kimi-free-api 使用指南免费部署 KIMI AI 的 OpenAI 兼容接口【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-apikimi-free-api 是一个开源的逆向代理服务把 KIMI AI 网页版的对话、长文档解读、图像解析和联网搜索能力包装成 OpenAI 兼容的免费接口。它不训练模型只在你自己的服务和官方网页端之间做协议转换因此零配置、不收费但稳定性取决于官方服务适合个人开发、学习研究和小规模测试不建议直接用于生产。 最简上手Docker 一行命令部署 KIMI 免费 API从浏览器 Local Storage 提取 refresh_token服务本身不内置账号凭证需要你自己提供。在浏览器打开 KIMI 官网并随便发起一次对话按 F12 打开开发者工具进入 Application Local Storage找到refresh_token的值这就是后续请求 Authorization 头里的 Bearer Token。如果看到的值是一个数组用.把各段拼接起来再使用。拉取镜像并验证第一条对话在能访问外网的机器上执行docker run -it -d --init --name kimi-free-api -p 8000:8000 -e TZAsia/Shanghai vinlic/kimi-free-api:latest服务默认监听 8000 端口。随后发一条请求验证是否跑通curl http://localhost:8000/v1/chat/completions \ -H Content-Type: application/json \ -H Authorization: Bearer refresh_token \ -d {model:kimi,messages:[{role:user,content:你好介绍一下你自己}],stream:false}返回体中choices[0].message.content是模型回复同时会带一个id字段做多轮对话时会用到。 核心功能演示多轮对话、文档解读、图像解析与联网搜索所有能力共用同一个入口POST /v1/chat/completions差异只在请求体字段。下面几个场景都复用上面的 curl只改 body。多轮对话用 conversation_id 接续上下文默认做法是每轮把完整 messages 传进去服务内部做消息合并受单轮最大 Token 数限制个别场景能力会打折扣。想要原生体验把上一轮响应的id作为下一轮请求的conversation_id传入即可接续同一会话注意首轮请求不要带这个字段否则第二轮会返回空响应。长文档解读把文件 URL 放进 content 数组把content从字符串改成数组加入{type:file,file_url:{url:文件URL或BASE64_URL}}和一段文字指令KIMI 会先读文件再作答单文件上限 100MB。解读文档时建议把use_search设为false避免检索结果干扰解读。图像解析按 GPT-4 Vision 的格式传图格式与 gpt-4-vision 兼容content 数组里放{type:image_url,image_url:{url:图片URL或BASE64_URL}}再配一段文字指令即可已有 GPT-4V 格式的应用代码基本可以原样迁移。联网搜索use_search 打开实时检索请求体加use_search: true或把 model 换成kimi-search回答前会先检索网页并在回复中列出来源链接适合查天气、新闻等需要新鲜信息的提问。⚙️ 部署方式对比Docker、Docker Compose 与原生 Node.js方式适合谁要点Docker个人服务器、临时验证上面那条命令即部署完成docker logs -f kimi-free-api看实时日志Docker Compose需要长期运行镜像写成 service加restart: always与 8000 端口映射即可原生 Node.js要改源码、二次开发clone 仓库后依次npm i、npm run build再用 PM2 守护dist/index.js原生部署时 clone 地址为https://gitcode.com/GitHub_Trending/ki/kimi-free-api。项目里 configs/ 目录可按环境调整服务与系统参数设备 ID、请求头是怎么生成的直接看 src/api/controllers/chat.ts 就能弄清。️ 进阶调优模型变体选择、多账号轮换与流式输出选择 model 参数kimi-search、kimi-k1 与智能体 IDmodel支持kimi默认、kimi-search联网检索、kimi-research探索版、kimi-k1K1 思考模型、kimi-math数学、kimi-silent不输出检索过程后缀可自由组合。另外把 model 填成智能体 ID浏览器地址栏尾部那串 20 位字符可以直接调用 KIMI 官方智能体。多账号轮换用逗号拼接多个 refresh_token官方对普通账号有限额每 3 小时 30 轮长文本问答短文本不限。账号不够用时把多个 refresh_token 用英文逗号拼进同一个 Authorization 头Bearer TOKEN1,TOKEN2,TOKEN3每次请求服务会挑一个账号处理单个账号触发限流时整体仍可用。流式输出stream 置 true反代记得关缓冲stream: true后响应改为 SSE 逐段推送体感更顺。如果前面有 Nginx需要关闭代理缓冲否则数据会被攒住proxy_buffering off; chunked_transfer_encoding on; keepalive_timeout 120;️ 常见问题排查401、token 失效与响应超时用 /token/check 先确认 token 还活着请求返回 401 时先别重发探测一下凭证curl http://localhost:8000/token/check \ -H Content-Type: application/json \ -d {token:refresh_token}live为true说明凭证有效问题多半在请求头格式为false就重新去 Local Storage 里取一次。该接口不要频繁调用间隔 10 分钟以上为宜。refresh_token 本身也有有效期过期后必须重新获取。响应慢或超时的常见原因云端 PaaS 的免费实例会自动休眠部分海外区域连不上官方服务都会放大延迟日志里出现连接超时时换部署区域比改代码更有效。还有一点要心里有数推理发生在官方侧响应里的usage是固定数字不能拿来做真实的 token 统计。 后续方向与使用边界顺着 src/api/routes/ 可以看到完整路由定义客户端侧也可以接 dify、LobeChat 等兼容 OpenAI 的工具把这个免费接口用起来。最后说明三句边界这是逆向实现接口可能随官方改版失效仅限自用测试不要对外提供服务或商用商用请走官方开放平台长文本有每 3 小时 30 轮的限额规划调用量时把它算进去。【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
