MoonshotAI Kimi

OpenRouter를 통해 Moonshot AI Kimi 비전-언어 모델을 실행합니다.

v2

OpenRouter를 통해 제공되는 Moonshot AI Kimi 비전-언어 모델에 질문하세요.

임의의 텍스트 프롬프트나 미리 정의된 프롬프트를 지정할 수 있으며, 이 블록은 다음 유형의 프롬프트를 지원합니다:

• 열린 프롬프트 (제약 없음) - 어떤 프롬프트든 사용하여 원시 응답을 생성합니다

• 텍스트 인식(OCR) (ocr) - 모델이 이미지의 텍스트를 인식합니다

• 시각 질의응답 (visual-question-answering) - 모델이 프롬프트에 제출한 질문에 답합니다

• 짧은 캡션 생성 (caption) - 모델이 이미지에 대한 짧은 설명을 제공합니다

• 캡션 생성 (detailed-caption) - 모델이 이미지에 대한 긴 설명을 제공합니다

• 단일 레이블 분류 (classification) - 모델이 이미지 콘텐츠를 제공된 클래스 중 하나로 분류합니다

• 다중 레이블 분류 (multi-label-classification) - 모델이 이미지 콘텐츠를 제공된 클래스 중 하나 이상으로 분류합니다

• 프롬프트 없는 객체 탐지 (object-detection) - 모델이 이미지의 주요 객체에 대한 바운딩 박스를 탐지하여 반환합니다

• 구조화된 출력 생성 (structured-answering) - 모델이 지정된 필드가 포함된 JSON 응답을 반환합니다

🛠️ API 제공업체 및 모델 변형

Kimi는 다음을 통해 노출됩니다 OpenRouter. 기본적으로 이 블록은 다음을 사용합니다 Roboflow에서 관리하는 OpenRouter 키 를 사용하며 Roboflow 크레딧으로 청구됩니다. 별도 설정은 필요하지 않습니다. Roboflow 청구를 우회하려면, 본인의 sk-or-... 키를 API 키 필드에 붙여넣으세요.

이 privacy_level 필드는 어떤 OpenRouter 제공업체가 요청을 처리할 수 있는지 제어합니다:

• 데이터 수집 안 함 (기본값) – 제공업체가 입력값으로 학습하지 않을 수 있습니다.

• 데이터 수집 허용 – 더 넓은 제공업체 풀.

• 데이터 보존 없음 – 가장 엄격하며, 아무것도 보존하지 않는 제공업체로 제한합니다.

💡 추가 참고 자료 및 허용 사용 정책

모델 라이선스

다음 내용을 확인하세요 Moonshot AI Kimi 라이선스 약관 사용 전에.

유형 식별자

단계에서 다음 식별자를 사용하세요 "type" 필드: roboflow_core/kimi_openrouter@v2 워크플로우에 이 블록을 단계로 추가하려면.

속성

이름	유형	설명	참조
name	str	이 단계에 대한 고유 식별자를 입력하세요..	❌
API 키	str	OpenRouter API 키입니다. 기본값은 Roboflow에서 관리하는 키이며, Roboflow를 통해 크레딧으로 청구됩니다. Roboflow 청구 없이 OpenRouter를 직접 호출하려면 본인의 sk-or-... 키를 제공하세요..	✅
privacy_level	str	제공업체 개인정보 필터입니다. 더 엄격한 수준은 제공업체 풀을 줄이며, 관리형 키의 호출당 비용을 증가시킬 수 있습니다..	❌
최대 토큰 수	정수	모델이 응답에서 생성할 수 있는 최대 토큰 수입니다..	❌
온도	float	모델에서 샘플링할 온도 - 0.0~2.0 범위의 값이며, 값이 높을수록 생성 결과가 더 무작위적 / "창의적"이 됩니다..	✅
최대 동시 요청 수	정수	이미지 배치에 대한 동시 요청 수입니다. 지정하지 않으면 블록은 Workflows Execution Engine에서 전역적으로 구성된 값을 기본값으로 사용합니다. 속도 제한에 걸리면 제한하세요..	❌
작업 유형	str	모델이 수행할 작업 유형입니다. 값에 따라 필요한 매개변수와 출력 응답이 결정됩니다..	❌
prompt	str	Kimi 모델에 대한 텍스트 프롬프트입니다.	✅
출력 구조	Dict[str, str]	예상 JSON 응답의 구조를 담은 딕셔너리.	❌
클래스	List[str]	사용할 클래스 목록.	✅
model_version	str	사용할 모델입니다.	✅

이 참조 열은 워크플로우 런타임에서 사용 가능한 동적 값으로 속성을 매개변수화할 수 있는 가능성을 나타냅니다 워크플로우 런타임입니다. 자세한 내용은 바인딩 을 참조하세요.

런타임 호환성

인터넷 필요 - 에어갭 / 오프라인 배포 : 이 블록은 완전히 오프라인 / 에어갭된 배포에서는 접근할 수 없는 서비스에 의존합니다.

입력 및 출력 바인딩

사용 가능한 연결은 바인딩 유형에 따라 달라집니다. 어떤 바인딩 유형인지 확인하세요 MoonshotAI Kimi 버전 v2 을 가지고 있는지.

입력 및 출력 바인딩

• 입력

  • API 키 (Union[ROBOFLOW_MANAGED_KEY, secret, string]): OpenRouter API 키입니다. 기본값은 Roboflow에서 관리하는 키이며, Roboflow를 통해 크레딧으로 청구됩니다. 본인의 sk-or-... 키를 제공하세요..

  • 온도 (float): 모델에서 샘플링할 온도 - 0.0~2.0 범위의 값이며, 값이 높을수록 생성 결과가 더 무작위적 / "창의적"이 됩니다..

  • 이미지 (이미지): 추론할 이미지입니다..

  • prompt (string): Kimi 모델에 대한 텍스트 프롬프트입니다.

  • 클래스 (list_of_values): 사용할 클래스 목록.

  • model_version (string): 사용할 모델입니다.

• 출력

  • 출력 (Union[string, 언어 모델 출력]): 다음의 경우 문자열 값 string 또는 LLM / VLM 출력인 경우 언어 모델 출력.

  • 클래스 (list_of_values): 모든 유형의 값 목록.

예시 JSON 정의

{
	    "name": "<your_step_name_here>",
	    "type": "roboflow_core/kimi_openrouter@v2",
	    "api_key": "rf_key:account",
	    "privacy_level": "<block_does_not_provide_example>",
	    "max_tokens": "<block_does_not_provide_example>",
	    "temperature": "<block_does_not_provide_example>",
	    "max_concurrent_requests": "<block_does_not_provide_example>",
	    "images": "$inputs.image",
	    "task_type": "<block_does_not_provide_example>",
	    "prompt": "내 프롬프트",
	    "output_structure": {
	        "my_key": "설명"
	    },
	    "classes": [
	        "class-a",
	        "class-b"
	    ],
	    "model_version": "Kimi K2.6 - OpenRouter"
	}

v1

OpenRouter를 통해 제공되는 Moonshot AI Kimi 비전-언어 모델에 질문하세요.

임의의 텍스트 프롬프트나 미리 정의된 프롬프트를 지정할 수 있으며, 이 블록은 다음 유형의 프롬프트를 지원합니다:

• 열린 프롬프트 (제약 없음) - 어떤 프롬프트든 사용하여 원시 응답을 생성합니다

• 텍스트 인식(OCR) (ocr) - 모델이 이미지의 텍스트를 인식합니다

• 시각 질의응답 (visual-question-answering) - 모델이 프롬프트에 제출한 질문에 답합니다

• 짧은 캡션 생성 (caption) - 모델이 이미지에 대한 짧은 설명을 제공합니다

• 캡션 생성 (detailed-caption) - 모델이 이미지에 대한 긴 설명을 제공합니다

• 단일 레이블 분류 (classification) - 모델이 이미지 콘텐츠를 제공된 클래스 중 하나로 분류합니다

• 다중 레이블 분류 (multi-label-classification) - 모델이 이미지 콘텐츠를 제공된 클래스 중 하나 이상으로 분류합니다

• 프롬프트 없는 객체 탐지 (object-detection) - 모델이 이미지의 주요 객체에 대한 바운딩 박스를 탐지하여 반환합니다

• 구조화된 출력 생성 (structured-answering) - 모델이 지정된 필드가 포함된 JSON 응답을 반환합니다

🛠️ API 제공업체 및 모델 변형

Kimi는 다음을 통해 노출됩니다 OpenRouter API 그리고 이를 전달해야 OpenRouter API 키 를 실행합니다.

다음에서 특정 모델 버전을 선택하세요 model_version 드롭다운 - 새로운 Kimi 릴리스는 OpenRouter에서 제공되는 대로 이 목록에 추가됩니다.

API 사용 요금

OpenRouter는 모델에 대한 접근을 제공하고 사용량에 따라 요금이 발생하는 외부 제3자입니다. 다음에서 요금을 확인하세요 openrouter.ai 사용 전에.

💡 추가 참고 자료 및 허용 사용 정책

모델 라이선스

다음 내용을 확인하세요 Moonshot AI Kimi 라이선스 약관 사용 전에.

유형 식별자

단계에서 다음 식별자를 사용하세요 "type" 필드: roboflow_core/kimi_openrouter@v1 워크플로우에 이 블록을 단계로 추가하려면.

속성

이름	유형	설명	참조
name	str	이 단계에 대한 고유 식별자를 입력하세요..	❌
작업 유형	str	모델이 수행할 작업 유형입니다. 값에 따라 필요한 매개변수와 출력 응답이 결정됩니다..	❌
prompt	str	Kimi 모델에 대한 텍스트 프롬프트입니다.	✅
출력 구조	Dict[str, str]	예상 JSON 응답의 구조를 담은 딕셔너리.	❌
클래스	List[str]	사용할 클래스 목록.	✅
API 키	str	귀하의 OpenRouter API 키입니다.	✅
model_version	str	사용할 모델입니다.	✅
최대 토큰 수	정수	모델이 응답에서 생성할 수 있는 최대 토큰 수입니다..	❌
온도	float	모델에서 샘플링할 온도 - 0.0~2.0 범위의 값이며, 값이 높을수록 생성 결과가 더 무작위적 / "창의적"이 됩니다..	✅
최대 동시 요청 수	정수	입력 이미지 배치가 제공되었을 때 블록이 실행할 수 있는 동시 요청 수입니다. 지정하지 않으면 블록은 Workflows Execution Engine에서 전역적으로 구성된 값을 기본값으로 사용합니다. 한도에 걸리면 제한하세요..	❌

이 참조 열은 워크플로우 런타임에서 사용 가능한 동적 값으로 속성을 매개변수화할 수 있는 가능성을 나타냅니다 워크플로우 런타임입니다. 자세한 내용은 바인딩 을 참조하세요.

런타임 호환성

인터넷 필요 - 에어갭 / 오프라인 배포 : 이 블록은 완전히 오프라인 / 에어갭된 배포에서는 접근할 수 없는 서비스에 의존합니다.

입력 및 출력 바인딩

사용 가능한 연결은 바인딩 유형에 따라 달라집니다. 어떤 바인딩 유형인지 확인하세요 MoonshotAI Kimi 버전 v1 을 가지고 있는지.

입력 및 출력 바인딩

• 입력

  • 이미지 (이미지): 추론할 이미지입니다..

  • prompt (string): Kimi 모델에 대한 텍스트 프롬프트입니다.

  • 클래스 (list_of_values): 사용할 클래스 목록.

  • API 키 (Union[secret, string]): 귀하의 OpenRouter API 키입니다.

  • model_version (string): 사용할 모델입니다.

  • 온도 (float): 모델에서 샘플링할 온도 - 0.0~2.0 범위의 값이며, 값이 높을수록 생성 결과가 더 무작위적 / "창의적"이 됩니다..

• 출력

  • 출력 (Union[string, 언어 모델 출력]): 다음의 경우 문자열 값 string 또는 LLM / VLM 출력인 경우 언어 모델 출력.

  • 클래스 (list_of_values): 모든 유형의 값 목록.

예시 JSON 정의

{
	    "name": "<your_step_name_here>",
	    "type": "roboflow_core/kimi_openrouter@v1",
	    "images": "$inputs.image",
	    "task_type": "<block_does_not_provide_example>",
	    "prompt": "내 프롬프트",
	    "output_structure": {
	        "my_key": "설명"
	    },
	    "classes": [
	        "class-a",
	        "class-b"
	    ],
	    "api_key": "xxx-xxx",
	    "model_version": "Kimi K2.6 - OpenRouter",
	    "max_tokens": "<block_does_not_provide_example>",
	    "temperature": "<block_does_not_provide_example>",
	    "max_concurrent_requests": "<block_does_not_provide_example>"
	}