Cara Menggunakan Kimi K2 Thinking API— panduan praktikal

Kimi K2 Thinking ialah varian penaakulan agen terbaharu dalam keluarga Kimi K2: model campuran pakar (MoE) yang besar ditala untuk melakukan penaakulan langkah demi langkah yang berterusan dan untuk memanggil alat luaran dengan andal merentas aliran kerja berbilang langkah yang panjang. Dalam panduan ini, saya mengumpulkan maklumat awam terkini, menerangkan maksud Kimi K2 Thinking dan model kontemporari Clarion, bagaimana ia membandingkannya Sonnet 4.5), cara API berfungsi, persediaan langkah demi langkah dan tugas penaakulan sampel boleh dijalankan, pertimbangan harga dan amalan terbaik pengeluaran yang disyorkan — dengan contoh kod supaya anda boleh bermula dengan segera.

Apakah Kimi K2 Thinking dan mengapa ia berada dalam tajuk berita?

Kimi K2 Berfikir ialah keluaran "ejen berfikir" terbaharu daripada Moonshot AI — trilion parameter, ahli keluarga campuran pakar (MoE) yang telah dilatih dan dibungkus secara eksplisit untuk berprestasi panjang-ufuk, penaakulan pelbagai langkah sambil memanggil alat luaran secara autonomi (carian, pelaksanaan Python, pengikisan web, dll.). Keluaran (diumumkan pada awal November 2025) telah menarik perhatian atas tiga sebab: (1) ia adalah berat terbuka / berlesen terbuka (lesen gaya "MIT Diubah suai"), (2) ia menyokong konteks yang sangat panjang (tetingkap konteks token 256k), dan (3) ia menunjukkan peningkatan yang ketara. bersifat agenik prestasi pada penanda aras yang didayakan alat berbanding beberapa model sempadan sumber tertutup terkemuka.

API Pemikiran Kimi K2 dan ekosistem menyokong semantik penyiapan sembang gaya OpenAI serta output berstruktur yang eksplisit dan corak permohonan alat. Anda menghantar sejarah sembang + skema alat; model membalas dengan perwakilan rantaian pemikiran (jika diminta) dan boleh mengeluarkan JSON berstruktur yang mencetuskan perkakas luaran. Pembekal mendedahkan keupayaan untuk menstrim token dan mengembalikan kedua-dua teks yang menghadap manusia dan blok penyeruan alat yang boleh dihuraikan oleh mesin. Ini membolehkan melaksanakan gelung ejen: model → alat → pemerhatian → model.

Secara ringkas: K2 Thinking direka bukan hanya untuk menghasilkan jawapan sekali sahaja kepada soalan, tetapi untuk berfikir dengan kuat, rancang, panggil alat apabila membantu, periksa hasil dan ulang — melalui ratusan langkah jika perlu — tanpa merendahkan. Keupayaan itu adalah apa yang Moonshot panggil "agensi ufuk panjang yang stabil."

Apakah ciri teras Kimi K2 Thinking?

Ciri model utama

• Seni bina Campuran Pakar (KPM). dengan ~1 trilion parameter (32B diaktifkan setiap hantaran hadapan dalam tetapan biasa).
• tetingkap konteks token 256k untuk mengendalikan dokumen yang sangat panjang, penyelidikan pelbagai sumber, dan rantaian penaakulan yang dilanjutkan.
• Latihan kuantisasi / kuantisasi asli INT4, membolehkan pengurangan besar dalam ingatan inferens dan kelajuan yang ketara berbanding dengan pemberat bersaiz naif.
• Panggilan alat terbina dalam dan API yang menerima senarai fungsi/alat; model akan secara autonomi memutuskan masa untuk memanggilnya dan mengulangi keputusan.

Perkara ini membolehkan dalam amalan

• Penaakulan yang mendalam dan berperingkat (output gaya rantaian pemikiran yang boleh dipaparkan kepada pemanggil sebagai "kandungan penaakulan" yang berasingan).
• Aliran kerja ejen berbilang langkah yang stabil: Model boleh mengekalkan keselarasan matlamat merentas 200–300 panggilan alat berurutan, lompatan ketara daripada model lama yang cenderung hanyut selepas beberapa dozen langkah.
• Pemberat terbuka + API terurus: anda boleh menjalankannya secara tempatan jika anda mempunyai perkakasan, atau memanggilnya melalui Moonshot/CometAPI menggunakan antara muka API yang serasi dengan OpenAI.

Kimi K2 Thinking mendedahkan tingkah laku agen melalui dua mekanisme teras: (1) lulus a alat senaraikan supaya model boleh memanggil fungsi, dan (2) model yang mengeluarkan token penaakulan dalaman yang dipaparkan platform sebagai teks (atau rantai pemikiran berstruktur apabila didayakan). Saya akan menerangkan secara terperinci dengan contoh seterusnya.

Bagaimanakah cara saya menggunakan API Pemikiran Kimi K2

Prasyarat

1. Akses / akaun API: Buat akaun pada platform Moonshot (platform.moonshot.ai) atau pada agregator API yang disokong (CometAPI menawarkan harga yang lebih rendah daripada harga rasmi). Selepas mendaftar, anda boleh membuat kunci API dalam papan pemuka.
2. Kunci API: pastikan ia selamat dalam pembolehubah persekitaran atau stor rahsia anda.
3. Perpustakaan pelanggan: anda boleh menggunakan HTTP (curl) standard atau SDK serasi OpenAI. Dokumen platform Moonshot memberikan contoh langsung. Sediakan persekitaran Python anda. Anda memerlukan OpenAI Python SDK, yang serasi dengan CometAPI API kerana kedua-duanya mengekalkan keserasian OpenAI.

Jika anda memerlukan hosting tempatan/peribadi: perkakasan (GPU/kluster) yang menyokong MoE & INT4—Moonshot mengesyorkan vLLM, SGLang dan enjin inferens lain untuk penggunaan pengeluaran. Berat model tersedia pada Wajah Memeluk untuk pengehosan sendiri— banyak pasukan memilih API yang dihoskan kerana saiz model

Aliran panggilan minimum (tahap tinggi)

1. Bina permintaan sembang (sistem + mesej pengguna).
2. Secara pilihan termasuk tools (tatasusunan JSON yang menerangkan fungsi) untuk membolehkan model memanggilnya secara autonomi.
3. Hantar permintaan ke titik akhir sembang/penyelesaian dengan model yang ditetapkan kepada varian K2 Thinking.
4. Strim dan/atau kumpulkan ketulan tindak balas dan kumpulkan kedua-duanya reasoning_content dan kandungan akhir.
5. Apabila model meminta panggilan alat, laksanakan alat di sebelah anda, kembalikan hasilnya sebagai mesej susulan (atau melalui protokol pengembalian fungsi pembekal) dan biarkan model diteruskan.

Adakah “reasoning_content” didedahkan dalam API?

ya. Kimi K2 Thinking secara eksplisit mengembalikan medan keluaran tambahan (biasanya dinamakan reasoning_content) yang mengandungi jejak penaakulan perantaraan model. Penyedia dan dokumen komuniti menunjukkan corak penstriman yang dipancarkan reasoning_content delta secara berasingan daripada content deltas — yang memungkinkan untuk membentangkan aliran "pemikiran" yang boleh dibaca manusia semasa jawapan akhir sedang disusun. Nota: penstriman disyorkan untuk kesan penaakulan yang besar kerana saiz tindak balas bertambah.

cURL — pertama, penyelesaian sembang yang minimum, ：

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
  }'

Ini kembali content dan (untuk model Berfikir) a reasoning_content medan yang anda boleh simpan atau strim

Parameter yang disyorkan untuk mod Berfikir

Di bawah adalah disyorkan parameter permulaan untuk tugas penaakulan berbilang langkah. Tweak mengikut tugas anda:

• model: pilih varian K2 Thinking (moonshotai/Kimi-K2-Thinking or kimi-k2-thinking-turbo) — keluarga "Berfikir" mendedahkan reasoning_content.
• Kad model Kimi-K2-Thinking mencadangkan temperature = 1.0 sebagai garis dasar yang disyorkan untuk penerokaan yang lebih kaya semasa berfikir. Gunakan suhu yang lebih tinggi untuk penaakulan penerokaan, lebih rendah untuk tugasan yang tepat.
• Token / konteks maksimum: Model pemikiran boleh menghasilkan kesan dalaman yang besar — ​​ditetapkan max_tokens cukup tinggi dan lebih suka penstriman.
• streaming: dayakan penstriman (stream=True) untuk memberikan kedua-dua penaakulan dan kandungan akhir secara progresif.
• Skema alat: merangkumi a tools/functions tatasusunan yang menerangkan fungsi yang tersedia; K2 akan membuat keputusan secara autonomi bila hendak menghubungi mereka. Berikan yang jelas description dan skema JSON yang ketat untuk hujah untuk mengelakkan panggilan yang tidak jelas.

Bagaimanakah cara saya mendayakan dan menggunakan panggilan alat dengan K2 Thinking?

Termasuk a tools tatasusunan dalam badan permintaan. Setiap alat diterangkan oleh:

• name: rentetan, pengecam alat unik.
• description: penerangan ringkas untuk model.
• parameters: Skema JSON memperincikan hujah yang dijangkakan.

Apabila model memutuskan untuk memanggil alat, ia akan mengeluarkan objek penyeruan alat (selalunya sebagai token berstruktur). Masa jalan anda mesti melaksanakan alat itu (sebelah pelayan), menangkap output dan suapan semula sebagai mesej tindak balas alat supaya model boleh meneruskan penaakulan.

Panduan langkah demi langkah

K2 Thinking menyokong skema fungsi/alat yang serupa dengan panggilan fungsi OpenAI tetapi dengan sokongan eksplisit untuk gelung sehingga model selesai (ia mungkin meminta beberapa panggilan alat). Coraknya ialah:

1. Tentukan skema alat (nama, perihalan, skema JSON parameter).
2. Pas tools kepada panggilan penyelesaian sembang.
3. Pada setiap respons yang mengandungi tool_calls, laksanakan alat yang diminta dan tambahkan output alat kembali ke dalam mesej sebagai role: "tool".
4. Ulang sehingga model mengembalikan penyiapan biasa.

Dayakan seruan alat (contoh corak)

Apabila anda mahu model memanggil alat, sediakan skema alat dalam permintaan, cth, web_search, code_executor, sertakan mereka dalam permintaan, dan arahkan model cara menggunakannya.

{
  "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
}

Model boleh membalas dengan a tool_call objek bahawa masa jalan ejen anda mesti mengesan dan halakan ke alat berdaftar.

Corak ini menyokong jujukan alat-invoke → tool-run → model-continue secara sewenang-wenangnya, itulah sebabnya Kimi K2 Thinking menekankan kestabilan berbanding banyak panggilan berurutan dalam reka bentuknya.

Apakah kos Kimi K2 Thinking API?

Senarai platform rasmi Moonshot (Kimi). dua titik akhir harga utama untuk Kimi K2 Thinking:

• kimi-k2-berfikir (standard) - token input: $0.60 / 1J (tingkat cache-miss) dan $0.15 / 1J (peringkat cache-hit); token keluaran: $2.50 / 1J.
• kimi-k2-thinking-turbo (kelajuan tinggi) — peringkat kependaman/kemampuan yang lebih tinggi: input: $1.15 / 1J; output: $8.00 / 1J (halaman platform / rakan kongsi ulangi ini).

CometAPI mempunyai kelebihan dari segi harga seperti: kadar input yang sangat rendah dan kadar token per-output yang lebih rendah daripada model mewah yang setanding — ditambah dengan token percubaan percuma untuk onboarding：

Pertimbangan kos

• Konteks yang panjang (128K–256K token) dan rantaian panggilan alat yang meluas melipatgandakan penggunaan token, jadi reka bentuk gesaan dan interaksi alat untuk meminimumkan perantaraan verbose apabila kos penting.
• Menjalankan aliran agen yang menghasilkan banyak hasil alat boleh meningkatkan bil token output lebih daripada sembang satu pusingan biasa. Pantau dan belanjawan sewajarnya.

Perbandingan penanda aras: Kimi K2 Thinking lwn GPT-5 lwn Claude Sonnet 4.5

Tanda aras yang disertakan menunjukkan gambar bernuansa: K2 Berfikir outperforms GPT-5 dan Anthropic's Claude Sonnet 4.5 pada banyak alat-didayakan dan penanda aras agen (contohnya, BrowseComp dan varian HLE yang didayakan alat), manakala GPT-5 kekal lebih kukuh pada beberapa tanda aras teks sahaja atau perubatan (cth, HealthBench dalam larian Moonshot yang dilaporkan).

Bawa pulang: Kimi K2 Thinking adalah kompetitif bersifat agenik model — ia cemerlang dalam tugas penaakulan yang mendapat manfaat daripada interleaving alat dan konteks yang panjang. Ia tidak seragam mengalahkan GPT-5 dan Claude Sonnet 4.5 pada setiap penanda aras tunggal (terutamanya beberapa tugas khusus atau berat pengetahuan) tetapi pada kebanyakan ujian ejen / penyemakan imbas / ufuk panjang, ia melaporkan keputusan utama. Walau bagaimanapun, kos panggilan rendah Kimi k2 thinking dan sifat sumber terbuka menjadikannya raja sebenar keberkesanan kos.

Bila hendak memilih Kimi K2 Thinking vs model lain

• Pilih Kimi K2 Thinking apabila tugas anda memerlukan rantaian penaakulan yang panjang, banyak panggilan alat atau analisis mendalam bagi konteks yang sangat besar (pangkalan kod, dokumen panjang).
• Pilih GPT-5 apabila anda memerlukan integrasi multimodal yang paling ketat, sokongan ekosistem pihak ketiga yang luas, atau alatan dan rangka kerja ejen OpenAI tertentu.
• Pilih Claude Sonnet 4.5 untuk beban kerja yang menekankan ketepatan suntingan kod, aliran kerja penyuntingan deterministik dan rantai alat keselamatan Anthropic.

Amalan terbaik

• Penaakulan aliran: untuk aplikasi yang dihadapi pengguna tunjukkan UI "berfikir" menggunakan distrim reasoning_content. Penstriman mengurangkan kependaman dan mengelakkan muatan yang besar. ()
• Alat pertama skema: tentukan Skema JSON yang ketat untuk alat untuk mengurangkan panggilan samar-samar dan ralat penghuraian.
• Penggunaan konteks pusat pemeriksaan: simpan jejak penaakulan lepas dalam stor ingatan jangka panjang yang berasingan daripada membenamkan sejarah jejak yang besar ke dalam gesaan aktif; gunakan perolehan semula untuk memperkenalkan semula segmen yang berkaitan sahaja.
• Pemantauan & pagar: log kedua-duanya reasoning_content dan akhir content untuk mendiagnosis drift, halusinasi, dan penyalahgunaan. Pertimbangkan redaksi atau persetujuan pengguna bergantung pada sensitiviti.

Kesimpulan

Kimi K2 Thinking ialah evolusi utama garis K2 ke arah agensi yang mantap dan panjang. API sengaja serasi dengan corak klien OpenAI/Anthropic dan menyediakan laluan praktikal untuk menyepadukan penaakulan agen ke dalam apl sambil memberi pembangun kawalan ke atas permukaan panggilan alat.

Jika anda ingin mencuba dengan cepat, gunakan API Pemikiran Kimi K2 dan mula menggunakan! Untuk memulakan, terokai keupayaan model dalam Taman Permainan dan berunding dengan Panduan API untuk arahan terperinci. Sebelum mengakses, sila pastikan anda telah log masuk ke CometAPI dan memperoleh kunci API. CometAPI menawarkan harga yang jauh lebih rendah daripada harga rasmi untuk membantu anda menyepadukan.

Bersedia untuk Pergi?→ Daftar untuk CometAPI hari ini !

Jika anda ingin mengetahui lebih banyak petua, panduan dan berita tentang AI, ikuti kami VK, X and Perpecahan!