moonshotai/kimi-k2
Дата выпуска: 2025-07-12
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...
Цены
Оплата по факту использования
Никаких авансовых платежей — платите только за то, чем пользуетесь
Попробовать модель
Использование API
Используйте следующие примеры кода для интеграции с нашим API:
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',
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',
messages: [{ role: 'user', content: 'Hello!' }],
});
console.log(response.choices[0]?.message?.content ?? '');
} catch (error) {
console.error('LLM request failed:', error);
process.exitCode = 1;
}Описание модели
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
| 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 |
Pricing
| Token Type | Cost per Million Tokens |
|---|---|
| Input | $0.5 |
| Output | $2.6 |
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
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
Информация
Поддерживаемые возможности
Руководство по доступу к API
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...
Ввод
$0.57 /M
Вывод
$2.3 /M
Контекст
131K
Макс. вывод
131K
Использование инструментов
Поддерживается
Попробуйте Kimi K2 на WaveSpeedAI
Доступ к Kimi K2 через наш единый API — совместимость с OpenAI, без холодных стартов, прозрачные цены.
Часто задаваемые вопросы о Kimi K2
Сколько стоит Kimi K2 через API?+
Цены на WaveSpeedAI: $0.57 за миллион входных токенов и $2.30 за миллион выходных токенов. Prompt caching и batch processing тарифицируются отдельно и снижают эффективную стоимость длинных повторяющихся нагрузок.
Каково контекстное окно Kimi K2?+
Kimi K2 поддерживает до 131K токенов контекста и до 131K токенов вывода на запрос.
Совместим ли Kimi K2 с OpenAI?+
WaveSpeedAI предоставляет Kimi K2 по адресу https://llm.wavespeed.ai/v1 через интерфейс Chat Completions, совместимый с OpenAI. В большинстве клиентов OpenAI SDK достаточно изменить base URL и API-ключ; необязательные поля зависят от модели.
Как начать работу с Kimi K2?+
Войдите в WaveSpeedAI, создайте API-ключ в Access Keys и отправьте запрос на https://llm.wavespeed.ai/v1/chat/completions с указанным выше model id. Актуальные доступность, возможности и цены смотрите в каталоге моделей.