moonshotai/kimi-k2.5
प्रकाशन तिथि: 2026-01-27
262,144 context · $0.60/M input tokens · $3.00/M output tokens
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...
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import OpenAI from 'openai';
if (!process.env.WAVESPEED_API_KEY) throw new Error('Set WAVESPEED_API_KEY');
const client = new OpenAI({
apiKey: process.env.WAVESPEED_API_KEY,
baseURL: 'https://llm.wavespeed.ai/v1',
timeout: 120_000,
maxRetries: 2,
});
try {
const response = await client.chat.completions.create({
model: 'moonshotai/kimi-k2.5',
messages: [{ role: 'user', content: 'Hello!' }],
});
console.log(response.choices[0]?.message?.content ?? '');
} catch (error) {
console.error('LLM request failed:', error);
process.exitCode = 1;
}import OpenAI from 'openai';
if (!process.env.WAVESPEED_API_KEY) throw new Error('Set WAVESPEED_API_KEY');
const client = new OpenAI({
apiKey: process.env.WAVESPEED_API_KEY,
baseURL: 'https://llm.wavespeed.ai/v1',
timeout: 120_000,
maxRetries: 2,
});
try {
const response = await client.chat.completions.create({
model: 'moonshotai/kimi-k2.5',
messages: [{ role: 'user', content: 'Hello!' }],
});
console.log(response.choices[0]?.message?.content ?? '');
} catch (error) {
console.error('LLM request failed:', error);
process.exitCode = 1;
}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.
| 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 |
| Token Type | Cost per Million Tokens |
|---|---|
| Input | $0.6 |
| Output | $3.0 |
Base URL: https://llm.wavespeed.ai/v1 API Endpoint: chat/completions Model ID: moonshotai/kimi-k2.5
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 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!"}]
}'
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. Built on Kimi K2 with continued pretraining over approximately 15T mixed...
इनपुट
$0.6 /M
आउटपुट
$3 /M
कॉन्टेक्स्ट
262K
अधिकतम आउटपुट
66K
विज़न
समर्थित
टूल उपयोग
समर्थित
हमारे एकीकृत API के ज़रिए Kimi K2.5 तक पहुंचें — OpenAI-कम्पैटिबल, कोई कोल्ड स्टार्ट नहीं, पारदर्शी मूल्य निर्धारण।
WaveSpeedAI पर मूल्य निर्धारण: प्रति मिलियन इनपुट टोकन $0.60 और प्रति मिलियन आउटपुट टोकन $3.00। प्रॉम्प्ट कैशिंग और बैच प्रोसेसिंग की बिलिंग अलग से होती है और लंबे, दोहराव वाले वर्कलोड पर प्रभावी लागत कम करती है।
Kimi K2.5 प्रति अनुरोध 66K टोकन तक के आउटपुट के साथ 262K टोकन तक के कॉन्टेक्स्ट को सपोर्ट करता है।
WaveSpeedAI Kimi K2.5 को https://llm.wavespeed.ai/v1 पर OpenAI-कम्पैटिबल Chat Completions इंटरफ़ेस के ज़रिए उपलब्ध कराता है। अधिकांश OpenAI SDK क्लाइंट बेस URL और API कुंजी बदलकर काम करते हैं; वैकल्पिक फ़ील्ड चयनित मॉडल पर निर्भर करते हैं।
WaveSpeedAI में साइन इन करें, Access Keys में एक API कुंजी बनाएं, फिर ऊपर दिखाए गए मॉडल id के साथ https://llm.wavespeed.ai/v1/chat/completions पर एक अनुरोध भेजें। उपलब्धता, क्षमताओं और मूल्य निर्धारण के लिए वर्तमान मॉडल कैटलॉग देखें।