> ## Documentation Index > Fetch the complete documentation index at: https://docs.apiyi.com/llms.txt > Use this file to discover all available pages before exploring further. # Kimi K2.5 文本生成 > Moonshot AI 原生多模态旗舰模型，256K 上下文，支持 Thinking 深度思考模式。API易阿里云官转通道稳定可靠，分组价 0.88 倍，叠加充值加赠可享官网 8 折以内。 Kimi K2.5 是 Moonshot AI 于 2026 年 1 月 27 日发布的原生多模态旗舰模型，主打视觉编程（Visual Coding）与自主 Agent Swarm 编排能力，提供 256K 超长上下文。API易通过**阿里云官转**通道接入，稳定可靠；分组价采用 0.88 倍率（官网 88 折），再叠加充值加赠（充值 \$100 送 \$10 起），**实际成本可低于官网 8 折**。 **API易已接入 Kimi K2.5**：阿里云官转通道，OpenAI 兼容格式直接调用，模型名 `kimi-k2.5`。与 Kimi 官网不同的是——**Thinking（思考）模式需要显式传入 `enable_thinking: true` 参数才会启用**，默认为 Instant 模式。 ## 核心优势 无需额外加价即可享受 256K 上下文，整个大型代码库或长文档一次塞进去。 通过 `enable_thinking: true` 开启推理链路，适合复杂规划、根因分析与 Agent 任务。 原生理解图像与代码，擅长把 UI 截图、设计稿、图表转化为可运行的代码。 经阿里云官方转发通道接入，企业级 SLA，高并发下稳定不断供。 ## 模型信息 | 参数 | 值 | | --------------- | ---------------------------------------- | | **模型名称** | `kimi-k2.5` | | **上下文窗口** | 256,000 tokens | | **运行模式** | Instant / Thinking / Agent / Agent Swarm | | **Thinking 开关** | 请求体 `enable_thinking: true`（默认 `false`） | | **输入格式** | 文本 + 图像（原生多模态） | | **输出格式** | 文本 | | **流式输出** | ✅ 支持 | | **函数调用 / 工具使用** | ✅ 支持 | | **通道** | 阿里云官转（稳定可靠） | Kimi 官网内置的 `$web_search` 工具目前与 Thinking 模式不兼容，官方建议：如需使用 web\_search，先关闭 `enable_thinking`。这一限制与 Moonshot 官方一致。 ## 定价 | 项目 | 官网价格 | API易分组价（0.88 倍率） | 叠加充值加赠（约） | | -------- | ------------------ | ------------------- | -------------------- | | 输入 | \$0.60 / 1M tokens | \$0.528 / 1M tokens | 约 \$0.48 / 1M tokens | | 输出 | \$2.50 / 1M tokens | \$2.20 / 1M tokens | 约 \$2.00 / 1M tokens | | 缓存命中（输入） | \$0.10 / 1M tokens | \$0.088 / 1M tokens | — | **价格说明**：API易采用 **0.88 倍率**（官网 88 折）作为分组基础价；叠加首充/大额充值加赠后（如充值 \$100 送 \$10 起），实际使用成本可**低于官网 8 折**。更多加赠政策详见 [充值优惠](/faq/recharge-promotions)。 ## 如何开启 Thinking 模式 在 API易 上使用 Kimi K2.5，与 Kimi 官网最大的区别是——**默认是 Instant 模式**，需要通过请求体的 `enable_thinking` 参数显式启用深度思考： | 场景 | `enable_thinking` | 说明 | | ---------------------- | ----------------- | ------------------------------- | | 日常对话 / 快速响应 | `false`（默认） | Instant 模式，响应最快 | | 复杂推理 / 代码规划 / 根因分析 | `true` | Thinking 模式，输出推理链路 | | Agent 任务 + web\_search | `false` | 官方限制：web\_search 与 thinking 不兼容 | ### cURL 示例（开启 Thinking） ```bash theme={null} curl --location 'https://api.apiyi.com/v1/chat/completions' \ --header "Authorization: Bearer sk-xxxx" \ --header 'Content-Type: application/json' \ --data '{ "model": "kimi-k2.5", "messages": [ { "role": "system", "content": "You are a helpful assistant." }, { "role": "user", "content": "1+1等于多少？" } ], "enable_thinking": true }' ``` ## 调用方式 ### 端点地址 ``` https://api.apiyi.com/v1/chat/completions ``` ### 基础调用（Instant 模式） ```bash cURL theme={null} curl -X POST "https://api.apiyi.com/v1/chat/completions" \ -H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{ "model": "kimi-k2.5", "messages": [ {"role": "user", "content": "用一句话介绍你自己"} ] }' ``` ```python Python theme={null} from openai import OpenAI client = OpenAI( api_key="YOUR_API_KEY", base_url="https://api.apiyi.com/v1" ) response = client.chat.completions.create( model="kimi-k2.5", messages=[ {"role": "user", "content": "用一句话介绍你自己"} ] ) print(response.choices[0].message.content) ``` ```javascript Node.js theme={null} import OpenAI from 'openai'; const client = new OpenAI({ apiKey: 'YOUR_API_KEY', baseURL: 'https://api.apiyi.com/v1' }); const response = await client.chat.completions.create({ model: 'kimi-k2.5', messages: [ { role: 'user', content: '用一句话介绍你自己' } ] }); console.log(response.choices[0].message.content); ``` ### 进阶调用（Thinking 模式） ```python Python theme={null} from openai import OpenAI client = OpenAI( api_key="YOUR_API_KEY", base_url="https://api.apiyi.com/v1" ) response = client.chat.completions.create( model="kimi-k2.5", messages=[ {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."}, {"role": "user", "content": "分析这段代码的时间复杂度并给出优化建议"} ], extra_body={ "enable_thinking": True } ) print(response.choices[0].message.content) ``` ```javascript Node.js theme={null} import OpenAI from 'openai'; const client = new OpenAI({ apiKey: 'YOUR_API_KEY', baseURL: 'https://api.apiyi.com/v1' }); const response = await client.chat.completions.create({ model: 'kimi-k2.5', messages: [ { role: 'system', content: 'You are a helpful assistant.' }, { role: 'user', content: '分析这段代码的时间复杂度并给出优化建议' } ], // @ts-ignore - 自定义字段 enable_thinking: true }); console.log(response.choices[0].message.content); ``` ### 流式输出 ```python theme={null} response = client.chat.completions.create( model="kimi-k2.5", messages=[{"role": "user", "content": "写一首关于春天的短诗"}], stream=True, extra_body={"enable_thinking": True} ) for chunk in response: if chunk.choices[0].delta.content: print(chunk.choices[0].delta.content, end="", flush=True) ``` ## 请求参数 | 参数名 | 类型 | 必填 | 说明 | | ----------------- | ------- | -- | --------------------------- | | `model` | string | 是 | 固定为 `kimi-k2.5` | | `messages` | array | 是 | 对话消息数组 | | `enable_thinking` | boolean | 否 | 是否开启 Thinking 模式，默认 `false` | | `stream` | boolean | 否 | 是否流式输出 | | `temperature` | number | 否 | 采样温度，0\~2 之间 | | `max_tokens` | integer | 否 | 最大输出 tokens | | `tools` | array | 否 | 函数调用 / 工具列表 | ## 响应格式 ```json theme={null} { "id": "chatcmpl-xxxxxxxx", "object": "chat.completion", "created": 1706300000, "model": "kimi-k2.5", "choices": [ { "index": 0, "message": { "role": "assistant", "content": "1+1 等于 2。" }, "finish_reason": "stop" } ], "usage": { "prompt_tokens": 24, "completion_tokens": 12, "total_tokens": 36 } } ``` ## 最佳实践 1. **按任务切换模式**：日常对话、短文本生成用默认 Instant 模式；复杂推理、代码审查、Agent 规划任务加上 `enable_thinking: true`。 2. **善用 256K 上下文**：整个中型代码仓库、产品文档、长会议纪要都可以一次塞进去，不额外加价。 3. **多模态视觉编程**：上传 UI 截图 / 设计稿，一次调用完成「读图 → 规划 → 出代码」。 4. **成本进一步优化**：充值 \$100 起享受加赠，叠加 0.88 分组价，实际成本可低于官网 8 折。 5. **注意 web\_search 限制**：如需使用官方 `$web_search` 内置工具，请关闭 `enable_thinking`。 ## 常见问题 默认不会开启。请检查请求体是否包含 `"enable_thinking": true`；使用 OpenAI Python SDK 时需放在 `extra_body` 中，Node.js SDK 可直接作为顶层字段传入。 是同一个模型。API易通过阿里云官转通道接入 Moonshot 官方 Kimi K2.5，模型能力完全一致。区别仅在于：Thinking 模式默认关闭，需通过 `enable_thinking` 参数显式启用。 在 API易控制台创建令牌时，将令牌分组设置为支持 Kimi K2.5 的分组即可按 0.88 倍率计费。搭配充值加赠后，整体成本可进一步下降。详见 [充值优惠](/faq/recharge-promotions)。 支持。可通过标准 OpenAI 格式的 `tools` 字段传入函数定义。注意官方 `$web_search` 内置工具与 Thinking 模式互斥，请分别使用。 Thinking 模式生成的推理内容按输出 tokens 正常计费。复杂任务可能会显著增加输出 tokens 数量，建议按需启用。 ## 相关资源 查看完整的 API 使用指南 了解加赠活动，把价格做得更低 查看所有可用模型及分组 查看各种客户端接入教程