Jak korzystać z interfejsu API Kimi K2 Thinking — praktyczny przewodnik

Kimi K2 Thinking to najnowsza odmiana wnioskowania agentowego w rodzinie Kimi K2: obszerny model mieszanki ekspertów (MoE) dostrojony do przeprowadzania długotrwałego wnioskowania krok po kroku i niezawodnego wywoływania narzędzi zewnętrznych w długich, wieloetapowych przepływach pracy. W tym przewodniku zebrałem najnowsze informacje publiczne, wyjaśniłem, czym jest Kimi K2 Thinking, jak wypada w porównaniu ze współczesnymi flagowymi modelami (GPT-5 i Claude Sonnet 4.5), jak działa API, krok po kroku przeprowadzono konfigurację i uruchomiono przykładowe zadanie wnioskowania, omówiono kwestie cenowe oraz zalecane najlepsze praktyki produkcyjne — wraz z przykładami kodu, dzięki którym możesz zacząć od razu.

Co myśli Kimi K2 i dlaczego jest na pierwszych stronach gazet?

Kimi Myślenie K2 to najnowsza wersja „myślącego agenta” od Moonshot AI — członka rodziny składającego się z biliona parametrów i mieszanki ekspertów (MoE), który został specjalnie przeszkolony i spakowany do wykonywania rozumowanie długookresowe, wieloetapowe autonomicznie wywołując narzędzia zewnętrzne (wyszukiwanie, wykonywanie kodu Pythona, web-scraping itp.). Wydanie (zapowiedziane na początku listopada 2025 r.) przyciągnęło uwagę z trzech powodów: (1) jest otwarte / objęte licencją typu „Modified MIT”, (2) obsługuje wyjątkowo długie konteksty (okno kontekstowe tokenów o długości 256 KB) oraz (3) wykazuje znaczną poprawę agentowy wydajność w testach porównawczych z użyciem narzędzi w porównaniu z kilkoma wiodącymi modelami o zamkniętym kodzie źródłowym.

Kimi K2 Thinking API i ekosystem obsługują semantykę uzupełniania czatów w stylu OpenAI, a także jawne, ustrukturyzowane wyniki i wzorce wywołań narzędzi. Wysyłasz historię czatu + schemat narzędzia; model odpowiada reprezentacją łańcucha myśli (na żądanie) i może wygenerować ustrukturyzowany JSON, który aktywuje zewnętrzne narzędzia. Dostawcy umożliwiają strumieniowanie tokenów i zwracanie zarówno tekstu dla człowieka, jak i bloku wywołania narzędzia, który jest przetwarzalny maszynowo. Umożliwia to implementację pętli agenta: model → narzędzie → obserwacja → model.

Mówiąc wprost: K2 Thinking ma na celu nie tylko udzielenie jednorazowej odpowiedzi na pytanie, ale także myśleć na głos, planuj, korzystaj z narzędzi, gdy są pomocne, sprawdzaj wyniki i iteruj – w razie potrzeby w setkach kroków – bez pogorszenia jakości. Ta zdolność to właśnie to, co Moonshot nazywa „stabilną, długoterminową agencją”.

Jakie są główne cechy Kimi K2 Thinking?

Kluczowe cechy modelu

• Architektura Mixture-of-Experts (MoE) z ~1 bilionem parametrów (32B aktywowanych na każde przejście do przodu w typowych ustawieniach).
• Okno kontekstowe tokena 256k do obsługi bardzo długich dokumentów, badań wieloźródłowych i rozbudowanych ciągów rozumowania.
• Natywna kwantyzacja INT4 / szkolenie uwzględniające kwantyzację, co pozwala na znaczną redukcję pamięci wnioskowania i znaczące przyspieszenie w porównaniu z wagami o naiwnym rozmiarze.
• Wbudowane wywoływanie narzędzi oraz API akceptujące listę funkcji/narzędzi; model będzie autonomicznie decydował, kiedy je wywołać i iterował wyniki.

Co to umożliwia w praktyce

• Głębokie, stopniowe rozumowanie (wyniki w formie ciągu myśli, które mogą zostać przedstawione osobie wywołującej jako osobna „treść rozumowania”).
• Stabilne, wieloetapowe przepływy pracy agentówModel może zachować spójność celów w całym 200–300 kolejnych wywołań narzędzi, co stanowi zauważalny postęp w porównaniu ze starszymi modelami, które miały tendencję do dryfowania po kilkudziesięciu krokach.
• Otwarte wagi + zarządzane API:możesz uruchomić go lokalnie, jeśli masz sprzęt, lub wywołać go przez Moonshot/Interfejs API Comet korzystając z interfejsu API zgodnego ze standardem OpenAI.

Kimi K2 Thinking ujawnia zachowania agentów za pomocą dwóch podstawowych mechanizmów: (1) przekazywanie narzędzia lista, dzięki której model może wywoływać funkcje, oraz (2) model emitujący wewnętrzne tokeny rozumowania, które platforma wyświetla jako tekst (lub ustrukturyzowane ciągi myśli po włączeniu). Wyjaśnię to szczegółowo na przykładach.

Jak korzystać z interfejsu API Kimi K2 Thinking

Wymagania wstępne

1. Dostęp do API / konto: Utwórz konto na platformie Moonshot (platform.moonshot.ai) lub w obsługiwanym agregatorze API (Interfejs API Comet (oferuje ceny niższe niż oficjalne). Po rejestracji możesz utworzyć klucz API w panelu.
2. Klucz API:zachowaj bezpieczeństwo w zmiennych środowiskowych lub swoim magazynie sekretów.
3. Biblioteki klienta: możesz użyć standardowych pakietów SDK HTTP (curl) lub zgodnych z OpenAI. Dokumentacja platformy Moonshot zawiera bezpośrednie przykłady. Skonfiguruj środowisko Pythona. Będziesz potrzebować pakietu SDK OpenAI Python, który jest zgodny z… Interfejs API Comet API, ponieważ oba zachowują kompatybilność z OpenAI.

Jeśli potrzebujesz hostingu lokalnego/prywatnego: sprzęt (GPU/klaster) obsługujący MoE i INT4 — Moonshot zaleca vLLM, SGLang i inne silniki wnioskowania do wdrożeń produkcyjnych. Wagi modeli są dostępne na Hugging Face do samodzielnego hostingu — wiele zespołów preferuje hostowane API ze względu na rozmiar modelu.

Minimalny przepływ połączeń (wysoki poziom)

1. Utwórz żądanie czatu (wiadomości systemowe + użytkownika).
2. Opcjonalnie uwzględnij tools (tablica JSON opisująca funkcje), aby umożliwić modelowi ich autonomiczne wywoływanie.
3. Wyślij żądanie do punktu końcowego czatu/uzupełnień z modelem ustawionym na wariant K2 Thinking.
4. Przesyłaj strumieniowo i/lub zbieraj fragmenty odpowiedzi i łącz oba reasoning_content i ostateczna treść.
5. Gdy model zażąda wywołania narzędzia, uruchom narzędzie po swojej stronie, zwróć wynik jako wiadomość uzupełniającą (lub za pomocą protokołu zwrotu funkcji dostawcy) i pozwól modelowi kontynuować działanie.

Czy „reasoning_content” jest widoczne w API?

Tak. Kimi K2 Thinking jawnie zwraca pomocnicze pole wyjściowe (powszechnie nazywane reasoning_content) zawierający pośredni ślad rozumowania modelu. Dostawcy i dokumenty społeczności pokazują wzorce strumieniowania, które emitują reasoning_content delty oddzielnie od content delty — co umożliwia prezentację czytelnego dla człowieka strumienia „myślenia” podczas tworzenia ostatecznej odpowiedzi. Uwaga: strumieniowanie jest zalecane w przypadku dużych śladów rozumowania, ponieważ rozmiar odpowiedzi rośnie.

cURL — najpierw minimalne uzupełnienie czatu, ：

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
  }'

To powraca content i (dla modeli myślenia) reasoning_content pole, które możesz przechowywać lub przesyłać strumieniowo

Zalecane parametry dla trybu myślenia

Poniżej znajdują się zalecane parametry początkowe dla zadań rozumowania wieloetapowego. Dostosuj je do swojego zadania:

• model: wybierz wariant K2 Thinking (moonshotai/Kimi-K2-Thinking or kimi-k2-thinking-turbo) — rodzina „Myślących” ujawnia reasoning_content.
• Karty modelu Kimi-K2-Thinking sugerują temperature = 1.0 Jako zalecany punkt odniesienia dla bogatszej eksploracji podczas myślenia. Wyższą temperaturę należy stosować do rozumowania eksploracyjnego, niższą do zadań precyzyjnych.
• Maksymalna liczba tokenów / kontekst: Modele myślowe mogą generować duże wewnętrzne ślady — zestaw max_tokens wystarczająco wysokie i preferują przesyłanie strumieniowe.
• Streaming: włącz strumieniowanie (stream=True) aby stopniowo przedstawić zarówno uzasadnienie, jak i ostateczną treść.
• Schemat narzędzia: uwzględnij tools/functions tablica opisująca dostępne funkcje; K2 będzie autonomicznie decydować, kiedy je wywołać. Zapewnij jasne description i ścisłe schematy JSON dla argumentów, aby uniknąć niejednoznacznych wywołań.

Jak włączyć i używać wywoływania narzędzi w K2 Thinking?

Dołącz a tools tablica w treści żądania. Każde narzędzie jest opisane przez:

• name: ciąg, unikalny identyfikator narzędzia.
• description:krótkie wyjaśnienie modelu.
• parameters:Schemat JSON szczegółowo opisujący oczekiwane argumenty.

Gdy model zdecyduje się wywołać narzędzie, wyemituje obiekt wywołania narzędzia (często jako ustrukturyzowany token). Środowisko wykonawcze musi uruchomić to narzędzie (po stronie serwera), przechwycić dane wyjściowe i przesłać je z powrotem jako komunikat odpowiedzi narzędzia, aby model mógł kontynuować wnioskowanie.

Przewodnik krok po kroku

K2 Thinking obsługuje schemat funkcji/narzędzi podobny do wywoływania funkcji w OpenAI, ale z jawną obsługą pętli do momentu zakończenia działania modelu (może on wymagać wielu wywołań narzędzi). Wzór wygląda następująco:

1. Zdefiniuj schematy narzędzi (nazwę, opis, schemat JSON parametrów).
2. Przechodzić tools do połączenia kończącego czat.
3. W każdej odpowiedzi zawierającej tool_calls, wykonaj żądane narzędzie(a) i dołącz dane wyjściowe narzędzia z powrotem do wiadomości jako role: "tool".
4. Powtarzaj, aż model zwróci normalne zakończenie.

Włącz wywoływanie narzędzia (przykładowy wzorzec)

Jeśli chcesz, aby model wywoływał narzędzia, podaj schematy narzędzi w żądaniu, np. web_search, code_executor, uwzględnij je w żądaniu i poinstruuj model, jak z nich korzystać.

{
  "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 może odpowiedzieć: tool_call obiekt, który Twoje środowisko wykonawcze agenta musi wykryć i skierować do zarejestrowanego narzędzia.

Ten wzorzec obsługuje dowolnie głębokie sekwencje wywołania narzędzia → uruchomienia narzędzia → kontynuowania modelu, dlatego Kimi K2 Thinking w swoim projekcie kładzie nacisk na stabilność, a nie na wiele sekwencyjnych wywołań.

Ile kosztuje Kimi K2 Thinking API?

Oficjalna lista platform Moonshot (Kimi) dwa główne punkty końcowe o ustalonej cenie dla Kimi K2 Thinking:

• Kimi-K2-Thinking (standard) - tokeny wejściowe: 0.60 USD / 1 mln (poziom pamięci podręcznej-braku) i 0.15 USD / 1 mln (poziom trafień w pamięć podręczną); tokeny wyjściowe: 2.50 USD / 1 mln.
• Kimi-K2-Thinking-Turbo (wysoka prędkość) — wyższy poziom opóźnień/przepustowości: wkład: 1.15 USD / 1 mln; wydajność: 8.00 USD / 1 mln (strony platformy/partnera powtarzają tę informację).

Interfejs API Comet ma przewagę pod względem ceny, taką jak: bardzo niski współczynnik wejściowy i niższy współczynnik tokenów za wyjście w porównaniu z porównywalnymi modelami z wyższej półki — a także bezpłatne tokeny próbne do wdrożenia:

Względy kosztowe

• Długie konteksty (128 tys.–256 tys. tokenów) i rozbudowane łańcuchy wywołań narzędzi zwiększają zużycie tokenów, dlatego projektuj monity i interakcje z narzędziami w taki sposób, aby zminimalizować liczbę rozwlekłych operacji pośrednich, gdy koszty mają znaczenie.
• Uruchamianie przepływów agentowych generujących wiele wyników narzędzi może zwiększyć rachunki za tokeny wyjściowe bardziej niż typowy czat jednoetapowy. Monitoruj i odpowiednio planuj budżet.

Porównanie benchmarków: Kimi K2 Thinking vs GPT-5 vs Claude Sonnet 4.5

Załączone testy porównawcze pokazują niuansowany obraz: K2 Thinking przewyższa GPT-5 i Claude Sonnet 4.5 firmy Anthropic na wielu z włączonymi narzędziami i testy porównawcze agentów (na przykład BrowseComp i warianty HLE z włączoną obsługą narzędzi), podczas gdy GPT-5 okazuje się silniejszy w niektórych testach porównawczych obejmujących wyłącznie tekst lub medycynę (np. HealthBench w raportowanych uruchomieniach Moonshot).

Na wynos: Kimi K2 Myślenie jest konkurencyjne agentowy model — sprawdza się znakomicie w zadaniach rozumowania, które korzystają z przeplotu narzędzi i długich kontekstów. Nie pokonuje jednakowo GPT-5 i Sonet Claude'a 4.5 w każdym pojedynczym teście (szczególnie w przypadku zadań specjalistycznych lub wymagających dużej wiedzy), ale w wielu testach agentowych/przeglądania/długoterminowych raportuje wiodące wyniki. Jednakże niskie koszty połączeń i otwartoźródłowa natura Kimi k2 Thinking sprawiają, że jest to prawdziwy król opłacalności.

Kiedy wybrać Kimi K2 Thinking vs inne modele

• Wybierz Kimi K2 Thinking gdy Twoje zadanie wymaga długich łańcuchów rozumowania, wielu wywołań narzędzi lub dogłębnej analizy bardzo dużych kontekstów (baz kodów, długich dokumentów).
• Wybierz GPT-5 gdy potrzebujesz najściślejszej integracji multimodalnej, szerokiego wsparcia ekosystemu firm trzecich lub konkretnych narzędzi OpenAI i struktur agentów.
• Wybierz Claude Sonet 4.5 do obciążeń, które kładą nacisk na precyzję edycji kodu, deterministyczne przepływy pracy związane z edycją i łańcuch narzędzi bezpieczeństwa Anthropic.

Najlepsze praktyki

• Rozumowanie strumieniowe: w przypadku aplikacji skierowanych do użytkownika pokaż interfejs użytkownika „myślący” za pomocą strumieniowania reasoning_contentPrzesyłanie strumieniowe zmniejsza opóźnienia i pozwala uniknąć przesyłania dużych ładunków. ()
• Narzędzia oparte na schemacie:zdefiniuj ścisłe schematy JSON dla narzędzi, aby zmniejszyć liczbę niejednoznacznych wywołań i błędów parsowania.
• Wykorzystanie kontekstu punktu kontrolnego:przechowuj ślady poprzednich rozumowań w oddzielnym magazynie pamięci długoterminowej zamiast osadzać ogromną historię śladów w aktywnym wierszu poleceń; używaj pobierania, aby ponownie wprowadzać tylko istotne segmenty.
• Monitoring i bariery ochronne:zaloguj oba reasoning_content i końcowy content diagnozować dryf, halucynacje i nadużycia. W zależności od wrażliwości należy rozważyć redakcję lub zgodę użytkownika.

Podsumowanie

Kimi K2 Thinking to istotna ewolucja linii K2 w kierunku solidnej, długoterminowej agencji. API jest celowo kompatybilne ze wzorcami klienta OpenAI/Anthropic i zapewnia praktyczną ścieżkę integracji rozumowania agentowego z aplikacjami, jednocześnie dając programistom kontrolę nad powierzchnią wywołań narzędzi.

Jeśli chcesz szybko poeksperymentować, użyj Kimi K2 Thinking API i zacznij używać! Na początek zapoznaj się z możliwościami modelu w Plac zabaw i zapoznaj się z Przewodnik po API aby uzyskać szczegółowe instrukcje. Przed uzyskaniem dostępu upewnij się, że zalogowałeś się do CometAPI i uzyskałeś klucz API. Interfejs API Comet zaoferuj cenę znacznie niższą niż oficjalna, aby ułatwić Ci integrację.

Gotowy do drogi?→ Zarejestruj się w CometAPI już dziś !

Jeśli chcesz poznać więcej wskazówek, poradników i nowości na temat sztucznej inteligencji, obserwuj nas na VK, X oraz Discord!