Hoe Kimi K2 Thinking API te gebruiken - een praktische gids

Kimi K2 Thinking is de nieuwste variant van agentisch redeneren in de Kimi K2-familie: een groot model met een mix van experts (MoE) dat is afgestemd op aanhoudende, stapsgewijze redeneringen en het betrouwbaar aanroepen van externe tools in lange workflows met meerdere stappen. In deze gids verzamel ik de meest recente openbare informatie, leg ik uit wat Kimi K2 Thinking is, hoe het zich verhoudt tot hedendaagse vlaggenschipmodellen (GPT-5 en Claude Sonnet 4.5), hoe de API werkt, stapsgewijze installatie en een uitvoerbare voorbeeldredeneringstaak, prijsoverwegingen en aanbevolen best practices voor productie — met codevoorbeelden zodat u direct aan de slag kunt.

Wat denkt Kimi K2 en waarom staat het in de krantenkoppen?

Kimi K2 Denken is de nieuwste release van Moonshot AI, een familielid van een triljoen parameters tellende mix van experts (MoE), die expliciet is getraind en verpakt om redeneren met een lange horizon en meerdere stappen terwijl het autonoom externe tools aanroept (zoeken, Python-uitvoering, webscraping, enz.). De release (aangekondigd begin november 2025) heeft om drie redenen de aandacht getrokken: (1) het is open-weight/open-licensed (een "Modified MIT"-stijl licentie), (2) het ondersteunt extreem lange contexten (256k token context window), en (3) het toont een aanzienlijk verbeterde agentisch prestaties op tool-enabled benchmarks versus verschillende toonaangevende closed-source frontiermodellen.

Kimi K2 Denken API en ecosysteemondersteuning OpenAI-stijl chatvoltooiingssemantiek plus expliciete gestructureerde outputs en tool-aanroeppatronen. U stuurt een chatgeschiedenis + toolschema; het model antwoordt met een keten van gedachten (indien gewenst) en kan gestructureerde JSON-output genereren die externe tooling activeert. Providers bieden de mogelijkheid om tokens te streamen en zowel de voor de gebruiker zichtbare tekst als een door de machine te parseren tool-aanroepblok te retourneren. Dit maakt de implementatie van agentloops mogelijk: model → tool → observatie → model.

In simpele bewoordingen: K2 Thinking is niet ontworpen om zomaar een eenmalig antwoord op een vraag te produceren, maar om hardop denken, plannen, tools aanroepen indien nodig, resultaten inspecteren en itereren – indien nodig over honderden stappen – zonder dat dit ten koste gaat van de prestaties. Die mogelijkheid noemt Moonshot "stabiele agentschap met een lange horizon".

Wat zijn de kernkenmerken van Kimi K2 Thinking?

Belangrijkste modelkenmerken

• Mixture-of-Experts (MoE)-architectuur met ~1 biljoen parameters (32B geactiveerd per voorwaartse doorgang in normale instellingen).
• 256k token contextvenster voor het verwerken van zeer lange documenten, onderzoek uit meerdere bronnen en uitgebreide redeneerketens.
• Native INT4-kwantisering / kwantiseringsbewuste trainingwaardoor grote reducties in het inferentiegeheugen en aanzienlijke versnellingen mogelijk zijn vergeleken met naïef gedimensioneerde gewichten.
• Ingebouwde tool-aanroep en een API die een lijst met functies/hulpmiddelen accepteert; het model beslist autonoom wanneer deze moeten worden aangeroepen en itereert op de resultaten.

Wat dit in de praktijk mogelijk maakt

• Diep, stapsgewijs redeneren (uitvoer in de stijl van een gedachteketen die aan de beller kan worden gepresenteerd als afzonderlijke ‘redeneerinhoud’).
• Stabiele workflows voor agenten met meerdere stappen:Het model kan de doelcoherentie over de verschillende doelstellingen heen behouden. 200–300 opeenvolgende tool-aanroepen, een opmerkelijke sprong ten opzichte van oudere modellen die de neiging hebben om na enkele tientallen stappen af ​​te wijken.
• Open gewichten + beheerde API: je kunt het lokaal uitvoeren als je de hardware hebt, of het via Moonshot/ aanroepenKomeetAPI met behulp van een OpenAI-compatibele API-interface.

Kimi K2 Thinking legt agentisch gedrag bloot via twee kernmechanismen: (1) het doorgeven van een tools lijst zodat het model functies kan aanroepen, en (2) het model dat interne redeneringstokens uitzendt die het platform als tekst (of gestructureerde gedachteketens indien ingeschakeld) weergeeft. Ik zal dit hierna in detail met voorbeelden uitleggen.

Hoe gebruik ik de Kimi K2 Thinking API?

Voorwaarden

1. API-toegang / account: Maak een account aan op het platform van Moonshot (platform.moonshot.ai) of op een ondersteunde API-aggregator (KomeetAPI biedt prijzen aan die lager zijn dan de officiële prijzen). Na registratie kunt u een API-sleutel aanmaken in het dashboard.
2. API sleutel: bewaar het veilig in omgevingsvariabelen of uw geheime opslagplaats.
3. Clientbibliotheken: u kunt standaard HTTP (curl) of OpenAI-compatibele SDK's gebruiken. De platformdocumentatie van Moonshot biedt directe voorbeelden. Stel uw Python-omgeving in. U hebt de OpenAI Python SDK nodig, die compatibel is met de KomeetAPI API omdat ze beide compatibel zijn met OpenAI.

Als u lokale/privéhosting nodig hebt: hardware (GPU/cluster) die MoE & INT4 ondersteunt. Moonshot raadt vLLM, SGLang en andere inferentie-engines aan voor productie-implementaties. De modelgewichten zijn beschikbaar op Hugging Face voor zelfhosting. Veel teams geven de voorkeur aan de gehoste API vanwege de grootte van het model.

Minimale gespreksstroom (hoog niveau)

1. Maak een chatverzoek (systeem- + gebruikersberichten).
2. Optioneel opnemen tools (een JSON-array met een beschrijving van functies) zodat het model deze functies autonoom kan aanroepen.
3. Stuur het verzoek naar het chat-/voltooiingseindpunt met het model ingesteld op de K2 Thinking-variant.
4. Stroom en/of verzamel antwoordfragmenten en stel beide samen reasoning_content en uiteindelijke inhoud.
5. Wanneer het model een toolaanroep aanvraagt, voer je de tool aan jouw kant uit, retourneer je het resultaat als een vervolgbericht (of via het functieretourprotocol van de provider) en laat je het model doorgaan.

Wordt “reasoning_content” weergegeven in de API?

Ja. Kimi K2 Thinking retourneert expliciet een hulpuitvoerveld (meestal genoemd reasoning_content) die het tussenliggende redeneringsspoor van het model bevat. Providers en communitydocumentatie tonen streamingpatronen die reasoning_content delta's afzonderlijk van content Delta's — wat het mogelijk maakt om een ​​voor mensen leesbare "denkstroom" te presenteren terwijl een definitief antwoord wordt samengesteld. Let op: streaming wordt aanbevolen voor grote redeneersporen omdat de responsgrootte dan toeneemt.

cURL — eerst een minimale chatvoltooiing, ：

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
  }'

Dit keert terug content en (voor Denkmodellen) een reasoning_content veld waar u kunt opslaan of streamen

Aanbevolen parameters voor de denkmodus

Hieronder vindt u de aanbevolen startparameters voor meerstaps redeneertaken. Pas deze aan per taak:

• model: kies de K2 Thinking-variant (moonshotai/Kimi-K2-Thinking or kimi-k2-thinking-turbo) — de familie “Denken” legt bloot reasoning_content.
• Kimi-K2-Denkend modelkaarten suggereren temperature = 1.0 Als aanbevolen basislijn voor rijkere verkenning tijdens het denken. Gebruik een hogere temperatuur voor verkennend redeneren, een lagere voor precieze taken.
• Maximaal aantal tokens / context: Denkmodellen kunnen grote interne sporen produceren — set max_tokens hoog genoeg is en de voorkeur geeft aan streaming.
• streaming: streaming inschakelen (stream=True) om zowel de redenering als de uiteindelijke inhoud progressief weer te geven.
• Gereedschapsschema: omvatten een tools/functions array die beschikbare functies beschrijft; K2 beslist autonoom wanneer ze moeten worden aangeroepen. Zorg voor duidelijke description en strikte JSON-schema's voor argumenten om dubbelzinnige aanroepen te voorkomen.

Hoe kan ik tool calling inschakelen en gebruiken met K2 Thinking?

Neem een tools array in de aanvraagbody. Elk hulpmiddel wordt beschreven door:

• name: tekenreeks, unieke gereedschaps-ID.
• description: korte uitleg van het model.
• parameters: JSON-schema met details over de verwachte argumenten.

Wanneer het model besluit een tool aan te roepen, genereert het een tool-aanroepobject (vaak als een gestructureerd token). Je runtime moet die tool uitvoeren (server-side), de uitvoer vastleggen en terugkoppelen als een tool-responsbericht, zodat het model verder kan redeneren.

Stapsgewijze handleiding

K2 Thinking ondersteunt een functie-/toolschema dat vergelijkbaar is met de functieaanroep van OpenAI, maar met expliciete ondersteuning voor het herhalen van de loop totdat het model klaar is (het kan meerdere toolaanroepen vereisen). Het patroon is:

1. Definieer gereedschapsschema's (naam, beschrijving, JSON-schema van parameters).
2. Passeren tools naar de chatvoltooiingsoproep.
3. Bij elk antwoord dat bevat tool_calls, voer de gevraagde tool(s) uit en voeg de tooluitvoer terug in de berichten als role: "tool".
4. Herhaal dit totdat het model een normale voltooiing retourneert.

Tool-aanroep inschakelen (voorbeeldpatroon)

Wanneer u wilt dat het model hulpmiddelen aanroept, geeft u hulpmiddelschema's op in de aanvraag, bijvoorbeeld: web_search, code_executor, neem ze op in de aanvraag en geef het model instructies over hoe ze gebruikt moeten worden.

{
  "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
}

Het model kan antwoorden met een tool_call object dat uw agent-runtime moet detecteren en naar de geregistreerde tool moet routeren.

Dit patroon ondersteunt willekeurig diepe sequenties van tool-invoke → tool-run → model-continue. Daarom benadrukt Kimi K2 Thinking in zijn ontwerp de stabiliteit van veel opeenvolgende aanroepen.

Wat kost Kimi K2 Thinking API?

Het officiële Moonshot (Kimi) platform vermeldt twee belangrijkste geprijsde eindpunten voor Kimi K2 Denken:

• kimi-k2-denken (standaard) - invoertokens: $0.60 / 1M (cache-miss-laag) en $0.15 / 1M (cache-hit-niveau); uitvoertokens: $2.50 / 1M.
• kimi-k2-thinking-turbo (hoge snelheid) — hogere latentie/doorvoerlaag: invoer: $1.15 / 1M; uitvoer: $8.00 / 1M (platform/partnerpagina’s herhalen dit).

KomeetAPI heeft een voordeel in termen van prijs, zoals: een zeer lage inputsnelheid en een lagere tokensnelheid per output dan vergelijkbare high-end modellen — plus gratis proeftokens voor onboarding：

Kostenoverwegingen

• Lange contexten (128K–256K tokens) en uitgebreide tool-call-ketens vermenigvuldigen het tokenverbruik. Ontwerp daarom prompts en tool-interacties om het aantal omslachtige tussenstappen te minimaliseren wanneer de kosten van belang zijn.
• Het uitvoeren van agentische flows die veel toolresultaten opleveren, kan de kosten voor outputtokens meer verhogen dan bij typische chats met één beurt. Houd hier rekening mee en budgetteer hiernaar.

Benchmarkvergelijking: Kimi K2 Thinking vs GPT-5 vs Claude Sonnet 4.5

Begeleidende benchmarks laten een genuanceerd beeld zien: K2 Denken beter presteert GPT-5 en Anthropic's Claude Sonnet 4.5 op vele gereedschapsgestuurd en agentische benchmarks (bijvoorbeeld BrowseComp en tool-enabled HLE-varianten), terwijl GPT-5 sterker blijft bij sommige benchmarks die alleen tekst of medische benchmarks bevatten (bijvoorbeeld HealthBench in de gerapporteerde runs van Moonshot).

Afhaal: Kimi K2 Denken is een competitief agentisch model — het blinkt uit in redeneertaken die profiteren van tool interleaving en lange contexten. Het presteert niet uniform beter dan GPT-5 en Claude Sonnet 4.5 bij elke afzonderlijke benchmark (met name bij taken die gespecialiseerd zijn of veel kennis vereisen), maar bij veel van de agentische/browsing/long-horizon tests worden toonaangevende resultaten gerapporteerd. De lage gesprekskosten en het open-source karakter van Kimi k2 thinking maken het echter tot een echte koning op het gebied van kosteneffectiviteit.

Wanneer kiest u voor Kimi K2 Thinking versus andere modellen?

• Kies Kimi K2 Denken wanneer uw taak lange redeneerketens, veel toolaanroepen of diepgaande analyses van zeer grote contexten (codebases, lange documenten) vereist.
• Kies GPT-5 wanneer u de strakste multimodale integratie, brede ondersteuning van externe ecosystemen of specifieke OpenAI-tools en agentframeworks nodig hebt.
• Kies Claude Sonnet 4.5 voor workloads waarbij de nadruk ligt op de nauwkeurigheid van codebewerking, deterministische bewerkingsworkflows en de veiligheidstoolchain van Anthropic.

Beste praktijken

• Stroom redeneren: voor gebruikersgerichte apps een 'denkende' gebruikersinterface weergeven met behulp van gestreamde reasoning_contentStreaming vermindert de latentie en voorkomt enorme payloads. ()
• Schema-first tools: definieer strakke JSON-schema's voor hulpmiddelen om dubbelzinnige aanroepen en parseerfouten te verminderen.
• Gebruik van controlepuntcontext: bewaar sporen van eerdere redeneringen in een apart langetermijngeheugen, in plaats van een enorme hoeveelheid aan sporengeschiedenis in de actieve prompt op te slaan; gebruik ophaalfuncties om alleen relevante segmenten opnieuw te introduceren.
• Monitoring en vangrails: log beide reasoning_content en definitief content Om drift, hallucinaties en misbruik te diagnosticeren. Overweeg redactie of toestemming van de gebruiker, afhankelijk van de gevoeligheid.

Conclusie

Kimi K2 Thinking is een belangrijke evolutie van de K2-lijn naar een robuuste, langetermijnstrategie. De API is bewust compatibel met OpenAI/Anthropic client patterns en biedt een praktische manier om agentisch redeneren in apps te integreren, terwijl ontwikkelaars controle krijgen over het tool-call-oppervlak.

Als je snel wilt experimenteren, gebruik dan Kimi K2 Denken API en begin met gebruiken! Om te beginnen, verken de mogelijkheden van het model in de Speeltuin en raadpleeg de API-gids voor gedetailleerde instructies. Zorg ervoor dat u bent ingelogd op CometAPI en de API-sleutel hebt verkregen voordat u toegang krijgt. KomeetAPI bieden een prijs die veel lager is dan de officiële prijs om u te helpen integreren.

Klaar om te gaan?→ Meld u vandaag nog aan voor CometAPI !

Als u meer tips, handleidingen en nieuws over AI wilt weten, volg ons dan op VK, X  en  Discord!