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Kimi K2 Thinking API 가이드: 추론 상태를 유지하는 멀티 스텝 에이전트 구축
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Kimi K2 Thinking API 가이드: 추론 상태를 유지하는 멀티 스텝 에이전트 구축

EvoLink Team
EvoLink Team
Product Team
2026년 3월 29일
14분 소요
Kimi K2 Thinking으로 실제 멀티 스텝 에이전트를 구축할 때 가장 중요한 세부 사항은 "도구를 지원하는가?"가 아닙니다. 핵심은 앱이 여러 턴에 걸쳐 모델의 추론 상태를 유지하는가입니다.
Moonshot의 현재 thinking 모델 문서에 따르면 kimi-k2-thinkingkimi-k2.5 모두 심층 추론과 멀티 스텝 도구 사용을 지원하지만, 전용 kimi-k2-thinking 모델은 thinking을 강제로 항상 활성화합니다. 같은 문서에는 하나의 구현 규칙이 특히 명확하게 명시되어 있습니다. 바로 대화 컨텍스트에 reasoning_content를 유지해야 한다는 것입니다. 이를 생략하면 장기 도구 워크플로우의 성능이 저하됩니다.

핵심 요약

  • 멀티 스텝 에이전트에 항상 thinking이 활성화된 전용 모델이 필요하다면 kimi-k2-thinking을 사용하세요.
  • thinking을 켜거나 끌 수 있는 유연한 기본 모델이 필요하다면 kimi-k2.5를 사용하세요.
  • 컨텍스트에 reasoning_content를 유지하고, max_tokens는 최소 16000으로 설정하며, temperature1.0으로 유지하고, 스트리밍을 권장합니다.
  • Moonshot의 검토된 문서는 멀티 스텝 도구 호출을 명확히 지원하지만, 이 글을 작성하는 데 참고한 페이지에서는 안정적인 공개 "300단계" 할당량을 게시하지 않으므로, 앱에서 직접 루프 한도를 적용해야 합니다.

Moonshot 현재 문서에서 실제로 확인된 내용

질문현재 문서상의 답변
thinking을 지원하는 Kimi 모델은?kimi-k2-thinkingkimi-k2.5
전용 thinking 모델은?kimi-k2-thinking
권장되는 유연한 기본 모델은?kimi-k2.5, 기본적으로 thinking 활성화
추론 결과는 어떻게 노출되나요?reasoning_content 필드를 통해
멀티 스텝 도구 사용에서 중요한 것은?reasoning_content 유지, 충분한 토큰 예산 확보, thinking 모드와 호환되는 도구 선택
사용해야 할 엔드포인트는?국제 엔드포인트의 경우 https://api.moonshot.ai/v1

어떤 Kimi 경로를 먼저 사용해야 할까요?

필요한 기능시작 모델이유
에이전트 워크플로우를 위한 항상 켜진 추론kimi-k2-thinkingMoonshot의 전용 thinking 모델
추론 기능도 갖춘 범용 기본 모델kimi-k2.5Moonshot 문서에서 권장하는 유연한 모델
EvoLink를 통한 빠른 thinkingapi.evolink.ai를 통한 kimi-k2-thinkingEvoLink가 가장 빠른 사용 가능한 Moonshot 엔드포인트로 라우팅
OpenClaw 기반 배포moonshot/kimi-k2-thinking-turboOpenClaw의 Moonshot 프로바이더 카탈로그에 현재 turbo thinking 변형이 등록되어 있음
실용적인 원칙은 간단합니다. 이 글의 주제가 구체적으로 Kimi K2 Thinking API라면, 독자가 추가 설정을 고민하지 않아도 되도록 예제에서 kimi-k2-thinking을 사용하세요.

대부분의 가이드가 놓치는 구현 세부 사항

Moonshot은 모델의 추론 결과를 최종 content 필드가 아닌 reasoning_content에 노출합니다.

멀티 스텝 에이전트는 단일 요청이 아니기 때문에 이 점이 중요합니다. 에이전트는 루프입니다.

  1. 모델이 추론합니다.
  2. 모델이 도구를 호출합니다.
  3. 앱이 도구를 실행합니다.
  4. 모델이 이전 도구 결과를 사용하여 다시 추론합니다.
앱이 턴 사이에서 reasoning_content를 삭제하면, 모델은 다음에 무엇을 해야 할지 결정하는 데 사용하던 사고 체인의 일부를 잃게 됩니다. Moonshot 문서에는 전체 reasoning_content를 컨텍스트에 포함시키고 모델이 필요한 내용을 스스로 결정하도록 해야 한다고 명시되어 있습니다.

최소한의 멀티 스텝 에이전트 루프

이 예제는 의도적으로 작게 유지했습니다. Kimi thinking 모델에 중요한 제어 흐름을 보여주는 것이 목적입니다.

import json
import os
from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    base_url="https://api.moonshot.ai/v1",
    api_key=os.environ["MOONSHOT_API_KEY"],
)

tools = [
    {
        "type": "function",
        "function": {
            "name": "search_docs",
            "description": "Search internal product documentation",
            "parameters": {
                "type": "object",
                "properties": {
                    "query": {"type": "string"}
                },
                "required": ["query"]
            }
        }
    }
]

messages = [
    {"role": "system", "content": "You are a careful research agent."},
    {"role": "user", "content": "Find the API limits for our billing service and summarize the risks."},
]

for _ in range(8):
    completion = client.chat.completions.create(
        model="kimi-k2-thinking",
        messages=messages,
        tools=tools,
        tool_choice="auto",
        temperature=1.0,
        max_tokens=16000,
    )

    message = completion.choices[0].message

    # Preserve the assistant turn exactly, including reasoning_content when present.
    messages.append(message.model_dump(exclude_none=True))

    if not message.tool_calls:
        print(message.content)
        break

    for tool_call in message.tool_calls:
        args = json.loads(tool_call.function.arguments)

        if tool_call.function.name == "search_docs":
            result = {"matches": ["rate_limit=500 rpm", "burst_limit=1000 rpm"]}
        else:
            result = {"error": "unknown tool"}

        messages.append(
            {
                "role": "tool",
                "tool_call_id": tool_call.id,
                "name": tool_call.function.name,
                "content": json.dumps(result),
            }
        )

모델 마케팅보다 중요한 네 가지 규칙

규칙중요한 이유
reasoning_content 유지Moonshot이 thinking 모델을 위해 문서화한 핵심 연속성 메커니즘
max_tokens >= 16000 설정Moonshot은 추론 토큰과 답변 토큰이 동일한 예산을 공유한다고 경고함
temperature = 1.0 유지Moonshot이 thinking 모델의 최적 성능 설정으로 명시한 값
스트리밍 선호thinking 응답은 크기가 크며, 스트리밍은 타임아웃 문제를 줄이는 데 도움이 됨

추가로 프로덕션 환경에서 고려할 두 가지 사항이 있습니다.

  • 루프 길이는 직접 정책으로 관리하세요. 검토된 문서에 따르면 Kimi는 여러 도구 호출에 걸친 심층 추론을 지원하지만, 블로그 포스트에 하드코딩해야 할 안정적인 범용 공개 단계 할당량은 노출하지 않습니다.
  • 사이드 이펙트를 실행하기 전에 도구 인수를 검증하세요. 이 부분은 Moonshot의 보장 사항이 아닌 구현 가이드이지만, 유용한 에이전트와 비용 낭비적인 재시도 루프의 차이를 만드는 핵심입니다.

EvoLink를 통해 Kimi K2 Thinking 사용하기

Moonshot 자격 증명을 직접 연결하지 않고 Kimi K2 Thinking에 접근하는 가장 간단한 방법은 EvoLink의 OpenAI 호환 게이트웨이를 이용하는 것입니다.

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    base_url="https://api.evolink.ai/v1",
    api_key="YOUR_EVOLINK_API_KEY",
)

completion = client.chat.completions.create(
    model="kimi-k2-thinking",
    messages=[{"role": "user", "content": "Analyze the tradeoffs of event sourcing vs CRUD."}],
    temperature=1.0,
    max_tokens=16000,
)
EvoLink는 프로바이더 라우팅, 재시도, 페일오버를 처리합니다. reasoning_content 보존 규칙은 동일하게 적용됩니다. EvoLink는 전체 응답을 그대로 전달합니다.

대안: OpenClaw 통합

실제 런타임이 직접 API나 EvoLink 게이트웨이가 아닌 OpenClaw라면, OpenClaw의 Moonshot 프로바이더 문서에는 현재 다음 모델이 등록되어 있습니다.

  • moonshot/kimi-k2.5
  • moonshot/kimi-k2-thinking
  • moonshot/kimi-k2-thinking-turbo

문서화된 온보딩 단축 명령은 다음과 같습니다.

openclaw onboard --auth-choice moonshot-api-key
openclaw models list
openclaw models set moonshot/kimi-k2-thinking
openclaw models status

OpenClaw는 Moonshot을 위한 바이너리 네이티브 thinking 제어도 문서화하고 있습니다.

  • /think off는 Moonshot thinking을 비활성화합니다.
  • off가 아닌 모든 thinking 레벨은 thinking.type=enabled로 매핑됩니다.

하나의 게이트웨이에서 저렴한 non-thinking 패스와 심층 추론 패스 사이를 전환하려는 경우 유용합니다.

더 안전한 의사결정 프레임워크

사용 사례더 적합한 선택
도구를 활용한 멀티 스텝 리서치 에이전트kimi-k2-thinking(EvoLink 또는 Moonshot API 직접 연결)
가끔씩만 thinking이 필요한 범용 앱 어시스턴트kimi-k2.5(EvoLink 경유)
Kimi 기본 모델이 필요한 OpenClaw 배포먼저 moonshot/kimi-k2.5, 이후 더 어려운 세션에서는 moonshot/kimi-k2-thinking으로 확장
레이턴시가 중요한 도구 집약적 워크플로우EvoLink의 스마트 라우팅으로 kimi-k2-thinking을 테스트하여 자동 페일오버를 활용하세요

FAQ

Kimi K2 Thinking과 Kimi K2.5는 동일한가요?

아닙니다. Moonshot의 현재 문서에서는 kimi-k2-thinking을 전용 thinking 모델로, kimi-k2.5를 기본적으로 thinking이 활성화된 권장 유연 모델로 설명합니다.

대부분의 Kimi 멀티 스텝 에이전트가 실패하는 이유는 무엇인가요?

reasoning_content를 삭제하거나, max_tokens 예산을 너무 작게 설정하거나, 인수를 검증하지 않고 정상적으로 종료되지 않는 도구 루프를 구축하는 것이 주요 원인입니다.

reasoning_content는 토큰 수에 포함되나요?

예. Moonshot 문서에 따르면 reasoning_contentcontent의 결합 토큰이 max_tokens 내에 들어와야 합니다.

단순한 작업에서는 thinking을 비활성화해야 하나요?

kimi-k2.5를 사용하는 경우, 비용 및 레이턴시 최적화를 위해 그렇게 하는 것이 합리적일 수 있습니다. kimi-k2-thinking을 명시적으로 선택한 경우라면, 워크플로우 자체가 항상 켜진 thinking을 정당화할 만큼 추론이 많다고 보는 것이 더 자연스러운 가정입니다.

EvoLink를 통해 Kimi K2 Thinking을 사용할 수 있나요?

예. OpenAI SDK의 엔드포인트를 https://api.evolink.ai/v1로 지정하고 EvoLink API 키를 사용하여 모델 이름으로 kimi-k2-thinking을 입력하면 됩니다. EvoLink가 라우팅, 재시도, 페일오버를 자동으로 처리합니다.

OpenClaw에서 Kimi K2 Thinking을 사용할 수 있나요?

예. OpenClaw의 Moonshot 프로바이더 페이지에는 현재 moonshot/kimi-k2-thinking이 지원되는 모델 참조로 등록되어 있습니다.

가격 정보는 어디서 가져와야 하나요?

서드파티 벤치마크 테이블이나 오래된 비교 게시물이 아닌 Moonshot의 실시간 가격 페이지에서 가져와야 합니다. 이 글은 의도적으로 하드코딩된 가격 정보를 피하고 있습니다. 해당 수치는 모델 동작 가이드보다 훨씬 빠르게 변경되기 때문입니다.

하나의 게이트웨이로 Kimi 테스트하기

각 프로바이더를 개별적으로 연결하지 않고 Claude, GPT 및 기타 에이전트 친화적 모델과 함께 Kimi를 테스트하려면, 게이트웨이 레이어를 사용하고 비용 비교를 게시하기 전에 현재 사용 가능한 경로를 확인하세요.

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