Comment utiliser l'API Kimi K2 Thinking — un guide pratique

Kimi K2 Thinking est la toute dernière variante de raisonnement agentique de la famille Kimi K2 : un modèle de grande envergure, basé sur un mélange d’experts (MoE), conçu pour un raisonnement soutenu et progressif, et pour l’utilisation fiable d’outils externes tout au long de longs flux de travail complexes. Ce guide rassemble les dernières informations publiques, explique ce qu’est Kimi K2 Thinking, le compare aux modèles phares actuels (GPT-5 et Claude Sonnet 4.5), décrit le fonctionnement de l’API, propose une configuration étape par étape, un exemple de tâche de raisonnement exécutable, aborde les aspects liés à la tarification et présente les meilleures pratiques de production recommandées, avec des exemples de code pour une prise en main immédiate.

Que pense Kimi K2 et pourquoi fait-il la une des journaux ?

Kimi K2 Thinking est la toute dernière version d'« agent pensant » de Moonshot AI — un membre de la famille des mélanges d'experts (MoE) doté d'un billion de paramètres, qui a été explicitement entraîné et conditionné pour réaliser raisonnement à long terme et en plusieurs étapes tout en appelant de manière autonome des outils externes (recherche, exécution Python, extraction de données web, etc.). Cette version (annoncée début novembre 2025) a suscité l'intérêt pour trois raisons : (1) elle est open-weight et sous licence ouverte (une licence de type « MIT modifiée »), (2) elle prend en charge des contextes extrêmement longs (fenêtre de contexte de 256 000 jetons), et (3) elle présente des améliorations notables. agentique performances sur des benchmarks utilisant des outils, comparées à plusieurs modèles de pointe propriétaires.

API de réflexion Kimi K2 L'écosystème prend en charge la complétion automatique des conversations de type OpenAI, ainsi que des sorties structurées explicites et des modèles d'appel d'outils. Vous envoyez un historique de conversation et un schéma d'outil ; le modèle répond par une représentation du raisonnement (si nécessaire) et peut générer du JSON structuré déclenchant des outils externes. Les fournisseurs permettent de diffuser des jetons et de renvoyer à la fois le texte destiné à l'utilisateur et un bloc d'appel d'outil analysable par machine. Ceci permet d'implémenter des boucles d'agents : modèle → outil → observation → modèle.

En clair : K2 Thinking n’est pas conçu pour produire une réponse unique à une question, mais pour… Réfléchissez à voix hautePlanifier, utiliser les outils nécessaires, analyser les résultats et itérer – sur des centaines d’étapes si besoin – sans perte de performance. C’est ce que Moonshot appelle « l’autonomie stable à long terme ».

Quelles sont les principales caractéristiques de Kimi K2 Thinking ?

Caractéristiques principales du modèle

• Architecture de mélange d'experts (MoE) avec ~1 billion de paramètres (32B activés par passage direct dans les paramètres courants).
• Fenêtre de contexte de jeton de 256 k pour la gestion de documents très longs, de recherches multi-sources et de raisonnements complexes.
• Quantification INT4 native / formation prenant en compte la quantification, permettant des réductions importantes de la mémoire d'inférence et des gains de vitesse significatifs par rapport aux poids de taille naïve.
• Appel d'outil intégré et une API qui accepte une liste de fonctions/outils ; le modèle décidera de manière autonome quand les appeler et itérera sur les résultats.

Ce que cela permet en pratique

• raisonnement approfondi et progressif (sorties de type chaîne de pensée pouvant être présentées à l'appelant sous forme de « contenu de raisonnement » distinct).
• Flux de travail d'agents stables en plusieurs étapesLe modèle peut maintenir la cohérence des objectifs tout au long de l'ensemble de l'ensemble de l'environnement. 200 à 300 appels d'outils séquentiels, un progrès notable par rapport aux anciens modèles qui ont tendance à dériver après quelques dizaines de pas.
• Poids ouverts + API gérée: vous pouvez l'exécuter localement si vous disposez du matériel nécessaire, ou l'appeler via Moonshot/API Comet en utilisant une interface API compatible avec OpenAI.

La pensée Kimi K2 révèle le comportement agentiel via deux mécanismes principaux : (1) la transmission d’un les outils (1) La liste permet au modèle d'appeler des fonctions, et (2) le modèle émet des jetons de raisonnement internes que la plateforme affiche sous forme de texte (ou de chaînes de pensée structurées lorsque cette option est activée). J'expliquerai cela en détail avec des exemples par la suite.

Comment utiliser l'API Kimi K2 Thinking ?

Pré-requis :

1. Accès API / compte: Créez un compte sur la plateforme Moonshot (platform.moonshot.ai) ou sur un agrégateur d'API compatible (API Comet propose des prix inférieurs aux prix officiels. Après votre inscription, vous pourrez créer une clé API dans le tableau de bord.
2. Clé API: conservez-le en lieu sûr dans des variables d'environnement ou dans votre coffre-fort de secrets.
3. Bibliothèques clientesVous pouvez utiliser le protocole HTTP standard (curl) ou des SDK compatibles avec OpenAI. La documentation de la plateforme Moonshot fournit des exemples concrets. Configurez votre environnement Python. Vous aurez besoin du SDK Python d'OpenAI, compatible avec… API Comet API car elles assurent toutes deux la compatibilité avec OpenAI.

Si vous avez besoin d'un hébergement local/privéMatériel (GPU/cluster) compatible avec MoE et INT4 : Moonshot recommande vLLM, SGLang et d’autres moteurs d’inférence pour les déploiements en production. Les poids du modèle sont disponibles sur Hugging Face pour un hébergement autonome ; de nombreuses équipes privilégient l’API hébergée en raison de la taille du modèle.

Flux d'appels minimal (niveau élevé)

1. Créer une demande de chat (messages système + messages utilisateur).
2. Inclure en option tools (un tableau JSON décrivant les fonctions) pour permettre au modèle de les appeler de manière autonome.
3. Envoyez la requête au point de terminaison chat/completions avec le modèle défini sur la variante K2 Thinking.
4. Récupérez et/ou transmettez les fragments de réponse et assemblez-les. reasoning_content et le contenu final.
5. Lorsque le modèle demande un appel d'outil, exécutez l'outil de votre côté, renvoyez le résultat sous forme de message de suivi (ou via le protocole de retour de fonction du fournisseur) et laissez le modèle continuer.

La propriété « reasoning_content » est-elle exposée dans l'API ?

Oui. Kimi K2 Thinking renvoie explicitement un champ de sortie auxiliaire (communément appelé reasoning_content) qui contient la trace de raisonnement intermédiaire du modèle. Les fournisseurs et la documentation communautaire présentent des modèles de flux qui émettent reasoning_content deltas séparément de content Les deltas permettent de présenter un flux de réflexion lisible par un humain pendant la composition de la réponse finale. Remarque : le streaming est recommandé pour les longs raisonnements, car la taille de la réponse augmente.

cURL — tout d'abord, une fonction de complétion de chat minimale :

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
  }'

Cela renvoie content et (pour les modèles de pensée) un reasoning_content champ que vous pouvez stocker ou diffuser

Paramètres recommandés pour le mode Pensée

Vous trouverez ci-dessous les paramètres de départ recommandés pour les tâches de raisonnement en plusieurs étapes. Adaptez-les à votre tâche :

• model: choisissez la variante K2 Thinking (moonshotai/Kimi-K2-Thinking or kimi-k2-thinking-turbo) — la famille « Thinking » révèle reasoning_content.
• Les cartes du modèle Kimi-K2-Thinking suggèrent temperature = 1.0 Il s'agit d'une température de référence recommandée pour une exploration plus approfondie lors de la réflexion. Utilisez une température plus élevée pour le raisonnement exploratoire et une température plus basse pour les tâches précises.
• Nombre maximal de jetons/contexte : Les modèles de pensée peuvent produire d'importantes traces internes — ensemble max_tokens Assez élevé et je préfère le streaming.
• Streaming: activer le streaming (stream=True) pour rendre progressivement à la fois le raisonnement et le contenu final.
• Schéma de l'outil : Inclure un tools/functions Tableau décrivant les fonctions disponibles ; K2 décidera automatiquement quand les appeler. Fournissez des instructions claires. description et des schémas JSON stricts pour les arguments afin d'éviter les appels ambigus.

Comment activer et utiliser l'appel d'outils avec K2 Thinking ?

Inclure un tools tableau dans le corps de la requête. Chaque outil est décrit par :

• name: chaîne de caractères, identifiant unique de l'outil.
• description: brève explication du modèle.
• parameters: Schéma JSON détaillant les arguments attendus.

Lorsque le modèle décide d'appeler un outil, il émet un objet d'invocation d'outil (souvent sous forme de jeton structuré). Votre environnement d'exécution doit exécuter cet outil (côté serveur), capturer sa sortie et la renvoyer comme message de réponse afin que le modèle puisse poursuivre son raisonnement.

Guide pas à pas

K2 Thinking prend en charge un schéma de fonctions/outils similaire à celui des appels de fonctions d'OpenAI, mais avec une prise en charge explicite des boucles jusqu'à la fin de l'exécution du modèle (qui peut nécessiter plusieurs appels d'outils). Le modèle est le suivant :

1. Définir les schémas d'outils (nom, description, schéma JSON des paramètres).
2. Passé tools à l'appel de fin de conversation.
3. Sur chaque réponse qui contient tool_calls, exécuter le ou les outils demandés et ajouter les résultats des outils aux messages sous forme de role: "tool".
4. Répétez l'opération jusqu'à ce que le modèle renvoie un résultat normal.

Activer l'invocation de l'outil (exemple de modèle)

Lorsque vous souhaitez que le modèle appelle des outils, fournissez les schémas d'outils dans la requête, par exemple : web_search, code_executor, incluez-les dans la requête et indiquez au modèle comment les utiliser.

{
  "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
}

Le modèle peut répondre par un tool_call objet que votre environnement d'exécution d'agent doit détecter et acheminer vers l'outil enregistré.

Ce modèle prend en charge des séquences arbitrairement profondes d'appel d'outil → exécution d'outil → continuation du modèle, c'est pourquoi Kimi K2 Thinking met l'accent sur la stabilité plutôt que sur de nombreux appels séquentiels dans sa conception.

Quel est le prix de l'API Kimi K2 Thinking ?

Liste officielle de la plateforme Moonshot (Kimi) deux principaux points de terminaison tarifaires pour Kimi K2 Thinking :

• kimi-k2-pensée (standard) - jetons d'entrée: 0.60 $ / 1 M (niveau de cache manqué) et 0.15 $ / 1 M (niveau de cache réussi); jetons de sortie: 2.50 $ / 1 M.
• kimi-k2-penser-turbo (haute vitesse) — Niveau de latence/débit plus élevé : contribution: 1.15 $ / 1 M; sortie: 8.00 $ / 1 M (Les pages de la plateforme/des partenaires répètent ceci).

API Comet présente un avantage en termes de prix, notamment : un taux d’entrée très bas et un taux de jetons par sortie inférieur à celui des modèles haut de gamme comparables — ainsi que des jetons d’essai gratuits pour la prise en main :

Considérations de coût

• Les contextes longs (128K–256K jetons) et les chaînes d'appels d'outils étendues multiplient la consommation de jetons, il faut donc concevoir les invites et les interactions avec les outils de manière à minimiser les intermédiaires verbeux lorsque le coût compte.
• L'exécution de flux d'agents générant de nombreux résultats d'outils peut augmenter la facture de jetons de sortie davantage qu'une conversation classique à un seul tour. Surveillez et budgétisez en conséquence.

Comparaison des performances : Kimi K2 Thinking vs GPT-5 vs Claude Sonnet 4.5

Les points de référence qui l'accompagnent dressent un tableau plus nuancé : K2 Thinking surperforme GPT-5 et Claude Sonnet 4.5 d'Anthropic sur de nombreux outil activé et des benchmarks d'agents (par exemple, BrowseComp et les variantes HLE compatibles avec les outils), tandis que GPT-5 reste plus performant sur certains benchmarks textuels ou médicaux (par exemple, HealthBench dans les exécutions rapportées de Moonshot).

Emporter: Kimi K2 Thinking est un compétitif agentique Ce modèle excelle dans les tâches de raisonnement qui tirent parti de l'entrelacement d'outils et des contextes longs. Il ne surpasse cependant pas systématiquement GPT-5 et Claude Sonnet 4.5 sur chaque benchmark (en particulier certaines tâches spécialisées ou nécessitant beaucoup de connaissances), mais sur de nombreux tests d'agents/de navigation/à long terme, il affiche des résultats de premier plan. Cependant, le faible coût des appels et la nature open-source de Kimi k2 thinking en font un véritable roi du rapport coût-efficacité.

Quand choisir le Kimi K2 Thinking plutôt que d'autres modèles

• Choisissez Kimi K2 Thinking lorsque votre tâche nécessite de longs raisonnements, de nombreux appels d'outils ou une analyse approfondie de contextes très vastes (bases de code, documentations longues).
• Choisissez GPT-5 lorsque vous avez besoin d'une intégration multimodale optimale, d'une prise en charge étendue par un écosystème tiers ou d'outils et de cadres d'agents OpenAI spécifiques.
• Choisissez Claude Sonnet 4.5 pour les charges de travail qui mettent l'accent sur la précision de l'édition de code, les flux de travail d'édition déterministes et la chaîne d'outils de sécurité d'Anthropic.

des pratiques d’excellence;

• Raisonnement en fluxPour les applications destinées aux utilisateurs, afficher une interface utilisateur « réfléchissante » utilisant du contenu en flux continu. reasoning_contentLe streaming réduit la latence et évite les charges utiles importantes. ()
• Outils axés sur le schéma: définir des schémas JSON précis pour les outils afin de réduire les appels ambigus et les erreurs d'analyse.
• utilisation du contexte de point de contrôle: conserver les traces de raisonnement passées dans un espace de stockage en mémoire à long terme distinct plutôt que d'intégrer un historique de trace énorme dans l'invite active ; utiliser la récupération pour ne réintroduire que les segments pertinents.
• Surveillance et garde-fous: enregistrer les deux reasoning_content et finale content Pour diagnostiquer les dérives, les hallucinations et les mésusages. Envisager la suppression des données ou le consentement de l'utilisateur selon leur sensibilité.

Conclusion

Kimi K2 Thinking représente une évolution majeure de la gamme K2, offrant une capacité d'action robuste et à long terme. Son API est conçue pour être compatible avec les modèles clients OpenAI/Anthropic et propose une méthode pratique pour intégrer le raisonnement agentiel dans les applications, tout en laissant aux développeurs le contrôle de l'interface d'appel des outils.

Si vous souhaitez expérimenter rapidement, utilisez API de réflexion Kimi K2 et commencez à l'utiliser ! Pour commencer, explorez les fonctionnalités du modèle dans le cour de récréation et consultez le Guide de l'API Pour des instructions détaillées, veuillez vous connecter à CometAPI et obtenir la clé API avant d'y accéder. API Comet proposer un prix bien inférieur au prix officiel pour vous aider à vous intégrer.

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