如何使用 Kimi K2 Thinking API— 实用指南

CometAPI
AnnaNov 10, 2025
如何使用 Kimi K2 Thinking API— 实用指南

Kimi K2 Thinking 是 Kimi K2 系列中最新的 agentic reasoning 变体：一种大型、Mixture-of-Experts（MoE）架构的模型，经过调优以执行持续的、逐步的推理，并能在长多步工作流中可靠地调用外部工具。在本指南中，我汇总了最新公开信息，解释 Kimi K2 Thinking 是什么、它与当代旗舰模型（GPT-5 和 Claude Sonnet 4.5）的比较、API 如何工作、逐步设置与可运行的示例推理任务、定价考量，以及推荐的生产最佳实践——并附上代码示例，帮助你马上上手。

什么是 Kimi K2 Thinking，它为何成为头条？

Kimi K2 Thinking 是 Moonshot AI 发布的最新“thinking agent”——一个万亿参数的 MoE 家族成员，明确训练并封装为在自主调用外部工具（搜索、Python 执行、网页抓取等）的同时执行长视野、多步骤推理。该版本（于 2025 年 11 月上旬宣布）之所以受到关注有三点原因：(1) 它是开放权重/开放许可（“Modified MIT” 风格许可），(2) 支持超长上下文（256k token 上下文窗口），(3) 在启用工具的基准上相较多款领先的闭源前沿模型展示出显著提升的agentic性能。

Kimi K2 Thinking API 及其生态系统支持 OpenAI 风格的聊天补全语义，外加显式结构化输出与工具调用模式。你发送聊天历史 + 工具 schema；模型会返回链式推理表示（如你请求）并可输出触发外部工具的结构化 JSON。服务商支持流式输出 token，既返回面向人的文本，也返回机器可解析的工具调用块。这使得实现 agent 循环成为可能：模型 → 工具 → 观察 → 模型。

通俗来说：K2 Thinking 的设计不仅是对问题给出一次性答案，而是能边思考边输出、进行规划、在需要时调用工具、检查结果并迭代——即便跨越数百步也不退化。这正是 Moonshot 所称的“稳定的长视野代理能力”。

Kimi K2 Thinking 的核心特性是什么？

关键模型特征

  • Mixture-of-Experts（MoE）架构，约 1 万亿参数（常见设置下每次前向传递激活 32B）。
  • 256k token 上下文窗口，可处理超长文档、多源研究与扩展的推理链。
  • 原生 INT4 量化/量化感知训练，相较于朴素权重规模显著降低推理内存并提升速度。
  • 内建工具调用与接受函数/工具列表的 API；模型将自主决定何时调用并对结果进行迭代。

实际上这带来了什么

  • 深入的、逐步的推理（链式思维风格输出，可作为单独的“reasoning content”呈现给调用方）。
  • 稳定的多步 agent 工作流：模型可在200–300 次连续工具调用中保持目标一致性，较旧模型在数十步后容易漂移有明显跃升。
  • 开放权重 + 托管 API：若你有硬件可本地运行，或通过 Moonshot/CometAPI 使用兼容 OpenAI 的 API 接口进行调用。

Kimi K2 Thinking 通过两种核心机制暴露 agentic 行为：(1) 传入 tools 列表让模型可调用函数；(2) 模型发出平台可展示为文本（或在启用时为结构化链式思维）的内部推理 token。下面将用示例详细说明。

如何使用 Kimi K2 Thinking API

先决条件

  1. API 访问/账号：在 Moonshot 平台（platform.moonshot.ai）或受支持的 API 聚合商上创建账号（CometAPI 提供低于官方的价格）。注册后可在控制台创建 API key。
  2. API key：将其安全保存在环境变量或你的密钥存储中。
  3. 客户端库：可使用标准 HTTP（curl）或兼容 OpenAI 的 SDK。Moonshot 平台文档提供直接示例。设置你的 Python 环境。你将需要 OpenAI Python SDK，它与 CometAPI 的 API 兼容，因为两者都保持 OpenAI 兼容性。

如果你需要本地/私有部署：支持 MoE & INT4 的硬件（GPU/集群）——Moonshot 推荐 vLLM、SGLang 及其他推理引擎用于生产部署。模型权重可在 Hugging Face 获取用于自托管——鉴于模型规模，许多团队更偏好托管 API。

最简调用流程（高层）

  1. 构建聊天请求（system + user 消息）。
  2. 可选地包含 tools（描述函数的 JSON 数组）以让模型自主调用它们。
  3. 将请求发送至 chat/completions 端点，model 设置为 K2 Thinking 变体。
  4. 以流式和/或收集响应分块的方式组装 reasoning_content 与最终 content。
  5. 当模型请求调用工具时，在你这边执行该工具，将结果作为后续消息返回（或通过服务商的函数返回协议），并让模型继续。

API 是否会暴露 “reasoning_content”？

会。Kimi K2 Thinking 明确返回一个辅助输出字段（通常名为 reasoning_content），包含模型的中间推理轨迹。服务商与社区文档展示了分别从 reasoning_content 增量与 content 增量中进行流式输出的模式——这使得在最终答案生成过程中呈现可读的“思考”流成为可能。注意：对于较大的推理轨迹，推荐启用流式以控制响应体大小。

cURL — 首先，一个最小的聊天补全：

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
  }'

这将返回 content，并且（对于 Thinking 模型）会有一个 reasoning_content 字段，你可以存储或流式处理

Thinking 模式的推荐参数

下面是多步推理任务的推荐起始参数，视任务需要调整：

  • model：选择 K2 Thinking 变体（moonshotai/Kimi-K2-Thinking 或 kimi-k2-thinking-turbo）——“Thinking” 系列会暴露 reasoning_content。
  • Kimi-K2-Thinking 的模型卡建议将 temperature = 1.0 作为在思考阶段更丰富探索的基线。探索性推理用较高温度，精确任务用较低温度。
  • 最大 token/上下文：Thinking 模型可能产生较大的内部轨迹——将 max_tokens 设置得足够高并优先使用流式。
  • 流式：启用流式（stream=True），以渐进式呈现推理与最终内容。
  • 工具 schema：提供 tools/functions 数组描述可用函数；K2 会自主决定何时调用。为参数提供清晰的 description 与严格的 JSON schema，以避免含糊调用。

如何在 K2 Thinking 中启用并使用工具调用？

在请求体中包含 tools 数组。每个工具需包含：

  • name：字符串，唯一工具标识符。
  • description：给模型的简短说明。
  • parameters：详细描述期望参数的 JSON schema。

当模型决定调用工具时，它会发出工具调用对象（通常以结构化 token 形式）。你的运行时必须执行该工具（服务端），捕获输出，并将其作为工具响应消息回传，以便模型继续推理。

逐步指南

K2 Thinking 支持类似于 OpenAI 函数调用的函数/工具 schema，并显式支持循环直至模型结束（它可能请求多次工具调用）。模式如下：

  1. 定义工具 schema（名称、描述、参数的 JSON schema）。
  2. 将 tools 传入聊天补全调用。
  3. 每次响应包含 tool_calls 时，执行所请求的工具，并将工具输出以 role: "tool" 追加回 messages。
  4. 重复，直到模型返回正常补全。

启用工具调用（示例模式）

当你希望模型调用工具时，在请求中提供工具 schema，例如 web_search、code_executor，并指示模型如何使用它们。

{
  "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
}

模型可能会回复一个 tool_call 对象，你的 agent 运行时需要检测并路由到已注册的工具。

该模式支持任意深度的 工具调用 → 工具运行 → 模型继续 序列，这也是 Kimi K2 Thinking 在设计上强调可承受大量连续调用的稳定性的原因。

Kimi K2 Thinking API 的费用是多少？

Moonshot（Kimi）平台官方列出了 两个主要的计费端点 供 Kimi K2 Thinking 使用：

  • kimi-k2-thinking（标准） — 输入 token：$0.60 / 1M（未命中缓存层）与 $0.15 / 1M（命中缓存层）；输出 token：$2.50 / 1M。
  • kimi-k2-thinking-turbo（高速） — 更高吞吐/延迟层：输入：$1.15 / 1M；输出：$8.00 / 1M（平台/合作方页面有重复说明）。

CometAPI 在价格方面具有优势，例如：极低的输入费率以及低于同类高端模型的输出 token 费率——并为新用户提供免费试用 token：

ModelInput TokensOutput Tokens
kimi-k2-thinking-turbo$2.20$15.95
kimi-k2-thinking$1.10$4.40

成本考虑

  • 超长上下文（128K–256K tokens）与大量工具调用链会成倍增加 token 消耗，因此在成本敏感场景中要设计提示与工具交互以尽量减少冗长的中间内容。
  • 运行产生大量工具结果的 agent 工作流，其输出 token 账单可能高于典型的单轮聊天。请监控并合理预算。

基准比较：Kimi K2 Thinking vs GPT-5 vs Claude Sonnet 4.5

配套基准显示出细致的画面：在许多启用工具与 agentic 基准上，K2 Thinking 优于 GPT-5 与 Anthropic 的 Claude Sonnet 4.5（例如 BrowseComp 与启用工具的 HLE 变体），而 GPT-5 在某些纯文本或医疗基准上仍更强（例如 Moonshot 报告中的 HealthBench 运行）。

如何使用 Kimi K2 Thinking API— 实用指南

结论要点： Kimi K2 Thinking 是一款具有竞争力的agentic模型——它在有利于工具交替与长上下文的推理任务中表现出色。它并未在每一项基准（尤其是某些专业或知识密集型任务）上全面击败 GPT-5 和 Claude Sonnet 4.5，但在许多 agentic/浏览/长视野测试中报告了领先结果。不过，Kimi k2 thinking 的低调用成本与开源特性使其成为真正的性价比之王。

何时选择 Kimi K2 Thinking 与其他模型

  • 选择 Kimi K2 Thinking：当你的任务需要长推理链、频繁工具调用或对超大上下文（代码库、长文档）进行深入分析。
  • 选择 GPT-5：当你需要最紧密的多模态集成、更广的第三方生态支持，或特定的 OpenAI 工具与 agent 框架。
  • 选择 Claude Sonnet 4.5：对于强调代码编辑精度、确定性编辑工作流与 Anthropic 安全工具链的工作负载。
指标Kimi K2 ThinkingGPT-5 (High)Claude Sonnet 4.5DeepSeek-V3.2
HLE（含工具）44.941.73220.3
HLE Heavy Mode5142——
AIME25（含 python）99.1 %99.6 %100 %58.1 %
GPQA84.585.783.479.9
BrowseComp60.254.924.140.1
Frames87868580.2
SWE-bench Verified71.3 %74.9 %77.2 %67.8 %
LiveCodeBench83.1 %87.0 %64.0 %74.1 %
上下文窗口256 k tokens400 k tokens200 k tokens128 k tokens
输入定价$0.60 / 1 M$1.25 / 1 M$3.00 / 1 M$0.55 / 1 M
输出定价$2.50 / 1 M$10.00 / 1 M$15.00 / 1 M$2.19 / 1 M

最佳实践

  • 流式呈现推理：对用户端应用，使用流式 reasoning_content 展示“思考”界面。流式可降低延迟并避免巨大负载。 ()
  • Schema 优先的工具设计：为工具定义严格的 JSON Schema，减少含糊调用与解析错误。
  • 分层管理上下文使用：将历史推理轨迹置于独立的长期记忆存储，而非将庞大轨迹历史嵌入活动提示；使用检索仅引入相关片段。
  • 监控与防护：同时记录 reasoning_content 与最终 content，用于诊断漂移、幻觉与误用。根据敏感性考虑脱敏或用户同意。

结论

Kimi K2 Thinking 是 K2 系列面向稳健、长视野代理能力的一次重大演进。其 API 有意与 OpenAI/Anthropic 的客户端模式兼容，为将 agentic 推理集成到应用中提供了切实路径，同时让开发者对工具调用界面拥有控制权。

若你想快速试验，请使用 Kimi K2 Thinking API 并开始使用！入门请在 Playground 探索模型能力，并查阅 API guide 获取详细说明。在访问前，请确保你已登录 CometAPI 并获得 API key。CometAPI 提供远低于官方的价格，帮助你快速集成。

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