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可以帮助我们检索想要了解和使用的AI工具。
下面是正片：
1.百度搜索“月之暗面”
2.进入官网
3.点击进入：Kimi开放平台，然后在右上角点击登录，登录后是这样
4.点击用户中心、申请APIKey
5.点击API Key 管理，进行创建，名字随便取，创建完成后就能正常创建API Key 了
6.点击API Key 管理，进行创建，名字随便取，然后选择刚才创建的项目
完成后一定要保存好API Key ！！！
7.然后点击“开发工作台”，在模型区选择你想要的模型，确定好你的项目名，在提示中配置规则。
8.其他配置不用变动，现在就已经完成了API Key 的创建了，可以随便使用了！
官方会赠送新用户 15 RNB ，Kimi-K2-Thinking够用很多次，综合下来写几个页面、改改bug还是可以。
你也可以像我一样小充一波支持一下国产 AI，提示你的使用体验同时增强AI的性能。
而且官方会优先使用你的免费额度，效果如下：
9.接下来是使用教程：
1.如果你要搭建 chat 机器人/智能体，则直接参考官方文档，结合AI工具一起开发即可。
官方文档非常详细，大家一起去试试吧！
2.使用 Kimi CLI 调用 Kimi 大模型
按照官方文档的步骤操作：
安装
Kimi CLI 支持 macOS 和 Linux 系统，要求使用 uv 包管理器安装。
如果你的系统中还没有安装 uv，请先参考 uv 安装说明 进行安装。通常，在 macOS 和 Linux 系统中，可使用以下命令安装 uv：
curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh安装 uv 后，使用以下命令安装 Kimi CLI：
uv tool install --python 3.13 kimi-cli运行以下命令检查是否安装成功：
kimi --version由于 macOS 的安全校验机制，在 macOS 上第一次运行可能需要较长时间，请耐心等待。可以尝试将你所使用的终端工具添加到「系统设置」-「隐私与安全性」-「开发者工具」中，以信任终端上运行的程序。
升级
使用以下命令升级 Kimi CLI：
uv tool upgrade kimi-cli --no-cache使用
在命令行中进入你想要 Kimi CLI 操作的项目目录，运行 kimi 命令，即可启动 Kimi CLI。例如：
cd my-projectkimi
下面是在Windows的cmd中输入kimi后的画面：
大功告成！以后我们就可以在任意的编译器终端中打开 kimi 了 😄
小提示：充值50RMB以上金额会提高自己的Kimi模型的并发数，能体验到在编译器里打开多个终端进行多线程运行kimi执行编程任务的快感，极大提示开发效率！
在 Claude Code 中使用 kimi k2 thinking 模型
安装 Claude Code
若您已安装好 Claude Code ，可以跳过这一步
MacOS 和 Linux
# MacOS 和 Linux 上安装 node
curl -fsSL https://fnm.vercel.app/install | bash
# 新开一个terminal，让 fnm 生效
fnm install 24.3.0
fnm default 24.3.0
fnm use 24.3.0
# 安装 claude-code
npm install -g @anthropic-ai/claude-code --registry=https://registry.npmmirror.com
# 初始化配置
node --eval "
const homeDir = os.homedir();
const filePath = path.join(homeDir'.claude.on');
if (fs.existsSync(filePath)) {
const content = JSON.parse(fs.readFileSync(filePath'utf-8'));
fs.writeFileSync(filePath,JSON.stringify({ ...contenthasCompletedOnboarding: true }2)'utf-8');
} else {
fs.writeFileSync(filePath,JSON.stringify({ hasCompletedOnboarding: true })null'utf-8');
}"Windows
# 打开 windows 终端中的 powershell 终端
# windows 上安装 node
# 右键按 Windows 按钮，点击「终端」
# 然后依次执行下面的
winget install OpenJS.NodeJS
Set-ExecutionPolicy -Scope CurrentUser RemoteSigned
# 然后关闭终端窗口，新开一个终端窗口
# 安装 claude-code
npm install -g @anthropic-ai/claude-code --registry=https://registry.npmmirror.com
# 初始化配置
node --eval "
const homeDir = os.homedir();
const filePath = path.join(homeDir'.claude.on');
if (fs.existsSync(filePath)) {
const content = JSON.parse(fs.readFileSync(filePath'utf-8'));
fs.writeFileSync(filePath,JSON.stringify({ ...contenthasCompletedOnboarding: true }2)'utf-8');
} else {
fs.writeFileSync(filePath,JSON.stringify({ hasCompletedOnboarding: true })null'utf-8');
}"配置环境变量
完成 Claude Code 安装后，请按照以下方式设置环境变量使用 kimi-k2-thinking-turbo 模型，并启动 Claude。
注：如果仍然需选择 kimi-k2 慢速版模型，可以将下方模型替换为 kimi-k2-thinking 来使用。
MacOS 和 Linux
# Linux/macOS 启动高速版 kimi-k2-thinking-turbo 模型
export ANTHROPIC_BASE_URL=https://api.moonshot.cn/anthropic
export ANTHROPIC_AUTH_TOKEN=${YOUR_MOONSHOT_API_KEY}
export ANTHROPIC_MODEL=kimi-k2-thinking-turbo
export ANTHROPIC_DEFAULT_OPUS_MODEL=kimi-k2-thinking-turbo
export ANTHROPIC_DEFAULT_SONNET_MODEL=kimi-k2-thinking-turbo
export ANTHROPIC_DEFAULT_HAIKU_MODEL=kimi-k2-thinking-turbo
export CLAUDE_CODE_SUBAGENT_MODEL=kimi-k2-thinking-turbo
claudeWindows
# Windows Powershell 启动高速版 kimi-k2-thinking-turbo 模型
$env:ANTHROPIC_BASE_URL="https://api.moonshot.cn/anthropic";
$env:ANTHROPIC_AUTH_TOKEN="YOUR_MOONSHOT_API_KEY"
$env:ANTHROPIC_MODEL="kimi-k2-thinking-turbo"
$env:ANTHROPIC_DEFAULT_OPUS_MODEL="kimi-k2-thinking-turbo"
$env:ANTHROPIC_DEFAULT_SONNET_MODEL="kimi-k2-thinking-turbo"
$env:ANTHROPIC_DEFAULT_HAIKU_MODEL="kimi-k2-thinking-turbo"
$env:CLAUDE_CODE_SUBAGENT_MODEL="kimi-k2-thinking-turbo"
claude确认环境变量是否生效
在Claude Code中输入/status确认模型状态：
- 如何在 Claude Code 中体验
kimi-k2-thinking-turbo思考能力- 请在配置 turbo 模型后，进入 Claude Code 页面后点击
Tab按钮切换，切换成功可看到 "Thinking on" 的标识。
- 请在配置 turbo 模型后，进入 Claude Code 页面后点击
接下来就可以正常使用 Claude Code 进行开发了！
在 Claude Code 中使用 kimi-k2 非思考模型
安装 Claude Code
若您已安装好 Claude Code ，可以跳过这一步
MacOS 和 Linux
# MacOS 和 Linux 上安装 node
curl -fsSL https://fnm.vercel.app/install | bash
# 新开一个terminal，让 fnm 生效
fnm install 24.3.0
fnm default 24.3.0
fnm use 24.3.0
# 安装 claude-code
npm install -g @anthropic-ai/claude-code --registry=https://registry.npmmirror.com
# 初始化配置
node --eval "
const homeDir = os.homedir();
const filePath = path.join(homeDir'.claude.on');
if (fs.existsSync(filePath)) {
const content = JSON.parse(fs.readFileSync(filePath'utf-8'));
fs.writeFileSync(filePath,JSON.stringify({ ...contenthasCompletedOnboarding: true }2)'utf-8');
} else {
fs.writeFileSync(filePath,JSON.stringify({ hasCompletedOnboarding: true })null'utf-8');
}"Windows
# 打开 windows 终端中的 powershell 终端
# windows 上安装 node
# 右键按 Windows 按钮，点击「终端」
# 然后依次执行下面的
winget install OpenJS.NodeJS
Set-ExecutionPolicy -Scope CurrentUser RemoteSigned
# 然后关闭终端窗口，新开一个终端窗口
# 安装 claude-code
npm install -g @anthropic-ai/claude-code --registry=https://registry.npmmirror.com
# 初始化配置
node --eval "
const homeDir = os.homedir();
const filePath = path.join(homeDir'.claude.on');
if (fs.existsSync(filePath)) {
const content = JSON.parse(fs.readFileSync(filePath'utf-8'));
fs.writeFileSync(filePath,JSON.stringify({ ...contenthasCompletedOnboarding: true }2)'utf-8');
} else {
fs.writeFileSync(filePath,JSON.stringify({ hasCompletedOnboarding: true })null'utf-8');
}"配置环境变量
完成 Claude Code 安装后，请按照以下方式设置环境变量使用 kimi-k2-turbo-preview 模型，并启动 Claude。
注：如果仍然需选择 kimi-k2 慢速版模型，可以将下方模型替换为 kimi-k2-0905-preview 或 kimi-k2-0711-preview 来使用。
MacOS 和 Linux
# Linux/macOS 启动高速版 kimi-k2-turbo-preview 模型
export ANTHROPIC_BASE_URL=https://api.moonshot.cn/anthropic
export ANTHROPIC_AUTH_TOKEN=${YOUR_MOONSHOT_API_KEY}
export ANTHROPIC_MODEL=kimi-k2-turbo-preview
export ANTHROPIC_DEFAULT_OPUS_MODEL=kimi-k2-turbo-preview
export ANTHROPIC_DEFAULT_SONNET_MODEL=kimi-k2-turbo-preview
export ANTHROPIC_DEFAULT_HAIKU_MODEL=kimi-k2-turbo-preview
export CLAUDE_CODE_SUBAGENT_MODEL=kimi-k2-turbo-preview
claudeWindows
# Windows Powershell 启动高速版 kimi-k2-turbo-preview 模型
$env:ANTHROPIC_BASE_URL="https://api.moonshot.cn/anthropic";
$env:ANTHROPIC_AUTH_TOKEN="YOUR_MOONSHOT_API_KEY"
$env:ANTHROPIC_MODEL="kimi-k2-turbo-preview"
$env:ANTHROPIC_DEFAULT_OPUS_MODEL="kimi-k2-turbo-preview"
$env:ANTHROPIC_DEFAULT_SONNET_MODEL="kimi-k2-turbo-preview"
$env:ANTHROPIC_DEFAULT_HAIKU_MODEL="kimi-k2-turbo-preview"
$env:CLAUDE_CODE_SUBAGENT_MODEL="kimi-k2-turbo-preview"
claude在 Cline 中使用 kimi k2 模型
安装 Cline
- 打开 VS Code
- 点击左侧活动栏中的扩展图标（或使用快捷键
Ctrl+Shift+X/Cmd+Shift+X） - 在搜索框中输入
cline - 找到
Cline扩展（通常由 Cline Team 发布） - 点击
Install按钮进行安装 - 安装完成后，可能需要重启 VS Code
验证安装
安装完成后，您可以：
- 在 VS Code 左侧活动栏中看到 Cline 图标
- 或者通过命令面板（
Ctrl+Shift+P/Cmd+Shift+P）搜索 "Cline" 相关命令来验证安装成功
官方推荐：配置 Moonshot Provider 使用 kimi-k2 模型
- API Provider 选择 'Moonshot'
- Moonshot Entrypoint 选择 'api.moonshot.cn'
- Moonshot API Key 配置从 Kimi 开放平台获取的 Key
- Model 选择 'kimi-k2-0905-preview'
- Browser 勾选 'Disable browser tool usage'
- 点击'Done'，保存配置
配置使用 kimi-k2-turbo-preview 模型
- 同上方配置 'kimi-k2-0905-preview' 模型的步骤一致，只需要将 Model 选择替换为 'kimi-k2-turbo-preview' 即可
- 点击'Done'，保存配置
- 说明：'kimi-k2-turbo-preview' 模型上下文长度为 256k，这里的显示有误，请以官方平台的模型说明为准
在 RooCode 中使用 kimi k2 模型
安装 RooCode
- 打开 VS Code
- 点击左侧活动栏中的扩展图标（或使用快捷键
Ctrl+Shift+X/Cmd+Shift+X） - 在搜索框中输入
roo code - 找到
Roo Code扩展（通常由 RooCode Team 发布） - 点击
安装按钮进行安装 - 安装完成后，可能需要重启 VS Code
验证安装
安装完成后，您可以：
- 在 VS Code 左侧活动栏中看到 RooCode 图标
- 或者通过命令面板（
Ctrl+Shift+P/Cmd+Shift+P）搜索 "RooCode" 相关命令来验证安装成功
官方推荐：配置 Moonshot Provider 使用 kimi-k2 模型
- API Provider 选择 'Moonshot'
- Moonshot Entrypoint 选择 'api.moonshot.cn'
- Moonshot API Key 配置从 Kimi 开放平台获取的 Key
- Model 选择 'kimi-k2-0905-preview'
- Browser 勾选 'Disable browser tool usage'
配置使用 kimi-k2-turbo-preview 模型
- 同上方配置 'kimi-k2-0905-preview' 模型的步骤一致，只需要将 Model 选择替换为 'kimi-k2-turbo-preview' 即可
- 点击'Done'，保存配置
直接使用 API 调用 kimi-k2 模型
python
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
api_key = "$MOONSHOT_API_KEY",
base_url = "https://api.moonshot.cn/v1",
)
completion = client.chat.completions.create(
model = "kimi-k2-0905-preview",
messages = [
{"role": "system""content": "你是 Kimi，由 Moonshot AI 提供的人工智能助手，你更擅长中文和英文的对话。你会为用户提供安全，有帮助，准确的回答。同时，你会拒绝一切涉及恐怖主义，种族歧视，黄色暴力等问题的回答。Moonshot AI 为专有名词，不可翻译成其他语言。"},
{"role": "user""content": "你好，我叫李雷，1+1等于多少？"}
],
temperature = 0.6,
)
print(completion.choices[0].message.content)curl
curl https://api.moonshot.cn/v1/chat/completions \
-H "Content-Type: application/on" \
-H "Authorization: Bearer $MOONSHOT_API_KEY" \
-d '{
"model": "kimi-k2-0905-preview",
"messages": [
{"role": "system""content": "你是 Kimi，由 Moonshot AI 提供的人工智能助手，你更擅长中文和英文的对话。你会为用户提供安全，有帮助，准确的回答。同时，你会拒绝一切涉及恐怖主义，种族歧视，黄色暴力等问题的回答。Moonshot AI 为专有名词，不可翻译成其他语言。"},
{"role": "user""content": "你好，我叫李雷，1+1等于多少？"}
],
"temperature": 0.6
}'node.
const OpenAI = require("openai");
const client = new OpenAI({
apiKey: "$MOONSHOT_API_KEY"
baseURL: "https://api.moonshot.cn/v1",
});
async function main() {
const completion = await client.chat.completions.create({
model: "kimi-k2-0905-preview"
messages: [
{role: "system"content: "你是 Kimi，由 Moonshot AI 提供的人工智能助手，你更擅长中文和英文的对话。你会为用户提供安全，有帮助，准确的回答。同时，你会拒绝一切涉及恐怖主义，种族歧视，黄色暴力等问题的回答。Moonshot AI 为专有名词，不可翻译成其他语言。"},
{role: "user"content: "你好，我叫李雷，1+1等于多少？"}
],
temperature: 0.6
});
console.log(completion.choices[0].message.content);
}
main();其中 $MOONSHOT_API_KEY 需要替换为您在平台上创建的 API Key。kimi-k2 模型 temperature 建议设置为 0.6，kimi-k2-0905-preview 256k 上下文模型，建议 max_tokens 设置为 32768。
如需使用 kimi-k2-turbo-preview 模型，请将模型名称替换为 kimi-k2-turbo-preview 即可。
使用 OpenAI SDK 时运行文档中的代码时，需要保证 Python 版本至少为 3.7.1，Node. 版本至少为 18，OpenAI SDK 版本不低于 1.0.0。
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