Kimi-k2.5 API'si Nasıl Kullanılır

Moonshot AI’nin Kimi-K2.5’i — Kimi K2 ailesindeki en son yineleme — üretime hazır, çok modlu, ajan özellikli bir model olarak geldi ve hem derin akıl yürütmeyi hem de çok adımlı araç kullanımını ileri taşıyor. Yakın zamanda yayımlanmasının ardından, sağlayıcılar ve toplayıcılar (Moonshot’ın platformu ve CometAPI gibi üçüncü taraf merkezler dahil) K2.5’i OpenAI uyumlu uç noktalar üzerinden kullanıma açtı; bu, çoğu uygulamanın minimum değişiklikle modeli çağırabileceği anlamına geliyor. Erken teknik raporlar ve sürüm notları, üretkenlik ve ajan kıyaslamalarında ölçülebilir uçtan uca kazanımlar gösteriyor.

Kimi-k2.5 nedir?

Kimi-k2.5, Moonshot AI’nin en yeni yerel çok modlu modelidir ve devasa bir Uzman Karışımı (MoE) mimarisi üzerine kuruludur. Metne odaklı olup sonradan eklenen görsel kabiliyetlere sahip önceki sürümlerden farklı olarak, Kimi-k2.5 yaklaşık 15 trilyon karma görsel ve metin belirteci ile önceden eğitilmiştir. Bu yerel çok modluluk, modelin belgeleri, videoları ve kod tabanlarını insan benzeri bir kavrayışla “görmesini” ve “akıl yürütmesini” sağlar.

Model özünde, her ileri geçişte 32 milyar parametreyi (toplam 1 trilyondan) etkinleştirerek hesaplamalı verimliliğini korurken sınır sınıfı zekayı sunar. Farklı gecikme ve akıl yürütme gereksinimlerine hitap etmek için dört ayrı modda sunulur: Instant, Thinking (Düşünce Zinciri), Agent ve yeni Agent Swarm. Tasarım öncelikleri: (1) derin çok adımlı akıl yürütme (“thinking”), (2) sağlam araç ve fonksiyon çağırma, ve (3) görsel kod sentezi ile çok modlu ajan iş akışları gibi görevler için yerel görsel + dil anlayışı.

K2.5, önceki K2 sürümlerine göre neler sunuyor?

Moonshot’ın yol haritası K2 → K2 Thinking → K2.5’i ardışık yükseltmeler olarak gösteriyor: K2, Uzman Karışımı (MoE) ölçek tasarımını tanıttı; K2 Thinking, düşünce zinciri ve araç entegrasyonunu vurguladı; K2.5 ise yerel çok modlu görsel yetenekler, geliştirilmiş araç–ajan orkestrasyonu ve daha sağlam uzun bağlamlı iş akışları ekliyor. Bu strateji, yalnızca üretken bir modelden plan yapabilen, araç çağırabilen ve çok adımlı görevleri güvenilir biçimde yürütebilen “ajan” bir modele geçişi hedefliyor.

Kimi-k2.5’in Temel Özellikleri neler?

Kimi-k2.5, geliştiriciler ve kurumsal otomasyon için tasarlanmış, sektörde ilk sayılabilecek çeşitli yetenekler sunuyor.

1. Agent Swarm Mimarisi

Bu, modelin amiral gemisi özelliğidir. Tek bir yapay zeka ajanının karmaşık bir sorunu doğrusal biçimde çözmeye çalışması yerine Kimi-k2.5 bir orkestratör gibi davranır. Yüksek seviyeli bir hedefi (ör. “Güneydoğu Asya’daki yenilenebilir enerji eğilimleri üzerine pazar araştırması”) ayrıştırır ve 100 paralel alt ajana kadar oluşturur. Arama, veri analizi veya özetleme konusunda uzmanlaşmış bu alt ajanlar görevleri eşzamanlı yürütür ve sonuçları orkestratöre raporlar; bu da karmaşık iş akışları için sonuç alma süresini büyük ölçüde azaltır.

2. Yerel çok modlu görme

Kimi-k2.5, Görsel Kodlamada mükemmeldir. Geliştiriciler bir UI ekran görüntüsü, bir Figma tasarımı veya bir hata çoğaltımına ilişkin video yükleyebilir ve model ilgili kodu üretebilir veya sorunu düzeltebilir. Model yalnızca OCR yapmaz; yerleşimi, CSS mantığını ve etkileşim kalıplarını anlar.

3. “Kayıpsız” Geri Çağırımla 256K Bağlam Penceresi

Model 256.000 belirteçlik devasa bir bağlam penceresini destekler; bu kabaca 200.000 kelimeye denk gelir. Bu, tüm kod depolarını veya uzun hukuk sözleşmelerini karmaşık RAG (Retrieval-Augmented Generation) sistemlerine gerek olmadan tek bir istemde işlemesine olanak tanır.

4. Yerel INT4 Niceleme

Verimlilik için Kimi-k2.5 yerel INT4 niceleme kullanır. Bu mühendislik başarısı, önceki nesillere kıyasla çıkarım hızını ikiye katlarken akıl yürütme kalitesini feda etmez; modeli üretimde çalıştırmayı belirgin ölçüde daha ucuz hale getirir.

Kimi-k2.5 kıyaslamalarda nasıl performans gösteriyor?

Yayından kısa süre sonra açıklanan üçüncü taraf değerlendirmelerde, Kimi-k2.5’in 2026’da mevcut en ileri kapalı kaynak modellerle başa baş rekabet edebildiği görülmüştür.

Akıl Yürütme ve Kodlama Kıyaslamaları

Kıyaslama	Kimi-k2.5	GPT-5.2	Claude 4.5 Opus	Gemini 3 Pro
SWE-bench Verified (Coding)	76.8%	80.0%	80.9%	76.2%
Humanity's Last Exam (HLE)	50.2%	45.5%	43.2%	45.8%
AIME 2026 (Math)	96.1%	100%	92.8%	95.0%
BrowseComp (Agentic Search)	78.4%	65.8%	37.0%	51.4%

(Not: "HLE" skorları araç kullanımına izin verir.

Kimi-k2.5’in swarm yeteneği, BrowseComp gibi ajan odaklı kıyaslamalarda belirgin bir üstünlük sağlar.)

Veriler, GPT-5.2’nin saf kod yazımı söz diziminde (SWE-bench) hafif bir üstünlüğe sahip olduğunu gösterirken, Kimi-k2.5’in karmaşık, çok adımlı ajan görevlerinde (BrowseComp ve HLE) tüm rakiplerini geride bıraktığını ve Swarm mimarisinin etkinliğini kanıtladığını ortaya koyuyor.

Kimi-k2.5 API’si nasıl kullanılır (CometAPI aracılığıyla)

Kimi-k2.5’i entegre etmek isteyen geliştiriciler için CometAPI, birleşik ve uygun maliyetli bir geçit sunar. CometAPI çeşitli yapay zeka modellerini bir araya getirir; çoğu zaman doğrudan sağlayıcı yönetimine kıyasla daha düşük gecikme ve basitleştirilmiş faturalama sağlar.

Ön Koşullar

CometAPI Hesabı: https://www.cometapi.com. adresinden kaydolun.
API Anahtarı: Benzersiz API anahtarınızı panodan oluşturun.
Python Ortamı: Python’un yüklü olduğundan emin olun (pip install openai).

Entegrasyon Kılavuzu

CometAPI üzerinden Kimi-k2.5, OpenAI SDK standartlarıyla tamamen uyumludur. Özel bir SDK’ya ihtiyacınız yok; standart istemciyi CometAPI’nin uç noktasına yönlendirmeniz yeterlidir.

Adım 1: İstemciyi Kurun

Henüz kurmadıysanız, OpenAI Python kütüphanesini yükleyin:

bash

pip install openai

Adım 2: Python Uygulaması

Aşağıda Kimi-k2’yi çağırmak için üretime hazır bir betik yer alıyor.

5. Bu örnek, modelin “Thinking” modundaki yeteneklerini API tarafından örtük olarak ele alınacak şekilde, bir kodlama görevi için nasıl kullanılacağını gösterir.

python

import os
from openai import OpenAI

# Configuration
# Ideally, store this key in your environment variables: os.environ.get("COMET_API_KEY")
API_KEY = "sk-comet-xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx" 
BASE_URL = "https://api.cometapi.com/v1"

# Initialize the client pointing to CometAPI
client = OpenAI(
    api_key=API_KEY,
    base_url=BASE_URL
)

def analyze_code_with_kimi(code_snippet, query):
    """
    Uses Kimi-k2.5 to analyze code or answer technical questions.
    """
    try:
        print(f"🚀 Sending request to Kimi-k2.5 via CometAPI...")
        
        response = client.chat.completions.create(
            model="kimi-k2.5",  # Model identifier for the latest Kimi release
            messages=[
                {
                    "role": "system",
                    "content": (
                        "You are Kimi, an expert AI assistant proficient in Python, "
                        "software architecture, and visual debugging. "
                        "Answer concisely and provide code blocks where necessary."
                    )
                },
                {
                    "role": "user",
                    "content": f"Here is a code snippet:\n\n{code_snippet}\n\n{query}"
                }
            ],
            temperature=0.3, # Lower temperature for more precise coding answers
            stream=True      # Streaming response for better UX
        )

        print("\n🤖 Kimi-k2.5 Response:\n")
        full_response = ""
        
        # Process the stream
        for chunk in response:
            if chunk.choices[0].delta.content:
                content = chunk.choices[0].delta.content
                print(content, end="", flush=True)
                full_response += content
                
        return full_response

    except Exception as e:
        print(f"\n❌ Error calling API: {e}")
        return None

# --- Usage Example ---
if __name__ == "__main__":
    
    # Example: Asking Kimi to optimize a recursive function
    bad_code = """
    def fib(n):
        if n <= 1: return n
        return fib(n-1) + fib(n-2)
    """
    
    user_query = "Optimize this function using dynamic programming and explain the time complexity difference."
    
    analyze_code_with_kimi(bad_code, user_query)

API Parametrelerini Anlama

base_url: Trafiği CometAPI üzerinden yönlendirmek için https://api.cometapi.com/v1 olarak ayarlanmalıdır.
model: "kimi-k2.5" kullanın. Thinking gibi belirli varyantlar için "kimi-k2.5-thinking" gibi tanımlayıcılar kullanılabilir (tam slug varyasyonları için CometAPI belgelerini kontrol edin).
stream=True: Kimi-k2.5 için şiddetle önerilir. Model “düşünebilir” veya uzun çıktılar üretebilir; bu nedenle akış, kullanıcıların tüm yanıtı beklemek yerine ilerlemeyi anında görmesini sağlar.

Kimi-k2.5’i kullanırken en iyi uygulamalar nelerdir?

Kimi-k2.5’in potansiyelini en üst düzeye çıkarmak için geliştiriciler aşağıdaki stratejileri benimsemelidir:

1. “Thinking” Çıktısından Yararlanın

“Thinking” varyantını (belirli API katmanınız üzerinden mevcutsa) kullanırken akıl yürütme izini bastırmayın. Kimi-k2.5 çoğu zaman nihai yanıttan önce içsel monoloğunu çıktı olarak verir. Bir arayüzde bunu daraltılabilir bir “Düşünce Süreci” kutusunda gösterin. Bu yaklaşım kullanıcı güvenini artırır ve modelin belirli bir sonuca neden ulaştığını hata ayıklamaya yardımcı olur.

2. Karmaşık Sorgular için Agent Swarm’u Kullanın

Geniş kapsamlı araştırma gerektiren görevler için (ör. “Avrupa’da Stripe’a rakip 10 şirketi bulun ve fiyatlarını karşılaştırın”), modeli açıkça “araştırmacı gibi davranması” için yönlendirin. API soyutlaması swarm mekaniğini ele alırken, isteminiz geniş veri toplamayı teşvik etmelidir.

İpucu: “Bu görevi her rakip için alt aramalara ayır ve sonuçları birleştir.”

3. Görsel Bağlam Anahtardır

Kimi-k2.5 yerel olarak çok modludur; kullanıcı arayüzlerini metinde betimlemeyi bırakın. Bir ön yüz hatanız varsa, görüntü URL’sini veya base64 dizgesini metin isteminizle birlikte API çağrısına ekleyin. Modelin “hata görüntüsünü görme” yeteneği, yalnızca metin açıklamalarına kıyasla düzeltme oranlarını önemli ölçüde yükseltir.

python [...](asc_slot://slot-37)

# Multimodal Example Snippet
messages=[
    {
        "role": "user",
        "content": [
            {"type": "text", "text": "Why is the submit button misaligned in this design?"},
            {"type": "image_url", "image_url": {"url": "https://example.com/bug_screenshot.png"}}
        ]
    }
]

4. Uzun Bağlam için Optimize Edin

256K bağlam penceresiyle isteme tüm dokümantasyon klasörlerini ekleyebilirsiniz. Ancak maliyetleri ve gecikmeyi azaltmak için en kritik talimatları istemin en sonuna (yakınlık yanlılığı) ve statik bağlamı (dokümanları) başa yerleştirin.

Sonuç

Kimi-k2.5’in piyasaya çıkışı, 2026’nın yapay zeka geliştirme zaman çizelgesinde kritik bir dönüm noktasıdır. “Agent Swarm” yeteneklerine erişimi demokratikleştirerek ve ABD’li rakiplerin maliyetinin bir kısmına üst düzey performans sunarak Moonshot AI, Kimi’yi geliştiriciler için olmazsa olmaz bir araç konumuna getirdi.

İster otomatik kodlama asistanları, ister karmaşık veri analizi hatları inşa ediyor olun, ister sadece daha akıllı bir sohbet botuna ihtiyaç duyun, CometAPI üzerinden Kimi-k2.5 sağlam ve ölçeklenebilir bir çözüm sunar. Ekosistem olgunlaştıkça, basit “sohbet”in ötesine geçip gerçek “otonom eylem”e uzanan bir uygulama dalgası görmeyi bekliyoruz.

Kimi-k2.5 ile bugün geliştirmeye başlayın ve Ajanik Yapay Zeka’nın yeni neslini deneyimleyin.

Geliştiriciler Kimi-k2.5 API gibi CometAPI aracılığıyla erişebilir; en güncel modeller makalenin yayımlandığı tarih itibarıyla listelenmiştir. Başlamak için, modelin yeteneklerini Playground’da keşfedin ve detaylı talimatlar için API guide belgesine başvurun. Erişmeden önce lütfen CometAPI’ye giriş yapmış ve bir API anahtarı edinmiş olduğunuzdan emin olun. CometAPI entegrasyonunuza yardımcı olmak için resmi fiyattan çok daha düşük bir fiyat sunar.

CometAPI ile chatgpt modellerine erişin, alışverişe başlayın!

Ready to Go?→ Sign up for kimi-k2.5 API today !

Daha fazla ipucu, kılavuz ve haber için bizi VK, X ve Discord üzerinden takip edin!