Cách sử dụng Kimi K2 Thinking API— hướng dẫn thực tế

Kimi K2 Thinking là biến thể suy luận tác nhân mới nhất trong họ Kimi K2: một mô hình lớn, hỗn hợp các chuyên gia (MoE) được điều chỉnh để thực hiện suy luận từng bước, bền vững và gọi các công cụ bên ngoài một cách đáng tin cậy trong các quy trình làm việc nhiều bước dài. Trong hướng dẫn này, tôi tập hợp những thông tin công khai mới nhất, giải thích Kimi K2 Thinking là gì, so sánh với các mô hình hàng đầu hiện đại (GPT-5 và Claude Sonnet 4.5), cách thức hoạt động của API, thiết lập từng bước và tác vụ suy luận mẫu có thể chạy được, các cân nhắc về giá cả và các phương pháp hay nhất được đề xuất trong sản xuất — với các ví dụ mã để bạn có thể bắt đầu ngay lập tức.

Kimi K2 Thinking là gì và tại sao nó lại được đưa tin trên các tiêu đề báo?

Kimi Suy nghĩ K2 là bản phát hành "tác nhân tư duy" mới nhất từ ​​Moonshot AI — một thành viên trong gia đình gồm hàng nghìn tỷ tham số, hỗn hợp các chuyên gia (MoE) đã được đào tạo và đóng gói rõ ràng để thực hiện suy luận nhiều bước, tầm nhìn dài hạn trong khi tự động gọi các công cụ bên ngoài (tìm kiếm, thực thi Python, thu thập dữ liệu web, v.v.). Bản phát hành (được công bố vào đầu tháng 11 năm 2025) đã thu hút sự chú ý vì ba lý do: (1) nó có trọng lượng mở / được cấp phép mở (giấy phép theo kiểu "MIT đã sửa đổi"), (2) nó hỗ trợ các ngữ cảnh cực dài (cửa sổ ngữ cảnh mã thông báo 256k) và (3) nó cho thấy sự cải thiện đáng kể đại lý hiệu suất trên các tiêu chuẩn hỗ trợ công cụ so với một số mô hình biên giới nguồn đóng hàng đầu.

API suy nghĩ Kimi K2 và hệ sinh thái hỗ trợ ngữ nghĩa hoàn thành trò chuyện theo phong cách OpenAI cùng với các đầu ra có cấu trúc rõ ràng và các mẫu gọi công cụ. Bạn gửi lịch sử trò chuyện + lược đồ công cụ; mô hình trả lời bằng một biểu diễn chuỗi suy nghĩ (nếu được yêu cầu) và có thể xuất ra JSON có cấu trúc để kích hoạt công cụ bên ngoài. Các nhà cung cấp cho phép truyền phát mã thông báo và trả về cả văn bản hướng người dùng và khối gọi công cụ có thể phân tích cú pháp bằng máy. Điều này cho phép triển khai các vòng lặp tác nhân: mô hình → công cụ → quan sát → mô hình.

Nói một cách đơn giản: K2 Thinking được thiết kế không chỉ để đưa ra câu trả lời một lần cho một câu hỏi, mà còn để suy nghĩ thành tiếng, lập kế hoạch, gọi công cụ khi cần thiết, kiểm tra kết quả và lặp lại — qua hàng trăm bước nếu cần — mà không bị suy giảm. Khả năng đó chính là điều mà Moonshot gọi là "tác nhân ổn định, tầm nhìn dài hạn".

Những tính năng cốt lõi của Kimi K2 Thinking là gì?

Đặc điểm mô hình chính

• Kiến trúc hỗn hợp chuyên gia (MoE) với ~1 nghìn tỷ tham số (32B được kích hoạt cho mỗi lần chuyển tiếp trong các cài đặt chung).
• Cửa sổ ngữ cảnh mã thông báo 256k để xử lý các tài liệu rất dài, nghiên cứu nhiều nguồn và chuỗi lý luận mở rộng.
• Đào tạo lượng tử hóa INT4 gốc / nhận biết lượng tử hóa, cho phép giảm đáng kể bộ nhớ suy luận và tăng tốc đáng kể so với trọng số có kích thước đơn giản.
• Gọi công cụ tích hợp và một API chấp nhận danh sách các hàm/công cụ; mô hình sẽ tự động quyết định khi nào gọi chúng và lặp lại dựa trên kết quả.

Điều này cho phép thực hiện điều gì trong thực tế

• Lý luận sâu sắc, từng bước (đầu ra theo kiểu chuỗi suy nghĩ có thể được trình bày cho người gọi dưới dạng “nội dung lý luận” riêng biệt).
• Quy trình làm việc ổn định nhiều bước của tác nhân:Mô hình có thể duy trì sự nhất quán mục tiêu trên 200–300 lệnh gọi công cụ tuần tự, một bước nhảy đáng chú ý so với các mẫu cũ hơn có xu hướng trôi đi sau vài chục bước.
• Trọng số mở + API được quản lý: bạn có thể chạy nó cục bộ nếu bạn có phần cứng hoặc gọi nó qua Moonshot/Sao chổiAPI sử dụng giao diện API tương thích với OpenAI.

Kimi K2 Suy nghĩ phơi bày hành vi tác nhân thông qua hai cơ chế cốt lõi: (1) truyền công cụ danh sách để mô hình có thể gọi các hàm và (2) mô hình phát ra các mã thông báo lý luận nội bộ mà nền tảng hiển thị dưới dạng văn bản (hoặc chuỗi suy nghĩ có cấu trúc khi được bật). Tôi sẽ giải thích chi tiết bằng ví dụ tiếp theo.

Làm thế nào để tôi sử dụng Kimi K2 Thinking API

Điều kiện tiên quyết

1. Truy cập API / tài khoản: Tạo một tài khoản trên nền tảng của Moonshot (platform.moonshot.ai) hoặc trên trình tổng hợp API được hỗ trợ (Sao chổiAPI (cung cấp giá thấp hơn giá chính thức). Sau khi đăng ký, bạn có thể tạo khóa API trong bảng điều khiển.
2. Mã API: giữ an toàn trong các biến môi trường hoặc kho lưu trữ bí mật của bạn.
3. Thư viện khách hàng: bạn có thể sử dụng HTTP chuẩn (curl) hoặc SDK tương thích với OpenAI. Tài liệu nền tảng của Moonshot cung cấp các ví dụ trực tiếp. Thiết lập môi trường Python của bạn. Bạn sẽ cần SDK Python của OpenAI, tương thích với Sao chổiAPI API vì cả hai đều duy trì khả năng tương thích với OpenAI.

Nếu bạn cần dịch vụ lưu trữ cục bộ/riêng tư: phần cứng (GPU/cụm) hỗ trợ MoE & INT4—Moonshot khuyến nghị sử dụng vLLM, SGLang và các công cụ suy luận khác cho các triển khai sản xuất. Trọng số mô hình có sẵn trên Hugging Face để tự lưu trữ—nhiều nhóm thích API được lưu trữ do kích thước của mô hình.

Lưu lượng cuộc gọi tối thiểu (mức cao)

1. Xây dựng yêu cầu trò chuyện (hệ thống + tin nhắn của người dùng).
2. Tùy chọn bao gồm tools (một mảng JSON mô tả các hàm) để cho phép mô hình tự động gọi chúng.
3. Gửi yêu cầu đến điểm cuối trò chuyện/hoàn thành với mô hình được thiết lập theo biến thể K2 Thinking.
4. Truyền phát và/hoặc thu thập các khối phản hồi và lắp ráp cả hai reasoning_content và nội dung cuối cùng.
5. Khi mô hình yêu cầu gọi công cụ, hãy thực thi công cụ ở phía bạn, trả về kết quả dưới dạng tin nhắn tiếp theo (hoặc thông qua giao thức trả về hàm của nhà cung cấp) và để mô hình tiếp tục.

“reasoning_content” có được hiển thị trong API không?

Có. Kimi K2 Thinking trả về một cách rõ ràng một trường đầu ra phụ trợ (thường được gọi là reasoning_content) chứa dấu vết suy luận trung gian của mô hình. Các nhà cung cấp và tài liệu cộng đồng hiển thị các mẫu phát trực tuyến phát ra reasoning_content delta riêng biệt từ content deltas — cho phép trình bày một luồng "suy nghĩ" dễ đọc với con người trong khi câu trả lời cuối cùng đang được soạn thảo. Lưu ý: nên sử dụng luồng cho các dấu vết suy luận lớn vì kích thước phản hồi sẽ tăng lên.

cURL — đầu tiên, hoàn thành cuộc trò chuyện tối thiểu, ：

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
  }'

Điều này trả lại content và (đối với các mô hình Tư duy) một reasoning_content trường bạn có thể lưu trữ hoặc truyền phát

Các thông số được đề xuất cho chế độ Suy nghĩ

Dưới đây là các tham số khởi đầu được đề xuất cho các tác vụ suy luận nhiều bước. Hãy điều chỉnh theo tác vụ của bạn:

• model: chọn biến thể K2 Thinking (moonshotai/Kimi-K2-Thinking or kimi-k2-thinking-turbo) — gia đình “Suy nghĩ” vạch trần reasoning_content.
• Thẻ mô hình Kimi-K2-Suy nghĩ gợi ý temperature = 1.0 như một mức cơ sở được khuyến nghị cho việc khám phá sâu sắc hơn trong quá trình suy nghĩ. Sử dụng nhiệt độ cao hơn cho lập luận khám phá, thấp hơn cho các nhiệm vụ chính xác.
• Mã thông báo tối đa / ngữ cảnh: Các mô hình suy nghĩ có thể tạo ra các dấu vết nội bộ lớn — thiết lập max_tokens đủ cao và thích phát trực tuyến.
• Trực tiếp: bật phát trực tuyến (stream=True) để đưa ra cả lý luận và nội dung cuối cùng một cách tuần tự.
• Sơ đồ công cụ: bao gồm một tools/functions mảng mô tả các hàm có sẵn; K2 sẽ tự động quyết định khi nào gọi chúng. Cung cấp rõ ràng description và lược đồ JSON nghiêm ngặt cho các đối số để tránh các lệnh gọi mơ hồ.

Làm thế nào để kích hoạt và sử dụng tính năng gọi công cụ với K2 Thinking?

Bao gồm một tools mảng trong nội dung yêu cầu. Mỗi công cụ được mô tả bởi:

• name: chuỗi, mã định danh công cụ duy nhất.
• description: giải thích ngắn gọn về mô hình.
• parameters: Sơ đồ JSON nêu chi tiết các đối số dự kiến.

Khi mô hình quyết định gọi một công cụ, nó sẽ phát ra một đối tượng gọi công cụ (thường là một mã thông báo có cấu trúc). Thời gian chạy của bạn phải thực thi công cụ đó (phía máy chủ), thu thập đầu ra và phản hồi lại dưới dạng thông báo phản hồi công cụ để mô hình có thể tiếp tục suy luận.

Hướng dẫn từng bước một

K2 Thinking hỗ trợ lược đồ hàm/công cụ tương tự như lệnh gọi hàm OpenAI nhưng có hỗ trợ rõ ràng cho việc lặp cho đến khi mô hình hoàn tất (mô hình có thể yêu cầu nhiều lệnh gọi công cụ). Mẫu như sau:

1. Xác định lược đồ công cụ (tên, mô tả, lược đồ JSON của các tham số).
2. Qua tools đến cuộc gọi hoàn tất trò chuyện.
3. Trên mỗi phản hồi có chứa tool_calls, thực hiện các công cụ được yêu cầu và thêm các đầu ra của công cụ trở lại vào các thông báo như role: "tool".
4. Lặp lại cho đến khi mô hình trở về trạng thái hoàn thiện bình thường.

Cho phép gọi công cụ (mẫu ví dụ)

Khi bạn muốn mô hình gọi các công cụ, hãy cung cấp lược đồ công cụ trong yêu cầu, ví dụ: web_search, code_executor, đưa chúng vào yêu cầu và hướng dẫn mô hình cách sử dụng chúng.

{
  "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
}

Mô hình có thể trả lời bằng một tool_call đối tượng mà thời gian chạy tác nhân của bạn phải phát hiện và định tuyến đến công cụ đã đăng ký.

Mẫu này hỗ trợ các chuỗi sâu tùy ý của tool-invoke → tool-run → model-continue, đó là lý do tại sao Kimi K2 Thinking nhấn mạnh tính ổn định hơn nhiều lệnh gọi tuần tự trong thiết kế của nó.

Kimi K2 Thinking API có giá bao nhiêu?

Nền tảng Moonshot (Kimi) chính thức liệt kê hai điểm cuối có giá chính dành cho Kimi K2 Suy nghĩ:

• kimi-k2-thinking (chuẩn) - mã thông báo đầu vào: 0.60 đô la/1 triệu (cache-miss tier) và 0.15 đô la/1 triệu (cache-hit tier); mã thông báo đầu ra: 2.50 đô la/1 triệu.
• kimi-k2-thinking-turbo (tốc độ cao) — tầng độ trễ/thông lượng cao hơn: đầu vào: 1.15 đô la/1 triệu; đầu ra: 8.00 đô la/1 triệu (các trang nền tảng/đối tác lặp lại điều này).

Sao chổiAPI có lợi thế về giá như: tỷ lệ đầu vào rất thấp và tỷ lệ mã thông báo trên mỗi đầu ra thấp hơn so với các mẫu cao cấp tương đương — cộng với mã thông báo dùng thử miễn phí khi đăng ký:

Cân nhắc chi phí

• Các ngữ cảnh dài (128K–256K mã thông báo) và chuỗi gọi công cụ mở rộng làm tăng mức tiêu thụ mã thông báo, do đó hãy thiết kế lời nhắc và tương tác công cụ để giảm thiểu các bước trung gian rườm rà khi chi phí là vấn đề quan trọng.
• Việc chạy các luồng tác nhân tạo ra nhiều kết quả công cụ có thể làm tăng hóa đơn mã thông báo đầu ra nhiều hơn so với trò chuyện một lượt thông thường. Hãy theo dõi và lập ngân sách phù hợp.

So sánh điểm chuẩn: Kimi K2 Thinking so với GPT-5 so với Claude Sonnet 4.5

Các điểm chuẩn đi kèm cho thấy một bức tranh sắc thái: K2 Thinking vượt trội GPT-5 và Claude Sonnet 4.5 của Anthropic trên nhiều công cụ hỗ trợ và các tiêu chuẩn đặc biệt (ví dụ: BrowseComp và các biến thể HLE hỗ trợ công cụ), trong khi GPT-5 vẫn mạnh hơn ở một số tiêu chuẩn chỉ có văn bản hoặc y tế (ví dụ: HealthBench trong các lần chạy được Moonshot báo cáo).

Lấy đi: Kimi K2 Suy nghĩ là một sự cạnh tranh đại lý Mô hình này vượt trội trong các nhiệm vụ lập luận được hưởng lợi từ việc xen kẽ công cụ và ngữ cảnh dài. Nó không hoàn toàn vượt trội so với GPT-5 và Bài thơ Sonnet 4.5 của Claude trên mọi tiêu chuẩn (đặc biệt là một số nhiệm vụ chuyên môn hoặc đòi hỏi nhiều kiến ​​thức) nhưng trên nhiều bài kiểm tra tác nhân / duyệt / tầm nhìn dài hạn, nó báo cáo kết quả hàng đầu. Tuy nhiên, chi phí cuộc gọi thấp và bản chất mã nguồn mở của Kimi k2 khiến nó trở thành vua thực sự về hiệu quả chi phí.

Khi nào nên chọn Kimi K2 Thinking so với các mẫu khác

• Chọn Kimi K2 Suy nghĩ khi nhiệm vụ của bạn đòi hỏi chuỗi suy luận dài, nhiều lệnh gọi công cụ hoặc phân tích sâu các bối cảnh rất lớn (cơ sở mã, tài liệu dài).
• Chọn GPT-5 khi bạn cần sự tích hợp đa phương thức chặt chẽ nhất, hỗ trợ hệ sinh thái của bên thứ ba rộng rãi hoặc các công cụ OpenAI và khuôn khổ tác nhân cụ thể.
• Chọn Claude Sonnet 4.5 dành cho khối lượng công việc nhấn mạnh vào độ chính xác của việc chỉnh sửa mã, quy trình chỉnh sửa xác định và chuỗi công cụ an toàn của Anthropic.

Các phương pháp hay nhất

• Suy luận luồng: đối với các ứng dụng hướng đến người dùng, hãy hiển thị giao diện người dùng "suy nghĩ" bằng cách sử dụng luồng reasoning_content. Truyền phát giúp giảm độ trễ và tránh tải trọng lớn. ()
• Công cụ lược đồ đầu tiên: xác định các lược đồ JSON chặt chẽ cho các công cụ để giảm các lệnh gọi mơ hồ và lỗi phân tích cú pháp.
• Sử dụng ngữ cảnh điểm kiểm tra: lưu giữ các dấu vết lý luận trong quá khứ trong một kho lưu trữ bộ nhớ dài hạn riêng biệt thay vì nhúng lịch sử dấu vết khổng lồ vào lời nhắc đang hoạt động; sử dụng chức năng truy xuất để chỉ đưa lại các phân đoạn có liên quan.
• Giám sát & lan can: ghi lại cả hai reasoning_content và cuối cùng content để chẩn đoán tình trạng trôi dạt, ảo giác và lạm dụng. Cân nhắc việc biên tập hoặc chấp thuận của người dùng tùy theo mức độ nhạy cảm.

Kết luận

Kimi K2 Thinking là một bước tiến lớn của dòng K2 hướng đến một nền tảng mạnh mẽ, có tầm nhìn dài hạn. API này được thiết kế tương thích với các mẫu máy khách OpenAI/Anthropic và cung cấp một lộ trình thiết thực để tích hợp lý luận tác nhân vào ứng dụng, đồng thời cho phép các nhà phát triển kiểm soát bề mặt gọi công cụ.

Nếu bạn muốn thử nghiệm nhanh chóng, hãy sử dụng API suy nghĩ Kimi K2 và bắt đầu sử dụng! Để bắt đầu, hãy khám phá các khả năng của mô hình trong Sân chơi và tham khảo ý kiến Hướng dẫn API để biết hướng dẫn chi tiết. Trước khi truy cập, vui lòng đảm bảo bạn đã đăng nhập vào CometAPI và lấy được khóa API. Sao chổiAPI cung cấp mức giá thấp hơn nhiều so với giá chính thức để giúp bạn tích hợp.

Sẵn sàng chưa?→ Đăng ký CometAPI ngay hôm nay !

Nếu bạn muốn biết thêm mẹo, hướng dẫn và tin tức về AI, hãy theo dõi chúng tôi trên VK, X và Discord!