Moonshot Kimi K2 Thinking — model penalaran terbuka paling canggih dalam seri K2, tugas jangka panjang agen, konteks 256k.
Kimi K2.6 adalah model multimodal unggulan dari Kimi, yang dioptimalkan untuk tugas-tugas yang memerlukan penalaran terhadap konteks panjang dan berbagai modalitas masukan. Model ini memproses teks,…
Kimi K2.6 unggul dalam penalaran multi-langkah, termasuk penalaran matematis, logis, dan penggunaan alat. Kinerjanya yang kuat pada τ²-Bench (95,9) menunjukkan kemampuannya dalam mengikuti instruksi kompleks, memanggil alat eksternal, dan menyintesis hasil. Model ini dapat menangani prompt rantai pemikiran, menguraikan masalah menjadi sub-tugas, serta menjaga konsistensi dalam percakapan panjang. Ia juga mampu menalar konten visual—misalnya, menjawab pertanyaan tentang serangkaian gambar atau klip video—dan menggabungkan isyarat visual dengan konteks teks. Meskipun tidak secara khusus diuji pada pembuatan kode murni atau penulisan kreatif, kemampuan penalaran umumnya menunjukkan bahwa ia dapat menangani tugas-tugas tersebut saat diberikan instruksi yang jelas. Jendela konteks besar model ini mendukung penalaran atas dokumen panjang, sehingga memungkinkan tugas seperti analisis kontrak atau sintesis riset.
Ya, Kimi K2.6 menerima video sebagai masukan, sehingga cocok untuk tugas pemahaman video. Model ini dapat memproses klip video dan menjawab pertanyaan tentang kontennya, seperti mengidentifikasi objek, tindakan, atau adegan. Karena jendela konteksnya adalah 262.144 token, video yang lebih panjang mungkin perlu dijadikan sampel atau diringkas agar sesuai dengan anggaran token. Model ini tidak memberikan keluaran bingkai demi bingkai, melainkan satu respons teks berdasarkan seluruh masukan video. Kasus penggunaan meliputi peringkasan video, deteksi peristiwa, dan moderasi konten. Untuk hasil terbaik, pastikan file video dikodekan dalam format yang didukung secara luas dan pertimbangkan untuk menggunakan resolusi yang lebih rendah guna mengurangi konsumsi token. Harga model berlaku juga untuk token masukan video, sehingga video berukuran besar dapat dengan cepat mengakumulasi biaya.
Meskipun Kimi K2.6 mendukung input teks, gambar, dan video, model ini tidak memproses audio secara native. Audio apa pun dalam file video tidak diinterpretasikan kecuali ditranskripsi menjadi teks secara terpisah. Pemahaman model terhadap konten visual terbatas pada apa yang dapat direpresentasikan dalam anggaran token—gambar beresolusi sangat tinggi atau video panjang mungkin akan diperkecil atau dipotong. Model ini juga tidak dioptimalkan untuk pemrosesan real-time; latensi respons akan bervariasi berdasarkan ukuran dan kompleksitas input. Untuk tugas yang memerlukan penalaran spasial yang presisi (misalnya, koordinat deteksi objek), model mungkin memberikan deskripsi perkiraan daripada output numerik yang tepat. Pengembang harus menguji model pada sampel representatif dari data visual mereka untuk memastikan akurasi yang dapat diterima. Ketika ketepatan visual sangat penting, pertimbangkan untuk menggunakan model visi komputer khusus dan menggabungkan outputnya dengan pipeline penalaran Kimi K2.6.
Kimi K2.6 adalah model unggulan dengan harga premium ($0,95/1M input, $4,00/1M output). Untuk tugas yang tidak memerlukan keunggulan spesifiknya—seperti pembuatan teks pendek, obrolan sederhana, atau peringkasan dasar—model yang lebih murah dapat memberikan hasil yang memadai dengan biaya yang jauh lebih rendah. Contoh alternatif yang lebih murah yang tersedia di OrcaRouter mencakup model Kimi yang lebih kecil atau tingkatan anggaran dari penyedia lain. Jika tugas Anda tidak melibatkan input visual dan dapat diselesaikan dalam jendela konteks yang lebih kecil (misalnya, 8k token), model dengan biaya token yang lebih rendah mungkin lebih ekonomis. Selain itu, jika latensi menjadi perhatian utama dan Anda tidak memerlukan akurasi penalaran tertinggi, model yang lebih cepat dan lebih murah mungkin lebih disukai. Selalu evaluasi apakah peningkatan kinerja dari Kimi K2.6 sepadan dengan biaya tambahan untuk kasus penggunaan spesifik Anda.
τ²-Bench adalah sebuah tolok ukur yang dirancang untuk mengevaluasi kemampuan penggunaan alat dan penalaran dalam agen AI. Skor 95,9 menunjukkan bahwa Kimi K2.6 dapat berhasil menyelesaikan tugas kompleks yang melibatkan pemanggilan alat eksternal, mengikuti instruksi multi-langkah, dan mensintesis keluaran. Tolok ukur ini menguji skenario realistis seperti menjelajahi web, menanyakan basis data, atau menggunakan API. Skor tinggi ini menunjukkan bahwa Kimi K2.6 sangat cocok untuk alur kerja agen di mana eksekusi alat yang andal sangat penting. Perhatikan bahwa satu metrik ini tidak mencakup semua aspek kinerja, seperti kreativitas atau akurasi faktual dalam generasi terbuka. Pengembang harus melengkapi dengan evaluasi khusus yang relevan dengan domain mereka. Skor dilaporkan oleh penyedia model dan belum diverifikasi secara independen oleh OrcaRouter.
Di luar τ²-Bench, kinerja Kimi K2.6 pada tolok ukur umum lainnya (misalnya MMLU, HumanEval) belum disediakan. Skor τ²-Bench-nya sebesar 95,9 merupakan indikator kuat kemampuan penalaran dan penggunaan alat, namun tanpa angka tambahan, perbandingan langsung dengan model unggulan lainnya menjadi terbatas. Model dari penyedia lain mungkin mengungguli Kimi K2.6 dalam tolok ukur pembuatan kode atau penalaran matematis. Saat memilih model, pertimbangkan tolok ukur spesifik yang penting untuk aplikasi Anda. Jika kasus penggunaan Anda tidak berpusat pada penggunaan alat, skor τ²-Bench saja tidak boleh menjadi faktor penentu. OrcaRouter menawarkan beberapa model unggulan; Anda dapat menjalankan rangkaian pengujian sendiri untuk membandingkan kinerja pada data Anda.
Angka latensi pasti untuk Kimi K2.6 tidak dipublikasikan. Sebagai model flagship dengan jendela konteks 262k, waktu inferensi diperkirakan lebih tinggi dibandingkan model yang lebih kecil atau khusus. Faktor yang memengaruhi latensi meliputi jumlah token masukan, jumlah token keluaran, dan beban server. Di OrcaRouter, model diakses melalui API standar yang kompatibel dengan OpenAI, sehingga waktu respons tipikal berkisar dari beberapa detik untuk masukan pendek hingga puluhan detik untuk kueri panjang dan kompleks. Untuk throughput, jumlah permintaan bersamaan yang dapat dikirim tunduk pada batas kecepatan yang ditetapkan oleh penyedia dan infrastruktur OrcaRouter. Pengembang harus merencanakan latensi yang lebih tinggi saat menggunakan jendela konteks penuh dan mempertimbangkan caching atau pemrosesan asinkron untuk beban kerja produksi.
Meskipun Kimi K2.6 unggul dalam penalaran penggunaan alat (τ²-Bench 95.9), ia mungkin memiliki kelemahan di area lain. Skor tolok ukur tidak disediakan untuk tugas pengkodean, matematika, atau multibahasa, sehingga kinerjanya di domain-domain tersebut tidak diketahui. Seperti semua model bahasa besar, Kimi K2.6 dapat menghasilkan informasi yang terdengar masuk akal tetapi salah, terutama pada topik khusus atau terkini. Penalarannya bisa rapuh jika perintah tidak disusun dengan hati-hati. Pemahaman multimodal model mungkin melewatkan detail halus dalam gambar atau video, terutama ketika objek berukuran kecil atau terhalang. Tidak ada informasi tentang kinerjanya dalam pengaturan adversarial atau di bawah anggaran yang terbatas. Pengembang harus melakukan evaluasi sendiri pada tugas-tugas yang representatif dan menyadari bahwa satu tolok ukur tidak menjamin keandalan di dunia nyata.
Kimi K2.6 ditagih dengan tarif penyedia tanpa markup melalui OrcaRouter. Biayanya adalah $0,95 per 1 juta token input dan $4,00 per 1 juta token output. Token input dan output mencakup semua token teks, gambar, dan video yang diproses. Tidak ada biaya platform tambahan atau biaya per permintaan. Penetapan harga transparan dan Anda hanya membayar untuk token yang digunakan. Karena tidak ada markup, harga yang Anda lihat sama dengan tarif langsung penyedia. Ini memudahkan untuk memperkirakan biaya berdasarkan perkiraan penggunaan token Anda. Sebagai contoh, kueri dengan 5.000 token input dan 1.000 token output akan dikenakan biaya $0,00475 untuk input dan $0,004 untuk output, total $0,00875.
Harga Kimi K2.6 lebih tinggi dibandingkan banyak model yang lebih kecil. Untuk tugas yang dapat diselesaikan dengan token lebih sedikit atau dengan model yang lebih murah, perbedaan biayanya bisa signifikan. Misalnya, model yang lebih murah mungkin berharga $0,15 per 1M token input, menjadikan Kimi K2.6 sekitar enam kali lebih mahal untuk token input dan bahkan lebih mahal untuk output. Namun, jika model flagship dapat menyelesaikan suatu tugas dalam satu panggilan yang memerlukan beberapa panggilan dengan model yang lebih murah, total biayanya mungkin sebanding. Selain itu, jendela konteks 262k memungkinkan input besar, tetapi mengisi konteks tersebut akan meningkatkan biaya secara proporsional. Pertimbangkan untuk melakukan batch permintaan atau menggunakan kompresi prompt untuk mengurangi jumlah token. OrcaRouter tidak menawarkan diskon caching atau tingkat harga khusus untuk model ini; Anda membayar per token sesuai tarif yang tercantum.
Tidak, OrcaRouter saat ini tidak menawarkan caching, diskon volume, atau tingkatan harga khusus untuk Kimi K2.6. Model ini ditagih secara ketat berdasarkan per token sesuai tarif penyedia tanpa markup. Tidak ada diskon untuk prompt berulang atau penggunaan volume tinggi. Jika Anda memiliki konsumsi token yang sangat tinggi, Anda dapat menghubungi OrcaRouter untuk perjanjian enterprise khusus, tetapi harga standar berlaku secara default. Perhatikan bahwa caching respons tidak dikelola oleh OrcaRouter; Anda dapat menerapkan lapisan cache sendiri untuk menghindari pengiriman ulang prompt yang identik, sehingga mengurangi biaya token. Karena tarif penyedia diteruskan secara langsung, tidak ada kesempatan bagi OrcaRouter untuk menawarkan harga yang lebih rendah dari tarif yang tercantum oleh penyedia.
Kimi K2.6 diakses melalui API OrcaRouter yang kompatibel dengan OpenAI. Atur base URL ke https://api.orcarouter.ai/v1 dan gunakan identifier model "kimi/kimi-k2.6". Anda memerlukan kunci API dari OrcaRouter. API ini mendukung endpoint yang sama dengan API Chat Completions OpenAI, termasuk parameter opsional seperti temperature, max_tokens, top_p, frequency_penalty, dan presence_penalty. Untuk mengirim gambar atau video, gunakan format content array dengan tipe "image_url" atau "video_url" (dengan URL yang sesuai). Catatan: input video masih eksperimental; periksa dokumentasi OrcaRouter untuk format yang didukung. Contoh request body yang umum adalah: {"model": "kimi/kimi-k2.6", "messages": [{"role": "user", "content": [{"type": "text", "text": "Describe this image"}, {"type": "image_url", "image_url": {"url": "..."}}]}]}.
Saat menggunakan API OrcaRouter untuk memanggil Kimi K2.6, Anda dapat mengatur parameter standar OpenAI: temperature (0-2, default 1), max_tokens (hingga 32768), top_p, frequency_penalty, presence_penalty, urutan stop, dan stream (boolean). Model ini juga menghormati pesan sistem untuk mengatur konteks. Untuk input multimodal, sertakan item konten bertipe "text", "image_url", atau "video_url". Tipe "video_url" mungkin memerlukan bidang tambahan seperti "format" dan "duration"; lihat dokumentasi OrcaRouter untuk sintaks yang tepat. Saat ini belum ada parameter untuk mengatur tingkat detail visual (seperti "low" atau "high") yang dikonfirmasi. Model ini tidak mendukung pemanggilan fungsi atau alat secara langsung; namun, Anda dapat mensimulasikan penggunaan alat dengan menyertakan deskripsi alat dalam prompt sistem dan mem-parsing output. Streaming didukung untuk output waktu nyata.
Migrasi ke API OrcaRouter untuk Kimi K2.6 hanya memerlukan perubahan pada base URL dan model ID di kode Anda yang ada. Jika Anda menggunakan klien Python OpenAI, atur base_url menjadi "https://api.orcarouter.ai/v1" dan model menjadi "kimi/kimi-k2.6". Perbarui autentikasi Anda untuk menggunakan kunci API OrcaRouter. Tidak ada perubahan yang diperlukan pada format pesan atau nama parameter, karena semuanya kompatibel sepenuhnya. Jika sebelumnya Anda menggunakan API penyedia lain yang juga kompatibel dengan OpenAI, migrasinya mudah. Perhatikan bahwa harga token mungkin berbeda, jadi sesuaikan pemantauan biaya. Uji dengan sampel kecil untuk memastikan perilaku yang diharapkan. API OrcaRouter mempertahankan endpoint streaming dan non-streaming yang sama, sehingga logika yang ada untuk menangani respons seharusnya berfungsi tanpa modifikasi.
Ketika Anda mengirim data ke Kimi K2.6 melalui OrcaRouter, permintaan diteruskan ke server penyedia Kimi untuk inferensi. OrcaRouter tidak menyimpan prompt atau respons Anda melebihi durasi minimum yang diperlukan untuk meneruskannya ke penyedia. Namun, penyedia Kimi mungkin memiliki kebijakan penanganan datanya sendiri. OrcaRouter merekomendasikan untuk meninjau ketentuan privasi dan penyimpanan data dari penyedia tersebut. Untuk data sensitif, pertimbangkan apakah yurisdiksi dan kebijakan penyedia selaras dengan persyaratan tata kelola data Anda. OrcaRouter sendiri tidak melatih model pada data Anda, dan tidak membagikan data kepada pihak ketiga selain penyedia. Untuk meminimalkan paparan, hindari mengirim informasi identitas pribadi (PII) kecuali diperlukan dan evaluasi apakah kasus penggunaan tersebut membenarkan risikonya. Tidak ada jaminan penyimpanan data yang diberikan oleh OrcaRouter untuk model ini di luar apa yang dinyatakan dalam ketentuan layanan mereka.
Kimi K2.6 adalah salah satu dari beberapa model multimodal yang tersedia di OrcaRouter. Pembedanya yang utama adalah jendela konteks yang besar (262 ribu token) dan skor τ²-Bench yang kuat (95,9). Sebagai perbandingan, model multimodal lain mungkin memiliki jendela konteks yang lebih kecil (misalnya, 128 ribu atau 32 ribu) tetapi mungkin menawarkan harga yang lebih rendah atau kinerja yang lebih baik pada tugas visual seperti deteksi objek. Beberapa model berspesialisasi dalam generasi gambar atau memiliki laju pemrosesan bingkai yang lebih tinggi untuk video. Harga Kimi K2.6 tergolong yang lebih mahal di antara model multimodal, meskipun beberapa model proprietary bisa lebih mahal. Saat memilih model multimodal, pertimbangkan tidak hanya modalitas masukan tetapi juga modalitas keluaran (hanya teks di sini), panjang konteks, dan skor benchmark. OrcaRouter menyediakan tabel perbandingan model di katalog untuk membantu Anda mengevaluasi trade-off.
Kimi K2.6 adalah model andalan dari Kimi. Model ini berada di atas model-model Kimi yang lebih kecil atau lebih murah dalam hal kinerja dan harga. Misalnya, Kimi mungkin menawarkan model ringan dengan jendela konteks 128k dengan biaya token yang lebih rendah. Susunan model Kimi yang tepat di OrcaRouter dapat berubah, tetapi biasanya trade-offnya adalah antara biaya lebih rendah versus akurasi lebih tinggi, konteks lebih besar, dan dukungan multimodal. Jika kasus penggunaan Anda tidak memerlukan panjang konteks ekstrem atau performa τ²-Bench, model Kimi yang lebih murah mungkin sudah cukup. Namun, hanya Kimi K2.6 yang saat ini mendukung input video. Skor tolok ukur untuk model Kimi lainnya belum diberikan, sehingga perbandingan langsung dalam hal penalaran tidak memungkinkan. Periksa daftar model OrcaRouter untuk penawaran terkini.
Tanpa perbandingan tolok ukur langsung, pilihan ditentukan oleh spesifikasi yang tersedia. Kimi K2.6 menawarkan jendela konteks 262k, yang lebih besar dari GPT-4o (128k) dan Claude Opus (200k). Skor τ²-Bench sebesar 95,9 bersaing, tetapi Claude dan GPT-4o mungkin memiliki kinerja yang lebih baik pada tolok ukur lain seperti MMLU atau pengkodean. Harga Kimi K2.6 cukup moderat ($0,95/$4,00 per 1 juta token) dibandingkan dengan GPT-4o ($5,00/$15,00) dan Claude Opus ($15,00/$75,00) dalam tarif standar mereka—meskipun keduanya memiliki panjang konteks dan fitur yang berbeda. Kimi K2.6 juga mendukung input video, yang tidak semua model miliki. Pada akhirnya, pilih Kimi K2.6 jika Anda membutuhkan konteks maksimal atau penalaran penggunaan alat yang kuat, dan jika Anda nyaman dengan kebijakan data penyedianya. OrcaRouter memungkinkan Anda menguji beberapa model secara berdampingan untuk menemukan yang paling sesuai.
Kompatibel OpenAI — pakai SDK Anda yang sekarang
https://api.orcarouter.ai/v1from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://api.orcarouter.ai/v1",
api_key="$ORCAROUTER_API_KEY",
)
response = client.chat.completions.create(
model="kimi/kimi-k2.6",
messages=[{"role": "user", "content": "Hello"}],
)
print(response.choices[0].message.content)frequency_penaltyinclude_reasoningmax_completion_tokensmax_tokensnpresence_penaltyprompt_cache_keyreasoningresponse_formatsafety_identifierstopstreamstream_optionstemperaturethinkingtoolstop_p| Input / 1M token | $0.950 |
| Output / 1M token | $4.00 |
| Baca cache / 1M | $0.160 |
| Mata uang | USD |
Perkiraan berdasarkan harga daftar
Hanya perkiraan — jumlah token sebenarnya bergantung pada tokenizer penyedia.
GET /api/public/models/kimi/kimi-k2.6Buka @misc{orcarouter_kimi_k2_6,
title = {kimi/kimi-k2.6 API},
author = {kimi},
year = {n.d.},
howpublished = {OrcaRouter},
url = {https://www.orcarouter.ai/models/kimi/kimi-k2.6}
}kimi. (n.d.). kimi/kimi-k2.6 API. OrcaRouter. https://www.orcarouter.ai/models/kimi/kimi-k2.6