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moonshot
moonshotai/kimi-k2

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...

Tarification

Paiement à l'usage

Aucun coût initial, payez uniquement ce que vous utilisez

Entrée$0.57 / M Tokens
Sortie$2.30 / M Tokens

Essayer le modèle

moonshotai/kimi-k2
En ligne
moonshot
Bonjour ! Je suis un assistant IA utile. Que puis-je faire pour vous ?

Utilisation de l'API

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)

Introduction au modèle

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 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.


Why It Looks Great

  • Large Language Model architecture for efficient processing
  • 131072 context window for long document handling
  • Competitive pricing at $0.5/$2.6 per million tokens

Key Features

  • Context Window: 131072 tokens
  • Max Output: N/A tokens
  • Vision: Supported
  • Function Calling: Supported

Specifications

SpecificationValue
ProviderMoonshotai
Model TypeLarge Language Model (LLM)
ArchitectureN/A
Context Window131072 tokens
Max Outputtokens
InputText
OutputText
VisionSupported
Function CallingSupported

Pricing

Token TypeCost per Million Tokens
Input$0.5
Output$2.6

How to Use

  1. Write your prompt — describe the task, provide context, and specify desired output format.
  2. Submit — the model processes your request and returns the response.

API Integration

Base URL: https://llm.wavespeed.ai/v1 API Endpoint: chat/completions Model ID: moonshotai/kimi-k2


API Usage

Python SDK

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

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!"}]
  }'

Notes

  • Model: moonshotai/kimi-k2
  • Provider: Moonshotai

Infos

Fournisseurmoonshot
Typellm

Fonctionnalités prises en charge

Entrée
Texte
Sortie
Texte
Contexte131,072
Sortie max131,072
Vision-
Function Calling✓ Pris en charge

Guide d'accès API

Base URLhttps://llm.wavespeed.ai/v1
API Endpointchat/completions
ID du modèlemoonshotai/kimi-k2

Kimi K2 API

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

Essayez Kimi K2 sur WaveSpeedAI

Accédez à Kimi K2 via notre API unifiée — compatible OpenAI, sans démarrages à froid, prix transparents.

Questions fréquentes sur Kimi K2

Combien coûte l'API Kimi K2 ?+

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.

Quelle est la fenêtre de contexte de Kimi K2 ?+

Kimi K2 prend en charge jusqu'à 131K tokens de contexte et jusqu'à 131K tokens de sortie par requête.

Kimi K2 est-il compatible avec OpenAI ?+

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.

Comment démarrer avec Kimi K2 ?+

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.

APIs LLM associées