HelloKimi-Kimi2API

🚀 零成本、零运维、全球边缘部署 —— 把 kimi-ai.chat 转换为 OpenAI 兼容 API 的高性能 Cloudflare Workers 网关。

技术架构

┌─────────────┐    OpenAI Protocol    ┌──────────────────────┐    HTTP    ┌──────────────┐
│  Your App   │ ───────────────────▶  │  Cloudflare Worker   │ ─────────▶ │ kimi-ai.chat │
│ (any SDK)   │ ◀───────────────────  │   (Edge Network)     │ ◀───────── │  (WordPress) │
└─────────────┘   SSE  /  JSON        └──────────────────────┘            └──────────────┘
                                              │
                                       ┌──────┴───────┐
                                       │  KV: KIMI_KV │  ← 会话上下文 + nonce 缓存
                                       └──────────────┘

✨ 核心特性

能力	说明
🌐 OpenAI 100% 协议兼容	`/v1/chat/completions`、`/v1/models`，自动适配 stream / 非流式两种模式
🛠️ Function Calling	通过 Prompt 工程在网关层完整模拟 OpenAI tool_calls 协议（三层兜底解析）
💬 Stateful 多轮对话	客户端只需传 `user` 字段，会话上下文自动落盘到 KV，TTL 可配
⚡ 全球边缘加速	320+ Cloudflare 节点就近响应，冷启动 < 15ms
🛡️ 天然反 CF 防护	Worker 出口走 CF 内网，无需 cloudscraper / 浏览器自动化
🔐 Secret 加密存储	API Key 通过 `wrangler secret` 注入，从不落盘代码或 git
💸 0 元起步	Cloudflare Free Plan 每日 100k 次请求免费，KV 1GB 存储免费
🌊 真·伪流式	按 Unicode 码点切分（正确处理中文/emoji），兼容所有 OpenAI 流式客户端
🔁 自愈机制	上游 nonce 失效自动刷新重试

支持的模型：kimi-k2-instruct-0905、kimi-k2-instruct

部署

前置要求

Node.js ≥ 18
一个免费 Cloudflare 账号

步骤 1：克隆并安装

cd YOUR_REPO/cfworker     
npm install

步骤 2：登录 Cloudflare

npx wrangler login

浏览器会弹出 OAuth 授权页，确认即可。

步骤 3：创建 KV 命名空间

npm run kv:create

输出示例：

✨ Success!
[[kv_namespaces]]
binding = "KIMI_KV"
id      = "abc123def456..."   ← 复制这个 id

步骤 4：填入 KV id

打开 wrangler.toml，把 YOUR_KV_NAMESPACE_ID 替换成上一步返回的真实 id：

[[kv_namespaces]]
binding = "KIMI_KV"
id      = "abc123def456..."   # ← 你的真实 KV id

步骤 5：设置 API Key（强烈推荐）

echo "sk-your-strong-random-key" | npx wrangler secret put API_MASTER_KEY

留空或不设置时，将退化为 API_MASTER_KEY="1"，等价于禁用鉴权（仅本地调试可用）。

步骤 6：部署

npm run deploy

输出形如：

✨ Uploaded kimi-ai-2api (3.42 sec)
🌎 Deployed kimi-ai-2api triggers (0.99 sec)
   https://kimi-ai-2api.<your-subdomain>.workers.dev

🎉 完成。 立即测试：

curl https://kimi-ai-2api.<your-subdomain>.workers.dev/v1/models \
     -H "Authorization: Bearer sk-your-strong-random-key"

📡 API 文档

`GET /`

健康检查。

`GET /v1/models`

返回支持的模型列表（OpenAI 兼容）。

{
  "object": "list",
  "data": [
    {"id": "kimi-k2-instruct-0905", "object": "model", "created": 1700000000, "owned_by": "lzA6"},
    {"id": "kimi-k2-instruct",       "object": "model", "created": 1700000000, "owned_by": "lzA6"}
  ]
}

`POST /v1/chat/completions`

OpenAI 兼容对话接口。根据 stream 字段自动切换响应格式：

`stream`	Content-Type	响应格式
`true`	`text/event-stream`	多个 `data: {...}` chunk + `data: [DONE]`
`false` 或缺省	`application/json`	单个 `chat.completion` 对象（含 `usage`）

请求体（OpenAI 标准）：

{
  "model": "kimi-k2-instruct-0905",
  "stream": true,
  "messages": [
    {"role": "system", "content": "你是一个简明的助手"},
    {"role": "user",   "content": "你好"}
  ],
  "user": "alice@example.com",
  "tools": [ ... ]
}

字段	类型	说明
`model`	string	见上表，缺省 = `DEFAULT_MODEL` 配置
`messages`	array	OpenAI 标准消息数组
`stream`	bool	`true`=SSE 流式；`false` 或缺省 = JSON
`user`	string	可选。传则启用 stateful 会话（KV 持久化）
`tools`	array	可选。传则启用 OpenAI Function Calling

三种工作模式自动判定

有 tools / role:tool / assistant.tool_calls       →  工具调用模式（绕过 stateful）
无 tools 但有 user 字段                             →  Stateful 多轮模式（KV 上下文）
都没有                                              →  无状态单轮模式

工具调用响应（`finish_reason=tool_calls`）

{
  "id": "chatcmpl-...",
  "object": "chat.completion",
  "model": "kimi-k2-instruct-0905",
  "choices": [{
    "index": 0,
    "message": {
      "role": "assistant",
      "content": null,
      "tool_calls": [{
        "id": "call_...",
        "type": "function",
        "function": {"name": "get_weather", "arguments": "{\"city\":\"上海\"}"},
        "index": 0
      }]
    },
    "finish_reason": "tool_calls"
  }],
  "usage": { ... }
}

🔌 客户端接入

Cherry Studio / ChatBox / LobeChat / NextChat / OpenWebUI

配置项	值
API 类型	`OpenAI`
Base URL	`https://kimi-ai-2api.<your-subdomain>.workers.dev/v1`
API Key	你设置的 secret（如 `sk-xxx`）
模型 ID	`kimi-k2-instruct-0905` 或 `kimi-k2-instruct`

One API / New API（多 LLM 聚合网关）

配置项	值
渠道类型	`OpenAI`
代理地址	`https://kimi-ai-2api.<your-subdomain>.workers.dev` （不要带 `/v1`）
密钥	你的 secret
模型	`kimi-k2-instruct-0905,kimi-k2-instruct`

⚠️ One API / New API 的"渠道测试"默认发送 stream:false，本网关已正确返回 application/json chat.completion 对象 + usage 字段，测试可一键通过。

Python OpenAI SDK

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    base_url="https://kimi-ai-2api.<your-subdomain>.workers.dev/v1",
    api_key="sk-your-strong-random-key",
)

# 流式
for chunk in client.chat.completions.create(
    model="kimi-k2-instruct-0905",
    messages=[{"role": "user", "content": "你好"}],
    stream=True,
):
    print(chunk.choices[0].delta.content or "", end="", flush=True)

Node.js

import OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI({
  baseURL: "https://kimi-ai-2api.<your-subdomain>.workers.dev/v1",
  apiKey:  "sk-your-strong-random-key",
});

const res = await client.chat.completions.create({
  model: "kimi-k2-instruct-0905",
  messages: [{ role: "user", content: "你好" }],
});
console.log(res.choices[0].message.content);

curl

curl https://kimi-ai-2api.<your-subdomain>.workers.dev/v1/chat/completions \
     -H "Authorization: Bearer sk-your-strong-random-key" \
     -H "Content-Type: application/json" \
     -d '{
       "model": "kimi-k2-instruct-0905",
       "messages": [{"role":"user","content":"你好"}]
     }'

⚙️ 配置参考

`wrangler.toml` · `[vars]` 段（可直接修改后重新部署）

变量	默认值	说明
`SESSION_CACHE_TTL`	`3600`	stateful 会话上下文 TTL（秒）
`CONTEXT_MAX_LENGTH`	`1000`	上游单次输入字符数硬上限（智能滑窗截断）
`DEFAULT_MODEL`	`kimi-k2-instruct-0905`	客户端未指定模型时使用
`STREAM_INTERVAL_MS`	`20`	流式逐字符间隔（毫秒），Free Plan 推荐设为 `0`

Secret（敏感数据，必须用 wrangler secret put 注入）

变量	说明
`API_MASTER_KEY`	客户端必须携带的 Bearer Token；设为 `"1"` 等价禁用鉴权

自定义域名（可选）

打开 wrangler.toml，取消 [[routes]] 注释并填入你的域名：

[[routes]]
pattern   = "kimi.example.com/*"
zone_name = "example.com"

🧑‍💻 本地开发

# 1. 准备本地环境变量
cp .dev.vars.example .dev.vars
# 编辑 .dev.vars 写入你的本地 Key

# 2. 启动本地 dev server（Miniflare）
npm run dev
# → http://localhost:8787

# 3. 类型检查
npm run typecheck

# 4. 不实际部署，仅打包验证
npm run deploy:dry

💡 常见问题

Q1: 部署后访问 502 / 上游错误？

通常是 KV 中缓存的 nonce 失效。本网关有自动刷新重试机制，单次失败后会强制刷新 nonce 再试一次。如持续失败：

npm run tail        # 实时查看日志

观察 nonce 抓取与上游响应。若上游 kimi-ai.chat 主页面规则改变，可能需要更新 src/providers/kimi.ts 中 fetchNonce() 的正则。

Q2: New API / One API 渠道测试失败？

请确认：

代理地址不要带 /v1（One API 内部会自动追加）。
域名能解析到正确的 Cloudflare 边缘节点（部分网络环境下 *.workers.dev 可能存在 DNS 异常，建议绑定自定义域名）。
密钥与 wrangler secret put API_MASTER_KEY 设置的值完全一致。

本网关已正确实现 stream:false 时返回 application/json 的 chat.completion（含 usage），与 One API/New API 的渠道测试协议完全兼容。

Q3: Free Plan 提示 CPU time exceeded？

把 wrangler.toml 中的 STREAM_INTERVAL_MS 设为 "0"，避免 setTimeout 累计 CPU 时间：

STREAM_INTERVAL_MS = "0"

重新部署后即可。

Q4: 工具调用没触发，模型直接返回了文本？

本网关已实现三层兜底解析：

<tool_call>{...}</tool_call> 标签
```json {...} ``` 围栏
平衡括号扫描裸 JSON（含 name + arguments 字段）

若仍未触发，请检查：

tools 数组中 parameters JSON Schema 是否合法
用户提问是否明确（模型有可能判断不需要调用工具）
通过 npm run tail 查看上游原始响应

Q5: 如何更换 / 轮换 API Key？

echo "<new-key>" | npx wrangler secret put API_MASTER_KEY

无需重新部署，全球边缘节点会在数秒内生效。

Q6: 如何完全卸载？

npx wrangler delete                              # 删除 Worker
npx wrangler kv namespace delete --binding KIMI_KV   # 删除 KV

🔍 实现原理

与 kimi-ai.chat 上游的协议适配

上游是基于 WordPress 的 ChatGPT 镜像站，没有原生 OpenAI API，请求形如：

POST https://kimi-ai.chat/wp-admin/admin-ajax.php
Content-Type: application/x-www-form-urlencoded

action=kimi_send_message&nonce=<dynamic>&message=<text>&model=<id>&session_id=<id>

其中 nonce 是从 https://kimi-ai.chat/chat/ 页面 HTML 中通过正则抓取的动态 token：

var kimi_ajax = {"ajax_url":"...","nonce":"<32-hex>"};

工具调用模拟原理

由于上游接口只接收单个 message 字符串，Function Calling 完全在网关层模拟：

1. 检测 tools 字段 → 进入工具调用模式（绕过 stateful 缓存）
2. 把 tools schema 编译成 system 指令注入 prompt
3. 要求模型输出格式：<tool_call>{"name":"...","arguments":{...}}</tool_call>
4. 收到上游回复后三层兜底解析：
   ┌─ Layer 1: <tool_call>...</tool_call> 标签
   ├─ Layer 2: ```json ... ``` 围栏
   └─ Layer 3: 平衡括号扫描裸 JSON（必须含 name+arguments 才视为工具调用）
5. 命中 → 输出 OpenAI tool_calls 协议（finish_reason: tool_calls）
   未命中 → 退回普通文本输出

项目结构

cfworker/
├── src/
│   ├── index.ts                  ← Hono 路由 / 鉴权 / 错误处理
│   ├── config.ts                 ← Env 类型 / 模型映射 / 上游端点
│   ├── providers/
│   │   └── kimi.ts               ← 核心业务（nonce / 会话 / 上游调用 / 流式输出）
│   └── utils/
│       ├── sse.ts                ← SSE 块 + 非流式 chat.completion 构造器
│       └── tool-calling.ts       ← 工具调用 Prompt 编译 + 三层兜底解析
├── wrangler.toml                 ← Cloudflare Workers 配置
├── package.json                  ← 依赖与脚本
├── tsconfig.json                 ← TypeScript 配置
├── .gitignore
├── .dev.vars.example             ← 本地开发环境变量模板
├── LICENSE                       ← MIT
└── README.md

License

本项目仅供学习与研究使用。请遵守 kimi-ai.chat 的服务条款，不得用于任何商业牟利或违反当地法律法规的用途。

致谢

上游服务：kimi-ai.chat
框架：Hono · Cloudflare Workers
学AI,上L站！ LINUX DO 如本项目对你有帮助，欢迎 ⭐ Star。

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HelloKimi-Kimi2API

技术架构

目录

✨ 核心特性

部署

前置要求

步骤 1：克隆并安装

步骤 2：登录 Cloudflare

步骤 3：创建 KV 命名空间

步骤 4：填入 KV id

步骤 5：设置 API Key（强烈推荐）

步骤 6：部署

📡 API 文档

GET /

GET /v1/models

POST /v1/chat/completions

三种工作模式自动判定

工具调用响应（finish_reason=tool_calls）

🔌 客户端接入

Cherry Studio / ChatBox / LobeChat / NextChat / OpenWebUI

One API / New API（多 LLM 聚合网关）

Python OpenAI SDK

Node.js

curl

⚙️ 配置参考

wrangler.toml · [vars] 段（可直接修改后重新部署）

Secret（敏感数据，必须用 wrangler secret put 注入）

自定义域名（可选）

🧑‍💻 本地开发

💡 常见问题

🔍 实现原理

与 kimi-ai.chat 上游的协议适配

工具调用模拟原理

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