Kimi K2.5 テキスト生成

Kimi K2.5 は Moonshot AI のネイティブなマルチモーダル旗艦モデルで、2026年1月27日にリリースされました。これは Visual Coding と自律的な Agent Swarm オーケストレーションに重点を置き、256K のコンテキストウィンドウを追加料金なしで提供します。APIYI はこれを Alibaba Cloud 公式転送チャネル を通じて統合し、本番グレードの安定性を実現しています。基本のグループレートは 公式料金の 0.88× で、入金ボーナスの積み上げ（$100 のチャージ → $10 無料から上）により、実効コストは公式料金の 80% 未満 になります。

Kimi K2.5 は APIYI で利用可能です: Alibaba Cloud 公式転送チャネル、OpenAI 互換エンドポイント、モデル ID kimi-k2.5。Kimi の公式サイトとは異なり、Thinking モードはリクエストボディ内で enable_thinking: true を使って明示的に有効化する必要があります。デフォルトではモデルは Instant モードで動作します。

主な特長

256K コンテキスト

256K tokens で追加料金なし — 中規模のコードベース全体や長文書を 1 回の呼び出しで収められます。

推論モード

enable_thinking: true で深い推論を有効化できます — 複雑な計画立案、根本原因分析、エージェント向けに最適です。

ネイティブなマルチモーダル + ビジュアルコーディング

画像とコードをネイティブに理解します — UI モックアップ、スクリーンショット、図を実行可能なコードに変換するのが得意です。

安定した Alibaba Cloud 転送

Alibaba Cloud の公式リレー経由でルーティングされます — 高い同時実行数でもエンタープライズ級 SLA を提供します。

モデル情報

パラメータ	値
モデルID	`kimi-k2.5`
コンテキストウィンドウ	256,000 tokens
モード	即時 / 推論 / Agent / Agent Swarm
推論切り替え	`enable_thinking: true`（リクエストボディ内、デフォルト `false`）
入力	テキスト + 画像（ネイティブなマルチモーダル）
出力	テキスト
ストリーミング	✅ 対応
Function Calling / Tool Use	✅ 対応
チャンネル	Alibaba Cloud 公式転送

Kimi に組み込まれた $web_search ツールは、現在推論モードと互換性がありません。Moonshot の案内に従い、web_search ツールが必要な場合は enable_thinking を無効にしてください。この制限は公式プラットフォームと一致しています。

料金

項目	公式	APIYI グループ (0.88×)	チャージボーナス込み（概算）
入力	$0.60 / 1M tokens	$0.528 / 1M tokens	~$0.48 / 1M tokens
出力	$2.50 / 1M tokens	$2.20 / 1M tokens	~$2.00 / 1M tokens
キャッシュヒット（入力）	$0.10 / 1M tokens	$0.088 / 1M tokens	—

料金メモ: APIYI では、グループの基本レートとして 0.88× のレート倍率（公式定価の 88%）を採用しています。新規登録 / 大口チャージボーナス（例: $100 チャージで $10 無料など）を重ねると、実質コストは公式の 80% 未満になります。詳細はチャージ特典をご覧ください。

Thinkingモードを有効にする方法

Kimiの公式サイトとの最大の違いは、APIYIではデフォルトがInstantモードである点です。リクエストボディで enable_thinking を使って Thinking を明示的に有効化する必要があります:

ユースケース	`enable_thinking`	補足
日常のチャット / 高速応答	`false` (default)	Instantモード、最小レイテンシ
複雑な推論 / コード計画 / RCA	`true`	Thinkingモード、推論トレースを出力
web_search を使うエージェント	`false`	公式の制限: web_search と推論は排他的です

cURL の例（Thinkingを有効化）

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": "What is 1+1?"
      }
    ],
    "enable_thinking": true
  }'

呼び出し方法

エンドポイント

https://api.apiyi.com/v1/chat/completions

基本的な使い方（即時モード）

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": "Introduce yourself in one sentence."}
    ]
  }'

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": "Introduce yourself in one sentence."}
    ]
)

print(response.choices[0].message.content)

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: 'Introduce yourself in one sentence.' }
  ]
});

console.log(response.choices[0].message.content);

詳細な使い方（推論モード）

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": "Analyze the time complexity of this code and suggest optimizations."}
    ],
    extra_body={
        "enable_thinking": True
    }
)

print(response.choices[0].message.content)

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: 'Analyze the time complexity of this code and suggest optimizations.' }
  ],
  // @ts-ignore - custom field
  enable_thinking: true
});

console.log(response.choices[0].message.content);

ストリーミング

response = client.chat.completions.create(
    model="kimi-k2.5",
    messages=[{"role": "user", "content": "Write a short poem about spring."}],
    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)

リクエストパラメータ

Name	Type	Required	Notes
`model`	string	はい	`kimi-k2.5` である必要があります
`messages`	array	はい	会話メッセージ
`enable_thinking`	boolean	いいえ	Thinking モードを有効化; デフォルトは `false`
`stream`	boolean	いいえ	出力をストリーミング
`temperature`	number	いいえ	サンプリング temperature、0–2
`max_tokens`	integer	いいえ	最大出力 tokens
`tools`	array	いいえ	Function / tool 一覧

レスポンス形式

{
  "id": "chatcmpl-xxxxxxxx",
  "object": "chat.completion",
  "created": 1706300000,
  "model": "kimi-k2.5",
  "choices": [
    {
      "index": 0,
      "message": {
        "role": "assistant",
        "content": "1+1 equals 2."
      },
      "finish_reason": "stop"
    }
  ],
  "usage": {
    "prompt_tokens": 24,
    "completion_tokens": 12,
    "total_tokens": 36
  }
}

ベストプラクティス

タスクごとにモードを切り替える: 日常のチャットや短い生成では Instant mode を有効のままにし、複雑な推論、コードレビュー、エージェントの計画には enable_thinking: true を設定します。
256K のコンテキストを活用する: 中規模のリポジトリ、製品ドキュメント一式、長い会議の文字起こしを 1 回の呼び出しに収められます — 追加料金はありません。
マルチモーダルなビジュアルコーディング: UI のスクリーンショットやデザインモックアップを送れば、K2.5 が 1 回で「読み取り → 計画 → コーディング」まで行います。
節約効果を最大化する: $100 以上の入金ボーナスを 0.88× のグループレートと組み合わせると、実質コストは公式の 80% 未満に下がります。
web_search の注意点に留意する: Moonshot の組み込み $web_search ツールが必要な場合は、enable_thinking を無効にしてください。

よくある質問

なぜ私のリクエストは推論モードを使っていないのですか？

推論モードはデフォルトではオフです。リクエストボディに "enable_thinking": true が含まれていることを確認してください。OpenAI Python SDK では extra_body の中に渡し、Node.js SDK ではトップレベルのフィールドとして渡せます。

APIYI の Kimi K2.5 は Moonshot のものと同じモデルですか？

はい — 同じ上流モデルで、Alibaba Cloud の公式リレーチャネル経由でルーティングされています。違いは、推論モードがデフォルトではオフで、enable_thinking で有効化する必要があることだけです。

0.88×のグループレートはどのように動作しますか？

APIYI コンソールで API token を作成する際、Kimi K2.5 を含むグループに割り当ててください。課金では自動的に 0.88× のレート倍率が適用されます。チャージ特典を併用すると、総コストはさらに下がります。チャージ特典をご覧ください。

関数呼び出し / tool の使用をサポートしていますか？

はい。標準的な OpenAI スタイルの tools 定義を渡してください。公式の $web_search 内蔵 tool は推論モードと排他的である点に注意してください。別々の呼び出しで使用してください。

推論モードは追加料金がかかりますか？

推論トレースは出力 token としてカウントされ、通常どおり課金されます。複雑なタスクでは出力 token が大幅に増える場合があるため、より深い推論が必要なときだけ有効にしてください。

API マニュアル

APIの完全な利用ガイド

入金プロモーション

ボーナスを積み重ねて、価格をさらに下げます

モデル情報

利用可能なすべてのモデルとグループを閲覧できます

ユースケース

クライアント統合のウォークスルー

基本

基本API

画像API（公式）

動画API（公式）

マルチモーダル理解API

テキスト生成

検索と安全性

主な特長

256K コンテキスト

推論モード

ネイティブなマルチモーダル + ビジュアルコーディング

安定した Alibaba Cloud 転送

モデル情報

料金

Thinkingモードを有効にする方法

cURL の例（Thinkingを有効化）

呼び出し方法

エンドポイント

基本的な使い方（即時モード）

詳細な使い方（推論モード）

ストリーミング

リクエストパラメータ

レスポンス形式

ベストプラクティス

よくある質問

関連リソース

API マニュアル

入金プロモーション

モデル情報

ユースケース

​主な特長

256K コンテキスト

推論モード

ネイティブなマルチモーダル + ビジュアルコーディング

安定した Alibaba Cloud 転送

​モデル情報

​料金

​Thinkingモードを有効にする方法

​cURL の例（Thinkingを有効化）

​呼び出し方法

​エンドポイント

​基本的な使い方（即時モード）

​詳細な使い方（推論モード）

​ストリーミング

​リクエストパラメータ

​レスポンス形式

​ベストプラクティス

​よくある質問

​関連リソース

API マニュアル

入金プロモーション

モデル情報

ユースケース

主な特長

モデル情報

料金

Thinkingモードを有効にする方法

cURL の例（Thinkingを有効化）

呼び出し方法

エンドポイント

基本的な使い方（即時モード）

詳細な使い方（推論モード）

ストリーミング

リクエストパラメータ

レスポンス形式

ベストプラクティス

よくある質問

関連リソース