Kimi 多模态图片理解模型 API 发布，1M tokens 定价 12 元起
月之暗面发布Kimi多模态图片理解模型API，能力与定价详解
1月15日，国内AI领域迎来一则重要更新：月之暗面正式推出了Kimi多模态图片理解模型API。这个名为 **moonshot-v1-vision-preview**（以下简称Vision模型）的新成员，补全了moonshot-v1模型家族的多模态能力版图。这意味着，开发者现在可以调用一个能真正“看懂”图片的Kimi了。
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模型能力说明
图像识别
Vision模型的核心本领之一，是细致入微的图像识别。它不仅能识别物体，更能捕捉到图像中复杂的细节和那些容易被人眼忽略的细微差别。无论是美食还是生物，它都能精准区分外观相似但实质不同的对象。
官方展示了一个颇具挑战性的例子：将16张极其相似的蓝莓松饼和吉娃娃图片拼在一起。这些图片足以让人眼花缭乱，但Vision模型的任务是按顺序一一标记出每张图的类型。结果如何？无论是蓬松的蓝莓松饼，还是可爱的吉娃娃，模型都做到了精确区分和识别，其辨别能力可见一斑。
文字识别和理解
除了识别物体，Vision模型在文字识别与理解方面也表现出色。它具备高级的视觉解析能力，在OCR（光学字符识别）和图像理解场景下，比传统的文件扫描或普通OCR软件要精准得多。即便是收据、快递单上那些笔迹潦草的手写内容，它也能准确识别出来。
以一张《某学生期末考试成绩》柱状图为例，官方让模型完成两项任务：一是提取并分析考试成绩数据；二是从美学风格的角度评价这张柱状图。模型的表现相当全面：它不仅精准识别出柱状图中每个科目对应的具体分数，并进行了对比分析；同时，还对图表的样式、格式甚至颜色搭配给出了识别与描述。这说明，Vision模型处理的不只是像素，更是像素背后的结构化信息和视觉语义。
模型计费
关于大家关心的费用问题，Vision模型采用按量计费的模式。单张图片会按1024个tokens计入输入请求的总用量中。具体的调用价格则因选择的模型上下文长度版本而异，详细区分见下表：
| 模型 | 计费单位 | 价格 |
| moonshot-v1-8k-vision-preview | 1M tokens | ¥12.00 |
| moonshot-v1-32k-vision-preview | 1M tokens | ¥24.00 |
| moonshot-v1-128k-vision-preview | 1M tokens | ¥60.00 |
模型限制说明
当然，新模型在拥有强大功能的同时，也有一些需要注意的支持范围。目前，Vision视觉模型已经支持的特性包括：
- 多轮对话
- 流式输出
- 工具调用
- JSON Mode
- Partial Mode
而以下功能则暂未支持或仅部分支持，开发者在集成时需要留意：
- 联网搜索：暂不支持。
- Context Caching：不支持创建带有图片内容的Context Cache，但可以使用已创建成功的Cache来调用Vision模型。
- URL格式的图片：暂不支持。目前仅支持使用base64编码的图片内容。
其他平台更新
伴随着Vision API的发布，月之暗面平台也进行了一系列功能优化和更新，这些改进旨在提升企业级用户的使用体验和管理效率：
- 支持组织项目管理功能，便于团队协作与资源统筹。
- 支持一个企业实体认证多个账号，简化企业多成员使用的流程。
- 新增File文件资源管理功能，用户可以更直观地管理和查看上传的文件资源。
- 优化了资源管理列表的鼠标悬浮复制操作，提升使用便捷性。
- Context Caching功能已向全量用户开放，有助于降低长上下文场景的重复计算成本。
- 对已创建的Cache进行续期时，不再收取首次创建的费用，这对长期使用的用户来说是个不错的成本优化。
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