Moonshot Kimi K2 (0905 baseline) — modello chat MoE con 1T parametri, 32B attivi per passaggio, contesto di 256k, prestazioni bilanciate.
Kimi K2.5 è un modello linguistico multimodale creato dal provider Kimi. Accetta input sia di testo che di immagini ed è progettato per gestire attività a contesto lungo con una finestra di contesto…
Kimi K2.5 eccelle nella comprensione di contesti lunghi con una finestra di 262K token. Può elaborare interi documenti in un'unica passata, consentendo attività come riassunti, risposte a domande ed estrazione di informazioni da testi lunghi. La capacità di input di immagini consente un ragionamento multimodale, ad esempio descrivere un grafico, leggere testo da una foto o combinare dati visivi e testuali per rispondere a domande complesse. L'elevato punteggio τ²-Bench (95,9) indica ottime prestazioni nell'uso di strumenti e in compiti di ragionamento a più fasi, come chiamare API, eseguire calcoli o navigare tra dati.
Dovresti selezionare Kimi K2.5 quando il tuo compito richiede una finestra di contesto grande (oltre 32K token) o quando devi elaborare immagini. Se il tuo compito è puramente testuale e rientra in una finestra da 4K a 32K token, un modello più piccolo potrebbe essere più conveniente. Il punto di forza di Kimi K2.5 nel ragionamento per l'uso di strumenti (evidenziato dal suo punteggio τ²-Bench) lo rende adatto per flussi di lavoro agentici in cui il modello deve chiamare strumenti esterni, gestire interazioni multi-turno o seguire istruzioni complesse. Per generazione o classificazione di testo semplice, un modello più economico potrebbe bastare.
I compiti che traggono maggior beneficio includono: analisi di documenti lunghi (ad esempio, revisione di contratti, sintesi di articoli accademici), ragionamento multimodale (ad esempio, didascalie di immagini, QA visivo), flussi di lavoro agentivi (ad esempio, automazione web, generazione di codice con più passaggi) e attività che richiedono un contesto coerente su molti turni (ad esempio, chatbot di assistenza clienti che gestiscono cronologie estese). La combinazione di un contesto ampio e input di immagini lo rende particolarmente utile per settori come la sanità (analisi di referti e immagini), legale (revisione di documenti) e ricerca (elaborazione di grafici e pubblicazioni).
Le limitazioni specifiche non sono fornite, ma in quanto modello di grandi dimensioni, potrebbe presentare una latenza maggiore rispetto a modelli più piccoli. Il prezzo per token è più alto rispetto ad alcune alternative compatte, quindi potrebbe non essere conveniente per prompt molto brevi. L'elaborazione di input immagine può consumare molti token, aumentando il costo. Le prestazioni del modello su attività non coperte dal benchmark τ²-Bench non sono verificate. Gli utenti dovrebbero testare sui propri dati per confermarne l'idoneità. Il modello è accessibile tramite OrcaRouter, che aggiunge un livello API standard, ma nessun ricarico aggiuntivo sui prezzi del fornitore.
τ²-Bench è un benchmark progettato per valutare gli agenti AI in compiti di ragionamento pratico con uso di strumenti. Testa la capacità di un modello di comprendere le istruzioni, pianificare passaggi, utilizzare strumenti esterni (ad esempio, calcolatrici, motori di ricerca) e produrre risultati corretti. Un punteggio di 95.9 indica che Kimi K2.5 si comporta molto bene in questi compiti di ragionamento pratico. Tuttavia, questo singolo numero non cattura le prestazioni su altre dimensioni come creatività, accuratezza fattuale o supporto multilingue. Il benchmark fornisce un utile riferimento per confrontare modelli ottimizzati per flussi di lavoro agentici.
L'unico dato di benchmark fornito pubblicamente per Kimi K2.5 è il suo punteggio τ²-Bench di 95,9. Nessun altro numero di benchmark (ad es. MMLU, HumanEval) è disponibile nei fatti di origine. Pertanto, non è possibile effettuare confronti diretti utilizzando solo questi dati. In generale, un punteggio τ²-Bench elevato suggerisce che Kimi K2.5 è competitivo con altri modelli progettati per l'uso di strumenti e attività di ragionamento multi-step. Gli utenti dovrebbero condurre proprie valutazioni su casi d'uso specifici per determinare se soddisfa i propri requisiti di performance. OrcaRouter fornisce accesso a questo modello senza alcun ricarico aggiuntivo.
Nessuna cifra specifica di latenza o token al secondo viene fornita per Kimi K2.5. Trattandosi di un modello di grandi dimensioni con una finestra di contesto di 262K token, il tempo di inferenza sarà generalmente più lungo rispetto a modelli più piccoli, specialmente per prompt lunghi o conteggi elevati di token in output. La latenza dipende anche dall'hardware utilizzato dal provider (Kimi) e dal carico corrente dell'API di OrcaRouter. Per applicazioni in tempo reale, gli utenti dovrebbero testare il modello con le proprie dimensioni tipiche di prompt per determinare tempi di risposta accettabili. Il prezzo è per token, non per richiesta, quindi non vengono applicati costi extra per la velocità.
Kimi K2.5 ha un prezzo di $0.60 per 1 milione di token di input e $3.00 per 1 milione di token di output. Queste tariffe sono fatturate alla tariffa del fornitore senza alcun margine, il che significa che OrcaRouter trasmette il costo esatto da Kimi. Non ci sono commissioni aggiuntive o prezzi differenziati. I token di input includono sia token di testo che di immagine. I token di output sono la risposta generata. Il prezzo è per token, quindi il costo totale dipende dalla lunghezza del prompt e della risposta. Non c'è alcun costo separato per l'elaborazione delle immagini oltre al conteggio dei token.
I fatti forniti non menzionano alcun meccanismo di caching o sconti di prezzo speciali per Kimi K2.5. L'API standard di OrcaRouter non include al momento il caching automatico dei prompt. Gli utenti possono ottimizzare i costi gestendo attentamente la lunghezza dei prompt e riducendo i token non necessari. Per attività ripetitive, raggruppare più query in un'unica richiesta può ridurre il consumo totale di token. Poiché non ci sono margini sui prezzi dei provider, il costo del modello è direttamente legato al consumo di token. Considera l'utilizzo di un modello più piccolo per attività che si adattano a un contesto più breve per risparmiare denaro.
Il compromesso principale è tra prestazioni e costo. Il prezzo per token di output di Kimi K2.5 ($3.00/1M) è più alto rispetto a molti modelli più piccoli. Per attività che richiedono output lunghi (ad esempio, generazione di documenti completi), i costi possono accumularsi rapidamente. Tuttavia, l'ampia finestra di contesto può ridurre la necessità di più chiamate API per gestire input lunghi, risparmiando potenzialmente le spese complessive. La capacità di input di immagini aggiunge consumo di token ma può eliminare la necessità di pipeline separate per l'elaborazione delle immagini. Gli utenti dovrebbero valutare i volumi di token previsti e confrontarli con alternative tramite OrcaRouter per trovare la soluzione migliore.
Kimi K2.5 è accessibile tramite l'API compatibile con OpenAI di OrcaRouter. L'URL di base è https://api.orcarouter.ai/v1. Devi usare l'identificatore del modello 'kimi/kimi-k2.5' nelle tue richieste. L'autenticazione avviene tramite una chiave API ottenuta da OrcaRouter. L'API supporta gli stessi endpoint dell'API Chat Completions di OpenAI, inclusi chat completions e streaming. Esempio: POST su /chat/completions con model: 'kimi/kimi-k2.5', array messages (il contenuto può includere testo e URL di immagini), e parametri opzionali come temperature, max_tokens (fino a 32768) e stream.
Il modello supporta i parametri standard dell'API Chat di OpenAI: 'model', 'messages' (array con ruolo e contenuto), 'max_tokens' (predefinito variabile, max 32768), 'temperature' (predefinito 0.7), 'top_p', 'stop', 'stream' (booleano), e 'frequency_penalty' e 'presence_penalty'. L'input delle immagini è gestito tramite parti di contenuto di tipo 'image_url' nel messaggio dell'utente. Il modello rispetta il limite di contesto di 262144 token, quindi prompt+max_tokens non devono superare tale valore. Tutti gli altri parametri di OpenAI possono essere accettati ma il loro effetto dipende dal modello Kimi sottostante.
La migrazione è semplice perché l'API di OrcaRouter è compatibile con OpenAI. Basta cambiare l'URL di base in https://api.orcarouter.ai/v1, la tua chiave API con una chiave OrcaRouter e aggiornare il nome del modello in 'kimi/kimi-k2.5'. Se il tuo codice esistente utilizza la libreria Python openai, puoi impostare openai.api_base e openai.api_key. Per chat completions, il formato dei messaggi rimane lo stesso; se in precedenza utilizzavi input di immagini con GPT-4V, il formato della parte 'image_url' è identico. Regola max_tokens se supera 32768. Non sono richieste altre modifiche per la funzionalità di base.
Sulla base dei fatti forniti, Kimi K2.5 offre una finestra di contesto di 262,144 token, che è più grande dei modelli tipici come GPT-4 (32K) ma paragonabile ad altri modelli a contesto lungo come Gemini 1.5 Pro (limite di 1M) o Claude 3.5 Sonnet (200K). Il suo prezzo di $0.60/$3.00 per 1M token è competitivo, e il margine zero di OrcaRouter mantiene i costi prevedibili. Il punteggio τ²-Bench di 95.9 suggerisce un forte ragionamento nell'uso degli strumenti, ma senza ulteriori benchmark, un confronto completo delle prestazioni non è possibile. Gli utenti dovrebbero valutare sui propri compiti.
I modelli più piccoli su OrcaRouter (ad esempio gpt-4o-mini o altri modelli compatti) generalmente hanno un costo per token inferiore, una latenza più rapida e finestre di contesto più brevi. Sono adatti per compiti semplici, classificazione o query brevi. Kimi K2.5, con il suo contesto di 262K e il supporto per immagini, è migliore per ragionamenti complessi, documenti lunghi e input multimodali. Il compromesso è un costo per token più elevato e tempi di risposta potenzialmente più lenti. Se il tuo compito non richiede il contesto ampio o le capacità multimodali, un modello più economico sarà più efficiente. OrcaRouter rende facile passare da un modello all'altro per diversi casi d'uso.
Kimi K2.5 è adatto per la produzione se le sue capacità soddisfano i tuoi requisiti. Il modello è accessibile tramite OrcaRouter, che fornisce un'infrastruttura API affidabile e compatibilità standard con OpenAI. Il prezzo applicato alla tariffa del provider, senza markup, è trasparente. Tuttavia, come per qualsiasi modello di terze parti, dovresti testare coerenza, latenza e gestione degli errori sotto carico. Il punteggio τ²-Bench suggerisce prestazioni elevate in scenari di utilizzo di strumenti, ma l'idoneità alla produzione dipende anche da fattori come uptime, limiti di velocità e supporto da parte di OrcaRouter. Contatta OrcaRouter per dettagli specifici su SLA e disponibilità.
Compatibile con OpenAI: mantieni il tuo SDK
https://api.orcarouter.ai/v1from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://api.orcarouter.ai/v1",
api_key="$ORCAROUTER_API_KEY",
)
response = client.chat.completions.create(
model="kimi/kimi-k2.5",
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 | $0.600 |
| Output / 1M token | $3.00 |
| Lettura cache / 1M | $0.100 |
| Valuta | USD |
Stima basata sul prezzo di listino
Solo una stima — il numero effettivo di token dipende dal tokenizzatore del provider.
GET /api/public/models/kimi/kimi-k2.5Apri @misc{orcarouter_kimi_k2_5,
title = {kimi/kimi-k2.5 API},
author = {kimi},
year = {n.d.},
howpublished = {OrcaRouter},
url = {https://www.orcarouter.ai/models/kimi/kimi-k2.5}
}kimi. (n.d.). kimi/kimi-k2.5 API. OrcaRouter. https://www.orcarouter.ai/models/kimi/kimi-k2.5