moonshotai/kimi-k2
131,072 context · $0.57/M input tokens · $2.30/M output tokens
Kimi K2 Instruct is a large-scale Mixture-of-Experts (MoE) language model developed by Moonshot AI, featuring 1 trillion total parameters with 32 billion active per forward pass. It is optimized for...
Paiement à l'usage
Aucun coût initial, payez uniquement ce que vous utilisez
Utilisez les exemples de code suivants pour intégrer notre API :
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
api_key="YOUR_API_KEY",
base_url="https://llm.wavespeed.ai/v1"
)
response = client.chat.completions.create(
model="moonshotai/kimi-k2",
messages=[
{"role": "user", "content": "Hello!"}
]
)
print(response.choices[0].message.content)Kimi K2 Instruct is a large-scale Mixture-of-Experts (MoE) language model developed by Moonshot AI, featuring 1 trillion total parameters with 32 bill
Kimi K2 Instruct is a large-scale Mixture-of-Experts (MoE) language model developed by Moonshot AI, featuring 1 trillion total parameters with 32 billion active per forward pass. It is optimized for agentic capabilities, including advanced tool use, reasoning, and code synthesis. Kimi K2 excels across a broad range of benchmarks, particularly in coding (LiveCodeBench, SWE-bench), reasoning (ZebraLogic, GPQA), and tool-use (Tau2, AceBench) tasks. It supports long-context inference up to 128K tokens and is designed with a novel training stack that includes the MuonClip optimizer for stable large-scale MoE training.
| Specification | Value |
|---|---|
| Provider | Moonshotai |
| Model Type | Large Language Model (LLM) |
| Architecture | N/A |
| Context Window | 131072 tokens |
| Max Output | tokens |
| Input | Text |
| Output | Text |
| Vision | Supported |
| Function Calling | Supported |
| Token Type | Cost per Million Tokens |
|---|---|
| Input | $0.5 |
| Output | $2.6 |
Base URL: https://llm.wavespeed.ai/v1 API Endpoint: chat/completions Model ID: moonshotai/kimi-k2
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
api_key="YOUR_API_KEY",
base_url="https://llm.wavespeed.ai/v1"
)
response = client.chat.completions.create(
model="moonshotai/kimi-k2",
messages=[
{"role": "user", "content": "Hello!"}
]
)
print(response.choices[0].message.content)
curl https://llm.wavespeed.ai/v1/chat/completions \
-H "Content-Type: application/json" \
-H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \
-d '{
"model": "moonshotai/kimi-k2",
"messages": [{"role": "user", "content": "Hello!"}]
}'
moonshotai/kimi-k2
Kimi K2 Instruct is a large-scale Mixture-of-Experts (MoE) language model developed by Moonshot AI, featuring 1 trillion total parameters with 32 billion active per forward pass. It is optimized for...
Entrée
$0.57 /M
Sortie
$2.3 /M
Contexte
131K
Sortie max.
131K
Utilisation d'outils
Pris en charge
Accédez à Kimi K2 via notre API unifiée — compatible OpenAI, sans démarrages à froid, prix transparents.
Tarification sur WaveSpeedAI : $0.57 par million de tokens d'entrée et $2.30 par million de tokens de sortie. Le prompt caching et le traitement par batch sont facturés séparément et réduisent le coût effectif sur les charges longues et répétitives.
Kimi K2 prend en charge jusqu'à 131K tokens de contexte et jusqu'à 131K tokens de sortie par requête.
Oui. WaveSpeedAI expose Kimi K2 via un endpoint compatible OpenAI à https://llm.wavespeed.ai/v1. Pointez le SDK officiel d'OpenAI vers cette base URL avec votre clé API WaveSpeedAI — aucune autre modification de code requise.
Connectez-vous à WaveSpeedAI, créez une clé API dans Access Keys, puis envoyez une requête à https://llm.wavespeed.ai/v1/chat/completions avec l'id du modèle affiché ci-dessus. Les nouveaux comptes reçoivent des crédits gratuits pour évaluer Kimi K2.