Kimi K2 Düşünme API'si Nasıl Kullanılır - Pratik Bir Kılavuz

Kimi K2 Thinking, Kimi K2 ailesinin en yeni etken akıl yürütme çeşididir: uzun, çok adımlı iş akışlarında sürekli, adım adım akıl yürütme yapmak ve harici araçları güvenilir bir şekilde çağırmak üzere ayarlanmış, büyük, uzmanların karışımı (MoE) bir modeldir. Bu kılavuzda en son genel bilgileri bir araya getiriyorum, Kimi K2 Thinking'in ne olduğunu, çağdaş amiral gemisi modellerle (GPT-5 ve Claude Sonnet 4.5) nasıl karşılaştırıldığını, API'nin nasıl çalıştığını, adım adım kurulumu ve çalıştırılabilir bir örnek akıl yürütme görevini, fiyatlandırma hususlarını ve önerilen üretim en iyi uygulamalarını açıklıyorum; böylece hemen başlayabilirsiniz.

Kimi K2 Düşüncesi nedir ve neden manşetlerde yer alıyor?

Kimi K2 Düşünme Moonshot AI'nın en yeni "düşünen ajan" sürümüdür - trilyon parametreli, uzmanların karışımından oluşan (MoE) bir aile üyesidir ve açıkça eğitilmiş ve paketlenmiştir uzun ufuklu, çok adımlı akıl yürütme Harici araçları (arama, Python yürütme, web kazıma vb.) otonom olarak çağırırken, sürüm (Kasım 2025 başlarında duyuruldu) üç nedenden dolayı dikkat çekti: (1) açık ağırlıklı/açık lisanslı ("Değiştirilmiş MIT" tarzı lisans), (2) son derece uzun bağlamları destekliyor (256k belirteç bağlam penceresi) ve (3) belirgin şekilde iyileştirilmiş ajan Araç destekli kıyaslamalarda, önde gelen kapalı kaynaklı sınır modellerine kıyasla performans.

Kimi K2 Düşünme API'si ve ekosistem, OpenAI tarzı sohbet tamamlama semantiğinin yanı sıra açık yapılandırılmış çıktılar ve araç çağırma kalıplarını destekler. Bir sohbet geçmişi ve araç şeması gönderirsiniz; model, bir düşünce zinciri gösterimiyle yanıt verir (talep edilirse) ve harici araçları tetikleyen yapılandırılmış JSON çıktısı verebilir. Sağlayıcılar, belirteçleri akışa alma ve hem insanlara yönelik metni hem de makine tarafından çözümlenebilir bir araç çağırma bloğunu döndürme olanağı sunar. Bu, aracı döngülerinin uygulanmasını sağlar: model → araç → gözlem → model.

Basitçe söylemek gerekirse: K2 Düşüncesi, yalnızca bir soruya tek seferde yanıt üretmek için değil, aynı zamanda yüksek sesle düşün, planlama yapın, faydalı olduğunda araçları çağırın, sonuçları inceleyin ve gerekirse yüzlerce adım boyunca yineleme yapın - bozulmadan. Moonshot bu yeteneğe "istikrarlı uzun vadeli etki" adını veriyor.

Kimi K2 Thinking'in temel özellikleri nelerdir?

Temel model özellikleri

• Uzmanların Karışımı (MoE) mimarisi ~1 trilyon parametreyle (ortak ayarlarda ileri pas başına 32B etkinleştirilir).
• 256k token bağlam penceresi çok uzun belgeleri, çok kaynaklı araştırmaları ve genişletilmiş akıl yürütme zincirlerini ele almak için.
• Yerel INT4 niceleme / niceleme-farkında eğitim, çıkarım belleğinde büyük azalmalar ve saf boyutlu ağırlıklara kıyasla önemli hızlanmalar sağlıyor.
• Dahili araç çağrısı ve bir dizi fonksiyon/araç kabul eden bir API; model bunları ne zaman çağıracağına ve sonuçlar üzerinde ne zaman yineleme yapacağına otonom olarak karar verecektir.

Bu pratikte neleri mümkün kılar?

• Derin, adım adım muhakeme (Arayan kişiye ayrı bir "akıl yürütme içeriği" olarak sunulabilen düşünce zinciri tarzı çıktılar).
• Kararlı çok adımlı aracı iş akışları: Model, hedef tutarlılığını şu şekilde koruyabilir: 200–300 ardışık araç çağrısı, birkaç düzine adımdan sonra kaymaya başlayan eski modellere göre dikkate değer bir sıçrama.
• Açık ağırlıklar + yönetilen API: Donanımınız varsa bunu yerel olarak çalıştırabilir veya Moonshot/ aracılığıyla çağırabilirsinizKuyrukluyıldız API'si OpenAI uyumlu bir API arayüzü kullanarak.

Kimi K2 Düşüncesi, iki temel mekanizma aracılığıyla etken davranışı ortaya çıkarır: (1) bir araçlar (2) modelin fonksiyonları çağırabilmesi için liste ve platformun metin olarak (veya etkinleştirildiğinde yapılandırılmış düşünce zincirleri olarak) yüzeye çıkardığı dahili akıl yürütme belirteçleri yayan model. Daha sonra örneklerle ayrıntılı olarak açıklayacağım.

Kimi K2 Thinking API'sini nasıl kullanırım?

Önkoşullar

1. API erişimi / hesap: Moonshot'ın platformunda (platform.moonshot.ai) veya desteklenen bir API toplayıcısında bir hesap oluşturun (Kuyrukluyıldız API'si (Resmi fiyatlardan daha düşük fiyatlar sunar). Kayıt olduktan sonra panonuzda bir API anahtarı oluşturabilirsiniz.
2. API anahtarı: bunu ortam değişkenlerinde veya gizli deponuzda güvenli tutun.
3. İstemci kitaplıkları: Standart HTTP (curl) veya OpenAI uyumlu SDK'ları kullanabilirsiniz. Moonshot'ın platform belgeleri doğrudan örnekler sunar. Python ortamınızı kurun. Uyumlu olan OpenAI Python SDK'sına ihtiyacınız olacak. Kuyrukluyıldız API'si API çünkü ikisi de OpenAI uyumluluğunu koruyor.

Yerel/özel barındırmaya ihtiyacınız varsa: MoE ve INT4'ü destekleyen donanım (GPU/küme)—Moonshot, üretim dağıtımları için vLLM, SGLang ve diğer çıkarım motorlarını öneriyor. Model ağırlıkları, kendi kendine barındırma için Hugging Face'te mevcuttur—birçok ekip, modelin boyutu nedeniyle barındırılan API'yi tercih eder

Minimum çağrı akışı (yüksek seviye)

1. Bir sohbet isteği oluşturun (sistem + kullanıcı mesajları).
2. İsteğe bağlı olarak dahil et tools (fonksiyonları tanımlayan bir JSON dizisi) modelin bunları otonom olarak çağırabilmesini sağlamak için.
3. İsteği, modeli K2 Thinking varyantına ayarlanmış şekilde sohbet/tamamlamalar uç noktasına gönderin.
4. Yanıt parçalarını yayınlayın ve/veya toplayın ve her ikisini de birleştirin reasoning_content ve son içerik.
5. Model bir araç çağrısı istediğinde, aracı kendi tarafınızda çalıştırın, sonucu bir takip mesajı olarak (veya sağlayıcının işlev-dönüş protokolü aracılığıyla) döndürün ve modelin devam etmesine izin verin.

“reasoning_content” API’de açık mı?

Evet. Kimi K2 Thinking açıkça yardımcı bir çıktı alanı döndürür (genellikle şu şekilde adlandırılır: reasoning_content) modelin ara muhakeme izini içerir. Sağlayıcılar ve topluluk belgeleri, yayan akış desenlerini gösterir reasoning_content deltalar ayrı ayrı content deltalar — nihai bir cevap oluşturulurken insan tarafından okunabilir bir "düşünme" akışı sunmayı mümkün kılar. Not: Yanıt boyutu arttığı için büyük akıl yürütme izleri için akış önerilir.

cURL — ilk olarak, asgari bir sohbet tamamlaması, ：

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
  }'

Bu döner content ve (Düşünme modelleri için) bir reasoning_content depolayabileceğiniz veya aktarabileceğiniz alan

Düşünme modu için önerilen parametreler

Çok adımlı akıl yürütme görevleri için önerilen başlangıç ​​parametreleri aşağıdadır. Görevinize göre ayarlayın:

• model: K2 Düşünme varyantını seçin (moonshotai/Kimi-K2-Thinking or kimi-k2-thinking-turbo) — “Düşünen” aile ifşa ediyor reasoning_content.
• Kimi-K2-Düşünme model kartları öneriyor temperature = 1.0 Düşünme sırasında daha zengin bir keşif için önerilen bir temel değer olarak. Keşifsel akıl yürütme için daha yüksek, hassas görevler için daha düşük sıcaklık kullanın.
• Maksimum token / bağlam: Düşünme modelleri büyük iç izler üretebilir — set max_tokens yeterince yüksek ve yayın akışını tercih ediyor.
• Akış: akışı etkinleştir (stream=True) hem muhakemeyi hem de nihai içeriği aşamalı olarak sunmak.
• Araç şeması: içerir bir tools/functions Mevcut işlevleri tanımlayan dizi; K2, bunları ne zaman çağıracağına bağımsız olarak karar verecektir. Net bir şekilde belirtin description ve belirsiz çağrılardan kaçınmak için argümanlar için sıkı JSON şemaları.

K2 Thinking ile araç çağırmayı nasıl etkinleştirir ve kullanırım?

İçeriyor tools İstek gövdesindeki dizi. Her araç şu şekilde tanımlanır:

• name: dize, benzersiz araç tanımlayıcısı.
• description: modelin kısa açıklaması.
• parameters: Beklenen argümanları ayrıntılı olarak açıklayan JSON şeması.

Model bir aracı çağırmaya karar verdiğinde, bir araç çağırma nesnesi (genellikle yapılandırılmış bir belirteç olarak) yayar. Çalışma zamanınız, bu aracı (sunucu tarafında) çalıştırmalı, çıktıyı yakalamalı ve modelin akıl yürütmeye devam edebilmesi için bir araç yanıt mesajı olarak geri göndermelidir.

Adım adım rehber

K2 Thinking, OpenAI fonksiyon çağrısına benzer bir fonksiyon/araç şemasını destekler, ancak model tamamlanana kadar döngüye girmeyi açıkça destekler (birden fazla araç çağrısı talep edebilir). Desen şu şekildedir:

1. Araç şemalarını tanımlayın (isim, açıklama, parametrelerin JSON şeması).
2. Geçiş tools sohbet tamamlama çağrısına.
3. Her yanıtta şunları içeren tool_calls, istenen aracı/araçları çalıştırın ve araç çıktılarını mesajlara geri ekleyin role: "tool".
4. Model normal bir tamamlanmaya dönene kadar tekrarlayın.

Araç çağrısını etkinleştir (örnek desen)

Modelin araçları çağırmasını istediğinizde, istekte araç şemaları sağlayın, örneğin: web_search, code_executor, bunları talebe dahil edin ve modele bunları nasıl kullanacağını bildirin.

{
  "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 şu şekilde cevap verebilir: tool_call Aracınızın çalışma zamanının algılaması ve kayıtlı araca yönlendirmesi gereken nesne.

Bu desen, araç çağırma → araç çalıştırma → model devam etme şeklinde keyfi olarak derin dizileri destekler; bu nedenle Kimi K2 Thinking, tasarımında birçok ardışık çağrı yerine kararlılığa vurgu yapar.

Kimi K2 Thinking API'nin maliyeti nedir?

Resmi Moonshot (Kimi) platformu listeleri iki ana fiyatlı uç nokta Kimi K2 Düşüncesi için:

• kimi-k2-düşünme (standart) - giriş belirteçleri: 0.60 ABD Doları / 1 Milyon (önbellek kaçırma katmanı) ve 0.15 ABD Doları / 1 Milyon (önbellek isabet seviyesi); çıktı belirteçleri: 2.50 ABD Doları / 1 Milyon.
• kimi-k2-düşünen-turbo (yüksek hızlı) — daha yüksek gecikme/verim katmanı: giriş: 1.15 ABD Doları / 1 Milyon; çıktı: 8.00 ABD Doları / 1 Milyon (platform/partner sayfaları bunu tekrarlıyor).

Kuyrukluyıldız API'si fiyat açısından şu gibi avantajlara sahiptir: çok düşük girdi oranı ve karşılaştırılabilir üst düzey modellere kıyasla çıktı başına daha düşük token oranı — ayrıca katılım için ücretsiz deneme tokenları：

Maliyet hususları

• Uzun bağlamlar (128K–256K belirteç) ve kapsamlı araç çağrı zincirleri belirteç tüketimini artırır, bu nedenle maliyet önemli olduğunda ayrıntılı ara öğeleri en aza indirmek için tasarım istemleri ve araç etkileşimleri kullanın.
• Birçok araç sonucu üreten aracı akışları çalıştırmak, çıktı belirteci faturalarını tipik tek turlu sohbetten daha fazla artırabilir. Buna göre izleyin ve bütçeleyin.

Karşılaştırma ölçütleri: Kimi K2 Thinking vs GPT-5 vs Claude Sonnet 4.5

Eşlik eden kıyaslamalar ayrıntılı bir resim gösteriyor: K2 Düşüncesi Mağazasından GPT-5 ve Anthropic'in Claude Sonnet 4.5'i birçok konuda araç destekli ve aracısal kıyaslamalarda (örneğin, BrowseComp ve araç destekli HLE varyantları) daha güçlü kalırken, GPT-5 bazı yalnızca metin veya tıbbi kıyaslamalarda (örneğin, Moonshot'ın bildirilen çalışmalarındaki HealthBench) daha güçlü olmaya devam ediyor.

Paket: Kimi K2 Thinking rekabetçi bir düşüncedir ajan model — araç birleştirme ve uzun bağlamlardan faydalanan muhakeme görevlerinde mükemmeldir. GPT-5 ve Claude Sone 4.5 her bir kıyaslamada (özellikle bazı uzmanlaşmış veya bilgi ağırlıklı görevlerde) başarılı oluyor ancak aracı/tarama/uzun ufuk testlerinin çoğunda öncü sonuçlar bildiriyor. Ancak Kimi k2 düşüncesinin düşük çağrı maliyeti ve açık kaynaklı yapısı onu maliyet etkinliğinin gerçek kralı yapıyor.

Kimi K2 Thinking'i diğer modellere kıyasla ne zaman seçmelisiniz?

• Kimi K2 Düşünceyi Seçin Göreviniz uzun muhakeme zincirleri, çok sayıda araç çağrısı veya çok büyük bağlamların (kod tabanları, uzun belgeler) derinlemesine analizini gerektirdiğinde.
• GPT-5'i seçin En sıkı çok modlu entegrasyona, geniş üçüncü taraf ekosistem desteğine veya belirli OpenAI araçlarına ve aracı çerçevelerine ihtiyaç duyduğunuzda.
• Claude Sonnet 4.5'ü seçin Kod düzenleme hassasiyetini, kesin düzenleme iş akışlarını ve Anthropic'in güvenlik araç zincirini vurgulayan iş yükleri için.

En iyi uygulamalar

• Akış akıl yürütmesi: Kullanıcıya yönelik uygulamalar için akışlı bir "düşünen" kullanıcı arayüzü gösterin reasoning_content. Akış, gecikmeyi azaltır ve büyük yüklerden kaçınılmasını sağlar. ()
• Şema öncelikli araçlar: belirsiz çağrıları ve ayrıştırma hatalarını azaltmak için araçlara yönelik sıkı JSON Şemaları tanımlayın.
• Kontrol noktası bağlam kullanımı: geçmiş akıl yürütme izlerini, etkin komut istemine muazzam miktarda iz geçmişi yerleştirmek yerine, ayrı bir uzun süreli bellek deposunda saklayın; yalnızca ilgili bölümleri yeniden tanıtmak için geri çağırmayı kullanın.
• İzleme ve koruma bariyerleri: her ikisini de kaydet reasoning_content ve son content Sürüklenme, halüsinasyon ve kötüye kullanımı teşhis etmek için. Hassasiyete bağlı olarak sansür veya kullanıcı onayı göz önünde bulundurulmalıdır.

Sonuç

Kimi K2 Thinking, K2 serisinin sağlam ve uzun vadeli bir ajansa doğru büyük bir evrimidir. API, OpenAI/Anthropic istemci modelleriyle uyumlu olup, geliştiricilere araç çağırma yüzeyi üzerinde kontrol sağlarken, ajansal akıl yürütmeyi uygulamalara entegre etmek için pratik bir yol sunar.

Hızlı bir şekilde deneme yapmak istiyorsanız, şunu kullanın: Kimi K2 Düşünme API'si ve kullanmaya başlayın! Başlamak için, modelin yeteneklerini keşfedin Oyun Alanı ve danışın API kılavuzu Ayrıntılı talimatlar için. Erişimden önce, lütfen CometAPI'ye giriş yaptığınızdan ve API anahtarını edindiğinizden emin olun. Kuyrukluyıldız API'si Entegrasyonunuza yardımcı olmak için resmi fiyattan çok daha düşük bir fiyat teklif ediyoruz.

Gitmeye hazır mısınız?→ Bugün CometAPI'ye kaydolun !

Yapay zeka hakkında daha fazla ipucu, kılavuz ve haber öğrenmek istiyorsanız bizi takip edin VK, X ve Katılın!