Moonshot Kimi K2 Thinking — K2シリーズで最も先進的なオープン推論モデル、エージェント的長期的タスク、256kコンテキスト。
Kimi K2.6は、長いコンテキストと複数の入力モダリティにわたる推論が必要なタスク向けに最適化された、Kimiのフラッグシップマルチモーダルモデルです。テキスト、画像、動画を処理し、コンテキストウィンドウは262,144トークン——大規模な文書や長時間の会話を扱うのに十分な容量です。このモデルは主に、法務文書分析、医用画像解釈、動画コンテンツ要約など、複雑な実世界シナリオで高精度な結果を必要と…
Kimi K2.6は、数学的、論理的、ツール使用の推論を含む多段階推論に優れています。τ²-Bench (95.9) での優れたパフォーマンスは、複雑な指示に従い、外部ツールを呼び出し、結果を統合する能力を示しています。このモデルは、連鎖思考プロンプトを処理し、問題をサブタスクに分解し、長いやり取りでも一貫性を維持できます。また、一連の画像やビデオクリップに関する質問に答えるなど、視覚コンテンツについての推論や、視覚的手がかりとテキストコンテキストを組み合わせることも可能です。純粋なコード生成やクリエイティブライティングで特にベンチマークされてはいませんが、その一般的な推論能力は、明確な指示があればそのようなタスクを処理できることを示唆しています。このモデルの大きなコンテキストウィンドウは、長文書にわたる推論をサポートし、契約分析や研究統合などのタスクを可能にします。
はい、Kimi K2.6は動画を入力として受け付けるため、動画理解タスクに適しています。このモデルは動画クリップを処理し、その内容に関する質問（物体、動作、シーンの識別など）に答えることができます。コンテキストウィンドウが262,144トークンであるため、長い動画はトークン予算に収まるようサンプリングまたは要約する必要があるかもしれません。モデルはフレームごとの出力ではなく、動画入力全体に基づいた単一のテキスト応答を返します。使用例には、動画の要約、イベント検出、コンテンツモデレーションが含まれます。最良の結果を得るには、動画ファイルが広くサポートされている形式でエンコードされていることを確認し、トークン消費を減らすために低解像度の使用を検討してください。モデルの料金は動画入力トークンにも適用されるため、大きな動画はすぐにコストが蓄積される可能性があります。
Kimi K2.6はテキスト、画像、動画の入力をサポートしていますが、音声をネイティブに処理することはできません。動画ファイル内の音声は、別途テキストに書き起こされない限り解釈されません。モデルの視覚コンテンツの理解は、トークン予算内で表現できるものに限定されます。非常に高解像度の画像や長い動画は、縮小または切り詰められる可能性があります。また、このモデルはリアルタイム処理に最適化されていません。応答待ち時間は入力のサイズと複雑さに応じて変動します。正確な空間推論（例：物体検出の座標）を必要とするタスクでは、モデルは正確な数値出力ではなく、おおよその説明を提供する可能性があります。開発者は、許容可能な精度を確保するために、自身の視覚データの代表的なサンプルでモデルをテストする必要があります。視覚的忠実度が重要な場合は、専門のコンピュータビジョンモデルを使用し、その出力をKimi K2.6の推論パイプラインと組み合わせることを検討してください。
Kimi K2.6 是一款定价较高的旗舰模型（输入 $0.95/1M，输出 $4.00/1M）。对于不需要其独特优势的任务——如短文本生成、简单对话或基础摘要——使用更便宜的模型也能以更低成本获得足够的效果。OrcaRouter 上提供的更便宜替代方案包括较小的 Kimi 模型或其他提供商的低成本档次。如果您的任务不涉及视觉输入，且可以在较小的上下文窗口（例如 8k tokens）内完成，那么选择 token 成本更低的模型可能更经济。此外，如果延迟是首要考虑因素，且您不需要最高的推理准确性，那么选择更快、更便宜的模型可能更合适。请始终评估 Kimi K2.6 的性能提升是否足以证明针对您的特定用例增加的费用是合理的。
τ²-Benchは、AIエージェントにおけるツール使用と推論能力を評価するために設計されたベンチマークです。95.9というスコアは、Kimi K2.6が外部ツールの呼び出し、マルチステップの指示に従うこと、および出力を統合することを含む複雑なタスクを正常に完了できることを示しています。このベンチマークは、ウェブの閲覧、データベースのクエリ、APIの使用などの現実的なシナリオをテストします。この高いスコアは、Kimi K2.6が信頼性の高いツール実行が重要なエージェンティックワークフローに特に適していることを示唆しています。ただし、この単一の指標は、創造性やオープンエンド生成における事実の正確性などのパフォーマンスのすべての側面をカバーしているわけではないことに注意してください。開発者は、自分のドメインに関連するカスタム評価で補完する必要があります。このスコアはモデルプロバイダーによって報告されたものであり、OrcaRouterによる独立した検証は行われていません。
τ²-Bench以外では、Kimi K2.6の他の一般的なベンチマーク（例：MMLU、HumanEval）における性能は提供されていません。そのτ²-Benchスコア95.9は推論とツール使用能力の強力な指標ですが、追加の数値がなければ、他のフラッグシップモデルとの直接比較は限定的です。他の提供元のモデルは、コード生成や数学的推論のベンチマークにおいてKimi K2.6を上回る可能性があります。モデルを選択する際は、自身のアプリケーションにとって重要な特定のベンチマークを考慮してください。ユースケースがツール使用に焦点を当てていない場合、τ²-Benchスコアだけを決定要因とすべきではありません。OrcaRouterは複数のフラッグシップモデルを提供しています。独自のテストスイートを実行して、自身のデータでの性能を比較することができます。
Kimi K2.6の正確なレイテンシ数値は公開されていません。262kのコンテキストウィンドウを備えたフラッグシップモデルであるため、推論時間は小規模モデルや特化モデルよりも長くなることが予想されます。レイテンシに影響する要因には、入力トークン数、出力トークン数、サーバー負荷が含まれます。OrcaRouter上では、標準的なOpenAI互換APIを介してモデルにアクセスするため、短い入力の場合は数秒、長く複雑なクエリの場合は数十秒の範囲で応答時間が変動する可能性があります。スループットについては、同時に送信できるリクエスト数はプロバイダーとOrcaRouterのインフラストラクチャによって定義されたレート制限の対象となります。開発者は、コンテキストウィンドウを最大限に使用する場合により高いレイテンシに備え、プロダクションワークロードではキャッシュや非同期処理を検討すべきです。
Kimi K2.6はツール使用推論（τ²-Bench 95.9）に優れていますが、他の領域では弱点がある可能性があります。コーディング、数学、マルチリンガルタスクに関するベンチマークスコアは提供されておらず、これらの領域でのパフォーマンスは不明です。他の大規模言語モデルと同様に、Kimi K2.6も説得力があるが誤った情報を生成することがあり、特にニッチなトピックや最近のトピックではその傾向があります。プロンプトが注意深く構成されていない場合、その推論は脆くなる可能性があります。このモデルのマルチモーダル理解は、画像や動画の微細な詳細、特にオブジェクトが小さい場合や遮蔽されている場合に見逃すことがあります。敵対的環境や制約された予算下でのパフォーマンスに関する情報はありません。開発者は代表的なタスクで独自の評価を行い、単一のベンチマークが現実世界の信頼性を保証するわけではないことを認識すべきです。
Kimi K2.6は、OrcaRouterを通じてプロバイダーの料金がそのまま適用され、マークアップはありません。コストは、入力トークン100万あたり$0.95、出力トークン100万あたり$4.00です。入力トークンと出力トークンには、処理されたすべてのテキスト、画像、動画トークンが含まれます。追加のプラットフォーム料金やリクエストごとの料金はありません。料金は透明であり、使用したトークンに対してのみ支払います。マークアップがないため、表示される価格はプロバイダーの直接料金と同じです。これにより、予想されるトークン使用量に基づいてコストを簡単に見積もることができます。例えば、5,000の入力トークンと1,000の出力トークンを含むクエリの場合、入力に$0.00475、出力に$0.004、合計$0.00875となります。
Kimi K2.6の価格設定は、多くの小型モデルよりも高くなっています。少数のトークンやより安価なモデルで完了できるタスクの場合、コスト差が顕著になる可能性があります。例えば、より安価なモデルでは入力トークン100万あたり0.15ドル程度であり、Kimi K2.6は入力トークンで約6倍、出力ではさらに高くなります。しかし、フラッグシップモデルが一度の呼び出しでタスクを完了できるのに対し、より安価なモデルでは複数回の呼び出しが必要な場合、総コストは同等になる可能性があります。また、262kのコンテキストウィンドウにより大きな入力が可能ですが、そのコンテキストを埋めるとコストが比例して増加します。トークン数を減らすために、バッチリクエストやプロンプト圧縮の使用を検討してください。OrcaRouterは、このモデルに対してキャッシュ割引や特別な価格帯を提供していません。表示されているレートに従ってトークンごとに支払います。
いいえ、OrcaRouterは現在、Kimi K2.6向けのキャッシュ、ボリューム割引、または特別な価格ティアを提供していません。本モデルは、プロバイダーの料金に基づき、ゼロマークアップでトークン単位での課金が厳格に行われます。同一プロンプトの繰り返しや大量利用に対する割引はありません。トークン消費量が非常に多い場合は、カスタムエンタープライズ契約についてOrcaRouterにお問い合わせいただくことも可能ですが、デフォルトでは標準価格が適用されます。なお、応答のキャッシュはOrcaRouterでは管理されていません。同一プロンプトの再送信を避けるために独自のキャッシュ層を実装することで、トークンコストを削減できます。プロバイダー料金が直接転嫁されるため、OrcaRouterがプロバイダーの提示価格よりも低い価格を提供する余地はありません。
Kimi K2.6 は、OrcaRouter の OpenAI 互換 API を介してアクセスします。ベース URL を https://api.orcarouter.ai/v1 に設定し、モデル識別子として "kimi/kimi-k2.6" を使用してください。OrcaRouter の API キーが必要です。この API は OpenAI の Chat Completions API と同じエンドポイントをサポートしており、temperature、max_tokens、top_p、frequency_penalty、presence_penalty などのオプションパラメータも利用可能です。画像や動画を渡すには、タイプ "image_url" または "video_url"（適切な URL を指定）を使用して content 配列形式で指定します。動画入力は実験的な機能であり、対応フォーマットについては OrcaRouter のドキュメントをご確認ください。典型的なリクエストボディは以下の通りです: {"model": "kimi/kimi-k2.6", "messages": [{"role": "user", "content": [{"type": "text", "text": "Describe this image"}, {"type": "image_url", "image_url": {"url": "..."}}]}]}
OrcaRouter APIを使用してKimi K2.6を呼び出す際には、標準のOpenAIパラメータを設定できます：temperature（0-2、デフォルト1）、max_tokens（最大32768）、top_p、frequency_penalty、presence_penalty、ストップシーケンス、stream（ブール値）。モデルはコンテキスト設定用のシステムメッセージも尊重します。マルチモーダル入力の場合、タイプが「text」、「image_url」、「video_url」のコンテンツアイテムを含めます。「video_url」タイプは「format」や「duration」などの追加フィールドが必要な場合があります。正確な構文についてはOrcaRouterのドキュメントを参照してください。現在のところ、視覚的な詳細レベル（「低」「高」など）を制御するパラメータは確認されていません。モデルは関数呼び出しやツールを直接サポートしていませんが、システムプロンプトにツールの説明を含め、出力を解析することでツールの使用をシミュレートできます。ストリーミングはリアルタイム出力でサポートされています。
OrcaRouterのAPIにKimi K2.6向けに移行するには、既存のコードでベースURLとモデルIDのみを変更する必要があります。OpenAI Pythonクライアントを使用している場合は、base_urlを"https://api.orcarouter.ai/v1"、modelを"kimi/kimi-k2.6"に設定してください。認証はOrcaRouterのAPIキーを使用するよう更新します。メッセージ形式やパラメータ名は完全互換であるため、変更は不要です。以前にOpenAI互換の別のプロバイダーのAPIを使用していた場合、移行は簡単です。トークンの価格設定が異なる場合があるため、コスト監視を適宜調整してください。小さなサンプルでテストし、期待通りの動作を確認してください。OrcaRouterのAPIは同一のストリーミングおよび非ストリーミングエンドポイントを維持しているため、応答を処理する既存のロジックは変更なしで動作するはずです。
OrcaRouterを介してKimi K2.6にデータを送信すると、リクエストはKimiプロバイダのサーバーに転送され、推論が行われます。OrcaRouterは、プロンプトやレスポンスをプロバイダに渡すために必要な最小限の期間を超えて保存することはありません。ただし、Kimiプロバイダには独自のデータ取扱ポリシーがある場合があります。OrcaRouterは、プロバイダのプライバシーおよびデータ保持条件を確認することを推奨します。機密データについては、プロバイダの管轄区域とポリシーがデータガバナンス要件に適合しているかどうかを検討してください。OrcaRouter自体はデータのトレーニングを行わず、プロバイダ以外の第三者とデータを共有することもありません。露出を最小限に抑えるため、必要な場合を除き個人を特定できる情報（PII）を送信せず、ユースケースがリスクを正当化するかどうかを評価してください。OrcaRouterは、このモデルについて、利用規約に記載されている以上のデータ保持の保証は提供しません。
Kimi K2.6は、OrcaRouterで利用可能な複数のマルチモーダルモデルの1つです。その主な差別化要因は、大きなコンテキストウィンドウ（262kトークン）と高いτ²-Benchスコア（95.9）です。比較として、他のマルチモーダルモデルはより小さなコンテキストウィンドウ（例：128kや32k）を持つ場合がありますが、低価格であったり、物体検出などの視覚タスクにおいて優れたパフォーマンスを提供する可能性があります。一部のモデルは画像生成に特化していたり、動画のフレーム処理レートが高いものもあります。Kimi K2.6の価格はマルチモーダルモデルの中では高めですが、一部のプロプライエタリモデルはより高価になる場合があります。マルチモーダルモデルを選択する際には、入力モダリティだけでなく、出力モダリティ（ここではテキストのみ）、コンテキスト長、ベンチマークスコアも考慮してください。OrcaRouterはカタログ内にモデル比較表を提供しており、トレードオフを評価するのに役立ちます。
Kimi K2.6はKimiのフラッグシップモデルです。パフォーマンスと価格の面で、Kimiのより小型または安価なモデルよりも上位に位置します。例えば、Kimiは128kコンテキストウィンドウを備えた軽量モデルをより低いトークンコストで提供する場合があります。OrcaRouter上のKimiモデルの正確なラインナップは変更される可能性がありますが、通常、トレードオフは低コストと高精度、大コンテキスト、マルチモーダルサポートの間です。ご利用のユースケースが極端なコンテキスト長やτ²-Benchのパフォーマンスを必要としない場合、より安価なKimiモデルで十分かもしれません。ただし、現在ビデオ入力をサポートしているのはKimi K2.6のみです。他のKimiモデルのベンチマークスコアは提供されていないため、推論に関する直接比較はできません。現在の提供内容については、OrcaRouterのモデルリストを確認してください。
直接的なベンチマーク比較がない場合、選択は利用可能な仕様に基づいて行われます。Kimi K2.6は262kのコンテキストウィンドウを提供しており、これはGPT-4o（128k）やClaude Opus（200k）よりも大きいです。そのτ²-Benchスコア95.9は競争力がありますが、ClaudeとGPT-4oはMMLUやコーディングなどの他のベンチマークでより良いパフォーマンスを発揮する可能性があります。Kimi K2.6の価格は控えめです（100万トークンあたり$0.95/$4.00）が、GPT-4o（$5.00/$15.00）やClaude Opus（$15.00/$75.00）の標準料金と比較すると—ただしこれらは異なるコンテキスト長や機能を持っています。Kimi K2.6はまた、すべてのモデルが対応しているわけではないビデオ入力をサポートしています。最終的には、最大のコンテキストや強力なツール使用推論が必要な場合、およびそのプロバイダーのデータポリシーに同意できる場合は、Kimi K2.6を選択してください。OrcaRouterを使用すると、複数のモデルを並べてテストし、最適なものを見つけることができます。
OpenAI 互換——今お使いの SDK のまま
https://api.orcarouter.ai/v1from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://api.orcarouter.ai/v1",
api_key="$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| 入力 / 1M tokens | $0.950 |
| 出力 / 1M tokens | $4.00 |
| キャッシュ読み取り / 1M | $0.160 |
| 通貨 | USD |
表示価格に基づく概算
見積もりのみ — 実際のトークン数はプロバイダーのトークナイザーに依存します。
@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