必须用抓取的refresh_token构造authorization请求头调用kimi模型，dify中提供方名填moonshot、api base url为https://api.moonshot.cn/v1、模型名严格为kimi-pro并启用openai兼容格式与流式响应。
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要在Dify中稳定调用Kimi（Moonshot AI）大模型，必须通过其官方API服务获取有效凭证并完成严格匹配的模型配置，跳过任意一步都会导致401或400错误，无法进入应用构建阶段。
获取Moonshot API密钥
打开 https://kimi.moonshot.cn → 登录账号 → 任意发起一次对话 → 按F12打开开发者工具 → 切换到「Application」选项卡 → 展开左侧「Local Storage」→ 找到域名 kimi.moonshot.cn 下的 refresh_token 字段 → 复制其完整值（通常为64位字符串）。
这个 refresh_token 就是后续要用的Bearer Token，【它不能直接当作API Key填入Dify，而是需构造为 Authorization: Bearer your_refresh_token】；若你误将网页端显示的 session_id 或其他字段当密钥，Dify测试必定失败。
注意：该token无固定有效期，但一旦在网页端退出登录或更换设备，旧token即失效，需重新抓取。
在Dify中添加Moonshot模型提供方
登录Dify控制台 → 左侧导航栏点击「设置」→「模型配置」→「添加模型提供方」。
填写表单：提供方名称输入 moonshot（全小写，不可加空格或下划线）；API Base URL填写 https://api.moonshot.cn/v1；API Key栏留空（Moonshot不使用静态Key，此处仅作占位）。
通过 NVIDIA NIM API 调用 Kimi K2.5 视觉模型分析图像，非常适合为 MiniMax M2.5、GLM-5 等非视觉模型赋予视觉能力。
点击「保存」后，列表中应立即出现状态为「已连接」的新记录。若显示「连接失败」，请检查URL是否误写成 https://api.moonshot.ai/v1 或末尾多加了斜杠（/v1/）——这两种写法均会返回404。
配置kimi-pro等具体模型实例
回到「模型配置」页面 → 在「模型列表」区域点击「添加模型」。
第一步：选择提供方为 moonshot；
第二步：模型名称填写 kimi-pro（严格大小写，不可写作 KIMI-PRO、kimi_pro 或 kimi-pro-v1）；
第三步：勾选「启用OpenAI兼容格式」；
第四步：勾选「启用流式响应」；
第五步：在「请求头」区域点击「+ 添加请求头」→ Key 输入 Authorization → Value 输入 Bearer sk-xxx（此处粘贴你从Local Storage抓到的 refresh_token，开头必须是 sk-，长度约64位）。
【Value中的Bearer必须大写B，且与token之间有一个空格，少一个空格或写成bearer都会触发401】。Dify不会校验该token格式，但Moonshot后端会直接拒绝非法头信息。
验证模型是否可用
在「模型列表」中找到刚添加的 kimi-pro 行 → 点击右侧「测试」按钮 → 输入“你好” → 等待返回结果。
若返回正常文本且响应时间在3～8秒内，说明配置成功；若返回「Unauthorized」或空内容，立即检查上一步请求头的拼写与空格；若返回「Model not found」，说明模型名称大小写或连字符有误。
