Come utilizzare Kimi K2 Thinking API: una guida pratica

Kimi K2 Thinking è la più recente variante di ragionamento agentico della famiglia Kimi K2: un ampio modello misto di esperti (MoE) ottimizzato per eseguire ragionamenti sostenuti e graduali e per richiamare strumenti esterni in modo affidabile in lunghi flussi di lavoro multi-step. In questa guida raccolgo le informazioni pubbliche più recenti, spiego cos'è Kimi K2 Thinking, come si confronta con i modelli di punta contemporanei (GPT-5 e Claude Sonnet 4.5), come funziona l'API, la configurazione dettagliata e un'attività di ragionamento di esempio eseguibile, considerazioni sui prezzi e le migliori pratiche di produzione consigliate, con esempi di codice per consentirti di iniziare subito.

Cosa sta pensando Kimi K2 e perché è sui giornali?

Kimi Pensiero K2 è l'ultima versione di "agente pensante" di Moonshot AI, un membro della famiglia di trilioni di parametri e di esperti misti (MoE) che è stato esplicitamente addestrato e confezionato per eseguire ragionamento a lungo termine e in più fasi richiamando autonomamente strumenti esterni (ricerca, esecuzione Python, web-scraping, ecc.). La versione (annunciata all'inizio di novembre 2025) ha attirato l'attenzione per tre motivi: (1) è open-weight / open-licensed (una licenza in stile "MIT modificato"), (2) supporta contesti estremamente lunghi (finestra di contesto token da 256k) e (3) dimostra un miglioramento significativo agentico prestazioni su benchmark abilitati da strumenti rispetto a diversi modelli di frontiera closed-source leader.

Kimi K2 Thinking API e l'ecosistema supporta la semantica di completamento della chat in stile OpenAI, oltre a output strutturati espliciti e modelli di invocazione degli strumenti. Si invia una cronologia della chat + uno schema dello strumento; il modello risponde con una rappresentazione della catena di pensiero (se richiesto) e può generare un JSON strutturato che attiva strumenti esterni. I provider offrono la possibilità di trasmettere token e restituire sia il testo visibile all'utente sia un blocco di invocazione dello strumento analizzabile dalla macchina. Ciò consente l'implementazione di cicli di agenti: modello → strumento → osservazione → modello.

In parole povere: K2 Thinking è progettato non solo per produrre una risposta immediata a una domanda, ma per pensare ad alta voce, pianificare, richiamare gli strumenti quando necessario, ispezionare i risultati e iterare – su centinaia di passaggi se necessario – senza degradarsi. Questa capacità è ciò che Moonshot definisce "un'agenzia stabile a lungo termine".

Quali sono le caratteristiche principali di Kimi K2 Thinking?

Caratteristiche principali del modello

• Architettura Mixture-of-Experts (MoE) con circa 1 trilione di parametri (32B attivati ​​per passaggio in avanti nelle impostazioni comuni).
• Finestra di contesto del token da 256k per gestire documenti molto lunghi, ricerche multi-fonte e lunghe catene di ragionamento.
• Quantizzazione INT4 nativa / addestramento consapevole della quantizzazione, consentendo grandi riduzioni nella memoria di inferenza e accelerazioni significative rispetto ai pesi di dimensioni ingenue.
• Chiamata degli strumenti integrata e un'API che accetta un elenco di funzioni/strumenti; il modello deciderà autonomamente quando chiamarli e iterare sui risultati.

Cosa questo consente in pratica

• Ragionamento profondo e graduale (output in stile catena di pensiero che possono essere presentati al chiamante come "contenuto di ragionamento" separato).
• Flussi di lavoro stabili degli agenti multi-step: Il modello può mantenere la coerenza degli obiettivi attraverso 200–300 chiamate sequenziali di strumenti, un notevole salto rispetto ai modelli più vecchi che tendono a deviare dopo poche decine di passi.
• Pesi aperti + API gestita: puoi eseguirlo localmente se hai l'hardware, oppure chiamarlo tramite Moonshot/CometaAPI utilizzando un'interfaccia API compatibile con OpenAI.

Kimi K2 Thinking espone il comportamento agentico attraverso due meccanismi fondamentali: (1) superamento di un strumenti elenco in modo che il modello possa richiamare funzioni e (2) il modello emette token di ragionamento interno che la piattaforma restituisce come testo (o catene di pensiero strutturate quando abilitate). Spiegherò in dettaglio con degli esempi più avanti.

Come si usa l'API Kimi K2 Thinking?

Prerequisiti

1. Accesso API / account: Crea un account sulla piattaforma Moonshot (platform.moonshot.ai) o su un aggregatore API supportato (CometaAPI offre prezzi inferiori ai prezzi ufficiali). Dopo la registrazione puoi creare una chiave API nella dashboard.
2. Chiave API: mantienilo al sicuro nelle variabili di ambiente o nel tuo archivio segreto.
3. Librerie clienti: puoi utilizzare SDK HTTP standard (curl) o compatibili con OpenAI. I documenti della piattaforma Moonshot forniscono esempi diretti. Configura il tuo ambiente Python. Avrai bisogno dell'SDK Python OpenAI, compatibile con CometaAPI API perché entrambe mantengono la compatibilità con OpenAI.

Se hai bisogno di un hosting locale/privato: hardware (GPU/cluster) che supporta MoE e INT4. Moonshot consiglia vLLM, SGLang e altri motori di inferenza per le distribuzioni di produzione. I pesi del modello sono disponibili su Hugging Face per l'auto-hosting: molti team preferiscono l'API ospitata a causa delle dimensioni del modello.

Flusso di chiamata minimo (livello alto)

1. Crea una richiesta di chat (messaggi di sistema + utente).
2. Facoltativamente includere tools (un array JSON che descrive le funzioni) per consentire al modello di chiamarle autonomamente.
3. Invia la richiesta all'endpoint chat/completamenti con il modello impostato sulla variante K2 Thinking.
4. Trasmetti in streaming e/o raccogli blocchi di risposta e assemblali entrambi reasoning_content e il contenuto finale.
5. Quando il modello richiede una chiamata allo strumento, esegui lo strumento dalla tua parte, restituisci il risultato come messaggio di follow-up (o tramite il protocollo di ritorno della funzione del provider) e lascia che il modello continui.

“reasoning_content” è esposto nell’API?

Sì. Kimi K2 Thinking restituisce esplicitamente un campo di output ausiliario (comunemente denominato reasoning_content) che contiene la traccia di ragionamento intermedio del modello. I provider e la documentazione della community mostrano modelli di streaming che emettono reasoning_content delta separatamente da content delta — che consente di presentare un flusso di "pensiero" comprensibile all'uomo mentre si elabora una risposta finale. Nota: lo streaming è consigliato per tracce di ragionamento di grandi dimensioni, poiché le dimensioni della risposta aumentano.

cURL — innanzitutto, un completamento minimo della chat, ：

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
  }'

Questo ritorna content e (per i modelli di pensiero) un reasoning_content campo in cui puoi memorizzare o trasmettere in streaming

Parametri consigliati per la modalità Pensiero

Di seguito sono riportati i parametri iniziali consigliati per attività di ragionamento multi-step. Modificali in base all'attività:

• model: scegli la variante K2 Thinking (moonshotai/Kimi-K2-Thinking or kimi-k2-thinking-turbo) — la famiglia “Pensante” espone reasoning_content.
• Le carte modello Kimi-K2-Thinking suggeriscono temperature = 1.0 come base di riferimento consigliata per un'esplorazione più approfondita durante il ragionamento. Utilizzare temperature più elevate per il ragionamento esplorativo, più basse per compiti di precisione.
• Numero massimo di token/contesto: I modelli di pensiero possono produrre grandi tracce interne: set max_tokens sufficientemente alto e preferisco lo streaming.
• Streaming: abilitare lo streaming (stream=True) per rendere progressivamente sia il ragionamento che il contenuto finale.
• Schema dello strumento: includere a tools/functions array che descrive le funzioni disponibili; K2 deciderà autonomamente quando chiamarle. Fornire informazioni chiare description e schemi JSON rigorosi per gli argomenti per evitare chiamate ambigue.

Come posso abilitare e utilizzare la chiamata degli strumenti con K2 Thinking?

Includi a tools array nel corpo della richiesta. Ogni strumento è descritto da:

• name: stringa, identificatore univoco dello strumento.
• description: breve spiegazione del modello.
• parameters: Schema JSON che descrive in dettaglio gli argomenti previsti.

Quando il modello decide di chiamare uno strumento, emetterà un oggetto di invocazione dello strumento (spesso sotto forma di token strutturato). Il runtime deve eseguire quello strumento (lato server), catturare l'output e restituirlo come messaggio di risposta dello strumento affinché il modello possa continuare il ragionamento.

Guida dettagliata

K2 Thinking supporta uno schema di funzioni/strumenti simile alle chiamate di funzioni OpenAI, ma con supporto esplicito per il looping fino al completamento del modello (potrebbe richiedere più chiamate di strumenti). Il modello è il seguente:

1. Definire gli schemi degli strumenti (nome, descrizione, schema JSON dei parametri).
2. Passare tools alla chiamata di completamento della chat.
3. Su ogni risposta che contiene tool_calls, eseguire gli strumenti richiesti e aggiungere nuovamente gli output degli strumenti nei messaggi come role: "tool".
4. Ripetere l'operazione finché il modello non restituisce un completamento normale.

Abilita l'invocazione dello strumento (modello di esempio)

Quando si desidera che il modello chiami gli strumenti, fornire gli schemi degli strumenti nella richiesta, ad esempio, web_search, code_executor, includerli nella richiesta e indicare al modello come utilizzarli.

{
  "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
}

Il modello può rispondere con un tool_call oggetto che il runtime dell'agente deve rilevare e indirizzare allo strumento registrato.

Questo modello supporta sequenze arbitrariamente profonde di tool-invoke → tool-run → model-continue, ed è per questo che Kimi K2 Thinking enfatizza la stabilità su molte chiamate sequenziali nella sua progettazione.

Quanto costa Kimi K2 Thinking API?

La piattaforma ufficiale Moonshot (Kimi) elenca due principali punti finali di prezzo per Kimi K2 Thinking:

• kimi-k2-pensiero (standard) - token di input: $0.60 / 1 milione (livello cache-miss) e $0.15 / 1 milione (livello di cache hit); token di output: $2.50 / 1 milione.
• kimi-k2-thinking-turbo (alta velocità) — livello di latenza/rendimento più elevato: ingresso: $1.15 / 1 milione; produzione: $8.00 / 1 milione (le pagine della piattaforma/partner ripetono questo).

CometaAPI ha un vantaggio in termini di prezzo, come: un tasso di input molto basso e un tasso di token per output inferiore rispetto ai modelli di fascia alta comparabili, oltre a token di prova gratuiti per l'onboarding:

Considerazioni sui costi

• Contesti lunghi (token da 128K a 256K) e catene di chiamata degli strumenti estese moltiplicano il consumo di token, quindi è necessario progettare prompt e interazioni con gli strumenti per ridurre al minimo gli intermedi dettagliati quando il costo è importante.
• L'esecuzione di flussi agenti che producono numerosi risultati di strumenti può aumentare le fatture dei token di output più di una tipica chat a turno singolo. Monitorare e pianificare il budget di conseguenza.

Confronto dei benchmark: Kimi K2 Thinking vs GPT-5 vs Claude Sonnet 4.5

I benchmark allegati mostrano un quadro sfumato: K2 Thinking Sorpassa GPT-5 e Claude Sonnet 4.5 di Anthropic su molti abilitato per strumenti e benchmark agentici (ad esempio, BrowseComp e varianti HLE abilitate per strumenti), mentre GPT-5 rimane più forte su alcuni benchmark solo testo o medici (ad esempio, HealthBench nelle esecuzioni segnalate di Moonshot).

Takeaway: Kimi K2 Il pensiero è competitivo agentico modello: eccelle nei compiti di ragionamento che traggono vantaggio dall'interlacciamento degli strumenti e dai contesti lunghi. Non supera uniformemente GPT-5 e Sonetto 4.5 di Claude su ogni singolo benchmark (in particolare su alcuni compiti specializzati o che richiedono molte conoscenze), ma su molti dei test agentici/di navigazione/a lungo orizzonte riporta risultati eccellenti. Tuttavia, il basso costo delle chiamate e la natura open source di Kimi k2 thinking lo rendono un vero re in termini di rapporto costi-efficacia.

Quando scegliere Kimi K2 Thinking rispetto ad altri modelli

• Scegli Kimi K2 Thinking quando il tuo compito richiede lunghe catene di ragionamento, numerose chiamate di strumenti o analisi approfondite di contesti molto ampi (codici base, documenti lunghi).
• Scegli GPT-5 quando hai bisogno della più stretta integrazione multimodale, di un ampio supporto dell'ecosistema di terze parti o di specifici strumenti OpenAI e framework di agenti.
• Scegli Claude Sonetto 4.5 per carichi di lavoro che enfatizzano la precisione di modifica del codice, flussi di lavoro di modifica deterministici e la toolchain di sicurezza di Anthropic.

Buone pratiche

• Ragionamento di flusso: per le app rivolte all'utente, mostra un'interfaccia utente "pensante" utilizzando lo streaming reasoning_contentLo streaming riduce la latenza ed evita carichi di lavoro enormi. ()
• Strumenti schema-first: definire schemi JSON rigorosi per gli strumenti per ridurre le chiamate ambigue e gli errori di analisi.
• Utilizzo del contesto del checkpoint: conservare le tracce del ragionamento passato in un archivio separato della memoria a lungo termine anziché incorporare un'enorme cronologia delle tracce nel prompt attivo; utilizzare il recupero per reintrodurre solo i segmenti rilevanti.
• Monitoraggio e guardrail: registra entrambi reasoning_content e finale content per diagnosticare deviazioni, allucinazioni e uso improprio. Valutare la redazione o il consenso dell'utente a seconda della sensibilità.

Conclusione

Kimi K2 Thinking rappresenta un'importante evoluzione della linea K2 verso un'agenzia solida e a lungo termine. L'API è intenzionalmente compatibile con i modelli client OpenAI/Anthropic e fornisce un percorso pratico per integrare il ragionamento agentico nelle app, offrendo al contempo agli sviluppatori il controllo sulla superficie di chiamata degli strumenti.

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