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开放平台提供与 OpenAI 兼容的对话补全接口，把 base_url 指向月之暗面的地址、换上自己的密钥，原有 SDK 代码基本不用改结构。

接口地址与模型

• base_url：https://api.moonshot.cn/v1，对话补全的完整路径是 /chat/completions，注意不要重复拼接 /v1。
• 常用模型：moonshot-v1-8k、moonshot-v1-32k、moonshot-v1-128k 按上下文长度区分，数字越大单价越高；另有 kimi-latest 等型号。可用模型清单以控制台文档页和控制台模型列表为准，不要照抄过期的型号名。

先把密钥写进环境变量，避免硬编码在源码里：

export MOONSHOT_API_KEY="sk-替换为控制台创建的密钥"

下面是一次最小的对话补全调用，可直接在终端执行：

curl https://api.moonshot.cn/v1/chat/completions \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer $MOONSHOT_API_KEY" \
  -d '{
    "model": "moonshot-v1-8k",
    "messages": [
      {"role": "system", "content": "你是严谨的文档助手"},
      {"role": "user", "content": "用三句话说明长文本解析适合哪些场景"}
    ],
    "temperature": 0.3,
    "max_tokens": 512,
    "stream": false
  }'

用 Python 和官方兼容的 OpenAI SDK 调用，结构一致：

import os
from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key=os.environ["MOONSHOT_API_KEY"],
    base_url="https://api.moonshot.cn/v1",
)

resp = client.chat.completions.create(
    model="moonshot-v1-8k",
    messages=[
        {"role": "user", "content": "总结这份合同的核心条款与风险点"},
    ],
    temperature=0.3,
    max_tokens=1024,
)
print(resp.choices[0].message.content)

关键参数说明

• model：必填，决定上下文窗口与计费单价，长文档先用 moonshot-v1-128k 之类的大窗口型号。
• messages：必填，按 system、user、assistant 顺序组成的数组，长文本建议放在 user 里并做好分段。
• temperature：可选，取值 0 到 1，摘要、抽取类任务用 0.1 到 0.3 更稳定。
• max_tokens：可选，限制回复长度，设置过小会被截断，设为模型上限附近要留意计费。
• stream：可选，设为 true 时以流式返回，需按 SSE 逐块解析 data: 行。

限流与额度耗尽的典型表现

常见报错分三类：返回 401 且提示鉴权失败，基本是密钥错误、密钥被删或请求头缺少 Bearer；返回 429 多为频率超限或并发过高；返回余额不足类错误，说明代金券已用完或充值余额为 0。排查顺序建议是：先看 HTTP 状态码与响应体里的错误类型，再核对 base_url 与路径拼接是否正确，然后确认 model 名在当前账号可用列表中，接着到控制台看余额与代金券有效期，最后才检查自己的并发量和重试逻辑。遇到 429 不要无间隔重试，改用指数退避并降低并发，批量任务建议串行加小延时，长文档按段落切分后逐段调用，避免单次请求过大既慢又容易超时。