MS

Moonshot

kimi-k2.5

Kimi K2.5

Moonshot 的多模态智能体模型，适合长上下文规划、浏览与产品工作流。

multimodal agent公开模型详情MoE Transformer

参数规模

1T / 32B active

上下文

256K

最大输出

64K

许可证

Modified MIT

TTFT

520ms

吞吐

42 tok/s

为什么选它

  • 超大上下文适合智能体记忆
  • 多模态推理能力均衡

价格与差价

层级标准缓存SiliconFlow节省
在线调用$0.10 / $1.00$0.035$0.23 / $3.0057%
批处理$0.05 / $0.50$0.035$0.23 / $3.0057%

快速开始

OpenAI 兼容接口，切换 base_url 即可。

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Python
from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    base_url="https://api.luminapath.tech/v1",
    api_key="BATCHIN_API_KEY"
)

resp = client.chat.completions.create(
    model="kimi-k2.5",
    messages=[{"role": "user", "content": "Summarize why this model is a fit for my workload."}]
)

print(resp.choices[0].message.content)
JavaScript
import OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI({
  baseURL: "https://api.luminapath.tech/v1",
  apiKey: process.env.BATCHIN_API_KEY,
});

const resp = await client.chat.completions.create({
  model: "kimi-k2.5",
  messages: [{ role: "user", content: "Summarize why this model is a fit for my workload." }],
});

console.log(resp.choices[0]?.message?.content);
cURL
curl https://api.luminapath.tech/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $BATCHIN_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "kimi-k2.5",
    "messages": [{"role":"user","content":"Summarize why this model is a fit for my workload."}]
  }'

规格与行为

架构

MoE Transformer

厂商家族

Moonshot

上下文

256K

最大输出

64K

适用场景

agent
multimodal

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