Kimi K2 Thinking API 사용 방법 - 실용 가이드

Kimi K2 Thinking은 Kimi K2 제품군의 최신 에이전트 추론 변형입니다. 대규모 전문가 혼합(MoE) 모델로, 지속적이고 단계별 추론을 수행하고 긴 여러 단계의 워크플로에서 외부 도구를 안정적으로 호출하도록 조정되었습니다. 이 가이드에서는 최신 공개 정보를 모아 Kimi K2 Thinking이 무엇인지, 현대의 주력 모델(GPT-5 및 Claude Sonnet 4.5)과 어떻게 비교되는지, API가 작동하는 방식, 단계별 설정 및 실행 가능한 샘플 추론 작업, 가격 고려 사항, 권장되는 프로덕션 모범 사례를 설명합니다. 코드 예제도 포함되어 있으므로 바로 시작할 수 있습니다.

키미 K2의 생각은 무엇이고 왜 헤드라인에 오르는가?

키미 K2 생각 Moonshot AI의 최신 "사고 에이전트" 릴리스입니다. 1조 개의 매개변수, 전문가 혼합(MoE) 제품군으로 명시적으로 훈련되어 수행하도록 패키징되었습니다. 장기적 관점, 다단계 추론 외부 도구(검색, Python 실행, 웹 스크래핑 등)를 자율적으로 호출하는 동시에, 2025년 11월 초에 발표된 이 릴리스는 세 가지 이유로 주목을 받았습니다. (1) 오픈 웨이트/오픈 라이선스("수정된 MIT" 스타일 라이선스)이며, (2) 매우 긴 컨텍스트(256k 토큰 컨텍스트 윈도우)를 지원하며, (3) 현저히 향상된 성능을 보여줍니다. 대리인의 여러 주요 폐쇄형 소스 프론티어 모델과 비교한 도구 기반 벤치마크에서의 성능.

키미 K2 씽킹 API 생태계는 OpenAI 스타일의 채팅 완료 시맨틱과 명시적인 구조화된 출력 및 도구 호출 패턴을 지원합니다. 채팅 기록 + 도구 스키마를 전송하면 모델은 요청 시 사고의 사슬 표현으로 응답하고 외부 도구를 트리거하는 구조화된 JSON을 출력할 수 있습니다. 제공자는 토큰을 스트리밍하고 사람이 볼 수 있는 텍스트와 기계에서 구문 분석 가능한 도구 호출 블록을 모두 반환하는 기능을 제공합니다. 이를 통해 모델 → 도구 → 관찰 → 모델과 같은 에이전트 루프를 구현할 수 있습니다.

간단히 말해서 K2 Thinking은 질문에 대한 단 한 번의 답변을 생성하기 위해 설계된 것이 아니라 큰 소리로 생각하다, 계획, 도움이 될 때 도구 호출, 결과 검토, 그리고 필요한 경우 수백 단계에 걸쳐 성능 저하 없이 반복 작업을 수행합니다. 이러한 기능을 Moonshot은 "안정적인 장기적 관점의 에이전시"라고 부릅니다.

Kimi K2 Thinking의 핵심 기능은 무엇입니까?

주요 모델 특성

• 전문가 혼합(MoE) 아키텍처 ~1조 개의 매개변수(일반 설정에서 전방 패스당 32B 활성화)가 있습니다.
• 256k 토큰 컨텍스트 창 매우 긴 문서, 다중 소스 연구, 확장된 추론 체인을 처리하는 데 적합합니다.
• 네이티브 INT4 양자화/양자화 인식 학습이를 통해 단순하게 크기가 조정된 가중치와 비교했을 때 추론 메모리를 크게 줄이고 속도를 크게 향상시킬 수 있습니다.
• 내장 도구 호출 그리고 함수/도구 목록을 허용하는 API가 있습니다. 모델은 언제 이를 호출할지 자율적으로 결정하고 결과를 반복합니다.

이것이 실제로 가능하게 하는 것

• 심층적이고 단계적인 추론 (통화자에게 별도의 "추론 내용"으로 표면화될 수 있는 사고의 사슬 스타일 출력).
• 안정적인 다단계 에이전트 워크플로: 모델은 목표 일관성을 유지할 수 있습니다. 200~300개의 순차적 도구 호출수십 걸음을 걷다 보면 흔들리는 기존 모델에 비해 눈에 띄게 발전한 모습입니다.
• 오픈 가중치 + 관리형 API: 하드웨어가 있다면 로컬로 실행할 수도 있고, Moonshot/을 통해 호출할 수도 있습니다.코멧API OpenAI 호환 API 인터페이스를 사용합니다.

Kimi K2 Thinking은 두 가지 핵심 메커니즘을 통해 대리적 행동을 노출합니다. (1) 전달 검색을 모델이 함수를 호출할 수 있도록 목록을 만들고, (2) 플랫폼이 텍스트(또는 활성화된 경우 구조화된 사고의 사슬)로 표시하는 내부 추론 토큰을 모델에서 방출합니다. 다음에 예를 들어 자세히 설명하겠습니다.

Kimi K2 Thinking API를 어떻게 사용하나요?

사전 조건

1. API 접근/계정: Moonshot 플랫폼(platform.moonshot.ai) 또는 지원되는 API 애그리게이터에서 계정을 만듭니다.코멧API (공식 가격보다 낮은 가격을 제공합니다.) 가입 후 대시보드에서 API 키를 생성할 수 있습니다.
2. API 키: 환경 변수나 비밀 저장소에 안전하게 보관하세요.
3. 클라이언트 라이브러리: 표준 HTTP(curl) 또는 OpenAI 호환 SDK를 사용할 수 있습니다. Moonshot 플랫폼 문서에서 직접적인 예시를 제공합니다. Python 환경을 설정하세요. OpenAI Python SDK가 필요합니다. 코멧API 둘 다 OpenAI 호환성을 유지하기 때문에 API입니다.

로컬/개인 호스팅이 필요한 경우: MoE 및 INT4를 지원하는 하드웨어(GPU/클러스터) - Moonshot은 프로덕션 배포에 vLLM, SGLang 및 기타 추론 엔진을 권장합니다. 모델 가중치는 Hugging Face에서 셀프 호스팅을 위해 제공됩니다. 많은 팀이 모델의 크기 때문에 호스팅된 API를 선호합니다.

최소 통화 흐름(높은 수준)

1. 채팅 요청(시스템 + 사용자 메시지)을 작성합니다.
2. 선택적으로 포함 tools (함수를 설명하는 JSON 배열)을 사용하면 모델이 자율적으로 함수를 호출할 수 있습니다.
3. 모델을 K2 Thinking 변형으로 설정하여 채팅/완료 엔드포인트로 요청을 보냅니다.
4. 응답 청크를 스트리밍 및/또는 수집하고 둘 다 조립합니다. reasoning_content 그리고 마지막 콘텐츠.
5. 모델이 도구 호출을 요청하면 해당 도구를 실행하고 후속 메시지(또는 제공자의 함수 반환 프로토콜을 통해)로 결과를 반환한 후 모델이 계속 진행되도록 합니다.

API에 "reasoning_content"가 노출되어 있나요?

예. Kimi K2 Thinking은 명시적으로 보조 출력 필드(일반적으로 다음과 같이 명명됨)를 반환합니다. reasoning_content) 모델의 중간 추론 추적을 포함합니다. 공급자와 커뮤니티 문서는 다음을 방출하는 스트리밍 패턴을 보여줍니다. reasoning_content 델타는 별도로 content 델타 — 최종 답변을 작성하는 동안 사람이 읽을 수 있는 "사고" 스트림을 제공할 수 있습니다. 참고: 응답 크기가 커지므로 대규모 추론 추적에는 스트리밍을 권장합니다.

cURL — 첫째, 최소한의 채팅 완료, ：

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
  }'

이것은 반환 content 그리고 (사고 모델의 경우) reasoning_content 저장하거나 스트리밍할 수 있는 필드

사고 모드에 권장되는 매개변수

다단계 추론 과제에 권장되는 시작 매개변수는 다음과 같습니다. 과제에 따라 조정하세요.

• model: K2 Thinking 변형을 선택하세요 (moonshotai/Kimi-K2-Thinking or kimi-k2-thinking-turbo) — "생각" 가족이 폭로합니다 reasoning_content.
• 키미-K2-생각 모델 카드 제안 temperature = 1.0 사고 과정에서 더욱 풍부한 탐구를 위한 권장 기준으로 사용합니다. 탐구적 추론에는 높은 온도를, 정밀한 작업에는 낮은 온도를 사용하세요.
• 최대 토큰/컨텍스트: 사고 모델은 큰 내부 흔적을 생성할 수 있습니다. max_tokens 충분히 높고 스트리밍을 선호합니다.
• 스트리밍 : 스트리밍 활성화 (stream=True) 추론과 최종 내용을 점진적으로 전달합니다.
• 도구 구성표: ~을 포함한다. tools/functions 사용 가능한 함수를 설명하는 배열입니다. K2는 언제 함수를 호출할지 자율적으로 결정합니다. 명확한 정보를 제공하세요. description 모호한 호출을 피하기 위해 인수에 대한 엄격한 JSON 스키마를 사용합니다.

K2 Thinking에서 도구 호출을 활성화하고 사용하려면 어떻게 해야 하나요?

포함 tools 요청 본문의 배열입니다. 각 도구는 다음과 같이 설명됩니다.

• name: 문자열, 고유 도구 식별자.
• description: 모델에 대한 간략한 설명입니다.
• parameters: 예상 인수를 자세히 설명하는 JSON 스키마입니다.

모델이 도구를 호출하기로 결정하면 도구 호출 객체(종종 구조화된 토큰으로)를 생성합니다. 런타임은 해당 도구(서버 측)를 실행하고, 출력을 캡처하여 도구 응답 메시지로 피드백해야 모델이 추론을 계속할 수 있습니다.

단계별 가이드

K2 Thinking은 OpenAI 함수 호출과 유사한 함수/도구 스키마를 지원하지만, 모델이 완료될 때까지 반복하는 기능을 명시적으로 지원합니다(여러 도구 호출을 요청할 수 있음). 패턴은 다음과 같습니다.

1. 도구 스키마(이름, 설명, 매개변수의 JSON 스키마)를 정의합니다.
2. 패스 tools 채팅 완료 호출로.
3. 다음을 포함하는 각 응답에 대해 tool_calls요청된 도구를 실행하고 도구 출력을 메시지에 다시 추가합니다. role: "tool".
4. 모델이 정상적으로 완료될 때까지 반복합니다.

도구 호출 활성화(예시 패턴)

모델에서 도구를 호출하려면 요청에 도구 스키마를 제공하세요. 예: web_search, code_executor, 요청에 포함하고, 모델에 사용 방법을 지시합니다.

{
  "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
}

모델은 다음과 같이 응답할 수 있습니다. tool_call 에이전트 런타임이 감지하고 등록된 도구로 라우팅해야 하는 객체입니다.

이 패턴은 도구 호출 → 도구 실행 → 모델 계속의 임의로 깊은 시퀀스를 지원하며, 이것이 Kimi K2 Thinking이 설계에서 많은 순차적 호출보다 안정성을 강조하는 이유입니다.

Kimi K2 Thinking API 비용은 얼마인가요?

Moonshot(Kimi) 공식 플랫폼 목록 두 가지 주요 가격 종점 Kimi K2 Thinking을 위해:

• 키미-케이투-씽킹(표준) - 입력 토큰: 0.60달러 / 1만 (캐시 미스 계층) 및 0.15달러 / 1만 (캐시 히트 계층) 출력 토큰: 2.50달러 / 1만.
• 키미-K2-싱킹-터보(고속) — 더 높은 지연 시간/처리량 계층: 입력: 1.15달러 / 1만; 출력: 8.00달러 / 1만 (플랫폼/파트너 페이지에서 이를 반복합니다).

코멧API 가격 측면에서 이점이 있습니다. 매우 낮은 입력 속도와 비슷한 고급 모델보다 낮은 출력당 토큰 속도, 그리고 온보딩을 위한 무료 평가판 토큰 제공:

비용 고려 사항

• 긴 컨텍스트(128K~256K 토큰)와 광범위한 도구 호출 체인은 토큰 소모를 늘리므로 비용이 중요한 경우 장황한 중간 단계를 최소화하도록 프롬프트와 도구 상호 작용을 설계합니다.
• 많은 도구 결과를 생성하는 에이전트 흐름을 실행하면 일반적인 단일 턴 채팅보다 출력 토큰 비용이 더 많이 발생할 수 있습니다. 이에 따라 모니터링하고 예산을 책정하세요.

벤치마크 비교: Kimi K2 Thinking vs GPT-5 vs Claude Sonnet 4.5

동반되는 벤치마크는 미묘한 그림을 보여줍니다: K2 ​​사고 실적이 좋다 GPT-5와 Anthropic의 Claude Sonnet 4.5는 많은 도구 사용 가능 그리고 에이전트 벤치마크(예: BrowseComp 및 도구 지원 HLE 변형)에서는 GPT-5가 더 강력한 반면, 일부 텍스트 전용 또는 의료 벤치마크(예: Moonshot의 보고된 실행에서 HealthBench)에서는 GPT-5가 더 강력합니다.

테이크 아웃 : Kimi K2 Thinking은 경쟁력이 있습니다 대리인의 모델 — 도구 인터리빙과 긴 컨텍스트의 이점을 활용하는 추론 작업에 탁월합니다. GPT-5와 클로드 소네트 4.5 모든 벤치마크(특히 일부 전문적이거나 지식이 많이 필요한 작업)에서 우수한 성과를 보였지만, 많은 에이전트/브라우징/장기적 테스트에서는 선두적인 결과를 보고했습니다. 하지만 키미케이2의 사고방식은 낮은 통화 비용과 오픈소스의 특성으로 인해 비용 효율성 면에서 진정한 왕이라 할 수 있습니다.

Kimi K2 Thinking과 다른 모델을 선택할 때

• Kimi K2 Thinking을 선택하세요 작업에 긴 추론 체인, 많은 도구 호출 또는 매우 큰 컨텍스트(코드베이스, 긴 문서)에 대한 심층 분석이 필요한 경우입니다.
• GPT-5를 선택하세요 가장 긴밀한 멀티모달 통합, 광범위한 타사 생태계 지원 또는 특정 OpenAI 도구와 에이전트 프레임워크가 필요한 경우.
• 클로드 소네트 4.5를 선택하세요 코드 편집 정밀도, 결정론적 편집 워크플로 및 Anthropic의 안전 툴체인을 강조하는 워크로드에 적합합니다.

모범 사례

• 스트림 추론: 사용자 중심 앱의 경우 스트리밍을 사용하여 "생각하는" UI를 표시합니다. reasoning_content. 스트리밍은 지연 시간을 줄이고 거대한 페이로드를 방지합니다. ()
• 스키마 우선 도구: 모호한 호출과 구문 분석 오류를 줄이기 위한 도구에 대한 엄격한 JSON 스키마를 정의합니다.
• 체크포인트 컨텍스트 사용: 활성 프롬프트에 막대한 추적 기록을 내장하는 대신, 과거의 추론 추적을 별도의 장기 기억 저장소에 보관합니다. 검색을 사용하여 관련 세그먼트만 다시 도입합니다.
• 모니터링 및 가드레일: 둘 다 기록 reasoning_content 마지막 content 드리프트, 환각, 오용을 진단합니다. 민감도에 따라 삭제 또는 사용자 동의를 고려하세요.

결론

Kimi K2 Thinking은 K2 라인의 강력하고 장기적인 에이전시를 향한 주요 진화입니다. 이 API는 OpenAI/Anthropic 클라이언트 패턴과 의도적으로 호환되며, 앱에 에이전트 추론을 통합하는 실용적인 방법을 제공하는 동시에 개발자에게 도구 호출 표면에 대한 제어권을 제공합니다.

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