{
    "summary": "記事の要約内容",
    "qa": [
        {
            "question": "質問 1",
            "answer": "回答 1"
        },{
            "question": "質問 2",
            "answer": "回答 2"
        },
        ...
    ]
}

設計一个简明问题列表，目标是从文章中挖掘专业概念或未详尽之处。提供文章摘要，并针对特定概念形成 6 个问题。问题应精确，并生成相应答案。请使用如下 JSON 格式输出你的回复：
{
    "summary": "文章总结内容",
    "qa": [
        {
            "question": "问题 1",
            "answer": "回答 1"
        },
        ...
    ]
}
注意，请将文章总结内容放置在 summary 字段中，将问题放在 question 字段中，将回答放置在 answer 字段中。

# リクエストヘッダ
{
    "Content-Type": "application/json",
    "Authorization": "Bearer $apiKey"
}

# リクエスト内容
{
    "model": "moonshot-v1-8k",
    "messages": [
        {
            "role": "system",
            "content": "你是 Kimi，由 Moonshot AI 提供的人工智能助手，你更擅长中文和英文的对话。你会为用户提供安全，有帮助，准确的回答。同时，你会拒绝一切涉及恐怖主义，种族歧视，黄色暴力等问题的回答。Moonshot AI 为专有名词，不可翻译成其他语言。"
        },
        { "role": "user", "content": "你好，我叫李雷，1+1 等于多少？" }
    ],
    "temperature": 0.3
}

class MoonshotAPI {
    private $apiKey;
    private $baseUrl;

    public function __construct($apiKey) {
        $this->apiKey = $apiKey;
        $this->baseUrl = "https://api.moonshot.cn/v1/chat/completions";
    }
    
    /**
     * API応答データを送信して取得する
     * @param string $model モデル名
     * @param array $messages メッセージ配列
     * @param float $temperature 温度パラメータ、応答の創造性に影響
     * @return mixed API応答データ
     */
    public function sendRequest($model, $messages, $temperature) {
        $payload = $this->preparePayload($model, $messages, $temperature);
        $response = $this->executeCurlRequest($payload);
        $responseData = json_decode($response, true);
        
        if (json_last_error() !== JSON_ERROR_NONE) {
            throw new RuntimeException("無効な応答フォーマット。");
        }
        
        return $responseData;
    }

    /**
     * リクエスト内容を構築
     * @param string $model モデル
     * @param array $messages 会話のメッセージリスト
     * @param float $temperature サンプリング温度
     * @return array 構築済みリクエスト内容
     */
    private function preparePayload($model, $messages, $temperature) {
        return [
            'model' => $model,
            'messages' => $messages,
            'temperature' => $temperature,
            'response_format' => ["type" => "json_object"] # JSON Modeを有効化
        ];
    }

    /**
     * リクエストを送信
     * @param array $data リクエストデータ
     * @return string API応答データ
     */
    private function executeCurlRequest($data) {
        $curl = curl_init();
        curl_setopt_array($curl, [
            CURLOPT_URL => $this->baseUrl,
            CURLOPT_RETURNTRANSFER => true,
            CURLOPT_POST => true,
            CURLOPT_POSTFIELDS => json_encode($data),
            CURLOPT_TIMEOUT => 60,
            CURLOPT_HTTPHEADER => [
                'Content-Type: application/json',
                'Authorization: Bearer ' . $this->apiKey
            ],
        ]);

        $response = curl_exec($curl);

        if ($response === false) {
            $error = curl_error($curl);
            curl_close($curl);
            throw new RuntimeException($error);
        }

        curl_close($curl);
        return $response;
    }
}

/**
 * メッセージの配列を構築
 *
 * @param string $articleText 記事内容
 * @return array システムメッセージとユーザーメッセージを含む配列
 */
function getMessages($articleText) {
    return [
        [
            "role" => "system",
            "content" => <<<EOT
設計一个简明问题列表，目标是从文章中挖掘专业概念或未详尽之处。提供文章摘要，并针对特定概念形成6个问题。问题应精确，并生成相应答案。请使用如下 JSON 格式输出你的回复：
{
    "summary": "文章内容",
    "qa": [
        {
            "question": "问题1",
            "answer": "回答1"
        },
        ...
    ]
}
注意，请将文章总结内容放置在 summary 字段中，将问题放在 question 字段中，将回答放置在 answer 字段中。
EOT
        ],
        [
            "role" => "user",
            "content" => $articleText
        ]
    ];
}

{
    "id": "chatcmpl-xxxxxx",
    "object": "chat.completion",
    "created": xxxxxxxx,
    "model": "moonshot-v1-8k",
    "choices": [{
        "index": 0,
        "message": {
            "role": "assistant",
            "content": "ここにモデルの返信"
        },
        "finish_reason": "stop"
    }],
    "usage": {
        "prompt_tokens": 229,
        "completion_tokens": 64,
        "total_tokens": 293
    }
}

/**
 * MoonshotAPI クラスを呼び出す
 *
 * @param string $articleText 記事内容
 * @param string $model 使用するモデル、デフォルトは "moonshot-v1-8k"
 * @return array ステータスコードとデータを含む配列を返す
 */
function Moonshot($articleText, $model = "moonshot-v1-8k") {
    $apiKey = 'sk-xxxxxxxx'; # $apiKey はユーザーセンターで申請した API Key
    $moonshotApi = new MoonshotAPI($apiKey);
    $messages = getMessages($articleText);
    $temperature = 0.3;

    try {
        $result = $moonshotApi->sendRequest($model, $messages, $temperature);

        if (isset($result['error'])) {
            throw new RuntimeException("モデルが返したエラー：" . $result['error']['message']);
        }

        # モデルが生成した内容が完全かどうかを判断
        $responseContent = $result['choices'][0]['message']['content'] ?? null;
        if ($responseContent === null || $result['choices'][0]['finish_reason'] !== "stop") {
            throw new RuntimeException("返された内容が存在しない、または切断されています。");
        }

        # JSON Mode を有効にしてモデルに標準的な JSON フォーマットで返信させているため
        # 非標準的な JSON フォーマットの返信を除外する必要がある
        $decodedResponse = json_decode($responseContent, true);
        if (json_last_error() !== JSON_ERROR_NONE) {
            throw new RuntimeException("無効な応答フォーマット。");
        }
    
        return $result;
    } catch (Exception $e) {
        return ['stat' => 400, 'message' => $e->getMessage()];
    }
}

header('Content-Type: application/json');

class MoonshotAPI {...}

function getMessages(...) {...}

function Moonshot(...) {...}

# 使用例
try {
    $article = "これは記事の内容です";
    $aiResponse = Moonshot($article);

    # 直接出力、またはモデルが返した結果を後処理
    echo json_encode($aiResponse, JSON_UNESCAPED_UNICODE);
} catch (Exception $e) {
    echo json_encode(['stat' => 400, 'message' => $e->getMessage()], JSON_UNESCAPED_UNICODE);
}

{
    "error": {
        "type": "invalid_request_error",
        "message": "Invalid request: Your request exceeded model token limit: 8192"
    }
}

/**
 * 与えられたメッセージのトークン数を推定する。
 * ドキュメントで提供されている estimate-token-count API を使用して入力メッセージのトークン数を推定する。
 * 
 * @param string $apiKey API キー
 * @param array $inputMessages トークン数を推定するメッセージ配列
 * @return int 推定されたトークン総数を返す
 */
function estimateTokenCount($apiKey, $inputMessages) {
    $header = [
        'Authorization: Bearer ' . $apiKey,
    ];
    $data = [
        'model' => 'moonshot-v1-128k',
        'messages' => $inputMessages,
    ];

    $curl = curl_init();
    curl_setopt_array($curl, [
        CURLOPT_URL => 'https://api.moonshot.cn/v1/tokenizers/estimate-token-count',
        CURLOPT_RETURNTRANSFER => true,
        CURLOPT_POST => true,
        CURLOPT_POSTFIELDS => json_encode($data),
        CURLOPT_TIMEOUT => 60,
        CURLOPT_HTTPHEADER => [
            'Authorization: Bearer ' . $apiKey
        ],
    ]);
    $response = curl_exec($curl);
    if ($response === false) {
        $error = curl_error($curl);
        curl_close($curl);
        throw new RuntimeException($error);
    }
    curl_close($curl);
    $result = json_decode($response, true);
    return $result['data']['total_tokens'];
}

/**
 * 推定されたトークン数に基づいて最適なモデルを選択する。
 * 
 * @param string $apiKey API キー
 * @param array $inputMessages メッセージ配列
 * @param int $defaultMaxTokens デフォルトの最大トークン数制限
 * @return string 選択されたモデル名を返す
 */
function selectModel($apiKey, $inputMessages, $defaultMaxTokens = 1024) {
    $promptTokenCount = estimateTokenCount($apiKey, $inputMessages);
    $totalAllowedTokens = $promptTokenCount + $defaultMaxTokens;

    if ($totalAllowedTokens <= 8 * 1024) {
        return "moonshot-v1-8k";
    } elseif ($totalAllowedTokens <= 32 * 1024) {
        return "moonshot-v1-32k";
    } elseif ($totalAllowedTokens <= 128 * 1024) {
        return "moonshot-v1-128k";
    } else {
        throw new Exception("トークンが最大制限を超えています。");
    }
}

function Moonshot($articleText, $model = "moonshot-v1-8k") {
    ...
        if (isset($result['error'])) {
            if ($result['error']['type'] === "invalid_request_error") {
                $model = selectModel($apiKey, $messages);
                return Moonshot($articleText, $model);
           } else {
               throw new RuntimeException("モデルが返したエラー：" . $result['error']['message']);
           }
        }
    ...
}