Kimi K2 Thinking API
Moonshot AI reasoning model with 128K context, Chain of Thought capabilities, and native tool calling. Available in Standard and Turbo variants for different use cases.
Kimi K2 사고 API(장거리 추론)
EvoLink을 통해 K2 Thinking 모델을 실행하여 대규모 문서를 분석하고, 도구를 조정하고, 구조화된 출력을 생성하세요. 256K 토큰 컨텍스트 창, 기본 도구 호출 및 안정적인 다단계 워크플로를 위해 구축되었습니다.
PRICING
| PLAN | CONTEXT WINDOW | MAX OUTPUT | INPUT | OUTPUT | CACHE READ |
|---|---|---|---|---|---|
| Kimi K2 Thinking | 262.1K | 262.1K | $0.556-7% $0.600Official Price | $2.222-11% $2.50Official Price | $0.139-7% $0.150Official Price |
Server-side web search capability
Pricing Note: Price unit: USD / 1M tokens
Cache Hit: Price applies to cached prompt tokens.
Kimi K2 Thinking으로 무엇을 만들 수 있나요?
장기 맥락 연구
단일 요청으로 전체 보고서, 코드베이스 또는 기술 자료를 처리합니다. 256K 컨텍스트 창을 사용하면 공격적인 청킹 없이 큰 입력을 추론하는 것이 실용적입니다.
도구로 조정되는 에이전트
도구를 호출하고 순조롭게 진행되는 에이전트를 디자인하세요. K2 Thinking은 도구 정의를 수용하고 JSON 도구 호출을 반환하여 길고 다단계 계획을 지원합니다.
코드베이스 및 데이터 워크플로우
일관된 단계별 추론을 통해 대규모 리포지토리 또는 데이터 세트 전반에서 리팩터링, 디버깅 및 데이터 분석을 위해 모델을 사용합니다.
개발자가 Kimi K2 Thinking API을 선택하는 이유
강력한 장거리 에이전트 워크플로우를 위한 오픈 소스 유연성, 256K 컨텍스트 및 기본 도구 사용을 확보하세요.
256K 컨텍스트 창
복잡한 작업을 위한 전체 256K 토큰 창을 통해 긴 문서와 다중 턴 이력을 추론합니다.
네이티브 도구 호출
도구 정의를 수락하고 JSON 도구 호출을 생성하여 안정적인 오케스트레이션과 구조화된 출력을 가능하게 합니다.
오픈 소스 + MoE 효율성
규모 효율적인 추론을 위해 수정된 MIT 라이센스와 1T 매개변수 MoE 설계(32B 활성)를 사용하여 가중치를 공개합니다.
Kimi K2 사고 API을 통합하는 방법
앱에 장기적인 추론과 도구 사용을 추가하는 3단계입니다.
1단계 - 맥락 제공
모델에 전체 작업 가시성을 제공하기 위해 최대 256,000개의 토큰까지 긴 입력 또는 RAG 보강 컨텍스트를 보냅니다.
2단계 - 도구 정의
모델이 구조화된 JSON을 사용하여 검색, 코드 또는 비즈니스 도구를 호출할 수 있도록 함수 스키마를 연결합니다.
3단계 - 실행 및 확인
출력에 대해 조치를 취하기 전에 다단계 추론을 실행하고, 결과를 스트리밍하고, 도구 호출 또는 추론 추적을 검증합니다.
Kimi K2 사고 능력
긴 맥락 길이에서 행위적 추론을 위해 설계됨
256K 토큰 컨텍스트
한 번의 요청으로 긴 문서, 채팅, 코드베이스를 처리합니다.
MoE 1T / 32B 활성
전문가 혼합 아키텍처는 규모와 효율성의 균형을 유지합니다.
도구 정의 + JSON 호출
자동화를 위한 구조화된 도구 호출 및 JSON 출력을 지원합니다.
추론 추적
공급자가 활성화한 경우 별도의 Reasoning_content 추적을 지원합니다.
네이티브 INT4 양자화
양자화 인식 훈련을 통해 효율적인 추론을 위해 최적화되었습니다.
오픈소스 라이선스
상업적 사용이 허용되도록 수정된 MIT 라이센스(조건 검토)
Kimi K2 Thinking vs. 다른 추론 모델
주요 추론 API 간 컨텍스트 창, 추론 스타일 및 도구 지원 비교
| Model | Best for | Context window | Reasoning style | Tooling & streaming |
|---|---|---|---|---|
| Kimi K2 Thinking | 장거리 에이전트, 도구 오케스트레이션 | 256K 토큰 | 도구 호출과 함께 단계별 | 네이티브 도구 호출, JSON 출력, 스트리밍 |
| OpenAI o1 | 복잡한 추론, 수학, 코딩 | 200K 토큰 | 내부 연쇄 사고 | 제한된 도구 지원, 스트리밍 없음 |
| Claude 3.5 Sonnet | 일반 작업, 코딩, 분석 | 200K 토큰 | 추론이 포함된 직접 응답 | 전체 도구 사용, 스트리밍 지원 |
| DeepSeek R1 | 수학, 코딩, 오픈 소스 배포 | 128K 토큰 | 명시적 추론 추적 | 기본 도구 지원, 스트리밍 |
Kimi K2 사고에 대해 자주 묻는 질문
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