Kimi K2 API

Kimi K2 API, yüksek performanslı kodlama, etken akıl yürütme ve verimli çıkarım için optimize edilmiş, 256 bin belirteçli bağlam penceresine sahip, açık kaynaklı, trilyon parametreli bir Uzmanlar Karışımı dil modelidir.

Kimi K2-0905, Darkside of the Moon Technology Co., Ltd. tarafından piyasaya sürülen en yeni yapay zeka modelidir. Kod oluşturma ve ön uç geliştirmede mükemmel performans gösteren güçlü programlama destek yeteneklerine sahiptir. Bağlam uzunluğu 256 KB'a kadar uzatılarak karmaşık görevleri destekler. Modelin yüksek hızlı API çıkış hızı saniyede 60-100 token'a ulaşarak hızlı yanıt süreleri sağlar.

Model, Anthropic API ile uyumludur, WebSearch Aracı'nı destekler ve gelişmiş bir Claude Code deneyimi sunar. Ayrıca, kullanıcı maliyetlerini azaltmak için otomatik bağlam önbelleğe alma özelliği de sunar. Kullanıcılar artık bunu CometAPI aracılığıyla deneyimleyebilirler (kimi-k2-250905).

Temel Bilgiler ve Özellikler

• Model adı: Kimi K2
• Mimari: Uzman Karışımı (MoE)
• Toplam Parametreler: 1 trilyon
• Aktifleştirilen Parametreler: İleri pas başına 32 milyar
• Bağlam Uzunluğu: 256 bin token
• Kelime Bilgisi Boyutu: 160 bin token
• Birincil Kullanım Örnekleri: Kodlama, araç entegrasyonu, karmaşık görev ayrıştırma, genel akıl yürütme.

Teknik Mimari

Kimi K2 bir 384 uzman MoE tasarım, seçme Jeton başına 8 uzman Performansı çıkarım verimliliğiyle dengelemek için şunları içerir: 61 katmanları, dahil olmak üzere 1 yoğun katmanve kullanır Çok Katmanlı Dikkat (MLA) yanında SwiGLU aktivasyon fonksiyonu. Eğitim, Müon iyileştirici tekrar 15.5 trilyon tokenÇeşitli ölçütlerde istikrar ve yüksek verimlilik sağlayarak.

Karşılaştırma Performansı

• SWE-bench Doğrulandı: %65.8 tek denemede doğruluk oranıyla GPT-4.1'in %54.6'sını geride bırakıyor ve en iyi modeller arasında yalnızca Claude Sonnet 4'ün gerisinde kalıyor.
• Çok dilli SWE-bankı: %47.3 doğruluk oranıyla açık kaynaklı rakiplerinin önünde.
• CanlıKodBench: %53.7, tescilli olmayan modeller arasında en yüksek orandır.
• EvalPlus: 80.3, DeepSeek‑V3 ve Qwen 2.5 serilerini geride bırakıyor.

Bu sonuçlar Kimi K2'nin başarısını kanıtlıyor son teknoloji kodlama yeterliliği ve sağlam muhakeme yetenekleri.

Kimi K2 API'sini CometAPI'den nasıl çağırabilirim?

Kimi K2 CometAPI'de API Fiyatlandırması, resmi fiyattan %20 indirim:

• Giriş Jetonları: $0.11/M jeton
• Çıktı Tokenları: 1.99$/M token

Gerekli Adımlar

• Giriş cometapi.com. Eğer henüz kullanıcımız değilseniz lütfen önce kayıt olun
• Arayüzün erişim kimlik bilgisi API anahtarını edinin. Kişisel merkezdeki API belirtecinde “Token Ekle”ye tıklayın, belirteç anahtarını edinin: sk-xxxxx ve gönderin.
• Bu sitenin URL'sini alın: https://api.cometapi.com/

Kullanım Yöntemi

1. "Seçinkimi-k2-0711-preview” API isteğini göndermek ve istek gövdesini ayarlamak için uç nokta. İstek yöntemi ve istek gövdesi web sitemizin API belgesinden elde edilir. Web sitemiz ayrıca kolaylığınız için Apifox testi de sağlar.
2. Yer değiştirmek Hesabınızdaki gerçek CometAPI anahtarınızla.
3. Sorunuzu veya isteğinizi içerik alanına girin; model buna cevap verecektir.
4. . Üretilen cevabı almak için API yanıtını işleyin.

CometAPI, sorunsuz geçiş için tamamen uyumlu bir REST API sağlar. Temel ayrıntılar API belgesi:

• Temel URL: https://api.cometapi.com/v1/chat/completions
• Model İsimleri: "kimi-k2-250905"
• Kimlik doğrulama: Taşıyıcı belirteç aracılığıyla Authorization: Bearer YOUR_CometAPI_API_KEY başlık
• İçerik türü: application/json .

API Entegrasyonu ve Örnekler

Kimi K2'ye şu adresten erişilebilir: Kuyrukluyıldız API'si (OpenAI uyumlu) ve Moonshot AI APIAşağıda bir Python kod parçası bulunmaktadır Sohbet Tamamlama CometAPI üzerinden çağrı:

Bir Python kod parçası Sohbet Tamamlama CometAPI üzerinden çağrı:

pythonimport openai

openai.api_key = "YOUR_CometAPI_API_KEY"
openai.api_base = "https://api.cometapi.com/v1/chat/completions"

messages = [
    {"role": "system",  "content": "You are a helpful assistant."},
    {"role": "user",    "content": "Summarize Kimi K2's main features."}
]

response = openai.ChatCompletion.create(
    model="kimi-k2-250905",
    messages=messages,
    temperature=0.7,
    max_tokens=500
)

print(response.choices.message)