Slik bruker du Kimi K2 Thinking API – en praktisk veiledning

Kimi K2 Thinking er den nyeste varianten av agentisk resonnering i Kimi K2-familien: en stor modell med en blanding av eksperter (MoE), som er innstilt for å utføre vedvarende, trinnvis resonnering og for å kalle eksterne verktøy pålitelig på tvers av lange arbeidsflyter med flere trinn. I denne veiledningen samler jeg den nyeste offentlige informasjonen, forklarer hva Kimi K2 Thinking er, hvordan den sammenlignes med moderne flaggskipmodeller (GPT-5 og Claude Sonnet 4.5), hvordan API-et fungerer, trinnvis oppsett og en kjørbar eksempelresonneringsoppgave, prishensyn og anbefalte beste praksiser for produksjon – med kodeeksempler slik at du kan komme i gang med en gang.

Hva tenker Kimi K2, og hvorfor er det i overskriftene?

Kimi K2 Tenkning er den nyeste «tenkende agent»-utgivelsen fra Moonshot AI – et medlem av en blanding av eksperter (MoE) med billioner av parametere som er eksplisitt trent og pakket til å utføre langsiktig, flertrinns resonnement mens den autonomt kaller eksterne verktøy (søk, Python-kjøring, web-scraping osv.). Utgivelsen (annonsert tidlig i november 2025) har vakt oppmerksomhet av tre grunner: (1) den er åpen / åpen lisensiert (en "modifisert MIT"-lignende lisens), (2) den støtter ekstremt lange kontekster (256k token-kontekstvindu), og (3) den demonstrerer markant forbedret agent ytelse på verktøyaktiverte referansepunkter kontra flere ledende lukkede kildekode-modeller for grenseoperasjoner.

Kimi K2 Thinking API og økosystemstøtte for chat-fullføringssemantikk i OpenAI-stil pluss eksplisitte strukturerte utganger og verktøypåkallingsmønstre. Du sender en chathistorikk + verktøyskjema; modellen svarer med en tankekjederepresentasjon (hvis forespurt) og kan sende ut strukturert JSON som utløser ekstern verktøying. Leverandører tilbyr muligheten til å strømme tokener og returnere både den menneskevendte teksten og en maskinparserbar verktøypåkallingsblokk. Dette muliggjør implementering av agentløkker: modell → verktøy → observasjon → modell.

Enkelt sagt: K2 Thinking er ikke bare utformet for å produsere et engangssvar på et spørsmål, men for å tenk høyt, planlegg, ring inn verktøy når det er nyttig, inspiser resultater og iterer – over hundrevis av trinn om nødvendig – uten å forringe det. Denne evnen er det Moonshot kaller «stabil langsiktig handlekraft».

Hva er kjernefunksjonene til Kimi K2 Thinking?

Viktige modellegenskaper

• Arkitektur for blanding av eksperter (MoE) med ~1 billion parametere (32B aktivert per fremoverpassering i vanlige innstillinger).
• Kontekstvindu for 256k token for håndtering av svært lange dokumenter, forskning på flere kilder og utvidede resonnementskjeder.
• Native INT4-kvantisering / kvantiseringsbevisst trening, noe som muliggjør store reduksjoner i slutningsminne og betydelige hastighetsøkninger sammenlignet med vekter av naiv størrelse.
• Innebygd verktøyoppringing og et API som godtar en liste over funksjoner/verktøy; modellen vil autonomt bestemme når de skal kalles og iterere på resultatene.

Hva dette muliggjør i praksis

• Dyp, trinnvis resonnement (utdata i tankekjedestil som kan vises til den som ringer som separat «resonnementsinnhold»).
• Stabile flertrinns arbeidsflyter for agenterModellen kan opprettholde målsammenheng på tvers av 200–300 sekvensielle verktøyanrop, et bemerkelsesverdig sprang fra eldre modeller som har en tendens til å drive etter noen dusin trinn.
• Åpne vekter + administrert APIDu kan kjøre den lokalt hvis du har maskinvaren, eller kalle den via Moonshot/CometAPI ved hjelp av et OpenAI-kompatibelt API-grensesnitt.

Kimi K2 Thinking avslører agentatferd via to kjernemekanismer: (1) å sende en verktøy liste slik at modellen kan kalle funksjoner, og (2) modellen som sender ut interne resonnementstokener som plattformen viser frem som tekst (eller strukturerte tankekjeder når de er aktivert). Jeg vil forklare i detalj med eksempler nedenfor.

Hvordan bruker jeg Kimi K2 Thinking API-et?

Forutsetninger

1. API-tilgang / kontoOpprett en konto på Moonshots plattform (platform.moonshot.ai) eller på en støttet API-aggregator (CometAPI tilbyr priser lavere enn de offisielle prisene). Etter registrering kan du opprette en API-nøkkel i dashbordet.
2. API-nøkkel: hold den sikker i miljøvariabler eller det hemmelige lageret ditt.
3. KlientbibliotekerDu kan bruke standard HTTP (curl) eller OpenAI-kompatible SDK-er. Moonshots plattformdokumenter gir direkte eksempler. Sett opp Python-miljøet ditt. Du trenger OpenAI Python SDK, som er kompatibel med CometAPI API fordi begge opprettholder OpenAI-kompatibilitet.

Hvis du trenger lokal/privat hostingMaskinvare (GPU/klynge) som støtter MoE og INT4 – Moonshot anbefaler vLLM, SGLang og andre inferensmotorer for produksjonsdistribusjoner. Modellvektene er tilgjengelige på Hugging Face for selvhosting – mange team foretrekker det hostede API-et på grunn av modellens størrelse.

Minimal samtaleflyt (høyt nivå)

1. Lag en chatforespørsel (system + brukermeldinger).
2. Inkluder eventuelt tools (en JSON-matrise som beskriver funksjoner) for å gjøre det mulig for modellen å kalle dem autonomt.
3. Send forespørselen til chat-/fullføringsendepunktet med modellen satt til K2 Thinking-varianten.
4. Strøm og/eller samle inn responsbiter og sett sammen begge reasoning_content og endelig «innhold».
5. Når modellen ber om et verktøykall, utfør verktøyet på din side, returner resultatet som en oppfølgingsmelding (eller via leverandørens funksjonsreturprotokoll) og la modellen fortsette.

Er «reasoning_content» eksponert i API-et?

Ja. Kimi K2 Thinking returnerer eksplisitt et hjelpeutdatafelt (vanligvis kalt reasoning_content) som inneholder modellens mellomliggende resonneringsspor. Leverandører og fellesskapsdokumenter viser strømmemønstre som sender ut reasoning_content deltaer separat fra content deltaer – som gjør det mulig å presentere en menneskelig lesbar «tenkestrøm» mens et endelig svar komponeres. Merk: strømming anbefales for store resonneringsspor fordi responsstørrelsen vokser.

cURL — først, en minimal chat-fullføring, ：

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
  }'

Dette returnerer content og (for tenkemodeller) en reasoning_content felt du kan lagre eller strømme

Anbefalte parametere for tenkemodus

Nedenfor er anbefalte startparametere for flertrinns resonneringsoppgaver. Juster etter oppgaven din:

• model: velg K2 Thinking-varianten (moonshotai/Kimi-K2-Thinking or kimi-k2-thinking-turbo) — «Thinking»-familien avslører reasoning_content.
• Kimi-K2-Thinking modellkort foreslår temperature = 1.0 som et anbefalt utgangspunkt for rikere utforskning under tenkning. Bruk høyere temperatur for utforskende resonnement, lavere for presise oppgaver.
• Maks antall tokens / kontekst: Tenkemodeller kan produsere store interne spor – sett max_tokens høyt nok og foretrekker strømming.
• Streaming: aktiver strømming (stream=True) for å gjengi både resonnement og endelig innhold progressivt.
• Verktøyskjema: inkludere a tools/functions array som beskriver tilgjengelige funksjoner; K2 vil selv bestemme når de skal kalles. Gi tydelig description og strenge JSON-skjemaer for argumenter for å unngå tvetydige kall.

Hvordan aktiverer og bruker jeg verktøyanrop med K2 Thinking?

Inkluder en tools array i forespørselsteksten. Hvert verktøy beskrives av:

• name: streng, unik verktøyidentifikator.
• description: kort forklaring av modellen.
• parametersJSON-skjema som beskriver forventede argumenter.

Når modellen bestemmer seg for å kalle et verktøy, vil den sende ut et verktøyanropsobjekt (ofte som et strukturert token). Kjøretiden din må kjøre verktøyet (serverside), fange opp resultatet og gi det tilbake som en verktøysvarmelding slik at modellen kan fortsette resonnementet.

Trinnvis guide

K2 Thinking støtter et funksjons-/verktøyskjema som ligner på OpenAI-funksjonskall, men med eksplisitt støtte for løkker til modellen er ferdig (den kan be om flere verktøykall). Mønsteret er:

1. Definer verktøyskjemaer (navn, beskrivelse, JSON-skjema for parametere).
2. Pass tools til samtalen om fullføring av chatten.
3. På hvert svar som inneholder tool_calls, utfør det/de forespurte verktøyet/verktøyene og legg til verktøyutdata tilbake i meldingene som role: "tool".
4. Gjenta til modellen returnerer en normal fullføring.

Aktiver verktøypåkalling (eksempelmønster)

Når du vil at modellen skal kalle verktøy, oppgi verktøyskjemaer i forespørselen, f.eks. web_search, code_executor, inkluder dem i forespørselen, og instruer modellen hvordan de skal brukes.

{
  "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
}

Modellen kan svare med en tool_call objektet som agentkjøretiden din må oppdage og rute til det registrerte verktøyet.

Dette mønsteret støtter vilkårlig dype sekvenser av tool-invoke → tool-run → model-continue, og det er derfor Kimi K2 Thinking vektlegger stabilitet over mange sekvensielle kall i designet sitt.

Hva koster Kimi K2 Thinking API?

Den offisielle Moonshot (Kimi)-plattformen viser to hovedprisede endepunkter for Kimi K2 Thinking:

• kimi-k2-tenkning (standard) - inndatatokener: $0.60 / 1 million (cache-miss-nivå) og $0.15 / 1 million (cache-treff-nivå); utdatatokener: $2.50 / 1 million.
• kimi-k2-thinking-turbo (høyhastighet) — høyere latens-/gjennomstrømningsnivå: inngang: $1.15 / 1 million; produksjon: $8.00 / 1 million (plattform-/partnersider gjentar dette).

CometAPI har en fordel når det gjelder pris, som for eksempel: svært lav inndatahastighet og lavere tokenhastighet per utdata enn sammenlignbare high-end-modeller — pluss gratis prøvetokener for onboarding:

Kostnadshensyn

• Lange kontekster (128 000–256 000 tokener) og omfattende verktøykallkjeder multipliserer tokenforbruket, så utform ledetekster og verktøyinteraksjoner for å minimere ordrike mellomledd når kostnaden er viktig.
• Å kjøre agentflyter som produserer mange verktøyresultater kan øke utdatatokenutgiftene mer enn typisk enkeltrundechat. Overvåk og budsjetter deretter.

Sammenligning av referansetester: Kimi K2 Thinking vs. GPT-5 vs. Claude Sonnet 4.5

Tilhørende referansepunkter viser et nyansert bilde: K2 Thinking utkonkurrerer GPT-5 og Anthropics Claude Sonnet 4.5 på mange verktøyaktivert og agentiske benchmarks (for eksempel BrowseComp og verktøyaktiverte HLE-varianter), mens GPT-5 forblir sterkere på noen tekstbaserte eller medisinske benchmarks (f.eks. HealthBench i Moonshots rapporterte kjøringer).

Ta bort: Kimi K2 Thinking er en konkurransedyktig agent modell – den utmerker seg i resonneringsoppgaver som drar nytte av verktøysammenflettet teknologi og lange kontekster. Den slår ikke GPT-5 ensartet og Claude Sonnet 4.5 på hver eneste teststandard (spesielt noen spesialiserte eller kunnskapsrike oppgaver), men på mange av agent-/nettlesings-/langhorisonttestene rapporterer den ledende resultater. Kimi k2-tenkningens lave samtalekostnader og åpen kildekode-natur gjør den imidlertid til en sann konge av kostnadseffektivitet.

Når du skal velge Kimi K2 Thinking kontra andre modeller

• Velg Kimi K2 Thinking når oppgaven din krever lange resonnementskjeder, mange verktøykall eller dyp analyse av svært store kontekster (kodebaser, lange dokumenter).
• Velg GPT-5 når du trenger den tetteste multimodale integrasjonen, bred støtte for tredjepartsøkosystemer eller spesifikke OpenAI-verktøy og agentrammeverk.
• Velg Claude Sonnet 4.5 for arbeidsbelastninger som vektlegger presisjon i koderedigering, deterministiske redigeringsarbeidsflyter og Anthropics sikkerhetsverktøykjede.

Beste praksis

• Strømresonnement: for brukervendte apper, vis et «tenkende» brukergrensesnitt ved hjelp av strømmet reasoning_content. Strømming reduserer ventetid og unngår store nyttelaster. ()
• Skjema-først-verktøyDefiner tette JSON-skjemaer for verktøy for å redusere tvetydige kall og parsingsfeil.
• Bruk av sjekkpunktkontekst: oppbevar spor fra tidligere resonnement i et separat langtidsminnelager i stedet for å legge inn enorm sporhistorikk i den aktive ledeteksten; bruk gjenfinning for å bare introdusere relevante segmenter på nytt.
• Overvåking og rekkverkloggfør begge reasoning_content og endelig content for å diagnostisere drift, hallusinasjoner og misbruk. Vurder redigering eller brukersamtykke avhengig av sensitivitet.

Konklusjon

Kimi K2 Thinking er en viktig videreutvikling av K2-serien mot robust, langsiktig byrådrift. API-et er bevisst kompatibelt med OpenAI/Anthropic-klientmønstre og gir en praktisk vei for å integrere agentisk resonnering i apper, samtidig som det gir utviklere kontroll over verktøykallsoverflaten.

Hvis du vil eksperimentere raskt, bruk Kimi K2 Thinking API og begynn å bruke! For å begynne, utforsk modellens muligheter i lekeplass og konsulter API-veiledning for detaljerte instruksjoner. Før du får tilgang, må du sørge for at du har logget inn på CometAPI og fått API-nøkkelen. CometAPI tilby en pris som er langt lavere enn den offisielle prisen for å hjelpe deg med å integrere.

Klar til å dra? → Registrer deg for CometAPI i dag !

Hvis du vil vite flere tips, guider og nyheter om AI, følg oss på VK, X og Discord!