Moonshot Kimi K2 Thinking — K2系列中最先進的開放推理模型，可處理自主長時程任務，256k上下文。
Kimi K2.6 是 Kimi 推出的旗艦多模態模型，專為需要對長上下文及多種輸入模態進行推理的任務進行了優化。它能處理文字、圖片和影片，上下文窗口為 262,144 個 token——足以處理大型文件或長時間對話。該模型主要面向需要在複雜真實場景中獲得高準確度結果的開發者和企業，例如法律文件分析、醫學影像解讀或影片內容摘要。其定價體現了高端定位：每 100 萬個輸入 token 收費…
Kimi K2.6 擅長多步驟推理，包括數學、邏輯以及工具使用推理。其在 τ²-Bench（95.9）上的優異表現，展現了它遵循複雜指令、呼叫外部工具和整合結果的能力。該模型能夠處理思維鏈提示、將問題分解為子任務，並在長時間對話中維持一致性。此外，它也能對視覺內容進行推理——例如回答一系列圖片或一段影片剪輯的相關問題——並將視覺線索與文字語境結合。雖然在純程式碼生成或創意寫作方面沒有具體基準測試，但其一般推理能力顯示，在給予明確指令時能夠勝任此類任務。該模型的大上下文視窗支援對長篇文件進行推理，從而實現合約分析或研究統整等任務。
是的，Kimi K2.6 接受影片作為輸入，使其適合影片理解任務。該模型可以處理影片片段，並回答關於其內容的問題，例如識別物體、動作或場景。由於上下文窗口為 262,144 個令牌，較長的影片可能需要進行取樣或摘要，以符合令牌預算。該模型不提供逐幀輸出，而是基於整個影片輸入提供單一的文字回應。使用案例包括影片摘要、事件偵測和內容審核。為了獲得最佳結果，請確保影片檔案以廣泛支援的格式編碼，並考慮使用較低解析度以減少令牌消耗。該模型的定價也適用於影片輸入令牌，因此大型影片可能很快就會累積成本。
雖然 Kimi K2.6 支援文字、圖片和影片輸入，但本身不原生處理音訊。影片檔案中的任何音訊都不會被解讀，除非另行轉錄為文字。模型對視覺內容的理解僅限於能在 token 預算內呈現的範圍——極高解析度的圖片或較長的影片可能被縮小或截斷。該模型亦未針對即時處理進行最佳化；回應延遲會因輸入的大小與複雜度而異。對於需要精確空間推理的任務（例如物體偵測座標），模型可能提供近似描述而非精確的數值輸出。開發者應在具代表性的視覺資料樣本上測試模型，以確保可接受的準確度。當視覺保真度至關重要時，建議使用專門的電腦視覺模型，並將其輸出與 Kimi K2.6 的推理流程結合。
Kimi K2.6 是一款旗艦模型，定價較高（輸入 $0.95/百萬 tokens，輸出 $4.00/百萬 tokens）。對於不需要其獨特優勢的任務——例如短文本生成、簡單對話或基本摘要——使用價格更低的模型也能以極低成本獲得足夠的結果。OrcaRouter 上可用的更便宜替代方案包括較小型的 Kimi 模型或其他提供商的平價方案。如果您的任務不涉及視覺輸入，且能在較小的上下文窗口（例如 8k tokens）內完成，那麼 token 成本更低的模型可能更經濟實惠。此外，如果延遲是主要考量，且您不需要最高的推理準確性，那麼更快、更便宜的模型可能更適合。請務必評估 Kimi K2.6 帶來的性能提升是否值得為您的特定使用場景支付額外費用。
τ²-Bench 是一個旨在評估 AI 代理工具使用與推理能力的基準測試。95.9 的分數顯示 Kimi K2.6 能夠成功完成涉及呼叫外部工具、遵循多步驟指令及綜合輸出結果的複雜任務。此基準測試模擬了如瀏覽網頁、查詢資料庫或使用 API 等真實場景。高分意味著 Kimi K2.6 特別適合需要可靠工具執行的代理工作流程。需要注意的是，這項單一指標並未涵蓋所有性能面向，例如開放式生成中的創造力或事實準確性。開發人員應根據自身領域補充自訂評估。該分數由模型提供者報告，未經 OrcaRouter 獨立驗證。
除了 τ²-Bench 之外，Kimi K2.6 在其他常見基準測試（如 MMLU、HumanEval）上的表現尚未提供。其 τ²-Bench 分數 95.9 是推理與工具使用能力的強烈指標，但若缺乏其他數據，與其他旗艦模型的直接比較將有所受限。其他供應商的模型可能在程式碼生成或數學推理基準上超越 Kimi K2.6。選擇模型時，請考量對您的應用而言重要的特定基準。如果您的使用場景並非圍繞工具使用，單憑 τ²-Bench 分數不應成為決定性因素。OrcaRouter 提供多款旗艦模型；您可以自行運行測試套件，在您的數據上比較效能。
Kimi K2.6 的具體延遲數據尚未公開。作為一款具有 262k 上下文視窗的旗艦模型，其推論時間預期會比小型或專用模型更長。影響延遲的因素包括輸入 token 數量、輸出 token 數量以及伺服器負載。在 OrcaRouter 上，該模型透過標準的 OpenAI 相容 API 進行存取，因此典型的回應時間可能從短輸入的數秒，到處理長而複雜查詢的數十秒不等。就吞吐量而言，您可以同時發送的請求數量受到提供者及 OrcaRouter 基礎設施所定義的速率限制。開發人員在使用完整上下文視窗時應預期更高的延遲，並考慮對生產工作負載採用快取或非同步處理。
雖然 Kimi K2.6 在工具使用推理方面表現優異（τ²-Bench 95.9），但在其他領域可能存在弱點。目前並未提供程式設計、數學或多語言任務的基準評分，因此其在這些領域的表現未知。與所有大型語言模型一樣，Kimi K2.6 可能產生聽起來合理但實際上錯誤的資訊，特別是在冷門或近期主題上。若提示詞未仔細設計，其推理能力可能較為脆弱。該模型的多模態理解可能在圖像或影片中遺漏細微細節，特別是在物體較小或被遮擋的情況下。目前沒有關於其在對抗性環境或預算限制下表現的資訊。開發者應在代表性任務上自行評估，並注意單一基準並不能保證實際應用的可靠性。
Kimi K2.6 的計費方式依提供商費率計算，透過 OrcaRouter 無任何加成。每一百萬個輸入 token 成本為 0.95 美元，每一百萬個輸出 token 成本為 4.00 美元。輸入與輸出 token 均包含所有處理過的文字、圖像及影片 token。無額外平台費或每次請求費用。定價透明，您只需為所使用的 token 付費。由於無加成，您看到的價格即為提供商的直接費率。這使得根據預期的 token 用量估算成本變得簡單。例如，一個包含 5,000 個輸入 token 與 1,000 個輸出 token 的查詢，將花費 0.00475 美元用於輸入、0.004 美元用於輸出，總計 0.00875 美元。
Kimi K2.6的定價高於許多較小的模型。對於可以用較少token或較便宜模型完成的任務，成本差異可能很大。例如，一個較便宜的模型每1M輸入token可能花費0.15美元，使得Kimi K2.6在輸入token方面貴約六倍，輸出token則更貴。然而，如果旗艦模型一次調用就能完成任務，而較便宜模型需要多次調用，那麼總成本可能相差不大。此外，262k的上下文窗口允許大量輸入，但填滿該上下文窗口會按比例推高成本。考慮批量處理請求或使用提示壓縮來減少token數量。OrcaRouter不為此模型提供快取折扣或特殊定價等級；您按所列費率支付每個token的費用。
不，OrcaRouter 目前並未針對 Kimi K2.6 提供快取、用量折扣或特殊定價方案。該模型嚴格按照提供商的費率以每個 token 計費，且無任何加價。重複提示或大量使用均無折扣。若您的 token 消耗量極高，可聯繫 OrcaRouter 洽談自訂企業合約，但預設情況下仍適用標準定價。請注意，回應快取並非由 OrcaRouter 管理；您可以自行實作快取層，避免重複發送相同的提示，從而降低 token 成本。由於提供商的費率是直接轉嫁，OrcaRouter 無法提供低於提供商列表價格的報價。
Kimi K2.6 是透過 OrcaRouter 的 OpenAI 相容 API 存取的。將 base URL 設為 https://api.orcarouter.ai/v1，並使用模型識別碼 "kimi/kimi-k2.6"。您需要從 OrcaRouter 取得 API 金鑰。該 API 支援與 OpenAI 的 Chat Completions API 相同的端點，包括可選參數如 temperature、max_tokens、top_p、frequency_penalty 和 presence_penalty。若要傳遞圖片或影片，請使用 content 陣列格式，類型設為 "image_url" 或 "video_url"（附上對應的 URL）。請注意，影片輸入為實驗性功能；請參閱 OrcaRouter 文件了解支援的格式。一個典型的請求主體如下：{"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 呼叫 Kimi K2.6 時，您可以設定標準的 OpenAI 參數：temperature（0-2，預設為 1）、max_tokens（最高可達 32768）、top_p、frequency_penalty、presence_penalty、stop 序列以及 stream（布林值）。模型也會遵循系統訊息來設定上下文。對於多模態輸入，請包含類型為 "text"、"image_url" 或 "video_url" 的內容項目。"video_url" 類型可能需要額外的欄位，例如 "format" 和 "duration"；請參閱 OrcaRouter 的文件以取得確切的語法。目前尚未確認用於控制視覺細節等級（如 "low" 或 "high"）的參數。該模型不直接支援函式呼叫或工具；但是，您可以透過在系統提示中包含工具描述並解析輸出來模擬工具使用。支援串流以實現即時輸出。
迁移到OrcaRouter的Kimi K2.6 API只需更改现有代码中的基础URL和模型ID。如果您使用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"。更新您的认证方式以使用OrcaRouter API金鑰。消息格式和参数名称无需更改，因为它们完全兼容。如果您之前使用其他提供商的API，且该API也兼容OpenAI，那么迁移非常直接。请注意，令牌定价可能不同，因此需要相应调整成本监控。使用小样本进行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。
當您透過 OrcaRouter 傳送資料給 Kimi K2.6 時，請求會被轉發到 Kimi 提供者的伺服器進行推論。OrcaRouter 僅在傳遞給提供者所需的最小必要時間內儲存您的提示詞或回應。然而，Kimi 提供者可能有自己的資料處理政策。OrcaRouter 建議您查看該提供者的隱私權與資料保留條款。對於敏感資料，請考量提供者的管轄權與政策是否符合您的資料治理要求。OrcaRouter 本身不會使用您的資料進行訓練，也不會將資料分享給提供者以外的第三方。為將曝險程度降至最低，避免傳送個人可識別資訊（PII），除非確有必要，並評估該使用案例是否值得承擔風險。對於此模型，OrcaRouter 未提供超出其服務條款所述之資料保留保證。
Kimi K2.6 是 OrcaRouter 上提供的多種多模態模型之一。其主要區別在於大型上下文窗口（262k tokens）和強大的 τ²-Bench 分數（95.9）。相比之下，其他多模態模型可能具有較小的上下文窗口（例如 128k 或 32k），但可能提供較低的定價或更好的視覺任務表現（如物體檢測）。有些模型專注於圖像生成或具有更高的視頻幀處理速率。Kimi K2.6 的定價在多模態模型中屬於較高水準，儘管一些專有模型可能更昂貴。選擇多模態模型時，不僅要考慮輸入模態，還要考慮輸出模態（此處僅為文字）、上下文長度和基準測試分數。OrcaRouter 在目錄中提供了模型比較表，以幫助您評估取捨。
Kimi K2.6 是 Kimi 的旗艦模型。在性能和定價上，它高於 Kimi 較小或較便宜的模型。例如，Kimi 可能提供一個具有 128k 上下文視窗的輕量級模型，且 token 成本較低。OrcaRouter 上 Kimi 模型的確切陣容可能會有變動，但典型的權衡在於較低成本與較高準確度、較大上下文以及多模態支援之間。如果你的使用情境不需要極端的上下文長度或 τ²-Bench 效能，一個較便宜的 Kimi 模型可能就足夠了。然而，目前僅有 Kimi K2.6 支援影片輸入。其他 Kimi 模型的基準測試分數尚未提供，因此無法直接比較推理能力。請查看 OrcaRouter 的模型列表以了解目前提供的選項。
在沒有直接基準比較的情況下，選擇取決於可用規格。Kimi K2.6 提供 262k 的上下文長度，大於 GPT-4o（128k）和 Claude Opus（200k）。其 τ²-Bench 分數為 95.9，具有競爭力，但 Claude 和 GPT-4o 在其他基準（如 MMLU 或程式設計）上可能表現更佳。Kimi K2.6 的定價中等（每 100 萬 Token 為 $0.95/$4.00），相比之下 GPT-4o（$5.00/$15.00）和 Claude Opus（$15.00/$75.00）的標準費率則不同——儘管這些模型的上下文長度和功能各異。Kimi K2.6 還支援影片輸入，這並非所有模型都具備。最終，若你需要最大上下文或強大的工具使用推理能力，且能接受其提供商的資料政策，則選擇 Kimi K2.6。OrcaRouter 可讓您並排測試多個模型，以找出最適合的方案。
相容 OpenAI——沿用你現有的 SDK
https://api.orcarouter.ai/v1from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://api.orcarouter.ai/v1",
api_key="$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| 輸入 / 1M tokens | $0.950 |
| 輸出 / 1M tokens | $4.00 |
| 快取讀取 / 1M | $0.160 |
| 貨幣 | USD |
基於標價的估算
僅為估算——實際 Token 數取決於供應商的分詞器。
@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