Как использовать Kimi K2 Thinking API — практическое руководство

Kimi K2 Thinking — это новейший вариант агентного мышления в семействе Kimi K2: большая модель на основе смеси экспертов (MoE), настроенная на выполнение последовательных пошаговых рассуждений и надежный вызов внешних инструментов в длительных многоэтапных рабочих процессах. В этом руководстве я собираю последнюю общедоступную информацию, объясняю, что такое Kimi K2 Thinking, как он сравнивается с современными флагманскими моделями (GPT-5 и Claude Sonnet 4.5), как работает API, пошаговую настройку и работающий пример задачи мышления, соображения по ценообразованию и рекомендуемые лучшие практики производства — с примерами кода, чтобы вы могли начать работу прямо сейчас.

О чем думает Кими К2 и почему это в заголовках?

Kimi К2 Мышление является новейшим «мыслящим агентом» от Moonshot AI — членом семейства, состоящим из смеси экспертов (MoE) и обладающим триллионом параметров, который был специально обучен и упакован для выполнения долгосрочное, многошаговое рассуждение при этом автономно вызывая внешние инструменты (поиск, выполнение Python, веб-скрапинг и т. д.). Релиз (анонсированный в начале ноября 2025 года) привлёк внимание по трём причинам: (1) он имеет открытую лицензию (тип «модифицированной лицензии MIT»), (2) поддерживает очень длинные контексты (окно контекста токенов 256 КБ) и (3) демонстрирует значительно улучшенные агентный производительность в инструментальных тестах по сравнению с несколькими ведущими передовыми моделями с закрытым исходным кодом.

Кими К2 Мышление API и экосистема поддерживает семантику завершения чата в стиле OpenAI, а также явные структурированные выходные данные и шаблоны вызова инструментов. Вы отправляете историю чата и схему инструмента; модель отвечает цепочкой мыслей (по запросу) и может выводить структурированный JSON-файл, который запускает внешние инструменты. Поставщики предоставляют возможность потоковой передачи токенов и возвращают как текст, отображаемый человеком, так и блок вызова инструмента, пригодный для машинного анализа. Это позволяет реализовывать циклы агентов: модель → инструмент → наблюдение → модель.

Проще говоря: K2 Thinking предназначен не только для того, чтобы дать однозначный ответ на вопрос, но и для того, чтобы думай вслух, планировать, вызывать инструменты при необходимости, проверять результаты и повторять процесс — сотни шагов при необходимости — без снижения эффективности. Именно эту способность Moonshot называет «стабильным долгосрочным агентством».

Каковы основные особенности Kimi K2 Thinking?

Ключевые характеристики модели

• Архитектура смешанного экспертного сообщества (MoE) с ~1 триллионом параметров (32Б активируется за один прямой проход при обычных настройках).
• Окно контекста токена 256k для обработки очень длинных документов, исследования нескольких источников и расширенных цепочек рассуждений.
• Собственная квантизация INT4 / обучение с учетом квантизации, что позволяет существенно сократить объем памяти вывода и добиться существенного ускорения по сравнению с весами наивного размера.
• Встроенный вызов инструмента и API, который принимает список функций/инструментов; модель будет самостоятельно решать, когда их вызывать, и выполнять итерации по результатам.

Что это дает на практике

• Глубокое, пошаговое рассуждение (результаты в виде цепочки мыслей, которые могут быть представлены вызывающему абоненту как отдельный «контент рассуждений»).
• Стабильные многошаговые рабочие процессы агентов: Модель может поддерживать согласованность целей 200–300 последовательных вызовов инструмента, заметный скачок по сравнению со старыми моделями, которые имеют тенденцию смещаться уже после нескольких десятков шагов.
• Открытые веса + управляемый API: вы можете запустить его локально, если у вас есть оборудование, или вызвать его через Moonshot/CometAPI с использованием API-интерфейса, совместимого с OpenAI.

Kimi K2 Thinking раскрывает агентное поведение посредством двух основных механизмов: (1) передача инструменты list, чтобы модель могла вызывать функции, и (2) модель, генерирующая внутренние токены рассуждений, которые платформа отображает в виде текста (или структурированных цепочек мыслей, если они включены). Далее я подробно объясню это с примерами.

Как использовать API Kimi K2 Thinking

Предпосылки

1. API-доступ/учетная запись: Создайте учетную запись на платформе Moonshot (platform.moonshot.ai) или на поддерживаемом API-агрегаторе (CometAPI предлагает цены ниже официальных). После регистрации вы можете создать ключ API в панели управления.
2. Ключ API: сохраните его в безопасном месте в переменных окружения или в вашем секретном хранилище.
3. Клиентские библиотеки: вы можете использовать стандартные HTTP (curl) или совместимые с OpenAI SDK. В документации по платформе Moonshot приведены прямые примеры. Настройте среду Python. Вам понадобится OpenAI Python SDK, совместимый с CometAPI API, поскольку они оба поддерживают совместимость с OpenAI.

Если вам нужен локальный/частный хостинг: аппаратное обеспечение (GPU/кластер) с поддержкой MoE и INT4 — Moonshot рекомендует vLLM, SGLang и другие механизмы вывода для производственных развёртываний. Весовые коэффициенты моделей доступны на Hugging Face для самостоятельного размещения — многие команды предпочитают использовать API, размещенный на хостинге, из-за размера модели.

Минимальный поток вызовов (высокий уровень)

1. Создайте чат-запрос (системные + пользовательские сообщения).
2. По желанию можно включить tools (массив JSON, описывающий функции), чтобы модель могла вызывать их автономно.
3. Отправьте запрос в конечную точку чата/завершения с моделью, настроенной на вариант K2 Thinking.
4. Транслируйте и/или собирайте фрагменты ответов и объединяйте их reasoning_content и окончательное содержание.
5. Когда модель запрашивает вызов инструмента, запустите инструмент на своей стороне, верните результат в виде последующего сообщения (или через протокол возврата функций поставщика) и позвольте модели продолжить работу.

Представлен ли «reasoning_content» в API?

Да. Kimi K2 Thinking явно возвращает вспомогательное выходное поле (обычно называемое reasoning_content), содержащий промежуточный след рассуждений модели. Поставщики и документы сообщества показывают потоковые шаблоны, которые генерируют reasoning_content дельты отдельно от content дельты — что позволяет представить поток «мыслей», понятный человеку, в процессе формирования окончательного ответа. Примечание: потоковая передача данных рекомендуется для больших трасс рассуждений, поскольку размер ответа увеличивается.

cURL — во-первых, минимальное завершение чата, ：

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
  }'

Это возвращает content и (для моделей мышления) reasoning_content поле, которое вы можете хранить или транслировать

Рекомендуемые параметры для режима «Мышление»

Ниже приведены рекомендуемые начальные параметры для многошаговых задач на рассуждение. Настройте их в соответствии с вашей задачей:

• model: выберите вариант K2 Thinking (moonshotai/Kimi-K2-Thinking or kimi-k2-thinking-turbo) — разоблачает «Думающая» семья reasoning_content.
• Карточки модели мышления Кими-К2 предполагают temperature = 1.0 В качестве рекомендуемой базовой линии для более глубокого исследования во время мышления. Используйте более высокую температуру для исследовательского мышления, более низкую — для точных задач.
• Макс. количество токенов/контекст: Модели мышления могут создавать большие внутренние следы — множество max_tokens достаточно высоко и предпочитают потоковую передачу.
• Streaming: включить потоковую передачу (stream=True) для последовательной передачи как рассуждений, так и окончательного содержания.
• Схема инструмента: включают tools/functions Массив, описывающий доступные функции; K2 будет самостоятельно решать, когда их вызывать. Предоставьте чёткое представление description и строгие схемы JSON для аргументов, чтобы избежать неоднозначных вызовов.

Как включить и использовать вызов инструментов с помощью K2 Thinking?

Включить tools Массив в теле запроса. Каждый инструмент описывается следующим образом:

• name: строка, уникальный идентификатор инструмента.
• description: краткое объяснение модели.
• parameters: Схема JSON, подробно описывающая ожидаемые аргументы.

Когда модель решает вызвать инструмент, она генерирует объект вызова инструмента (часто в виде структурированного токена). Ваша среда выполнения должна выполнить этот инструмент (на стороне сервера), получить выходные данные и вернуть их в виде сообщения-ответа инструмента, чтобы модель могла продолжить рассуждения.

Пошаговое руководство

K2 Thinking поддерживает схему «функция/инструмент», аналогичную вызову функций OpenAI, но с явной поддержкой цикла до завершения работы модели (возможно, потребуется несколько вызовов инструментов). Шаблон следующий:

1. Определить схемы инструментов (название, описание, JSON-схема параметров).
2. Проходить tools к звонку для завершения чата.
3. На каждый ответ, который содержит tool_calls, выполнить запрошенные инструменты и добавить выходные данные инструментов обратно в сообщения как role: "tool".
4. Повторяйте до тех пор, пока модель не вернет нормальное завершение.

Включить вызов инструмента (пример шаблона)

Если вы хотите, чтобы модель вызывала инструменты, укажите схемы инструментов в запросе, например: web_search, code_executor, включите их в запрос и дайте модели указание, как их использовать.

{
  "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
}

Модель может ответить tool_call объект, который среда выполнения вашего агента должна обнаружить и направить зарегистрированному инструменту.

Этот шаблон поддерживает произвольно глубокие последовательности «вызов инструмента → запуск инструмента → продолжение работы модели», поэтому в своей конструкции Kimi K2 Thinking делает акцент на стабильности, а не на множестве последовательных вызовов.

Сколько стоит Kimi K2 Thinking API?

Официальные списки платформы Moonshot (Kimi) две основные ценовые конечные точки для Кими К2 Думаю:

• kimi-k2-thinking (стандарт) - входные токены: 0.60 долл. США / 1 млн. (уровень промахов кэша) и 0.15 долл. США / 1 млн. (уровень попадания в кэш); выходные токены: 2.50 долл. США / 1 млн..
• kimi-k2-thinking-turbo (high-speed) — более высокий уровень задержки/пропускной способности: вход: 1.15 долл. США / 1 млн.; выходной: 8.00 долл. США / 1 млн. (страницы платформы/партнера это повторяют).

CometAPI имеет преимущество с точки зрения цены, такое как: очень низкая скорость ввода и более низкая скорость вывода токенов, чем у сопоставимых моделей высокого класса, — плюс бесплатные пробные токены для подключения：

Соображения стоимости

• Длинные контексты (128–256 тыс. токенов) и обширные цепочки вызовов инструментов увеличивают потребление токенов, поэтому проектируйте подсказки и взаимодействия инструментов так, чтобы минимизировать многословные промежуточные действия, когда стоимость имеет значение.
• Запуск агентских потоков, генерирующих множество результатов, может привести к увеличению расходов на выходные токены по сравнению с обычным одноэтапным чатом. Контролируйте и планируйте бюджет соответствующим образом.

Сравнение бенчмарков: Kimi K2 Thinking против GPT-5 против Claude Sonnet 4.5

Сопутствующие контрольные показатели показывают детальную картину: K2 Thinking Превосходит GPT-5 и Claude Sonnet 4.5 от Anthropic на многих с поддержкой инструмента и агентных бенчмарках (например, BrowseComp и варианты HLE с поддержкой инструментов), в то время как GPT-5 остается сильнее в некоторых текстовых или медицинских бенчмарках (например, HealthBench в зарегистрированных запусках Moonshot).

Еда на вынос: Кими К2 Мышление – это соревновательный агентный Модель — она превосходно справляется с задачами на рассуждение, которые выигрывают от чередования инструментов и длинных контекстов. Она не всегда превосходит GPT-5 и Клод Сонет 4.5 на каждом отдельном тесте (особенно в некоторых специализированных или требующих больших знаний задачах), но на многих агентных / просмотровых / долгосрочных тестах он показывает лидирующие результаты. Однако низкая стоимость звонков и открытый исходный код Kimi k2 делают его настоящим королем экономической эффективности.

Когда следует выбирать Kimi K2 Thinking по сравнению с другими моделями

• Выбирайте Kimi K2 Thinking когда ваша задача требует длинных цепочек рассуждений, множества вызовов инструментов или глубокого анализа очень больших контекстов (кодовых баз, длинных документов).
• Выберите GPT-5 когда вам нужна самая тесная мультимодальная интеграция, широкая поддержка сторонних экосистем или специальные инструменты OpenAI и агентские фреймворки.
• Выбрать Клод Сонет 4.5 для рабочих нагрузок, в которых особое внимание уделяется точности редактирования кода, детерминированным рабочим процессам редактирования и цепочке инструментов безопасности Anthropic.

Лучшие практики

• Потоковое рассуждение: для приложений, ориентированных на пользователя, покажите «думающий» пользовательский интерфейс, используя потоковую передачу reasoning_content. Потоковая передача данных сокращает задержку и позволяет избежать больших объёмов данных. ()
• Инструменты, ориентированные на схему: определение строгих схем JSON для инструментов с целью уменьшения неоднозначных вызовов и ошибок синтаксического анализа.
• Использование контекста контрольной точки: сохранять прошлые следы рассуждений в отдельном хранилище долговременной памяти вместо того, чтобы встраивать огромную историю следов в активную подсказку; использовать извлечение для повторного введения только соответствующих сегментов.
• Мониторинг и ограждения: регистрируем оба reasoning_content и последний content для диагностики отклонений, галлюцинаций и злоупотреблений. Рассмотрите возможность редактирования или получения согласия пользователя в зависимости от степени конфиденциальности.

Заключение

Kimi K2 Thinking — это важный шаг в развитии линейки K2 в сторону надежного долгосрочного агентства. API намеренно совместим с клиентскими шаблонами OpenAI/Anthropic и предоставляет практичный способ интеграции агентного мышления в приложения, предоставляя разработчикам контроль над поверхностью вызова инструментов.

Если вы хотите быстро поэкспериментировать, используйте Кими К2 Мышление API и начинайте использовать! Для начала изучите возможности модели в Детская Площадка и проконсультируйтесь с API-руководство для получения подробных инструкций. Перед доступом убедитесь, что вы вошли в CometAPI и получили ключ API. CometAPI предложить цену намного ниже официальной, чтобы помочь вам интегрироваться.

Готовы к работе?→ Зарегистрируйтесь в CometAPI сегодня !

Если вы хотите узнать больше советов, руководств и новостей об искусственном интеллекте, подпишитесь на нас VK, X и Discord!