Moonshot Kimi K2 Thinking — โมเดลเหตุผลแบบโอเพนที่ล้ำหน้าที่สุดในซีรีส์ K2 รองรับงานแบบ agentic ที่ใช้ระยะเวลายาวนาน และบริบท 256k
Kimi K2.6 เป็นโมเดลหลายรูปแบบเรือธงจาก Kimi ที่ถูกปรับให้เหมาะสมสำหรับงานที่ต้องการการให้เหตุผลบนบริบทที่ยาวและการป้อนข้อมูลหลายรูปแบบ มันประมวลผลข้อความ รูปภาพ และวิดีโอ โดยมีหน้าต่างบริบทขนาด…
Kimi K2.6 โดดเด่นในการใช้เหตุผลแบบหลายขั้นตอน รวมถึงการให้เหตุผลทางคณิตศาสตร์ ตรรกะ และการใช้เครื่องมือ ประสิทธิภาพที่แข็งแกร่งบน τ²-Bench (95.9) แสดงให้เห็นถึงความสามารถในการปฏิบัติตามคำแนะนำที่ซับซ้อน เรียกใช้เครื่องมือภายนอก และสังเคราะห์ผลลัพธ์ โมเดลสามารถจัดการกับพรอมต์แบบ chain-of-thought แบ่งปัญหาออกเป็นงานย่อย และรักษาความสอดคล้องในการสนทนาที่ยาวนาน นอกจากนี้ยังสามารถให้เหตุผลเกี่ยวกับเนื้อหาภาพ เช่น การตอบคำถามเกี่ยวกับชุดภาพหรือคลิปวิดีโอ และรวมสัญญาณภาพกับบริบทข้อความ แม้ว่าจะไม่ได้ถูกวัดประสิทธิภาพโดยเฉพาะในด้านการเขียนโค้ดล้วนๆ หรือการเขียนเชิงสร้างสรรค์ แต่ความสามารถในการให้เหตุผลทั่วไปบ่งชี้ว่าสามารถจัดการงานดังกล่าวได้เมื่อได้รับคำแนะนำที่ชัดเจน หน้าต่างบริบทที่ใหญ่ของโมเดลรองรับการให้เหตุผลผ่านเอกสารยาวๆ ทำให้สามารถทำงานต่างๆ เช่น การวิเคราะห์สัญญาหรือการสังเคราะห์งานวิจัย
ใช่ Kimi K2.6 รองรับวิดีโอเป็นอินพุต ทำให้เหมาะสมกับงานด้านความเข้าใจวิดีโอ โมเดลสามารถประมวลผลคลิปวิดีโอและตอบคำถามเกี่ยวกับเนื้อหา เช่น การระบุวัตถุ การกระทำ หรือฉาก เนื่องจากหน้าต่างบริบทคือ 262,144 โทเคน วิดีโอที่ยาวกว่าอาจต้องสุ่มตัวอย่างหรือสรุปเพื่อให้พอดีกับงบประมาณโทเคน โมเดลไม่ได้ให้เอาต์พุตแบบเฟรมต่อเฟรม แต่ให้การตอบกลับเป็นข้อความเดียวจากอินพุตวิดีโอทั้งหมด กรณีการใช้งานได้แก่ การสรุปวิดีโอ การตรวจจับเหตุการณ์ และการกลั่นกรองเนื้อหา เพื่อผลลัพธ์ที่ดีที่สุด ให้แน่ใจว่าไฟล์วิดีโอถูกเข้ารหัสในรูปแบบที่รองรับอย่างแพร่หลาย และพิจารณาใช้ความละเอียดต่ำลงเพื่อลดการใช้โทเคน ราคาของโมเดลใช้กับโทเคนอินพุตวิดีโอด้วย ดังนั้นวิดีโอขนาดใหญ่สามารถสะสมค่าใช้จ่ายได้อย่างรวดเร็ว
ในขณะที่ Kimi K2.6 รองรับอินพุตข้อความ รูปภาพ และวิดีโอ แต่ไม่สามารถประมวลผลเสียงได้โดยตรง เสียงใดๆ ในไฟล์วิดีโอจะไม่ถูกตีความ เว้นแต่จะถูกถอดเสียงเป็นข้อความแยกต่างหาก ความเข้าใจเนื้อหาภาพของโมเดลนั้นจำกัดเฉพาะสิ่งที่สามารถแสดงได้ภายในงบประมาณโทเค็น—รูปภาพความละเอียดสูงมากหรือวิดีโอยาวอาจถูกย่อขนาดหรือตัดทอน โมเดลนี้ไม่ได้ถูกปรับให้เหมาะสมสำหรับการประมวลผลแบบเรียลไทม์ ความหน่วงในการตอบสนองจะแตกต่างกันไปตามขนาดและความซับซ้อนของอินพุต สำหรับงานที่ต้องการการให้เหตุผลเชิงพื้นที่ที่แม่นยำ (เช่น พิกัดการตรวจจับวัตถุ) โมเดลอาจให้คำอธิบายโดยประมาณแทนที่จะเป็นตัวเลขที่แน่นอน นักพัฒนาควรทดสอบโมเดลกับตัวอย่างที่เป็นตัวแทนของข้อมูลภาพของตนเพื่อให้แน่ใจว่ามีความแม่นยำที่ยอมรับได้ เมื่อความเที่ยงตรงของภาพเป็นสิ่งสำคัญ ให้พิจารณาใช้โมเดลคอมพิวเตอร์วิทัศน์เฉพาะทางและรวมผลลัพธ์ของพวกมันเข้ากับไปป์ไลน์การให้เหตุผลของ Kimi K2.6
Kimi K2.6 เป็นโมเดลระดับเรือธงที่มีราคาพรีเมียม ($0.95/1M input, $4.00/1M output) สำหรับงานที่ไม่ต้องการจุดแข็งเฉพาะตัว—เช่น การสร้างข้อความสั้น การแชทอย่างง่าย หรือการสรุปความเบื้องต้น—โมเดลที่ราคาถูกกว่าสามารถให้ผลลัพธ์ที่เพียงพอในราคาที่ถูกกว่ามาก ตัวอย่างของทางเลือกที่ถูกกว่าที่มีให้บน OrcaRouter ได้แก่ โมเดล Kimi ขนาดเล็กกว่า หรือระดับราคาประหยัดจากผู้ให้บริการรายอื่น หากงานของคุณไม่มีอินพุตภาพและสามารถทำได้ภายใน context window ที่เล็กกว่า (เช่น 8k tokens) โมเดลที่มีต้นทุน token ต่ำกว่าอาจจะประหยัดกว่า นอกจากนี้ หาก latency เป็นข้อกังวลหลักและคุณไม่จำเป็นต้องมีความแม่นยำในการใช้เหตุผลสูงสุด โมเดลที่เร็วกว่าและถูกกว่าอาจจะเหมาะสมกว่า ควรประเมินเสมอว่าประสิทธิภาพที่เพิ่มขึ้นจาก Kimi K2.6 คุ้มกับค่าใช้จ่ายเพิ่มเติมสำหรับกรณีการใช้งานเฉพาะของคุณหรือไม่
τ²-Bench เป็นเกณฑ์มาตรฐานที่ออกแบบมาเพื่อประเมินความสามารถในการใช้เครื่องมือและการใช้เหตุผลของเอเจนต์ AI คะแนน 95.9 บ่งชี้ว่า Kimi K2.6 สามารถทำงานที่ซับซ้อนได้สำเร็จ ซึ่งเกี่ยวข้องกับการเรียกใช้เครื่องมือภายนอก การทำตามคำสั่งหลายขั้นตอน และการสังเคราะห์ผลลัพธ์ เกณฑ์มาตรฐานนี้ทดสอบสถานการณ์จริง เช่น การท่องเว็บ การสอบถามฐานข้อมูล หรือการใช้ API คะแนนสูงชี้ให้เห็นว่า Kimi K2.6 เหมาะอย่างยิ่งสำหรับเวิร์กโฟลว์ของเอเจนต์ที่การทำงานของเครื่องมือที่เชื่อถือได้มีความสำคัญ โปรดทราบว่าตัวชี้วัดเดี่ยวนี้ไม่ได้ครอบคลุมทุกด้านของประสิทธิภาพ เช่น ความคิดสร้างสรรค์หรือความถูกต้องตามข้อเท็จจริงในการสร้างข้อความแบบปลายเปิด นักพัฒนาควรเพิ่มการประเมินแบบกำหนดเองที่เกี่ยวข้องกับโดเมนของตน คะแนนนี้รายงานโดยผู้ให้บริการโมเดลและยังไม่ได้รับการตรวจสอบโดยอิสระจาก OrcaRouter
นอกเหนือจาก τ²-Bench แล้ว ผลการทำงานของ Kimi K2.6 บนเกณฑ์วัดมาตรฐานทั่วไปอื่นๆ (เช่น MMLU, HumanEval) ยังไม่ถูกเปิดเผย คะแนน τ²-Bench ที่ 95.9 เป็นตัวบ่งชี้ที่ชัดเจนถึงความสามารถในการใช้เหตุผลและการใช้เครื่องมือ แต่หากไม่มีตัวเลขเพิ่มเติม การเปรียบเทียบโดยตรงกับโมเดลเรือธงอื่นๆ ก็มีข้อจำกัด โมเดลจากผู้ให้บริการรายอื่นอาจมีประสิทธิภาพเหนือกว่า Kimi K2.6 ในเกณฑ์วัดการสร้างโค้ดหรือการให้เหตุผลทางคณิตศาสตร์ เมื่อเลือกโมเดล ควรพิจารณาเกณฑ์วัดเฉพาะที่สำคัญต่อแอปพลิเคชันของคุณ หากกรณีการใช้งานของคุณไม่ได้เน้นที่การใช้เครื่องมือ คะแนน τ²-Bench เพียงอย่างเดียวไม่ควรเป็นปัจจัยตัดสิน OrcaRouter มีโมเดลเรือธงหลายรุ่น คุณสามารถเรียกใช้ชุดทดสอบของคุณเองเพื่อเปรียบเทียบประสิทธิภาพบนข้อมูลของคุณ
ตัวเลขความหน่วงที่แน่นอนสำหรับ Kimi K2.6 ยังไม่ได้เผยแพร่ ในฐานะที่เป็นโมเดลระดับเรือธงที่มีหน้าต่างบริบท 262k เวลาในการอนุมานคาดว่าจะสูงกว่าโมเดลขนาดเล็กหรือโมเดลเฉพาะทาง ปัจจัยที่มีผลต่อความหน่วง ได้แก่ จำนวนโทเค็นอินพุต จำนวนโทเค็นเอาต์พุต และโหลดของเซิร์ฟเวอร์ บน OrcaRouter โมเดลจะถูกเข้าถึงผ่าน API ที่เข้ากันได้กับ OpenAI มาตรฐาน ดังนั้นเวลาในการตอบสนองโดยทั่วไปอาจอยู่ในช่วงไม่กี่วินาทีสำหรับอินพุตสั้น ๆ ไปจนถึงหลายสิบวินาทีสำหรับคำถามที่ยาวและซับซ้อน สำหรับปริมาณงาน จำนวนคำขอพร้อมกันที่คุณสามารถส่งได้นั้นขึ้นอยู่กับขีดจำกัดอัตราที่กำหนดโดยผู้ให้บริการและโครงสร้างพื้นฐานของ OrcaRouter นักพัฒนาควรวางแผนสำหรับความหน่วงที่สูงขึ้นเมื่อใช้หน้าต่างบริบทเต็ม และพิจารณาการแคชหรือการประมวลผลแบบอะซิงโครนัสสำหรับเวิร์กโหลดในสายการผลิต
แม้ว่า Kimi K2.6 จะมีความเป็นเลิศในการใช้เครื่องมือในการใช้เหตุผล (τ²-Bench 95.9) แต่อาจมีจุดอ่อนในด้านอื่นๆ ไม่มีคะแนนเกณฑ์มาตรฐานสำหรับการเขียนโค้ด คณิตศาสตร์ หรืองานหลายภาษา ดังนั้นประสิทธิภาพในโดเมนเหล่านี้จึงไม่เป็นที่ทราบ เช่นเดียวกับโมเดลภาษาขนาดใหญ่ทั่วไป Kimi K2.6 สามารถสร้างข้อมูลที่ฟังดูสมเหตุสมผลแต่ไม่ถูกต้อง โดยเฉพาะในหัวข้อเฉพาะหรือหัวข้อล่าสุด การใช้เหตุผลอาจเปราะบางหากพรอมต์ไม่ได้ถูกจัดโครงสร้างอย่างระมัดระวัง ความเข้าใจแบบมัลติโมดัลของโมเดลอาจพลาดรายละเอียดปลีกย่อยในภาพหรือวิดีโอ โดยเฉพาะเมื่อวัตถุมีขนาดเล็กหรือถูกบดบัง ไม่มีข้อมูลเกี่ยวกับประสิทธิภาพในสภาพแวดล้อมที่ไม่เป็นมิตรหรือภายใต้ข้อจำกัดด้านงบประมาณ นักพัฒนาควรดำเนินการประเมินของตนเองในงานที่เป็นตัวแทน และตระหนักว่าเกณฑ์มาตรฐานเพียงรายการเดียวไม่ได้รับประกันความน่าเชื่อถือในโลกแห่งความเป็นจริง
Kimi K2.6 ถูกเรียกเก็บเงินในอัตราของผู้ให้บริการ โดยไม่มีส่วนเพิ่มผ่าน OrcaRouter โดยค่าใช้จ่ายอยู่ที่ $0.95 ต่อ 1 ล้านโทเค็นนำเข้า และ $4.00 ต่อ 1 ล้านโทเค็นส่งออก โทเค็นทั้งนำเข้าและส่งออกรวมถึงโทเค็นทั้งหมดที่ประมวลผลจากข้อความ รูปภาพ และวิดีโอ ไม่มีค่าธรรมเนียมแพลตฟอร์มเพิ่มเติมหรือค่าธรรมเนียมต่อคำขอ ราคามีความโปร่งใส และคุณจ่ายเฉพาะโทเค็นที่ใช้งานเท่านั้น เนื่องจากไม่มีส่วนเพิ่ม ราคาที่คุณเห็นจึงเท่ากับอัตราโดยตรงจากผู้ให้บริการ ทำให้ง่ายต่อการประมาณค่าใช้จ่ายตามการใช้โทเค็นที่คาดหวัง ตัวอย่างเช่น คำถามที่มีโทเค็นนำเข้า 5,000 โทเค็นและส่งออก 1,000 โทเค็น จะมีค่าใช้จ่าย $0.00475 สำหรับการนำเข้า และ $0.004 สำหรับการส่งออก รวมเป็น $0.00875
ราคาของ Kimi K2.6 สูงกว่าโมเดลขนาดเล็กหลายตัว สำหรับงานที่สามารถทำได้ด้วยโทเค็นน้อยกว่าหรือใช้โมเดลที่ถูกกว่า ความแตกต่างของต้นทุนอาจมีนัยสำคัญ ตัวอย่างเช่น โมเดลที่ถูกกว่าอาจมีค่าใช้จ่าย $0.15 ต่อ 1M อินพุตโทเค็น ทำให้ Kimi K2.6 มีราคาแพงกว่าประมาณหกเท่าสำหรับอินพุตโทเค็น และยิ่งแพงกว่าสำหรับเอาต์พุต อย่างไรก็ตาม หากโมเดลเรือธงสามารถทำงานให้เสร็จในการเรียกครั้งเดียว ซึ่งต้องใช้หลายครั้งกับโมเดลที่ถูกกว่า ต้นทุนทั้งหมดอาจเทียบเคียงได้ นอกจากนี้ หน้าต่างบริบท 262k ช่วยให้ป้อนข้อมูลขนาดใหญ่ได้ แต่การเติมเต็มบริบทนั้นทำให้ต้นทุนเพิ่มขึ้นตามสัดส่วน ลองพิจารณาการรวมคำขอหรือใช้การบีบอัดพรอมต์เพื่อลดจำนวนโทเค็น OrcaRouter ไม่มีส่วนลดการแคชหรือระดับราคาพิเศษสำหรับโมเดลนี้ คุณจ่ายต่อโทเค็นในอัตราที่ระบุไว้
ไม่ ขณะนี้ OrcaRouter ไม่ได้ให้บริการแคช (caching) ส่วนลดตามปริมาณ หรือระดับราคาพิเศษสำหรับ Kimi K2.6 โมเดลนี้จะคิดค่าบริการตามจำนวนโทเคน (per-token) ในอัตราของผู้ให้บริการ โดยไม่มีมาร์กอัปเพิ่มเติม ไม่มีส่วนลดสำหรับการส่ง prompt ซ้ำๆ หรือสำหรับการใช้งานปริมาณสูง หากคุณมีการใช้โทเคนสูงมาก คุณอาจต้องการติดต่อ OrcaRouter เพื่อทำข้อตกลงองค์กรแบบกำหนดเอง แต่โดยค่าเริ่มต้นแล้ว ราคามาตรฐานจะถูกนำไปใช้ โปรดทราบว่าการแคชคำตอบไม่ได้ถูกจัดการโดย OrcaRouter คุณสามารถสร้างเลเยอร์แคชของคุณเองเพื่อหลีกเลี่ยงการส่ง prompt ที่เหมือนกันซ้ำ ซึ่งจะช่วยลดต้นทุนโทเคน เนื่องจากอัตราของผู้ให้บริการถูกส่งผ่านโดยตรง จึงไม่มีโอกาสที่ OrcaRouter จะเสนอราคาที่ต่ำกว่าอัตราที่ผู้ให้บริการกำหนดไว้
Kimi K2.6 เข้าถึงได้ผ่าน API ที่เข้ากันได้กับ OpenAI ของ OrcaRouter กำหนด URL ฐานเป็น https://api.orcarouter.ai/v1 และใช้รหัสรุ่น "kimi/kimi-k2.6" คุณจะต้องมีคีย์ API จาก OrcaRouter API รองรับเอนด์พอยต์เดียวกันกับ Chat Completions API ของ OpenAI รวมถึงพารามิเตอร์เสริม เช่น temperature, max_tokens, top_p, frequency_penalty และ presence_penalty ในการส่งภาพหรือวิดีโอ ให้ใช้รูปแบบ content array ที่มี type เป็น "image_url" หรือ "video_url" (พร้อม URL ที่เหมาะสม) หมายเหตุ: การป้อนวิดีโอเป็นแบบทดลอง ตรวจสอบเอกสารของ OrcaRouter สำหรับรูปแบบที่รองรับ เนื้อหาคำขอโดยทั่วไปมีลักษณะดังนี้: {"model": "kimi/kimi-k2.6", "messages": [{"role": "user", "content": [{"type": "text", "text": "อธิบายภาพนี้"}, {"type": "image_url", "image_url": {"url": "..."}}]}]}
เมื่อใช้ OrcaRouter API เพื่อเรียก Kimi K2.6 คุณสามารถตั้งค่าพารามิเตอร์มาตรฐานของ OpenAI ได้: temperature (0-2, ค่าเริ่มต้น 1), max_tokens (สูงสุด 32768), top_p, frequency_penalty, presence_penalty, stop sequences และ stream (boolean) โมเดลยังเคารพข้อความระบบสำหรับตั้งค่าบริบท สำหรับอินพุตแบบมัลติโมดัล ให้รวมรายการเนื้อหาประเภท "text", "image_url" หรือ "video_url" ประเภท "video_url" อาจต้องใช้ฟิลด์เพิ่มเติม เช่น "format" และ "duration"; โปรดดูเอกสารของ OrcaRouter สำหรับไวยากรณ์ที่แน่นอน ขณะนี้ยังไม่มีการยืนยันพารามิเตอร์สำหรับควบคุมระดับรายละเอียดภาพ (เช่น "low" หรือ "high") โมเดลไม่รองรับการเรียกฟังก์ชันหรือเครื่องมือโดยตรง อย่างไรก็ตาม คุณสามารถจำลองการใช้เครื่องมือโดยรวมคำอธิบายเครื่องมือไว้ในพรอมต์ระบบและแยกวิเคราะห์เอาต์พุต รองรับการสตรีมสำหรับเอาต์พุตแบบเรียลไทม์
การย้ายไปยัง API ของ OrcaRouter สำหรับ Kimi K2.6 จำเป็นต้องเปลี่ยนเฉพาะ base URL และ model ID ในโค้ดที่มีอยู่ของคุณเท่านั้น หากคุณใช้ OpenAI Python client ให้ตั้งค่า base_url เป็น "https://api.orcarouter.ai/v1" และ model เป็น "kimi/kimi-k2.6" อัปเดตการยืนยันตัวตนของคุณให้ใช้ API key ของ OrcaRouter ไม่จำเป็นต้องเปลี่ยนแปลงรูปแบบข้อความหรือชื่อพารามิเตอร์ เนื่องจากเข้ากันได้อย่างสมบูรณ์ หากคุณเคยใช้ API ของผู้ให้บริการรายอื่นที่เข้ากันได้กับ OpenAI การย้ายครั้งนี้ก็ทำได้ง่าย โปรดทราบว่าราคา token อาจแตกต่างกัน ดังนั้นควรปรับการตรวจสอบต้นทุนให้เหมาะสม ทดสอบด้วยตัวอย่างเล็กน้อยเพื่อให้แน่ใจว่าทำงานตามที่คาดไว้ API ของ OrcaRouter รองรับ endpoints ทั้งแบบ streaming และ non-streaming เช่นเดิม ดังนั้นตรรกะที่มีอยู่สำหรับการจัดการการตอบกลับควรทำงานได้โดยไม่ต้องแก้ไข
เมื่อคุณส่งข้อมูลไปยัง Kimi K2.6 ผ่าน OrcaRouter คำขอจะถูกส่งต่อไปยังเซิร์ฟเวอร์ของผู้ให้บริการ Kimi เพื่อการอนุมาน (inference) OrcaRouter จะไม่จัดเก็บพรอมต์หรือการตอบกลับของคุณเกินกว่าระยะเวลาขั้นต่ำที่จำเป็นในการส่งต่อไปยังผู้ให้บริการ อย่างไรก็ตาม ผู้ให้บริการ Kimi อาจมีนโยบายการจัดการข้อมูลของตนเอง OrcaRouter แนะนำให้ตรวจสอบข้อกำหนดด้านความเป็นส่วนตัวและการเก็บรักษาข้อมูลของผู้ให้บริการ สำหรับข้อมูลที่ละเอียดอ่อน ให้พิจารณาว่าเขตอำนาจศาลและนโยบายของผู้ให้บริการสอดคล้องกับข้อกำหนดการกำกับดูแลข้อมูลของคุณหรือไม่ OrcaRouter เองไม่ได้ฝึกบนข้อมูลของคุณ และไม่แชร์ข้อมูลกับบุคคลที่สามนอกเหนือจากผู้ให้บริการ เพื่อลดความเสี่ยง หลีกเลี่ยงการส่งข้อมูลที่สามารถระบุตัวบุคคล (PII) เว้นแต่จำเป็น และประเมินว่ากรณีการใช้งานนั้นคุ้มค่ากับความเสี่ยงหรือไม่ OrcaRouter ไม่มีการรับประกันการเก็บรักษาข้อมูลสำหรับโมเดลนี้นอกเหนือจากที่ระบุไว้ในข้อกำหนดในการให้บริการ
Kimi K2.6 เป็นหนึ่งในโมเดล multimodal หลายตัวที่มีให้ใช้งานบน OrcaRouter จุดเด่นที่แตกต่างคือหน้าต่างบริบทขนาดใหญ่ (262k tokens) และคะแนน τ²-Bench ที่แข็งแกร่ง (95.9) เมื่อเปรียบเทียบกัน โมเดล multimodal อื่นๆ อาจมีหน้าต่างบริบทที่เล็กกว่า (เช่น 128k หรือ 32k) แต่ให้ราคาที่ต่ำกว่าหรือประสิทธิภาพที่ดีกว่าในงานด้านภาพ เช่น การตรวจจับวัตถุ โมเดลบางตัวเชี่ยวชาญด้านการสร้างภาพ หรือมีอัตราการประมวลผลเฟรมสำหรับวิดีโอที่สูงกว่า ราคาของ Kimi K2.6 อยู่ในระดับสูงกว่าค่าเฉลี่ยในกลุ่มโมเดล multimodal แม้ว่าโมเดลที่เป็นกรรมสิทธิ์บางตัวอาจมีราคาแพงกว่า เมื่อเลือกโมเดล multimodal ควรพิจารณาไม่เพียงแต่รูปแบบข้อมูลนำเข้า แต่ยังรวมถึงรูปแบบข้อมูลส่งออก (เฉพาะข้อความในที่นี้) ความยาวบริบท และคะแนนเกณฑ์มาตรฐาน OrcaRouter มีตารางเปรียบเทียบโมเดลในแคตตาล็อกเพื่อช่วยให้คุณประเมินข้อดีข้อเสีย
Kimi K2.6 เป็นรุ่นเรือธงของ Kimi อยู่เหนือรุ่นที่เล็กกว่าหรือราคาถูกกว่าของ Kimi ในแง่ของประสิทธิภาพและราคา ตัวอย่างเช่น Kimi อาจนำเสนอรุ่นที่มีน้ำหนักเบาซึ่งมีหน้าต่างบริบท 128k ด้วยต้นทุนโทเค็นที่ต่ำกว่า รายการรุ่นของ Kimi บน OrcaRouter อาจมีการเปลี่ยนแปลง แต่โดยทั่วไปแล้วการแลกเปลี่ยนคือระหว่างต้นทุนที่ต่ำกว่า กับความแม่นยำที่สูงกว่า บริบทที่ใหญ่ขึ้น และการรองรับมัลติโมดัล หากกรณีการใช้งานของคุณไม่ต้องการความยาวบริบทที่มากเกินไปหรือประสิทธิภาพของ τ²-Bench รุ่น Kimi ที่ราคาถูกกว่าอาจเพียงพอ อย่างไรก็ตาม ปัจจุบันมีเพียง Kimi K2.6 เท่านั้นที่รองรับการป้อนข้อมูลวิดีโอ คะแนนมาตรฐานสำหรับรุ่น Kimi อื่นๆ ยังไม่มีให้ ดังนั้นจึงไม่สามารถเปรียบเทียบโดยตรงในด้านการให้เหตุผล ตรวจสอบรายการรุ่นของ OrcaRouter สำหรับข้อเสนอปัจจุบัน
หากไม่มีการเปรียบเทียบ benchmark โดยตรง การเลือกจะขึ้นอยู่กับสเปกที่มีให้ Kimi K2.6 มี context window ขนาด 262k ซึ่งใหญ่กว่า GPT-4o (128k) และ Claude Opus (200k) คะแนน τ²-Bench ที่ 95.9 ถือว่าแข่งขันได้ แต่ Claude และ GPT-4o อาจมีประสิทธิภาพดีกว่าใน benchmark อื่นๆ เช่น MMLU หรือการเขียนโค้ด ราคาของ Kimi K2.6 อยู่ในระดับปานกลาง ($0.95/$4.00 ต่อ 1M tokens) เทียบกับ GPT-4o ($5.00/$15.00) และ Claude Opus ($15.00/$75.00) ในอัตรามาตรฐาน—แม้ว่ารุ่นเหล่านั้นจะมี context length และฟีเจอร์ต่างกัน Kimi K2.6 ยังรองรับการป้อนข้อมูลวิดีโอ ซึ่งไม่ทุกรุ่นจะมี ท้ายที่สุด เลือก Kimi K2.6 หากคุณต้องการ context สูงสุดหรือความสามารถในการให้เหตุผลในการใช้เครื่องมือที่แข็งแกร่ง และหากคุณสบายใจกับนโยบายข้อมูลของผู้ให้บริการ OrcaRouter ช่วยให้คุณทดสอบหลายรุ่นพร้อมกันเพื่อค้นหาตัวเลือกที่เหมาะสมที่สุด
เข้ากันได้กับ OpenAI — ใช้ SDK เดิมของคุณได้เลย
https://api.orcarouter.ai/v1from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://api.orcarouter.ai/v1",
api_key="$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| อินพุต / 1M โทเค็น | $0.950 |
| เอาต์พุต / 1M โทเค็น | $4.00 |
| อ่านแคช / 1M | $0.160 |
| สกุลเงิน | USD |
ประมาณการจากราคาตั้ง
เป็นเพียงการประเมิน — จำนวน token จริงขึ้นอยู่กับ tokenizer ของผู้ให้บริการ
GET /api/public/models/kimi/kimi-k2.6เปิด @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