Moonshot Kimi K2 Thinking — den mest avancerade öppna resonemangsmodellen i K2-serien, agentiska långsiktiga uppgifter, 256k kontext.
Kimi K2.6 är en flaggskepps multimodal modell från Kimi, optimerad för uppgifter som kräver resonemang över långa kontexter och flera indatamodaliteter. Den bearbetar text, bilder och video, med ett…
Kimi K2.6 utmärker sig i flerstegsresonemang, inklusive matematiska, logiska och verktygsanvändande resonemang. Dess starka prestanda på τ²-Bench (95.9) visar dess förmåga att följa komplexa instruktioner, anropa externa verktyg och sammanställa resultat. Modellen kan hantera chain-of-thought-promptar, dela upp problem i deluppgifter och bibehålla konsekvens över långa utbyten. Den är även kapabel att resonera om visuellt innehåll—till exempel att besvara frågor om en serie bilder eller ett videoklipp—och kombinera visuella ledtrådar med textuell kontext. Även om den inte specifikt har riktmärkts på ren kodgenerering eller kreativt skrivande, antyder dess allmänna resonemangsförmåga att den kan hantera sådana uppgifter när den får tydliga instruktioner. Modellens stora kontextfönster stöder resonemang över långa dokument, vilket möjliggör uppgifter som kontraktsanalys eller forskningssammanställning.
Ja, Kimi K2.6 accepterar video som indata och är därmed lämplig för videoförståelseuppgifter. Modellen kan bearbeta videoklipp och svara på frågor om deras innehåll, till exempel identifiera objekt, handlingar eller scener. Eftersom kontextfönstret är 262 144 tokens kan längre videor behöva samplas eller sammanfattas för att rymmas inom tokenbudgeten. Modellen ger inte bildruta-för-bildruta-utdata utan istället ett enda textsvar baserat på hela videoindatan. Användningsområden inkluderar videosammanfattning, händelsedetektering och innehållsmoderering. För bästa resultat, se till att videofiler är kodade i ett brett stött format och överväg att använda lägre upplösning för att minska tokenförbrukningen. Modellens prissättning gäller även för videoindatatokens, så stora videor kan snabbt ackumulera kostnader.
Medan Kimi K2.6 stöder text-, bild- och videoinmatningar, bearbetar den inte ljud nativt. Ljud i videofiler tolkas inte om det inte transkriberas till text separat. Modellens förståelse av visuellt innehåll är begränsad till vad som kan representeras inom tokenbudgeten – mycket högupplösta bilder eller långa videor kan nedskalas eller trunkeras. Modellen är inte heller optimerad för realtidsbearbetning; svarsfördröjningen varierar beroende på inmatningens storlek och komplexitet. För uppgifter som kräver exakt rumsligt resonemang (t.ex. koordinater för objektdetektering) kan modellen ge ungefärliga beskrivningar snarare än exakta numeriska utdata. Utvecklare bör testa modellen på representativa prover av sina visuella data för att säkerställa acceptabel noggrannhet. När visuell trohet är kritisk, överväg att använda specialiserade datorseendemodeller och kombinera deras utdata med Kimi K2.6:s resonemangspipeline.
Kimi K2.6 är en flaggskeppsmodell med premiumprissättning ($0.95/1M input, $4.00/1M output). För uppgifter som inte kräver dess unika styrkor—som kort textgenerering, enkel chatt eller grundläggande sammanfattning—kan en billigare modell leverera tillräckliga resultat till en bråkdel av kostnaden. Exempel på billigare alternativ som finns tillgängliga på OrcaRouter inkluderar mindre Kimi-modeller eller andra leverantörers budgetnivåer. Om din uppgift inte involverar visuella indata och kan slutföras inom ett mindre kontextfönster (t.ex. 8k tokens) kan en modell med lägre tokenkostnader vara mer ekonomisk. Dessutom, om svarstid är en primär faktor och du inte behöver högsta resonemangsnoggrannhet, kan en snabbare, billigare modell vara att föredra. Utvärdera alltid om prestandavinsten från Kimi K2.6 motiverar den extra kostnaden för din specifika användning.
τ²-Bench är ett riktmärke utformat för att utvärdera verktygsanvändning och resonemangsförmåga hos AI-agenter. En poäng på 95,9 indikerar att Kimi K2.6 framgångsrikt kan slutföra komplexa uppgifter som innebär att anropa externa verktyg, följa flerstegsinstruktioner och sammanställa utdata. Detta riktmärke testar realistiska scenarier som att surfa på webben, fråga databaser eller använda API:er. Den höga poängen tyder på att Kimi K2.6 är särskilt lämpad för agentiska arbetsflöden där tillförlitlig verktygsexekvering är avgörande. Observera att detta enskilda mått inte täcker alla aspekter av prestanda, såsom kreativitet eller faktagranskning vid öppen generering. Utvecklare bör komplettera med anpassade utvärderingar relevanta för deras domän. Poängen rapporteras av modellleverantören och har inte oberoende verifierats av OrcaRouter.
Utöver τ²-Bench har Kimi K2.6:s prestanda på andra vanliga riktmärken (t.ex. MMLU, HumanEval) inte tillhandahållits. Dess τ²-Bench-poäng på 95,9 är en stark indikator på resonemangs- och verktygsanvändningsförmåga, men utan ytterligare siffror är direkta jämförelser med andra flaggskeppsmodeller begränsade. Modeller från andra leverantörer kan överträffa Kimi K2.6 inom riktmärken för kodgenerering eller matematiskt resonemang. När du väljer en modell, överväg de specifika riktmärken som är viktiga för din tillämpning. Om ditt användningsfall inte är centrerat på verktygsanvändning, bör τ²-Bench-poängen ensam inte vara den avgörande faktorn. OrcaRouter erbjuder flera flaggskeppsmodeller; du kan köra dina egna testsviter för att jämföra prestanda på dina data.
Exakta latenssiffror för Kimi K2.6 är inte publicerade. Som en flaggskeppsmodell med ett kontextfönster på 262k förväntas inferenstiderna vara högre än för mindre eller specialiserade modeller. Faktorer som påverkar latensen inkluderar antal inmatningstoken, antal utmatningstoken och serverbelastning. På OrcaRouter nås modellen via det standard OpenAI-kompatibla API:t, så typiska svarstider kan variera från några sekunder för korta inmatningar till tiotals sekunder för långa, komplexa frågor. För genomströmning är antalet samtidiga förfrågningar du kan skicka begränsat av hastighetsbegränsningar som definieras av leverantören och OrcaRouters infrastruktur. Utvecklare bör planera för högre latens när de använder hela kontextfönstret och överväga cachning eller asynkron bearbetning för produktionsarbetsbelastningar.
Även om Kimi K2.6 utmärker sig i verktygsanvändningsresonemang (τ²-Bench 95.9), kan det ha svagheter inom andra områden. Inga benchmarkpoäng anges för kodning, matematik eller flerspråkiga uppgifter, så dess prestanda inom dessa domäner är okänd. Liksom alla stora språkmodeller kan Kimi K2.6 producera plausibelt klingande men felaktig information, särskilt om nischade eller aktuella ämnen. Dess resonemang kan vara bräckligt om promptar inte är noggrant strukturerade. Modellens multimodala förståelse kan missa subtila detaljer i bilder eller video, särskilt när objekt är små eller skymda. Det finns ingen information om dess prestanda i adversariella miljöer eller under begränsade budgetar. Utvecklare bör genomföra sin egen utvärdering på representativa uppgifter och vara medvetna om att en enskild benchmark inte garanterar tillförlitlighet i verkligheten.
Kimi K2.6 faktureras enligt leverantörens taxa utan påslag via OrcaRouter. Kostnaden är $0.95 per 1 miljon inmatningstokens och $4.00 per 1 miljon utmatningstokens. Både inmatnings- och utmatningstokens inkluderar alla text-, bild- och videotokens som bearbetas. Det finns inga extra plattformsavgifter eller avgifter per förfrågan. Prissättningen är transparent och du betalar endast för de tokens som används. Eftersom det inte finns något påslag är priset du ser detsamma som leverantörens direkta taxa. Detta gör det enkelt att uppskatta kostnader baserat på din förväntade tokenanvändning. Till exempel skulle en fråga med 5,000 inmatningstokens och 1,000 utmatningstokens kosta $0.00475 för inmatning och $0.004 för utmatning, totalt $0.00875.
Kimi K2.6:s prissättning är högre än många mindre modeller. För uppgifter som kan utföras med färre tokens eller med en billigare modell kan kostnadsskillnaden vara betydande. Till exempel kan en billigare modell kosta $0.15 per 1M inmatningstokens, vilket gör Kimi K2.6 ungefär sex gånger dyrare för inmatningstokens och ännu mer för utdata. Men om flaggskeppsmodellen kan slutföra en uppgift i ett anrop som skulle kräva flera anrop med en billigare modell, kan den totala kostnaden vara jämförbar. Dessutom tillåter kontextfönstret på 262k stora inmatningar, men att fylla det kontexten driver upp kostnaderna proportionellt. Överväg att batcha förfrågningar eller använda promptkompression för att minska tokenantalet. OrcaRouter erbjuder inga cachningsrabatter eller särskilda prisnivåer för denna modell; du betalar per token enligt de angivna priserna.
Nej, OrcaRouter erbjuder för närvarande inte cachning, volymrabatter eller särskilda prissättningsnivåer för Kimi K2.6. Modellen debiteras strikt per token till leverantörens taxa utan påslag. Det finns ingen rabatt för upprepade förfrågningar eller högvolymanvändning. Om du har en mycket hög tokenförbrukning kan du kontakta OrcaRouter för anpassade företagsavtal, men standardprissättning gäller som standard. Observera att cachning av svar inte hanteras av OrcaRouter; du kan implementera ditt eget cachelager för att undvika att skicka identiska uppmaningar på nytt, vilket minskar tokenskostnaderna. Eftersom leverantörens taxa överförs direkt finns det ingen möjlighet för OrcaRouter att erbjuda ett lägre pris än leverantörens angivna taxa.
Kimi K2.6 nås via OrcaRouters OpenAI-kompatibla API. Ställ in bas-URL till https://api.orcarouter.ai/v1 och använd modellidentifieraren "kimi/kimi-k2.6". Du behöver en API-nyckel från OrcaRouter. API:et stöder samma slutpunkter som OpenAI:s Chat Completions API, inklusive valfria parametrar som temperature, max_tokens, top_p, frequency_penalty och presence_penalty. För att skicka bilder eller videor, använd content-array-formatet med typen "image_url" eller "video_url" (med lämpliga URL:er). Observera att videoinmatning är experimentell; kontrollera OrcaRouters dokumentation för format som stöds. En typisk förfrågans kropp ser ut så här: {"model": "kimi/kimi-k2.6", "messages": [{"role": "user", "content": [{"type": "text", "text": "Describe this image"}, {"type": "image_url", "image_url": {"url": "..."}}]}]}.
När du använder OrcaRouter API för att anropa Kimi K2.6 kan du ställa in vanliga OpenAI-parametrar: temperature (0-2, standard 1), max_tokens (upp till 32768), top_p, frequency_penalty, presence_penalty, stoppsekvenser och stream (boolesk). Modellen respekterar även systemmeddelandet för att ställa in kontext. För multimodala indata, inkludera innehållsobjekt av typen "text", "image_url" eller "video_url". Typen "video_url" kan kräva ytterligare fält som "format" och "duration"; se OrcaRuters dokumentation för exakt syntax. För närvarande finns ingen parameter för att kontrollera detaljnivå för bild (som "low" eller "high") bekräftad. Modellen stöder inte direkt funktionsanrop eller verktyg; du kan dock simulera verktygsanvändning genom att inkludera verktygsbeskrivningar i systemprompten och tolka utdata. Streaming stöds för realtidsutdata.
Migrering till OrcaRouters API för Kimi K2.6 kräver endast att du ändrar bas-URL och modell-ID i din befintliga kod. Om du använder OpenAI Python-klienten, ställ in base_url till "https://api.orcarouter.ai/v1" och model till "kimi/kimi-k2.6". Uppdatera din autentisering till att använda en OrcaRouter API-nyckel. Inga ändringar behövs för meddelandeformat eller parameternamn, eftersom de är fullt kompatibla. Om du tidigare använde en annan leverantörs API som också var OpenAI-kompatibelt, är migreringen enkel. Observera att tokenprissättningen kan skilja sig, så justera kostnadsövervakningen därefter. Testa med ett litet urval för att säkerställa förväntat beteende. OrcaRouters API behåller samma streaming- och icke-streaming-slutpunkter, så befintlig logik för hantering av svar bör fungera utan ändringar.
När du skickar data till Kimi K2.6 via OrcaRouter vidarebefordras begäran till Kimi-leverantörens servrar för inferens. OrcaRouter lagrar inte dina uppmaningar eller svar längre än den minimala tid som krävs för att skicka dem till leverantören. Kimi-leverantören kan dock ha egna policyer för datahantering. OrcaRouter rekommenderar att du granskar leverantörens integritets- och datalagringsvillkor. För känsliga data, överväg om leverantörens jurisdiktion och policyer överensstämmer med dina datastyrningskrav. OrcaRouter självt tränar inte på dina data och delar inte data med tredje part utöver leverantören. För att minimera exponeringen, undvik att skicka personligt identifierbar information (PII) om det inte är nödvändigt och utvärdera om användningsfallet motiverar risken. Inga garantier för datalagring ges av OrcaRouter för denna modell utöver vad som anges i deras användarvillkor.
Kimi K2.6 är en av flera multimodala modeller som finns tillgängliga på OrcaRouter. Dess viktigaste särskiljande egenskaper är det stora kontextfönstret (262k tokens) och det starka τ²-Bench-poängen (95,9). Som jämförelse kan andra multimodala modeller ha mindre kontextfönster (t.ex. 128k eller 32k) men kan erbjuda lägre prissättning eller bättre prestanda på visuella uppgifter som objektdetektion. Vissa modeller specialiserar sig på bildgenerering eller har högre bildhastighet för video. Kimi K2.6:s prissättning ligger i den högre änden bland multimodala modeller, även om vissa proprietära modeller kan vara dyrare. När du väljer en multimodal modell, överväg inte bara inmatningsmodaliteter utan även utmatningsmodalitet (endast text här), kontextlängd och benchmark-poäng. OrcaRouter tillhandahåller en modelljämförelsetabell i katalogen för att hjälpa dig utvärdera avvägningar.
Kimi K2.6 är flaggskeppsmodellen från Kimi. Den ligger över Kimis mindre eller billigare modeller när det gäller prestanda och prissättning. Till exempel kan Kimi erbjuda en lättviktsmodell med ett 128k kontextfönster till en lägre token-kostnad. Den exakta uppsättningen av Kimi-modeller på OrcaRouter kan ändras, men vanligtvis är avvägningen mellan lägre kostnad kontra högre noggrannhet, större kontext och multimodal support. Om din användning inte kräver den extrema kontextlängden eller τ²-Bench-prestandan kan en billigare Kimi-modell räcka. Men för närvarande stöder endast Kimi K2.6 videoinmatning. Benchmark-poäng för andra Kimi-modeller har inte tillhandahållits, så direkt jämförelse av resonemangsförmåga är inte möjlig. Kolla OrcaRouters modellista för aktuella erbjudanden.
Utan direkta jämförelser av riktmärken drivs valet av tillgängliga specifikationer. Kimi K2.6 erbjuder ett 262k kontextfönster, vilket är större än GPT-4o (128k) och Claude Opus (200k). Dess τ²-Bench-poäng på 95.9 är konkurrenskraftig, men Claude och GPT-4o kan ha bättre prestanda på andra riktmärken som MMLU eller kodning. Kimi K2.6:s prissättning är måttlig ($0.95/$4.00 per 1M tokens) jämfört med GPT-4o ($5.00/$15.00) och Claude Opus ($15.00/$75.00) i deras standardpriser — även om dessa har olika kontextlängder och funktioner. Kimi K2.6 stöder även videoinmatning, vilket inte alla modeller gör. I slutändan, välj Kimi K2.6 om du behöver maximal kontext eller starka verktygsanvändningsresonemang, och om du är bekväm med dess leverantörs datapolicyer. OrcaRouter låter dig testa flera modeller sida vid sida för att hitta den bästa passformen.
OpenAI-kompatibel — behåll det SDK du redan använder
https://api.orcarouter.ai/v1from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://api.orcarouter.ai/v1",
api_key="$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| Inmatning / 1M token | $0.950 |
| Utdata / 1M tokens | $4.00 |
| Cacheläsning / 1M | $0.160 |
| Valuta | USD |
Uppskattning baserad på listpris
Endast en uppskattning — faktiskt antal token beror på leverantörens tokenizer.
@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