Cómo usar la API de Kimi K2 Thinking: una guía práctica

Kimi K2 Thinking es la variante más reciente de razonamiento agentivo de la familia Kimi K2: un modelo de gran tamaño con múltiples expertos (MoE) optimizado para realizar razonamiento sostenido paso a paso y para invocar herramientas externas de forma fiable en flujos de trabajo largos y complejos. En esta guía, recopilo la información pública más reciente, explico qué es Kimi K2 Thinking, cómo se compara con los modelos insignia actuales (GPT-5 y Claude Sonnet 4.5), cómo funciona la API, la configuración paso a paso y una tarea de razonamiento de ejemplo ejecutable, consideraciones de precios y las mejores prácticas de producción recomendadas, con ejemplos de código para que pueda comenzar de inmediato.

¿Qué piensa Kimi K2 y por qué es noticia?

Kimi Pensamiento K2 es el lanzamiento más reciente de "agente pensante" de Moonshot AI: un miembro de la familia de mezcla de expertos (MoE) con un billón de parámetros que ha sido entrenado y empaquetado explícitamente para realizar razonamiento a largo plazo y en múltiples etapas mientras invoca de forma autónoma herramientas externas (búsqueda, ejecución de Python, web scraping, etc.). El lanzamiento (anunciado a principios de noviembre de 2025) ha llamado la atención por tres razones: (1) es de código abierto y tiene una licencia abierta (una licencia de estilo MIT modificada), (2) admite contextos extremadamente largos (ventana de contexto de 256k tokens) y (3) demuestra una mejora notable. agente rendimiento en pruebas comparativas habilitadas por herramientas frente a varios modelos de vanguardia líderes de código cerrado.

API de Kimi K2 Thinking El ecosistema admite la semántica de autocompletado de chat al estilo de OpenAI, además de salidas estructuradas explícitas y patrones de invocación de herramientas. Se envía un historial de chat junto con el esquema de la herramienta; el modelo responde con una representación del flujo de pensamiento (si se solicita) y puede generar JSON estructurado que activa herramientas externas. Los proveedores permiten transmitir tokens y devolver tanto el texto legible por el usuario como un bloque de invocación de herramientas procesable por máquina. Esto permite implementar bucles de agentes: modelo → herramienta → observación → modelo.

En pocas palabras: K2 Thinking está diseñado no solo para dar una respuesta puntual a una pregunta, sino para pensar en voz altaPlanificar, utilizar herramientas cuando sea útil, analizar resultados e iterar —incluso durante cientos de pasos si es necesario— sin que el rendimiento se vea afectado. Esta capacidad es lo que Moonshot denomina «agencia estable a largo plazo».

¿Cuáles son las características principales de Kimi K2 Thinking?

Características clave del modelo

• Arquitectura de mezcla de expertos (MoE) con ~1 billón de parámetros (32 mil millones activados por pasada hacia adelante en configuraciones comunes).
• Ventana de contexto de token de 256k para el manejo de documentos muy extensos, investigaciones con múltiples fuentes y cadenas de razonamiento prolongadas.
• Cuantización nativa INT4 / entrenamiento con reconocimiento de cuantización, lo que permite grandes reducciones en la memoria de inferencia y aceleraciones significativas en comparación con pesos de tamaño ingenuo.
• Llamada a herramienta integrada y una API que acepta una lista de funciones/herramientas; el modelo decidirá de forma autónoma cuándo llamarlas e iterará sobre los resultados.

Lo que esto permite en la práctica

• razonamiento profundo y gradual (resultados al estilo de una cadena de pensamiento que pueden presentarse al llamador como “contenido de razonamiento” separado).
• Flujos de trabajo de agentes estables de varios pasosEl modelo puede mantener la coherencia de los objetivos en todo el proceso. Entre 200 y 300 llamadas secuenciales a herramientas, un salto notable respecto a los modelos más antiguos que tienden a desviarse después de unas pocas docenas de pasos.
• Pesos abiertos + API gestionadaPuedes ejecutarlo localmente si tienes el hardware, o llamarlo a través de Moonshot/CometAPI utilizando una interfaz API compatible con OpenAI.

Kimi K2 Thinking revela el comportamiento agentivo a través de dos mecanismos centrales: (1) transmitir un (1) El modelo tiene una lista para poder llamar a funciones, y (2) el modelo emite tokens de razonamiento interno que la plataforma muestra como texto (o cadenas de pensamiento estructuradas cuando está habilitada). Lo explicaré en detalle con ejemplos a continuación.

¿Cómo utilizo la API de Kimi K2 Thinking?

Requisitos previos

1. Acceso a la API / cuenta: Crea una cuenta en la plataforma de Moonshot (platform.moonshot.ai) o en un agregador de API compatible (CometAPI (Ofrece precios más bajos que los precios oficiales). Tras registrarte, podrás crear una clave API en el panel de control.
2. Clave API: guárdalo de forma segura en variables de entorno o en tu almacén de secretos.
3. Bibliotecas de clientesPuedes usar HTTP estándar (curl) o SDK compatibles con OpenAI. La documentación de la plataforma Moonshot proporciona ejemplos directos. Configura tu entorno de Python. Necesitarás el SDK de Python de OpenAI, que es compatible con... CometAPI API porque ambas mantienen la compatibilidad con OpenAI.

Si necesitas alojamiento local/privadoHardware (GPU/clúster) compatible con MoE e INT4: Moonshot recomienda vLLM, SGLang y otros motores de inferencia para implementaciones en producción. Los pesos del modelo están disponibles en Hugging Face para autohospedaje; muchos equipos prefieren la API alojada debido al tamaño del modelo.

Flujo de llamadas mínimo (alto nivel)

1. Crea una solicitud de chat (mensajes del sistema + del usuario).
2. Incluir opcionalmente tools (una matriz JSON que describe funciones) para permitir que el modelo las llame de forma autónoma.
3. Envía la solicitud al punto final de chat/completaciones con el modelo configurado en la variante K2 Thinking.
4. Transmitir y/o recopilar fragmentos de respuesta y ensamblar ambos reasoning_content y el contenido final.
5. Cuando el modelo solicite una llamada a una herramienta, ejecute la herramienta en su lado, devuelva el resultado como un mensaje de seguimiento (o a través del protocolo de retorno de función del proveedor) y deje que el modelo continúe.

¿Está expuesto “reasoning_content” en la API?

Sí. Kimi K2 Thinking devuelve explícitamente un campo de salida auxiliar (comúnmente llamado reasoning_content) que contiene el rastro de razonamiento intermedio del modelo. Los proveedores y la documentación de la comunidad muestran patrones de transmisión que emiten reasoning_content deltas por separado de content Deltas: esto permite presentar un flujo de razonamiento legible mientras se redacta la respuesta final. Nota: se recomienda el uso de la transmisión de datos para flujos de razonamiento extensos, ya que el tamaño de la respuesta aumenta.

cURL — primero, una función de finalización de chat mínima, ：

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
  }'

Esto devuelve content y (para los modelos de pensamiento) un reasoning_content campo que puedes almacenar o transmitir

Parámetros recomendados para el modo Pensamiento

A continuación se indican los parámetros iniciales recomendados para tareas de razonamiento de varios pasos. Ajústelos según su tarea:

• model: elige la variante K2 Thinking (moonshotai/Kimi-K2-Thinking or kimi-k2-thinking-turbo) — la familia “Pensando” expone reasoning_content.
• Las tarjetas del modelo Kimi-K2-Thinking sugieren temperature = 1.0 Como punto de partida recomendado para una exploración más profunda durante el pensamiento, utilice una temperatura más alta para el razonamiento exploratorio y una más baja para tareas de precisión.
• Máximo de tokens por contexto: Los modelos de pensamiento pueden producir grandes huellas internas — conjunto max_tokens lo suficientemente alto y prefiero la transmisión en directo.
• Streaming: habilitar la transmisión (stream=True) para presentar tanto el razonamiento como el contenido final de forma progresiva.
• Esquema de la herramienta: Incluir un tools/functions Matriz que describe las funciones disponibles; K2 decidirá automáticamente cuándo llamarlas. Proporcione una descripción clara de las funciones disponibles. description y esquemas JSON estrictos para los argumentos para evitar llamadas ambiguas.

¿Cómo habilito y utilizo la llamada a herramientas con K2 Thinking?

Incluir un tools matriz en el cuerpo de la solicitud. Cada herramienta se describe mediante:

• name: cadena, identificador único de la herramienta.
• description: breve explicación del modelo.
• parametersEsquema JSON que detalla los argumentos esperados.

Cuando el modelo decide invocar una herramienta, genera un objeto de invocación de herramienta (generalmente como un token estructurado). El entorno de ejecución debe ejecutar dicha herramienta (en el servidor), capturar la salida y enviarla como mensaje de respuesta para que el modelo pueda continuar su razonamiento.

Guía paso por paso

K2 Thinking admite un esquema de funciones/herramientas similar al de las llamadas a funciones de OpenAI, pero con soporte explícito para bucles hasta que el modelo finaliza (puede requerir varias llamadas a herramientas). El patrón es el siguiente:

1. Definir esquemas de herramientas (nombre, descripción, esquema JSON de parámetros).
2. Pass tools a la llamada de finalización del chat.
3. En cada respuesta que contiene tool_calls, ejecute las herramientas solicitadas y añada los resultados de las herramientas a los mensajes como role: "tool".
4. Repita el proceso hasta que el modelo devuelva una finalización normal.

Habilitar la invocación de la herramienta (ejemplo de patrón)

Cuando desee que el modelo invoque herramientas, proporcione los esquemas de las herramientas en la solicitud, por ejemplo: web_search, code_executor, inclúyalos en la solicitud e indique al modelo cómo utilizarlos.

{
  "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
}

El modelo puede responder con un tool_call objeto que su entorno de ejecución del agente debe detectar y enrutar a la herramienta registrada.

Este patrón admite secuencias arbitrariamente profundas de invocación de herramienta → ejecución de herramienta → continuación del modelo, por lo que Kimi K2 Thinking enfatiza la estabilidad sobre muchas llamadas secuenciales en su diseño.

¿Cuánto cuesta la API Kimi K2 Thinking?

La plataforma oficial de Moonshot (Kimi) enumera dos puntos finales de precio principales Para Kimi K2 Pensamiento:

• kimi-k2-pensamiento (estándar) - tokens de entrada: $0.60 / 1M (nivel de fallo de caché) y $0.15 / 1M (nivel de acierto de caché); fichas de salida: $2.50 / 1M.
• kimi-k2-pensamiento-turbo (alta velocidad) — Nivel de latencia/rendimiento superior: Las opciones de entrada: $1.15 / 1M; salida: $8.00 / 1M (Las páginas de la plataforma/socios repiten esto).

CometAPI Tiene ventajas en cuanto al precio, como por ejemplo: una tasa de entrada muy baja y una tasa de tokens por salida más baja que los modelos de gama alta comparables; además de tokens de prueba gratuitos para la incorporación:

Consideraciones de costo

• Los contextos largos (128K–256K tokens) y las extensas cadenas de llamadas a herramientas multiplican el consumo de tokens, por lo que se deben diseñar avisos e interacciones de herramientas para minimizar los intermedios verbosos cuando el costo importa.
• La ejecución de flujos de agentes que generan múltiples resultados de herramientas puede incrementar el consumo de tokens de salida más que un chat típico de un solo turno. Supervise y presupueste en consecuencia.

Comparación de benchmarks: Kimi K2 Thinking vs GPT-5 vs Claude Sonnet 4.5

Los análisis comparativos adjuntos muestran una imagen más matizada: Pensamiento K2 supera GPT-5 y el Soneto 4.5 de Claude de Anthropic en muchos habilitado para herramientas y puntos de referencia agentivos (por ejemplo, BrowseComp y variantes HLE habilitadas para herramientas), mientras que GPT-5 sigue siendo más fuerte en algunos puntos de referencia solo de texto o médicos (por ejemplo, HealthBench en las ejecuciones informadas de Moonshot).

Para llevar: Kimi K2 Thinking es competitivo agente El modelo destaca en tareas de razonamiento que se benefician de la intercalación de herramientas y los contextos extensos. No supera a GPT-5 de forma uniforme. Soneto de Claude 4.5 En todas las pruebas de referencia (especialmente en algunas tareas especializadas o que requieren muchos conocimientos), pero en muchas de las pruebas de agentes/navegación/horizonte largo, ofrece resultados líderes. Sin embargo, el bajo coste de las llamadas y la naturaleza de código abierto del Kimi k2 lo convierten en un verdadero rey de la rentabilidad.

¿Cuándo elegir el Kimi K2 Thinking frente a otros modelos?

• Elige Kimi K2 Pensamiento cuando tu tarea requiere largas cadenas de razonamiento, muchas llamadas a herramientas o un análisis profundo de contextos muy extensos (bases de código, documentación extensa).
• Elija GPT-5 cuando necesite la integración multimodal más sólida, un amplio soporte de ecosistemas de terceros o herramientas y marcos de agentes específicos de OpenAI.
• Elija Claude Soneto 4.5 para cargas de trabajo que enfatizan la precisión en la edición de código, flujos de trabajo de edición deterministas y la cadena de herramientas de seguridad de Anthropic.

Mejores prácticas

• razonamiento de flujoPara las aplicaciones orientadas al usuario, mostrar una interfaz de usuario "pensante" mediante transmisión de datos reasoning_contentLa transmisión en directo reduce la latencia y evita grandes cargas útiles. ()
• Herramientas basadas en esquemasDefinir esquemas JSON precisos para las herramientas con el fin de reducir las llamadas ambiguas y los errores de análisis.
• Uso del contexto del punto de control: mantener los rastros de razonamiento anteriores en un almacenamiento de memoria a largo plazo separado en lugar de incrustar un historial de rastreo enorme en la solicitud activa; utilizar la recuperación para reintroducir solo los segmentos relevantes.
• Monitoreo y barandillas: registrar ambos reasoning_content y final content Para diagnosticar deriva, alucinaciones y uso indebido. Considere la posibilidad de redactar la información o solicitar el consentimiento del usuario según la sensibilidad del caso.

Conclusión

Kimi K2 Thinking representa una importante evolución de la línea K2 hacia una capacidad de agencia robusta y a largo plazo. Su API es compatible con los patrones de cliente OpenAI/Anthropic y ofrece una vía práctica para integrar el razonamiento agentivo en las aplicaciones, a la vez que proporciona a los desarrolladores control sobre la interfaz de llamadas a las herramientas.

Si quieres experimentar rápidamente, usa API de Kimi K2 Thinking ¡Y empieza a usarlo! Para empezar, explora las capacidades del modelo en el siguiente enlace: Playground y consultar el Guía de API Para obtener instrucciones detalladas, consulte la sección "Antes de acceder, asegúrese de haber iniciado sesión en CometAPI y de haber obtenido la clave API". CometAPI Ofrecemos un precio muy inferior al oficial para ayudarte a integrarte.

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