Moonshot Kimi K2 Thinking —— K2 系列中最先进的开放推理模型，专为智能体长程任务设计，支持 256k 上下文。
Kimi K2.6 是 Kimi 推出的旗舰多模态模型，专为需要长上下文和多输入模态推理的任务而优化。它能处理文本、图像和视频，上下文窗口达 262,144 tokens——足以应对大型文档或持续对话。该模型主要面向需要在实际复杂场景中实现高精度结果的开发者和企业，例如法律文档分析、医学影像解读或视频内容摘要。其定价体现了高端定位：每 1M 输入 tokens 收费 $0.95，每 1M 输出…
Kimi K2.6 在多步推理方面表现出色，包括数学推理、逻辑推理和工具使用推理。它在 τ²-Bench 上的强劲表现（95.9）证明了其遵循复杂指令、调用外部工具以及综合结果的能力。该模型能够处理思维链提示、将问题分解为子任务，并在长对话中保持一致性。它还能够对视觉内容进行推理——例如回答关于一系列图像或视频片段的问题——并将视觉线索与文本上下文结合起来。虽然它没有专门针对纯代码生成或创意写作进行基准测试，但其通用推理能力表明，在给出清晰指令的情况下，它可以处理此类任务。该模型的大上下文窗口支持对长文档进行推理，从而能够完成合同分析或研究综合等任务。
是的，Kimi K2.6支持视频输入，因此适用于视频理解任务。该模型能够处理视频片段并回答关于其内容的问题，例如识别物体、动作或场景。由于上下文窗口为262,144个令牌，较长的视频可能需要采样或摘要以符合令牌预算。模型不提供逐帧输出，而是基于整个视频输入生成单一文本响应。用例包括视频摘要、事件检测和内容审核。为获得最佳效果，请确保视频文件采用广泛支持的格式编码，并考虑使用较低分辨率以减少令牌消耗。模型的计费同样适用于视频输入令牌，因此大视频会迅速累积成本。
虽然Kimi K2.6支持文本、图像和视频输入，但其本身无法直接处理音频。视频文件中的音频无法被解析，除非单独转录为文本。模型对视觉内容的理解受限于词元预算所能表示的范围——超高分辨率图像或长视频可能被缩小或截断。该模型也未针对实时处理进行优化，响应延迟将根据输入大小和复杂度而变化。对于需要精确空间推理的任务（如目标检测坐标），模型可能提供近似描述而非精确数值输出。开发者应在代表性视觉样本上测试模型，以确保其准确性达标。当视觉保真度至关重要时，建议结合专用计算机视觉模型，并将其输出与Kimi K2.6的推理流程协同使用。
Kimi K2.6 是一款旗舰级模型，定价较高（输入 $0.95/百万 token，输出 $4.00/百万 token）。对于不需要其独特优势的任务——例如短文本生成、简单对话或基础摘要——使用更便宜的模型也能以较低成本获得满意效果。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价档位。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 token）内完成，那么 token 成本更低的模型可能更经济。此外，如果延迟是主要考量，而您不需要最高的推理准确性，那么更快、更便宜的模型可能更合适。请始终评估 Kimi K2.6 的性能提升是否值得您为特定使用场景支付额外费用。
τ²-Bench是一个旨在评估AI智能体工具使用和推理能力的基准测试。95.9的分数表明，Kimi K2.6能够成功完成涉及调用外部工具、遵循多步指令以及综合输出结果的复杂任务。该基准测试模拟了真实场景，例如浏览网页、查询数据库或使用API。高分数表明Kimi K2.6特别适用于依赖可靠工具执行的智能体工作流。需要注意的是，这一单一指标并未涵盖性能的所有方面，例如在开放式生成中的创造力或事实准确性。开发者应结合自身领域补充自定义评估。该分数由模型提供商报告，未经OrcaRouter独立验证。
除了 τ²-Bench，Kimi K2.6 在其他常见基准测试（如 MMLU、HumanEval）上的表现尚未公布。其 τ²-Bench 得分 95.9 是推理和工具使用能力的有力指标，但缺少其他数据，与其他旗舰模型的直接对比有限。其他提供商的模型可能在代码生成或数学推理基准测试上超越 Kimi K2.6。选择模型时，应考虑对你的应用场景至关重要的特定基准。如果你的使用场景并非以工具使用为核心，仅凭 τ²-Bench 得分不应成为决定因素。OrcaRouter 提供多种旗舰模型；你可以运行自己的测试套件，在自有数据上比较性能。
Kimi K2.6 的具体延迟数据并未公开。作为一款拥有 262k 上下文窗口的旗舰模型，其推理时间预计会高于小型或专用模型。影响延迟的因素包括输入 token 数量、输出 token 数量以及服务器负载。在 OrcaRouter 上，该模型通过标准的 OpenAI 兼容 API 进行访问，因此典型响应时间可能从短输入的几秒到长而复杂查询的数十秒不等。就吞吐量而言，可发送的并发请求数量受提供商定义的速率限制以及 OrcaRouter 基础设施的制约。开发者在使用完整上下文窗口时应规划更高的延迟，并考虑在生产工作负载中使用缓存或异步处理。
Kimi K2.6 在工具使用推理方面表现出色（τ²-Bench 95.9），但在其他领域可能存在不足。目前未提供编程、数学或多语言任务的基准测试得分，因此其在这些领域的表现尚不明确。与所有大型语言模型一样，Kimi K2.6 可能生成听起来合理但不正确的信息，尤其是在冷门或近期话题上。若提示词没有精心组织，其推理可能变得脆弱。该模型的多模态理解能力可能遗漏图像或视频中的细微细节，特别是当物体很小或被遮挡时。目前尚无其在对抗性环境或受约束预算下的表现信息。开发者应针对代表性任务自行评估，并注意单一基准测试并不能保证实际可靠性。
Kimi K2.6 通过 OrcaRouter 按供应商费率计费，零加价。成本为每百万输入 token 0.95 美元，每百万输出 token 4.00 美元。输入和输出 token 均包含所有已处理的文本、图像和视频 token。没有额外平台费用或按请求收费。定价透明，你只需为使用的 token 付费。由于没有加价，你看到的价格与供应商直接费率相同。这使得根据预期的 token 用量估算成本变得简单。例如，一个查询包含 5,000 个输入 token 和 1,000 个输出 token，输入成本为 0.00475 美元，输出成本为 0.004 美元，总计 0.00875 美元。
Kimi K2.6的定价高于许多较小的模型。对于可以用更少token或更便宜模型完成的任务，成本差异可能很大。例如，一个更便宜的模型可能每100万输入token收费0.15美元，这使得Kimi K2.6在输入token上的价格约高出六倍，而输出token的价格差距更大。然而，如果旗舰模型能一次调用完成一个任务，而更便宜的模型需要多次调用，那么总成本可能相差不大。此外，262k的上下文窗口允许处理大量输入，但填满该上下文会按比例推高成本。可以考虑批量请求或使用提示压缩来减少token数量。OrcaRouter对此模型不提供缓存折扣或特殊定价层级；你按所列费率按token付费。
不，OrcaRouter目前不为Kimi K2.6提供缓存、批量折扣或特殊定价层级。该模型严格按提供商标价以每token计费，零加价。重复提示或高用量均无折扣。若您的token消耗量非常大，可联系OrcaRouter协商定制企业协议，但默认适用标准定价。请注意，响应缓存不由OrcaRouter管理；您可以自行实现缓存层来避免重复发送相同提示，从而降低token成本。由于提供商标价直接转嫁，OrcaRouter无法提供低于提供商列出的价格。
通过OrcaRouter的OpenAI兼容API访问Kimi K2.6。将基础URL设置为 https://api.orcarouter.ai/v1 并使用模型标识符"kimi/kimi-k2.6"。您需要从OrcaRouter获取一个API密钥。该API支持与OpenAI的Chat Completions API相同的端点，包括可选参数如temperature、max_tokens、top_p、frequency_penalty和presence_penalty。要传递图像或视频，请使用包含类型"image_url"或"video_url"（带有适当URL）的content数组格式。注意：视频输入是实验性的；请查阅OrcaRouter文档了解支持的格式。一个典型的请求体如下所示：{"model": "kimi/kimi-k2.6", "messages": [{"role": "user", "content": [{"type": "text", "text": "Describe this image"}, {"type": "image_url", "image_url": {"url": "..."}}]}]}
使用OrcaRouter API调用Kimi K2.6时，您可以设置标准的OpenAI参数：temperature（0-2，默认1）、max_tokens（最大32768）、top_p、frequency_penalty、presence_penalty、stop sequences和stream（布尔值）。该模型也尊重用于设置上下文的系统消息。对于多模态输入，请包含类型为"text"、"image_url"或"video_url"的内容项。"video_url"类型可能需要额外的字段，如"format"和"duration"；有关确切语法，请参考OrcaRouter的文档。目前尚未确认用于控制视觉细节级别（如"low"或"high"）的参数。该模型不直接支持函数调用或工具；但是，您可以通过在系统提示中包含工具描述并解析输出来模拟工具使用。支持流式传输以实现实时输出。
迁移到OrcaRouter的API以使用Kimi K2.6只需更改现有代码中的base URL和模型ID。如果你使用OpenAI Python客户端，请将base_url设置为"https://api.orcarouter.ai/v1"，模型设置为"kimi/kimi-k2.6"。更新身份验证以使用OrcaRouter API密钥。消息格式和参数名称无需改动，因为它们完全兼容。如果你之前使用的是其他同样兼容OpenAI的提供商的API，迁移过程将非常简单。请注意token定价可能不同，因此需相应调整成本监控。先用小样本测试以确保预期行为。OrcaRouter的API保持相同的流式和非流式端点，因此现有的响应处理逻辑无需修改即可正常工作。
当您通过 OrcaRouter 向 Kimi K2.6 发送数据时，请求会被转发至 Kimi 提供商的服务器进行推理。OrcaRouter 仅在将数据传递至提供商所需的最短时间内存储您的提示和响应。但 Kimi 提供商可能有自己的数据处理政策。OrcaRouter 建议您查看提供商的隐私和数据保留条款。对于敏感数据，请考虑提供商的司法管辖区和政策是否符合您的数据治理要求。OrcaRouter 本身不会基于您的数据进行训练，也不会与除提供商之外的第三方共享数据。为最大限度地降低暴露风险，除非必要，请避免发送个人身份信息（PII），并评估用例是否值得承担相应风险。对于此模型，OrcaRouter 不提供超出其服务条款声明的数据保留保证。
Kimi K2.6 是 OrcaRouter 上可用的多模态模型之一。其关键区别在于较大的上下文窗口（262k tokens）和强劲的 τ²-Bench 得分（95.9）。相比之下，其他多模态模型的上下文窗口可能较小（例如 128k 或 32k），但可能提供更低的价格或在物体检测等视觉任务上表现更佳。有些模型专攻图像生成或具有更高的视频帧处理速率。Kimi K2.6 的价格在多模态模型中处于较高端，尽管某些专有模型可能更贵。选择多模态模型时，不仅要考虑输入模态，还要考虑输出模态（此处仅为文本）、上下文长度和基准得分。OrcaRouter 在目录中提供模型对比表，帮助您评估权衡。
Kimi K2.6是Kimi的旗舰模型。在性能和定价方面，它定位高于Kimi较小或较便宜的模型。例如，Kimi可能提供一款拥有128K上下文窗口的轻量级模型，其Token成本更低。OrcaRouter上Kimi模型的具体阵容可能会有变化，但通常的权衡在于较低成本与更高准确性、更大上下文以及多模态支持之间。如果您的用例不需要极致的上下文长度或τ²-Bench性能，采用更便宜的Kimi模型可能就足够了。然而，目前只有Kimi K2.6支持视频输入。其他Kimi模型的基准测试分数尚未提供，因此无法直接对比推理能力。请查阅OrcaRouter的模型列表以了解当前提供的模型。
在没有直接基准比较的情况下，选择主要取决于可用规格。Kimi K2.6 提供 262k 上下文窗口，大于 GPT-4o（128k）和 Claude Opus（200k）。其 τ²-Bench 得分 95.9 具有竞争力，但 Claude 和 GPT-4o 在 MMLU 或编程等其他基准测试上可能表现更好。Kimi K2.6 的定价适中（每 1M 令牌 $0.95/$4.00），而 GPT-4o（$5.00/$15.00）和 Claude Opus（$15.00/$75.00）为标准费率——不过这些模型的上下文长度和功能有所不同。Kimi K2.6 还支持视频输入，这是部分模型不具备的功能。最终，如果你需要最大上下文或强大的工具使用推理能力，并且能接受其提供商的数据政策，可以选择 Kimi K2.6。OrcaRouter 允许你并排测试多个模型以找到最适合的。
兼容 OpenAI——沿用你现有的 SDK
https://api.orcarouter.ai/v1from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://api.orcarouter.ai/v1",
api_key="$ORCAROUTER_API_KEY",
)
response = client.chat.completions.create(
model="kimi/kimi-k2.6",
messages=[{"role": "user", "content": "Hello"}],
)
print(response.choices[0].message.content)frequency_penaltyinclude_reasoningmax_completion_tokensmax_tokensnpresence_penaltyprompt_cache_keyreasoningresponse_formatsafety_identifierstopstreamstream_optionstemperaturethinkingtoolstop_p| 输入 / 1M tokens | $0.950 |
| 输出 / 1M tokens | $4.00 |
| 缓存读取 / 1M | $0.160 |
| 货币 | USD |
基于标价的估算
仅为估算——实际 Token 数取决于提供商的分词器。
@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