kimi-free-api 完整指南零成本 3 分钟部署 OpenAI 兼容 Kimi API【免费下载链接】kimi-free-api KIMI AI 长文本大模型逆向API【特长长文本解读整理】支持高速流式输出、智能体对话、联网搜索、探索版、K1思考模型、长文档解读、图像解析、多轮对话零配置部署多路token支持自动清理会话痕迹仅供测试如需商用请前往官方开放平台。项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/ki/kimi-free-api想在自有程序里调用 Kimi官方计费往往是第一道门槛直接调 Web 端接口又得自己处理一堆浏览器头与鉴权刷新。kimi-free-api 把 KIMI 网页端的能力封装成 OpenAI 兼容的标准接口部署零配置一个 refresh_token 就能跑通你不需要写一行协议转换代码。能力全景它到底能干什么在 README.md 里这个项目自称KIMI 长文本大模型逆向 API落到能力上就是 5 件事OpenAI 兼容接口只暴露POST /v1/chat/completions一个主接口现有 OpenAI 客户端、Dify 等工具改个 base_url 就能接高速流式输出SSE 实时返回与官方 Web 端流畅度一致长文档解读 图像 OCR支持传入文件 URL 或 base64单文件上限 100MB多模型路由kimi默认、kimi-search联网、kimi-research探索版、kimi-k1思考模型、kimi-math还能用智能体 ID 直接调官方智能体多路 token 支持多个账号 token 逗号拼接每次请求随机选一个自动清理会话痕迹整套源码约 2560 行 TypeScript功能看着多核心就一个src/api/controllers/chat.ts。极简起步三个阶段跑通阶段一环境要求最短路径是 Docker一条命令拉镜像docker run -it -d --init --name kimi-free-api -p 8000:8000 -e TZAsia/Shanghai vinlic/kimi-free-api:latest✅预期结果容器约 2 秒内就绪镜像基于 node:lts-alpine默认监听 8000 端口。⚠️常见报错port is already allocated说明 8000 被占用改映射端口-p 8888:8000即可服务端端口不用动。阶段二获取 refresh_token浏览器登录 kimi.moonshot.cn随便发起一次对话按 F12 打开开发者工具 → Application → Local Storage复制refresh_token的值✅预期结果拿到一段eyJ...开头的字符串它就是后面所有请求的 Bearer Token。⚠️常见报错如果看到refresh_token是数组以[开头用.把各段拼起来再用直接复制整个数组会导致 401。阶段三启动验证先测存活接口curl http://localhost:8000/ping # 返回pong再发第一条对话token 换成你的curl http://localhost:8000/v1/chat/completions \ -H Content-Type: application/json \ -H Authorization: Bearer YOUR_REFRESH_TOKEN \ -d {model: kimi, messages: [{role: user, content: 你好}], stream: false}✅预期结果返回标准 OpenAI 格式的 JSON含choices[0].message.content短对话通常 1~3 秒内出完整回复。⚠️常见报错401 说明 token 失效或格式错误先调POST /token/checkbody 为{token: ...}返回live: true/false确认存活不行就重新登录 Web 端获取。幕后拆解一个请求的 4 段旅程把它理解成一家翻译中介公司你按 OpenAI 的格式下单前台接待中介翻成官方 Web 端的请求格式翻译用你提供的证件换短期通行证管证照再把官方流式回信逐句转达给你前台传话。对应到代码一次请求经过 4 层路由层src/api/routes/只有 chat / ping / token / models 四条路由参数校验后直接放行不做业务Token 管理层用 refresh_token 换 access_token缓存 300 秒并发请求同一个 token 时走队列合并避免重复刷新触发风控协议转换层OpenAI 的 messages 格式转成官方 Web 端私有格式并伪装一套 Chrome 请求头UA、设备 ID、Session ID流式响应层用 eventsource-parser 解析官方 SSE再逐条转成 OpenAI 风格的 chunk 吐给客户端技术选型Node.js TypeScriptWeb 框架选 Koa 而非 Express——路由和中间件都是手写轻量实现整个服务单进程常驻无状态数据全在内存。启动耗时毫秒级服务日志会打印实际耗时token 失效自动重试最多 3 次、间隔 5 秒。三个真实落地场景场景一智能客服 / 长上下文问答多轮对话有两种玩法把历史消息全部塞进messages简单但受单轮 token 限制或传上一轮响应里的id作为conversation_id接续原生上下文{ model: kimi, conversation_id: cnndivilnl96vah411dg, messages: [{role: user, content: 刚才提到的那款产品价格多少}], stream: false }适合谁需要上下文记忆的客服机器人、内部问答工具。注意用conversation_id续接时首轮请求该字段必须为空否则第二轮会拿到空响应。场景二文档解析 / 内容生产content支持结构化数组把文件 URL 和提问文本放一起几十页的 PDF 直接出摘要{ model: kimi, messages: [{ role: user, content: [ {type: file, file_url: {url: https://你的文件地址/报告.pdf}}, {type: text, text: 这份文档的核心结论是什么} ] }], use_search: false }适合谁研报/合同/论文批量摘要、竞品资料整理的内容团队。图像解析同理把type换成image_url即可该格式兼容 gpt-4-vision-preview 的请求结构。场景三联网搜索 / 信息聚合请求体加一个use_search: true模型自动切换为联网检索回复里带来源链接{ model: kimi, messages: [{role: user, content: 最近一周深圳有什么科技动态}], use_search: true, stream: false }适合谁做舆情监控、资讯聚合推送的开发者配合定时任务即可实现每日自动抓取 AI 摘要。高频翻车点5 个新手必踩的坑1. 请求返回 401→ 现象部署没问题一发请求就 401 → 原因refresh_token 有有效期通常数周过期或复制了数组没拼接 → 解法调/token/check确认存活失效就重新登录 Web 端从 Local Storage 取新值2. 多轮对话第二轮空响应→ 现象第一轮正常传了conversation_id的第二轮返回空 content → 原因续接上下文时首轮误传了旧的 conversation_id → 解法首轮请求不带conversation_id从首轮响应的id字段取值再续接3. 流式输出卡顿、一次性涌出→ 现象stream: true时文字不逐字出现 → 原因Nginx 反代默认开启代理缓冲把 SSE chunk 攒住了 → 解法反代配置加proxy_buffering off; chunked_transfer_encoding on;4. 长文本任务突然报错→ 现象短对话正常跑长文档/长问答开始失败 → 原因官方限制普通账号每 3 小时 30 轮长文问答 → 解法多账号 token 逗号拼接Bearer TOKEN1,TOKEN2,TOKEN3服务端每次随机挑一个3~5 个账号基本够用5. 想靠 usage 字段统计成本→ 现象usage里 prompt_tokens / completion_tokens 永远是固定小数字 → 原因推理发生在官方侧本项目不统计 token固定值只为兼容响应结构 → 解法按轮次而非token 数做内部统计别拿它做计费依据调优与进阶多实例分流多账号 token 已是请求级负载均衡更高可用可以开多个容器实例挂在同一反代后各自独立维护 token 缓存Nginx 反代完整优化proxy_buffering off、tcp_nopush on、tcp_nodelay on、keepalive_timeout 120流式体验明显更顺进程守护原生部署建议 pm2pm2 start dist/index.js --name kimi-free-api项目自带 src/daemon.ts 守护进程崩溃后延迟 5 秒自动重启上限 600 次存活监控cron 每 5 分钟curl -s http://localhost:8000/ping非pong就重启容器并记日志够用且零依赖免费托管注意Render/Vercel 等免费档有冷启动50 秒级延迟或 10 秒响应超时长文档场景建议用自有服务器 Docker生态与资源官方文档README.md 含完整部署方式Docker / compose / Render / Vercel / Zeabur / 原生与接口字段说明configs/dev/ 下是端口、日志、临时目录等全部配置项接口全景/v1/chat/completions对话/文档/图像三合一、/ping存活、/token/checktoken 检测、/models模型列表源码在 src/api/routes/进阶路径入门——Docker 跑通并用 Postman 调通三类请求进阶——多账号 Nginx 反代 pm2 做成常驻服务专家——基于/v1/chat/completions做客户端二开或接入 Dify 工作流⚠️ 最后提醒这是逆向接口仅限自用测试请勿对外提供服务或商用稳定性要求高的生产环境请以官方开放平台的付费 API 为准。下一步今晚就能做完两件事拉一个 Docker 容器、发一条 curl 验证对话返回。跑通之后把use_search打开试一次联网搜索你会更清楚这个接口能接进自己项目的哪些环节——然后就从场景一的客服问答开始动手。【免费下载链接】kimi-free-api KIMI AI 长文本大模型逆向API【特长长文本解读整理】支持高速流式输出、智能体对话、联网搜索、探索版、K1思考模型、长文档解读、图像解析、多轮对话零配置部署多路token支持自动清理会话痕迹仅供测试如需商用请前往官方开放平台。项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/ki/kimi-free-api创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
kimi-free-api 完整指南零成本 3 分钟部署 OpenAI 兼容 Kimi API【免费下载链接】kimi-free-api KIMI AI 长文本大模型逆向API【特长长文本解读整理】支持高速流式输出、智能体对话、联网搜索、探索版、K1思考模型、长文档解读、图像解析、多轮对话零配置部署多路token支持自动清理会话痕迹仅供测试如需商用请前往官方开放平台。项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/ki/kimi-free-api想在自有程序里调用 Kimi官方计费往往是第一道门槛直接调 Web 端接口又得自己处理一堆浏览器头与鉴权刷新。kimi-free-api 把 KIMI 网页端的能力封装成 OpenAI 兼容的标准接口部署零配置一个 refresh_token 就能跑通你不需要写一行协议转换代码。能力全景它到底能干什么在 README.md 里这个项目自称KIMI 长文本大模型逆向 API落到能力上就是 5 件事OpenAI 兼容接口只暴露POST /v1/chat/completions一个主接口现有 OpenAI 客户端、Dify 等工具改个 base_url 就能接高速流式输出SSE 实时返回与官方 Web 端流畅度一致长文档解读 图像 OCR支持传入文件 URL 或 base64单文件上限 100MB多模型路由kimi默认、kimi-search联网、kimi-research探索版、kimi-k1思考模型、kimi-math还能用智能体 ID 直接调官方智能体多路 token 支持多个账号 token 逗号拼接每次请求随机选一个自动清理会话痕迹整套源码约 2560 行 TypeScript功能看着多核心就一个src/api/controllers/chat.ts。极简起步三个阶段跑通阶段一环境要求最短路径是 Docker一条命令拉镜像docker run -it -d --init --name kimi-free-api -p 8000:8000 -e TZAsia/Shanghai vinlic/kimi-free-api:latest✅预期结果容器约 2 秒内就绪镜像基于 node:lts-alpine默认监听 8000 端口。⚠️常见报错port is already allocated说明 8000 被占用改映射端口-p 8888:8000即可服务端端口不用动。阶段二获取 refresh_token浏览器登录 kimi.moonshot.cn随便发起一次对话按 F12 打开开发者工具 → Application → Local Storage复制refresh_token的值✅预期结果拿到一段eyJ...开头的字符串它就是后面所有请求的 Bearer Token。⚠️常见报错如果看到refresh_token是数组以[开头用.把各段拼起来再用直接复制整个数组会导致 401。阶段三启动验证先测存活接口curl http://localhost:8000/ping # 返回pong再发第一条对话token 换成你的curl http://localhost:8000/v1/chat/completions \ -H Content-Type: application/json \ -H Authorization: Bearer YOUR_REFRESH_TOKEN \ -d {model: kimi, messages: [{role: user, content: 你好}], stream: false}✅预期结果返回标准 OpenAI 格式的 JSON含choices[0].message.content短对话通常 1~3 秒内出完整回复。⚠️常见报错401 说明 token 失效或格式错误先调POST /token/checkbody 为{token: ...}返回live: true/false确认存活不行就重新登录 Web 端获取。幕后拆解一个请求的 4 段旅程把它理解成一家翻译中介公司你按 OpenAI 的格式下单前台接待中介翻成官方 Web 端的请求格式翻译用你提供的证件换短期通行证管证照再把官方流式回信逐句转达给你前台传话。对应到代码一次请求经过 4 层路由层src/api/routes/只有 chat / ping / token / models 四条路由参数校验后直接放行不做业务Token 管理层用 refresh_token 换 access_token缓存 300 秒并发请求同一个 token 时走队列合并避免重复刷新触发风控协议转换层OpenAI 的 messages 格式转成官方 Web 端私有格式并伪装一套 Chrome 请求头UA、设备 ID、Session ID流式响应层用 eventsource-parser 解析官方 SSE再逐条转成 OpenAI 风格的 chunk 吐给客户端技术选型Node.js TypeScriptWeb 框架选 Koa 而非 Express——路由和中间件都是手写轻量实现整个服务单进程常驻无状态数据全在内存。启动耗时毫秒级服务日志会打印实际耗时token 失效自动重试最多 3 次、间隔 5 秒。三个真实落地场景场景一智能客服 / 长上下文问答多轮对话有两种玩法把历史消息全部塞进messages简单但受单轮 token 限制或传上一轮响应里的id作为conversation_id接续原生上下文{ model: kimi, conversation_id: cnndivilnl96vah411dg, messages: [{role: user, content: 刚才提到的那款产品价格多少}], stream: false }适合谁需要上下文记忆的客服机器人、内部问答工具。注意用conversation_id续接时首轮请求该字段必须为空否则第二轮会拿到空响应。场景二文档解析 / 内容生产content支持结构化数组把文件 URL 和提问文本放一起几十页的 PDF 直接出摘要{ model: kimi, messages: [{ role: user, content: [ {type: file, file_url: {url: https://你的文件地址/报告.pdf}}, {type: text, text: 这份文档的核心结论是什么} ] }], use_search: false }适合谁研报/合同/论文批量摘要、竞品资料整理的内容团队。图像解析同理把type换成image_url即可该格式兼容 gpt-4-vision-preview 的请求结构。场景三联网搜索 / 信息聚合请求体加一个use_search: true模型自动切换为联网检索回复里带来源链接{ model: kimi, messages: [{role: user, content: 最近一周深圳有什么科技动态}], use_search: true, stream: false }适合谁做舆情监控、资讯聚合推送的开发者配合定时任务即可实现每日自动抓取 AI 摘要。高频翻车点5 个新手必踩的坑1. 请求返回 401→ 现象部署没问题一发请求就 401 → 原因refresh_token 有有效期通常数周过期或复制了数组没拼接 → 解法调/token/check确认存活失效就重新登录 Web 端从 Local Storage 取新值2. 多轮对话第二轮空响应→ 现象第一轮正常传了conversation_id的第二轮返回空 content → 原因续接上下文时首轮误传了旧的 conversation_id → 解法首轮请求不带conversation_id从首轮响应的id字段取值再续接3. 流式输出卡顿、一次性涌出→ 现象stream: true时文字不逐字出现 → 原因Nginx 反代默认开启代理缓冲把 SSE chunk 攒住了 → 解法反代配置加proxy_buffering off; chunked_transfer_encoding on;4. 长文本任务突然报错→ 现象短对话正常跑长文档/长问答开始失败 → 原因官方限制普通账号每 3 小时 30 轮长文问答 → 解法多账号 token 逗号拼接Bearer TOKEN1,TOKEN2,TOKEN3服务端每次随机挑一个3~5 个账号基本够用5. 想靠 usage 字段统计成本→ 现象usage里 prompt_tokens / completion_tokens 永远是固定小数字 → 原因推理发生在官方侧本项目不统计 token固定值只为兼容响应结构 → 解法按轮次而非token 数做内部统计别拿它做计费依据调优与进阶多实例分流多账号 token 已是请求级负载均衡更高可用可以开多个容器实例挂在同一反代后各自独立维护 token 缓存Nginx 反代完整优化proxy_buffering off、tcp_nopush on、tcp_nodelay on、keepalive_timeout 120流式体验明显更顺进程守护原生部署建议 pm2pm2 start dist/index.js --name kimi-free-api项目自带 src/daemon.ts 守护进程崩溃后延迟 5 秒自动重启上限 600 次存活监控cron 每 5 分钟curl -s http://localhost:8000/ping非pong就重启容器并记日志够用且零依赖免费托管注意Render/Vercel 等免费档有冷启动50 秒级延迟或 10 秒响应超时长文档场景建议用自有服务器 Docker生态与资源官方文档README.md 含完整部署方式Docker / compose / Render / Vercel / Zeabur / 原生与接口字段说明configs/dev/ 下是端口、日志、临时目录等全部配置项接口全景/v1/chat/completions对话/文档/图像三合一、/ping存活、/token/checktoken 检测、/models模型列表源码在 src/api/routes/进阶路径入门——Docker 跑通并用 Postman 调通三类请求进阶——多账号 Nginx 反代 pm2 做成常驻服务专家——基于/v1/chat/completions做客户端二开或接入 Dify 工作流⚠️ 最后提醒这是逆向接口仅限自用测试请勿对外提供服务或商用稳定性要求高的生产环境请以官方开放平台的付费 API 为准。下一步今晚就能做完两件事拉一个 Docker 容器、发一条 curl 验证对话返回。跑通之后把use_search打开试一次联网搜索你会更清楚这个接口能接进自己项目的哪些环节——然后就从场景一的客服问答开始动手。【免费下载链接】kimi-free-api KIMI AI 长文本大模型逆向API【特长长文本解读整理】支持高速流式输出、智能体对话、联网搜索、探索版、K1思考模型、长文档解读、图像解析、多轮对话零配置部署多路token支持自动清理会话痕迹仅供测试如需商用请前往官方开放平台。项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/ki/kimi-free-api创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
