如何使用 Kimi K2 Thinking API—實用指南

Kimi K2 Thinking 是 Kimi K2 系列中最新的智慧推理變體：它是一個大型的混合專家 (MoE) 模型，經過最佳化，能夠進行持續的、逐步的推理，並在長時間的多步驟工作流程中可靠地調用外部工具。在本指南中，我匯總了最新的公開信息，解釋了 Kimi K2 Thinking 的定義、它與當前旗艦模型（GPT-5 和 Claude Sonnet 4.5）的比較、API 的工作原理、逐步設置和可運行的示例推理任務、定價考慮因素以及推薦的生產最佳實踐——並附有代碼示例，以便您可以立即上手。

Kimi K2 到底在想什麼？為什麼它會成為新聞頭條？

基米 K2思維 是 Moonshot AI 最新發布的「智能體」——一個擁有萬億個參數、融合了多種專家（MoE）的智能體，經過專門訓練和打包，能夠執行特定任務。 長遠、多步驟推理 同時也能自主呼叫外部工具（搜尋、Python 執行、網頁抓取等）。這個版本（於 2025 年 11 月初發布）之所以備受關注，有三個原因：(1) 它是開源/開放許可的（「修改版 MIT」許可），(2) 它支援極長的上下文（256k 個 token 的上下文視窗），以及 (3) 它展現了顯著的改進。 代理的 在工具支援的基準測試中，性能與幾個領先的閉源前沿模型進行了比較。

Kimi K2 思維 API 此生態系統支援 OpenAI 風格的聊天補全語義，以及明確的結構化輸出和工具調用模式。您傳送聊天記錄和工具模式；模型會回覆一個思路鍊錶示（如果要求），並可以輸出觸發外部工具的結構化 JSON。提供者可以串流令牌，並傳回面向人類的文字和機器可解析的工具呼叫區塊。這使得實現代理循環成為可能：模型 → 工具 → 觀察值 → 模型。

簡而言之：K2思維的設計目的並非只是為了對某個問題給予一次性的答案，而是為了… 大聲思考制定計劃，在必要時調用工具，檢查結果，並反覆迭代——必要時可進行數百次迭代——而不會降低效率。這種能力正是「登月計畫」所說的「穩定的長期行動能力」。

Kimi K2思維的核心特徵是什麼？

主要模型特徵

混合式專家 (MoE) 架構 參數數量約 1 兆（常見設定下，每次前向傳遞啟動 32 億個參數）。
256k 令牌上下文視窗 用於處理非常長的文件、多來源研究和擴展的推理鏈。
原生 INT4 量化/量化感知訓練與樸素大小的權重相比，這可以大幅減少推理記憶體並顯著提高速度。
內建工具調用 以及一個接受函數/工具列表的 API；該模型將自主決定何時呼叫它們並迭代結果。

這在實踐中能夠帶來什麼？

深入、循序漸進的推理 （可以作為單獨的「推理內容」呈現給呼叫者的思路鍊式輸出）。
穩定的多步驟代理工作流程該模型能夠保持目標一致性 200–300 次連續工具調用與舊款車型相比，這是一個顯著的進步，老款車型往往在走幾十步後就會出現漂移。
開放權重 + 管理式 API如果你有相應的硬件，可以在本地運行它，或者透過 Moonshot/ 調用它。彗星API 使用與 OpenAI 相容的 API 介面。

Kimi K2 思維透過兩種核心機制揭示了能動行為：（1）傳遞一個工具（1）模型需要列出一些函數，以便調用它們；（2）模型會發出內部推理標記，平台會將這些標記以文字形式（或在啟用後以結構化思維鏈形式）顯示出來。接下來我將透過範例詳細解釋。

如何使用 Kimi K2 Thinking API

條件：

API 存取/帳戶在 Moonshot 平台 (platform.moonshot.ai) 或受支援的 API 聚合器上建立帳戶 (彗星API 提供的價格低於官方價格）。註冊後，您可以在控制台中建立 API 金鑰。
API密鑰：將其安全地保存在環境變數或金鑰儲存中。
客戶端庫您可以使用標準的 HTTP 協定（curl）或與 OpenAI 相容的 SDK。 Moonshot 的平台文件提供了直接範例。設定您的 Python 環境。您需要 OpenAI Python SDK，它與 Moonshot 平台相容。彗星API API，因為它們都保持了與 OpenAI 的兼容性。

如果您需要本機/私有主機支援 MoE 和 INT4 的硬體（GPU/叢集）—Moonshot 建議在生產環境中使用 vLLM、SGLang 和其他推理引擎。模型權重可在 Hugging Face 上獲取，支援自架服務——由於模型體積較大，許多團隊更傾向於使用託管 API。

最小呼叫流程（進階）

建立聊天請求（系統訊息 + 用戶訊息）。
可選包括 tools （一個描述函數的 JSON 陣列），使模型能夠自主呼叫這些函數。
將請求傳送到 chat/completetions 端點，並將模型設定為 K2 Thinking 變體。
串流和/或收集響應區塊並將它們組裝起來 reasoning_content 以及最終的「內容」。
當模型請求工具呼叫時，請在您的端執行該工具，將結果作為後續訊息傳回（或透過提供者的函數傳回協定），然後讓模型繼續運行。

API中是否公開了「reasoning_content」？

是的。 Kimi K2 Thinking 明確地傳回一個輔助輸出欄位（通常名為 reasoning_content其中包含模型的中間推理軌跡。提供者和社群文件展示了發出串流模式的資訊。 reasoning_content 分別計算增量 content 增量（deltas）功能允許在最終答案生成的同時，呈現人類可讀的「思考」過程。注意：對於大型推理過程，建議使用串流傳輸，因為反應的大小會不斷增長。

cURL－首先，一個最基本的聊天自動完成功能：

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
  }'

這將返回 content （對於思維模型而言） reasoning_content 您可以儲存或串流的字段

思考模式的推薦參數

以下是多步驟推理任務的建議初始參數。請依任務狀況進行調整：

model選擇 K2 思維模式（moonshotai/Kimi-K2-Thinking or kimi-k2-thinking-turbo）——「思考型」家庭揭露 reasoning_content.
Kimi-K2-Thinking 模型卡建議 temperature = 1.0 作為深入思考過程中的建議基準溫度。探索性推理可使用較高溫度，精確性任務可使用較低溫度。
最大令牌數/上下文： 思維模型可以產生大量的內在痕跡－設定 max_tokens 解析度足夠高，而且更喜歡在線觀看。
流：啟用串流媒體播放（stream=True）逐步呈現推理過程和最終內容。
工具架構： 包括一個 tools/functions 描述可用函數的陣列；K2 將自主決定何時呼叫它們。提供清晰的說明。 description 並採用嚴格的 JSON 模式來定義參數，以避免呼叫歧義。

如何在K2 Thinking中啟用和使用工具呼叫？

包括一個 tools 請求體中的陣列。每個工具的描述如下：

name：字串，唯一工具識別碼。
description：對該模型的簡要說明。
parameters：詳細描述預期參數的 JSON 模式。

當模型決定呼叫某個工具時，它會發出一個工具呼叫物件（通常是一個結構化令牌）。你的運行時環境必須在伺服器端執行該工具，捕捉其輸出，並將其作為工具回應訊息回饋給模型，以便模型能夠繼續進行推理。

步驟教學

K2 Thinking 支援類似於 OpenAI 函數呼叫的函數/工具模式，但它明確支援循環直到模型完成（它可能會要求多個工具呼叫）。模式如下：

定義工具模式（名稱、描述、參數的 JSON 模式）。
通過 tools 到聊天結束呼叫。
每個包含的回應 tool_calls執行請求的工具，並將工具輸出附加回訊息中。 role: "tool".
重複此操作，直到模型返回正常完成結果。

啟用工具呼叫（範例模式）

當您希望模型呼叫工具時，請在請求中提供工具模式，例如： web_search, code_executor將它們包含在請求中，並指示模型如何使用它們。

{
  "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
}

該模型可能會回复 tool_call 代理程式運行時必須偵測並路由到已註冊工具的物件。

這種模式支援任意深度的工具呼叫 → 工具運行 → 模型繼續序列，因此 Kimi K2 Thinking 在其設計中強調穩定性而非許多順序調用。

Kimi K2 Thinking API 的費用是多少？

官方的Moonshot（Kimi）平台列表 兩個主要定價終點 Kimi K2 的思考：

kimi-k2-thinking（標準） - 輸入標記: $0.60 / 1 萬 （緩存未命中層）和 $0.15 / 1 萬 （緩存命中層） 輸出標記: $2.50 / 1 萬.
kimi-k2-thinking-turbo（高速） — 更高延遲/吞吐量等級：輸入: $1.15 / 1 萬; 產量: $8.00 / 1 萬 （平台/合作夥伴頁面重複此內容）。

彗星API 價格方面具有優勢，例如：投入成本極低，單次輸出代幣成本低於同類高端機型——此外還提供免費試用代幣供新用戶註冊：

型號	輸入令牌	輸出代幣
kimi-k2-thinking-turbo	$2.20	$15.95
kimi-k2-思考	$1.10	$4.40

成本考慮

較長的上下文（128K–256K 個令牌）和廣泛的工具調用鏈會成倍增加令牌消耗，因此，當成本很重要時，應設計提示和工具互動以最大限度地減少冗長的中間部分。
運行產生大量工具結果的代理流程可能會比典型的單回合聊天增加更多的輸出代幣帳單。請據此進行監控和預算。

基準測試對比：Kimi K2 Thinking vs GPT-5 vs Claude Sonnet 4.5

相關的基準測試展現了更細緻的圖像：K2思維 性能優於 GPT-5 和 Anthropic 的 Claude Sonnet 4.5 在許多方面工具在一些純文字或醫學基準測試（例如 Moonshot 報告的運行中的 HealthBench）中，GPT-5 表現更佳，而在代理基準測試（例如 BrowseComp 和啟用工具的 HLE 變體）中，GPT-5 表現更佳。

如何使用 Kimi K2 Thinking API—實用指南

外賣店： Kimi K2 思維是一種競爭 代理的 該模型——它在那些受益於工具交錯和長上下文的推理任務中表現出色。但它並非在所有方面都優於 GPT-5。 克勞德十四行詩 4.5 在所有基準測試中（尤其是一些專業或知識密集型任務），它都取得了領先結果，但在許多智能體/瀏覽/長期測試中，它都取得了領先結果。 然而，Kimi k2 的低呼叫成本和開源特性使其成為真正的性價比之王。

何時選擇 Kimi K2 Thinking 與其他型號相比

選擇 Kimi K2 思維 當你的任務需要冗長的推理鏈、大量的工具調用，或是對非常大的上下文（程式碼庫、長文件）進行深入分析。
選擇 GPT-5 當您需要最緊密的多模態整合、廣泛的第三方生態系統支援或特定的 OpenAI 工具和代理框架。
選擇克勞德桑奈特 4.5 適用於注重程式碼編輯精確度、確定性編輯工作流程和 Anthropic 安全工具鏈的工作負載。


公制	Kimi K2 思考	GPT-5（高級）	克勞德十四行詩 4.5	DeepSeek-V3.2
HLE（含工具）	44.9	41.7	32	20.3
HLE 重型模式	51	42	-	-
AIME25（使用 Python）	99.1％	99.6％	100％	58.1％
GP品質保證	84.5	85.7	83.4	79.9
瀏覽Comp	60.2	54.9	24.1	40.1
機框	87	86	85	80.2
SWE-bench 已驗證	71.3％	74.9％	77.2％	67.8％
即時代碼平台	83.1％	87.0％	64.0％	74.1％
上下文窗口	256k 個代幣	400k 個代幣	200k 個代幣	128k 個代幣
投入價格	0.60美元/1米	1.25美元/1米	3.00美元/1米	0.55美元/1米
產出定價	2.50美元/1米	10.00美元/1米	15.00美元/1米	2.19美元/1米

最佳實踐

流式推理對於面向用戶的應用程序，使用串流技術顯示“思考型”用戶介面。 reasoning_content串流媒體傳輸可以降低延遲並避免傳輸過大的資料。 ()
模式優先工具為工具定義嚴格的 JSON Schema，以減少歧義呼叫和解析錯誤。
檢查點上下文使用將過去的推理痕跡保存在單獨的長期記憶儲存中，而不是將龐大的推理歷史嵌入活動提示中；使用檢索功能僅重新引入相關的片段。
監控與防護措施記錄兩者 reasoning_content 最後 content 用於診斷漂移、幻覺和濫用。依敏感度考慮是否需要進行內容刪減或徵得用戶同意。

結論

Kimi K2 Thinking 是 K2 產品線向穩健、長遠智能體發展的重要一步。其 API 刻意相容於 OpenAI/Anthropic 用戶端模式，為將智能體推理整合到應用程式中提供了一條切實可行的途徑，同時賦予開發者對工具呼叫介面的控制權。

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