Ошибка 400: что делать, если kimi-k2.5 не отвечает

Код 400 означает, что сам запрос некорректен: пропущено поле, неверный тип или параметр, который эта модель не поддерживает. Повтор не поможет — нужно исправить тело запроса.

400 Bad Request означает, что сервер отказался обрабатывать запрос, потому что некорректно само тело. В отличие от 5xx, повтор не поможет — вы будете получать тот же ответ. Сначала нужно исправить параметры.

kimi-k2.5 предоставляется компанией Moonshot AI. Всё на этой странице — причины, решения и измеренные данные — собрано по реальной работе этой модели на уровне шлюза.

В этом шлюзе самая частая причина — Не хватает обязательного поля (model или messages). Рекомендуемое первое действие: Сверьте тело запроса с таблицей параметров на этой странице.

Возможные причины

  • Не хватает обязательного поля (model или messages)
  • Неверный тип параметра
  • Параметр не поддерживается этой моделью
  • Некорректная структура messages или недопустимое значение role

Как исправить

  • Сверьте тело запроса с таблицей параметров на этой странице
  • Уберите неподдерживаемые параметры и повторите
  • Убедитесь, что messages — массив, а role имеет допустимое значение
  • Сначала отправьте минимальный запрос, затем добавляйте параметры по одному

Повтор с экспоненциальной задержкой

Ниже — пример повтора, когда kimi-k2.5 возвращает 400: до 5 попыток, ожидание растёт и добавляется случайный джиттер, чтобы параллельные запросы не повторялись одновременно. Base URL и API key читаются из переменных окружения — не хардкодьте их.

import os, time, random
import requests

BASE  = os.getenv("OPENAI_BASE_URL")   # e.g. https://<your-gateway>/v1
KEY   = os.getenv("OPENAI_API_KEY")
MODEL = 'kimi-k2.5'


def chat(messages, retries=5):
    """Retry with exponential backoff + jitter."""
    for i in range(retries):
        try:
            r = requests.post(
                BASE + "/chat/completions",
                headers={"Authorization": "Bearer " + KEY},
                json={"model": MODEL, "messages": messages, "stream": True},
                timeout=60,
            )
            if r.status_code == 429 or r.status_code >= 500:
                time.sleep(min(2 ** i + random.uniform(0, 1), 30))
                continue
            r.raise_for_status()
            return r.json()
        except requests.exceptions.Timeout:
            time.sleep(min(2 ** i + random.uniform(0, 1), 30))
    raise RuntimeError("gave up after " + str(retries) + " retries")


print(chat([{"role": "user", "content": "hello"}]))

Ключевые данные этой модели

API-эндпоинтhttps://api.airai.cc/v1
Совместимо с OpenAIOpenAI-compatible
ПроизводительMoonshot AI
Контекст262.1K
ВозможностиReasoning, Tools, Open Weights, Vision
Форматы APIopenai, openai-response, openai-response-compact, anthropic, gemini, openai-alpha-search
Скидка за кэш0.556×

Частые вопросы

Как заранее предотвратить 400 на kimi-k2.5?

Имейте наготове резервную модель. Резерв на уровне архитектуры надёжнее, чем латать каждую ошибку по отдельности. У этой модели от Moonshot AI несколько upstream-узлов, между которыми шлюз может переключаться. Держите наготове более лёгкую резервную модель, и основной поток не прервётся. Вынесите имя модели в конфиг, чтобы переключение upstream не требовало правок кода.

При нескольких upstream-узлах шлюз переключается сам при 400?

Эта ошибка не связана с возможностями модели, это уровень шлюза. Как правило это кратковременный сбой, который проходит сам. Теги возможностей модели: Reasoning, Tools, Open Weights, Vision. Если ошибка длится несколько минут, обратитесь в поддержку платформы и уточните статус upstream.

Каким должно быть время ожидания?

Здесь важны параллелизм и таймауты, а не сама модель. Сначала снизьте параллелизм — чаще всего проблема с пропускной способностью исчезает. Окно контекста модели — 262.1K, вендор — Moonshot AI. Контекст 262.1K означает, что длинный ввод заметно увеличивает задержку первого токена. Начните с низкого параллелизма, понаблюдайте несколько минут, затем повышайте.

Будет ли списание, если kimi-k2.5 вернул 400?

Списания не будет: в استخدام идёт только реально сгенерированный вывод. Оплачивается только уже сгенерированный вывод, неудачная часть — нет. Цена ввода — около $0.41 за миллион токенов. Сначала проверьте баланс и лимиты скорости в консоли, потом ищите в коде.

Другие ошибки этой модели

Другие модели с той же ошибкой

Данные обновлены: 2026-10-11 13:20

Техническая поддержкаОнлайн-поддержка
Наверх