Sådan bruger du Kimi K2 Thinking API – en praktisk guide

Kimi K2 Thinking er den nyeste variant af agentisk ræsonnement i Kimi K2-familien: en stor, blanding af eksperter (MoE) model, der er indstillet til at udføre vedvarende, trinvis ræsonnement og til pålideligt at kalde eksterne værktøjer på tværs af lange flertrins-arbejdsgange. I denne guide samler jeg den seneste offentlige information, forklarer, hvad Kimi K2 Thinking er, hvordan det sammenlignes med moderne flagskibsmodeller (GPT-5 og Claude Sonnet 4.5), hvordan API'en fungerer, trinvis opsætning og en kørbar eksempel-ræsonnementsopgave, prisovervejelser og anbefalede bedste praksisser inden for produktion - med kodeeksempler, så du kan komme i gang med det samme.

Hvad tænker Kimi K2 på, og hvorfor er det i overskrifterne?

Kimi K2 Tænkning er den nyeste "tænkende agent"-udgivelse fra Moonshot AI - et medlem af en billion-parameter, blanding af eksperter (MoE)-familie, der er blevet eksplicit trænet og pakket til at udføre langsigtet, flertrinsræsonnement mens den autonomt kalder eksterne værktøjer (søgning, Python-udførelse, web-scraping osv.). Udgivelsen (annonceret i begyndelsen af ​​november 2025) har tiltrukket sig opmærksomhed af tre grunde: (1) den er open-weight / åben licenseret (en "Modified MIT"-lignende licens), (2) den understøtter ekstremt lange kontekster (256k token-kontekstvindue), og (3) den demonstrerer markant forbedrede agent ydeevne på værktøjsaktiverede benchmarks sammenlignet med adskillige førende closed source-frontiermodeller.

Kimi K2 Thinking API og økosystemunderstøttelse af OpenAI-stil chat-fuldførelsessemantik plus eksplicitte strukturerede output og værktøjskaldsmønstre. Du sender en chathistorik + værktøjsskema; ​​modellen svarer med en tankekæderepræsentation (hvis det anmodes om) og kan outputte struktureret JSON, der udløser ekstern værktøjsdrift. Udbydere giver mulighed for at streame tokens og returnere både den menneskevendte tekst og en maskinparsbar værktøjskaldsblok. Dette muliggør implementering af agentløkker: model → værktøj → observation → model.

Kort sagt: K2 Thinking er ikke blot designet til at producere et engangssvar på et spørgsmål, men til tænk højt, planlæg, tilkald værktøjer, når det er nyttigt, inspicer resultater og iterer – over hundredvis af trin, hvis det er nødvendigt – uden at det går ud over det. Den evne kalder Moonshot "stabil langsigtet handlekraft".

Hvad er kernefunktionerne i Kimi K2 Thinking?

Vigtige modelkarakteristika

• Mixture-of-Experts (MoE) arkitektur med ~1 billion parametre (32B aktiveret pr. fremadrettet gennemløb i almindelige indstillinger).
• 256k token kontekstvindue til håndtering af meget lange dokumenter, forskning fra flere kilder og udvidede ræsonnementskæder.
• Native INT4-kvantisering / kvantiseringsbevidst træning, hvilket muliggør store reduktioner i inferenshukommelse og betydelige hastighedsforøgelser sammenlignet med vægte af naiv størrelse.
• Indbygget værktøjsopkald og en API, der accepterer en liste over funktioner/værktøjer; modellen vil autonomt beslutte, hvornår de skal kaldes, og iterere på resultaterne.

Hvad dette muliggør i praksis

• Dyb, trinvis ræsonnement (output i tankekædestil, der kan vises til den, der ringer, som separat "ræsonnementsindhold").
• Stabile arbejdsgange for agenter i flere trinModellen kan opretholde målsammenhæng på tværs 200–300 sekventielle værktøjskald, et bemærkelsesværdigt spring fra ældre modeller, der har tendens til at drive efter et par dusin trin.
• Åbne vægte + administreret APIDu kan køre det lokalt, hvis du har hardwaren, eller kalde det via Moonshot/CometAPI ved hjælp af en OpenAI-kompatibel API-grænseflade.

Kimi K2 Thinking afslører agenters adfærd via to kernemekanismer: (1) at overføre en værktøjer liste, så modellen kan kalde funktioner, og (2) modellen udsender interne ræsonnementstokens, som platformen viser som tekst (eller strukturerede tankekæder, når de er aktiveret). Jeg vil forklare det i detaljer med eksempler nedenfor.

Hvordan bruger jeg Kimi K2 Thinking API'en?

Forudsætninger

1. API-adgang / kontoOpret en konto på Moonshots platform (platform.moonshot.ai) eller på en understøttet API-aggregator (CometAPI tilbyder lavere priser end de officielle priser). Efter tilmelding kan du oprette en API-nøgle i dashboardet.
2. API-nøgle: hold det sikkert i miljøvariabler eller dit hemmelige lager.
3. KlientbibliotekerDu kan bruge standard HTTP (curl) eller OpenAI-kompatible SDK'er. Moonshots platformdokumenter giver direkte eksempler. Opsæt dit Python-miljø. Du skal bruge OpenAI Python SDK'et, som er kompatibelt med CometAPI API, fordi de begge opretholder OpenAI-kompatibilitet.

Hvis du har brug for lokal/privat hostingHardware (GPU/klynge), der understøtter MoE & INT4 – Moonshot anbefaler vLLM, SGLang og andre inferensmotorer til produktionsimplementeringer. Modelvægtene er tilgængelige på Hugging Face til selvhosting – mange teams foretrækker den hostede API på grund af modellens størrelse.

Minimal opkaldsstrøm (højt niveau)

1. Opret en chatanmodning (system + brugerbeskeder).
2. Inkluder eventuelt tools (et JSON-array, der beskriver funktioner) for at gøre det muligt for modellen at kalde dem autonomt.
3. Send anmodningen til chat-/fuldførelsesslutpunktet med modellen indstillet til K2 Thinking-varianten.
4. Stream og/eller indsaml responsstykker og saml begge reasoning_content og endeligt indhold.
5. Når modellen anmoder om et værktøjskald, skal du udføre værktøjet på din side, returnere resultatet som en opfølgningsbesked (eller via udbyderens funktionsreturprotokol) og lade modellen fortsætte.

Er "reasoning_content" eksponeret i API'en?

Ja. Kimi K2 Thinking returnerer eksplicit et hjælpeoutputfelt (almindeligvis kaldet reasoning_content) der indeholder modellens mellemliggende ræsonnementsspor. Udbydere og community-dokumenter viser streamingmønstre, der udsender reasoning_content deltaer separat fra content deltaer — hvilket gør det muligt at præsentere en menneskeligt læsbar "tænke"-strøm, mens et endeligt svar udarbejdes. Bemærk: streaming anbefales til store ræsonnementsspor, fordi svarstørrelsen vokser.

cURL — først, en minimal chat-fuldførelse, ：

curl -X POST "https://api.cometapi.com/v1/chat/completions" \
  -H "Authorization: Bearer $cometapi_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "kimi-k2-thinking",
    "messages": [
      {"role":"system","content":"You are a careful reasoning assistant. Show step-by-step reasoning."},
      {"role":"user","content":"Outline a 5-step experiment to validate a micro-SaaS idea with $200 budget."}
    ],
    "temperature": 0.2,
    "max_tokens": 2048,
    "stream": false
  }'

Dette vender tilbage content og (for tænkemodeller) en reasoning_content felt du kan gemme eller streame

Anbefalede parametre for tænketilstand

Nedenfor er anbefalede startparametre for flertrins ræsonnementsopgaver. Justér parametrene efter din opgave:

• model: vælg K2 Thinking-varianten (moonshotai/Kimi-K2-Thinking or kimi-k2-thinking-turbo) — familien “Thinking” afslører reasoning_content.
• Kimi-K2-Tænkemodelkort foreslår temperature = 1.0 som en anbefalet basislinje for mere dybdegående udforskning under tænkning. Brug en højere temperatur til udforskende ræsonnement, en lavere til præcise opgaver.
• Maks. antal tokens / kontekst: Tænkemodeller kan producere store interne spor — sæt max_tokens højt nok og foretrækker streaming.
• streaming: aktiver streaming (stream=True) for at gengive både ræsonnement og endeligt indhold progressivt.
• Værktøjsskema: inkludere a tools/functions array, der beskriver tilgængelige funktioner; K2 vil autonomt bestemme, hvornår de skal kaldes. Giv tydelige description og strenge JSON-skemaer for argumenter for at undgå tvetydige kald.

Hvordan aktiverer og bruger jeg værktøjsopkald med K2 Thinking?

Medtag en tools array i anmodningsteksten. Hvert værktøj beskrives af:

• name: streng, unik værktøjsidentifikator.
• description: kort forklaring af modellen.
• parametersJSON-skema med detaljerede oplysninger om forventede argumenter.

Når modellen beslutter sig for at kalde et værktøj, udsender den et værktøjskaldsobjekt (ofte som et struktureret token). Din runtime skal udføre værktøjet (serverside), registrere outputtet og sende det tilbage som en værktøjssvarbesked, så modellen kan fortsætte med at ræsonnere.

Trin-for-trin guide

K2 Thinking understøtter et funktions-/værktøjsskema, der ligner OpenAI-funktionskald, men med eksplicit understøttelse af looping, indtil modellen er færdig (den kan anmode om flere værktøjskald). Mønsteret er:

1. Definer værktøjsskemaer (navn, beskrivelse, JSON-skema for parametre).
2. Pass tools til opkaldet om afslutning af chatten.
3. På hvert svar, der indeholder tool_calls, udfør det/de anmodede værktøj(er) og tilføj værktøjets output tilbage til beskederne som role: "tool".
4. Gentag indtil modellen returnerer en normal færdiggørelse.

Aktivér værktøjskald (eksempelmønster)

Når du ønsker, at modellen skal kalde værktøjer, skal du angive værktøjsskemaer i anmodningen, f.eks. web_search, code_executor, inkluder dem i anmodningen, og instruer modellen i, hvordan de skal bruges.

{
  "model": "kimi-k2-thinking",
  "messages": [{"role":"system","content":"You can call available tools when needed. Return a JSON tool call when you want to invoke external code."},
               {"role":"user","content":"Find the latest CPU microarchitecture benchmarks for RISC-V and summarize differences."}],
  "tools": [
    {
      "name": "web_search",
      "description": "Performs a web query and returns top results as JSON",
      "input_schema": {"type":"object","properties":{"q":{"type":"string"}}}
    }
  ],
  "temperature": 0.1
}

Modellen kan svare med en tool_call objekt, som din agentkørsel skal registrere og dirigere til det registrerede værktøj.

Dette mønster understøtter vilkårligt dybe sekvenser af tool-invoke → tool-run → model-continue, hvilket er grunden til, at Kimi K2 Thinking lægger vægt på stabilitet over mange sekventielle kald i sit design.

Hvad koster Kimi K2 Thinking API?

Den officielle Moonshot (Kimi) platformlister to primære prissatte slutpunkter til Kimi K2 Thinking:

• kimi-k2-tænkning (standard) — inputtokens: $0.60 / 1 mio (cache-miss-niveau) og $0.15 / 1 mio (cache-hit-niveau); output tokens: $2.50 / 1 mio.
• kimi-k2-thinking-turbo (højhastigheds) — højere latenstid/gennemstrømningsniveau: indgang: $1.15 / 1 mio; output: $8.00 / 1 mio (platform/partnersider gentager dette).

CometAPI har en fordel med hensyn til pris, såsom: meget lav inputhastighed og en lavere token-hastighed pr. output end sammenlignelige high-end-modeller — plus gratis prøvetokens til onboarding:

Omkostningsovervejelser

• Lange kontekster (128-256 tokens) og omfattende værktøjskaldskæder mangedobler tokenforbruget, så design prompts og værktøjsinteraktioner for at minimere omfattende mellemliggende opgaver, når omkostningerne betyder noget.
• Kørsel af agentflows, der producerer mange værktøjsresultater, kan øge outputtoken-regningerne mere end typisk single-turn-chat. Overvåg og budgetter i overensstemmelse hermed.

Benchmark-sammenligning: Kimi K2 Thinking vs. GPT-5 vs. Claude Sonnet 4.5

Ledsagende benchmarks viser et nuanceret billede: K2 Thinking udkonkurrerer GPT-5 og Anthropics Claude Sonnet 4.5 på mange værktøjsaktiveret og agentiske benchmarks (for eksempel BrowseComp og værktøjsaktiverede HLE-varianter), mens GPT-5 forbliver stærkere på nogle tekstbaserede eller medicinske benchmarks (f.eks. HealthBench i Moonshots rapporterede kørsler).

Tag væk: Kimi K2 Thinking er en konkurrence agent model — den udmærker sig ved ræsonnementsopgaver, der drager fordel af værktøjsinterleaving og lange kontekster. Den slår ikke ensartet GPT-5 og Claude Sonnet 4.5 på hver eneste benchmark (især nogle specialiserede eller videnstunge opgaver), men på mange af agentic / browsing / long-horisont testene rapporterer den førende resultater. Kimi k2 Thinking's lave opkaldsomkostninger og open source-natur gør den dog til en sand konge af omkostningseffektivitet.

Hvornår skal man vælge Kimi K2 Thinking vs. andre modeller

• Vælg Kimi K2 Thinking når din opgave kræver lange ræsonnementskæder, mange værktøjskald eller dybdegående analyse af meget store kontekster (kodebaser, lange dokumenter).
• Vælg GPT-5 når du har brug for den tætteste multimodale integration, bred support af tredjepartsøkosystemer eller specifikke OpenAI-værktøjer og agentframeworks.
• Vælg Claude Sonnet 4.5 til arbejdsbelastninger, der lægger vægt på præcision i koderedigering, deterministiske redigeringsarbejdsgange og Anthropics sikkerhedsværktøjskæde.

Bedste praksis

• Strømningsræsonnement: for brugervendte apps, vis en "tænkende" brugergrænseflade ved hjælp af streamet reasoning_contentStreaming reducerer latenstid og undgår enorme nyttelaster. ()
• Skema-første værktøjerDefiner stramme JSON-skemaer for værktøjer for at reducere tvetydige kald og parsingfejl.
• Brug af checkpoint-kontekstOpbevar tidligere ræsonnementsspor i et separat langtidshukommelseslager i stedet for at indlejre en enorm sporhistorik i den aktive prompt; brug hentning til kun at genintroducere relevante segmenter.
• Overvågning og rækværk: log begge reasoning_content og endelig content at diagnosticere drift, hallucinationer og misbrug. Overvej redigering eller brugersamtykke afhængigt af følsomhed.

Konklusion

Kimi K2 Thinking er en væsentlig udvikling af K2-serien mod robust, langsigtet agency. API'en er bevidst kompatibel med OpenAI/Anthropic-klientmønstre og giver en praktisk vej til at integrere agentisk ræsonnement i apps, samtidig med at udviklere får kontrol over værktøjskaldsoverfladen.

Hvis du vil eksperimentere hurtigt, så brug Kimi K2 Thinking API og begynd at bruge! For at begynde, udforsk modellens muligheder i Legeplads og konsulter API guide for detaljerede instruktioner. Før du får adgang, skal du sørge for at være logget ind på CometAPI og have fået API-nøglen. CometAPI tilbyde en pris, der er langt lavere end den officielle pris, for at hjælpe dig med at integrere.

Klar til at gå? → Tilmeld dig CometAPI i dag !

Hvis du vil vide flere tips, guider og nyheder om AI, følg os på VK, X og Discord!