Kimi K2.5 | Moonshot AI Multimodal Coding API

Name: Kimi K2.5 API
Brand: moonshotai
Price: 0.6 USD
Availability: InStock

Utilisation de l'API

Utilisez les exemples de code suivants pour intégrer notre API :

import os
from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key=os.environ["WAVESPEED_API_KEY"],
    base_url="https://llm.wavespeed.ai/v1",
    timeout=120.0,
    max_retries=2,
)

try:
    response = client.chat.completions.create(
        model="moonshotai/kimi-k2.5",
        messages=[{"role": "user", "content": "Hello!"}],
    )
    print(response.choices[0].message.content or "")
except Exception as exc:
    raise SystemExit(f"LLM request failed: {exc}") from exc

Introduction au modèle

Moonshotai kimi-k2.5

Kimi K2.5 is Moonshot AI's native multimodal model, delivering state-of-the-art visual coding capability and a self-directed agent swarm paradigm. Bui

Kimi K2.5 is Moonshot AI's native multimodal model, delivering state-of-the-art visual coding capability and a self-directed agent swarm paradigm. Built on Kimi K2 with continued pretraining over approximately 15T mixed visual and text tokens, it delivers strong performance in general reasoning, visual coding, and agentic tool-calling.

Why It Looks Great

Large Language Model architecture for efficient processing
262144 context window for long document handling
Competitive pricing at $0.6/$3.0 per million tokens

Key Features

Context Window: 262144 tokens
Max Output: N/A tokens
Vision: Supported
Function Calling: Supported

Specifications

Specification	Value
Provider	Moonshotai
Model Type	Large Language Model (LLM)
Architecture	N/A
Context Window	262144 tokens
Max Output	tokens
Input	Text
Output	Text
Vision	Supported
Function Calling	Supported

Pricing

Token Type	Cost per Million Tokens
Input	$0.6
Output	$3.0

How to Use

Write your prompt — describe the task, provide context, and specify desired output format.
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-k2.5

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-k2.5",
    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-k2.5",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Hello!"}]
  }'

Notes

Model: moonshotai/kimi-k2.5
Provider: Moonshotai

Questions fréquentes sur Kimi K2.5

Combien coûte l'API Kimi K2.5 ?+

Tarification sur WaveSpeedAI : $0.60 par million de tokens d'entrée et $3.00 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 K2.5 ?+

Kimi K2.5 prend en charge jusqu'à 262K tokens de contexte et jusqu'à 66K tokens de sortie par requête.

Kimi K2.5 est-il compatible avec OpenAI ?+

WaveSpeedAI expose Kimi K2.5 à https://llm.wavespeed.ai/v1 via l’interface Chat Completions compatible OpenAI. La plupart des clients du SDK OpenAI fonctionnent en changeant l’URL de base et la clé API ; les champs facultatifs dépendent du modèle.

Comment démarrer avec Kimi K2.5 ?+

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. Consultez le catalogue actuel pour la disponibilité, les capacités et les tarifs.

Tarification

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