो
contextWindowको तदनुसार समायोजित करें।