
Kimi K2.6 est un modèle de raisonnement multimodal Moonshot avec un contexte 256K, un codage fort, ainsi que des entrées texte, image et vidéo.
Kimi K2.6 est un modèle de raisonnement multimodal Moonshot avec un contexte 256K, un codage fort, ainsi que des entrées texte, image et vidéo.
Prend en charge les entrées texte, image et vidéo, le mode pensée activé par défaut, l’appel de fonctions et la mise en cache automatique des invites. La recherche web, la sortie structurée, les lots et le fine-tuning ne sont pas pris en charge.
Aussi connu sous le nom Moonshot AI Kimi K2.6
kimi-k2-6/v1/chat/completionsPOST/v1/responsesPOST/v1/messagesPOST/v1beta/models/kimi-k2-6:generateContentTarifs à l'usage en direct du catalogue EmpirioLabs. Vous ne payez que ce que vous utilisez, sans minimum mensuel.
Kimi K2.6 sert l'API Chat Completions compatible OpenAI. Pointez n'importe quel SDK OpenAI vers https://api.empiriolabs.ai/v1 avec votre clé API EmpirioLabs et utilisez l'id de modèle kimi-k2-6. Obtenez une clé API depuis le tableau de bord EmpirioLabs.
curl https://api.empiriolabs.ai/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer $EMPIRIOLABS_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "kimi-k2-6",
"messages": [
{"role": "user", "content": "Write a haiku about the ocean."}
]
}'from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://api.empiriolabs.ai/v1",
api_key="YOUR_EMPIRIOLABS_API_KEY",
)
response = client.chat.completions.create(
model="kimi-k2-6",
messages=[{"role": "user", "content": "Write a haiku about the ocean."}],
)
print(response.choices[0].message.content)Paramètres de requête pris en charge par l'API Kimi K2.6 sur EmpirioLabs. Les valeurs par défaut s'appliquent quand un champ est omis.
| Paramètre | Type | Par défaut | Plage / valeurs | Description |
|---|---|---|---|---|
| temperature | number | 0.7 | 0 à 2 | Température d’échantillonnage. 0 = déterministe, 2 = aléatoire maximal. |
| top_p | number | 0.9 | 0 à 1 | Probabilité d’échantillonnage du noyau, masse. Plus bas = plus concentré. |
| max_tokens | number | - | 1 à 16000 | Jetons de sortie maximum. Lorsqu’ils sont omis, le défaut propre au modèle s’applique. |
| stop | string | - | - | Jusqu’à 4 chaînes où le modèle cesse de générer d’autres jetons. |
| enable_thinking | boolean | true | - | Activez le raisonnement avant de répondre. Avec response_format, le modèle répond sans raisonner sauf si la requête ne définit enable_thinking. |
| reasoning_effort | enum | medium | none, low, medium, high, max | Niveau d’effort de raisonnement. Aucun ne décourage la pensée. budgets de pensée limités faible, moyen, élevé et maximal adaptés au modèle sélectionné. |
| thinking_budget | number | 32768 | 1 à 81920 | Le maximum de jetons est réservé pour le raisonnement lorsque la pensée est activée. |
| response_format | enum | - | - | Limitez la sortie au JSON. Utilisez le mode JSON pour tout objet JSON valide, ou un schéma JSON pour forcer une sortie correspondant à un schéma que vous fournissez. |
| web_search_linkup | boolean | false | - | Recherche web optionnelle propulsée par Linkup. Lorsqu’activées, les sources web récentes sont récupérées en utilisant votre dernier message utilisateur comme requête et fournies au modèle comme contexte supplémentaire. Ajoute $0.013 par appel lorsqu’il est invoqué en plus du coût normal du jeton du modèle. Désactivé par défaut. |
| disable_formatting | boolean | false | - | Retournez la réponse sans la liste des sources que la recherche web ajoute. |
Sur EmpirioLabs, Kimi K2.6 est facturé à l'usage. La grille tarifaire en direct de cette page correspond toujours à ce que l'API facture.
Kimi K2.6 prend en charge une fenêtre de contexte de 256K tokens avec jusqu'à 16 000 tokens de sortie par réponse.
Oui. Kimi K2.6 sert l'API Chat Completions compatible OpenAI : les SDKs OpenAI existants fonctionnent en pointant base_url vers https://api.empiriolabs.ai/v1 et en utilisant l'id de modèle kimi-k2-6.
Oui. Le playground EmpirioLabs exécute Kimi K2.6 dans le navigateur avec les mêmes paramètres que l'API expose, pour tester vos prompts avant d'écrire du code.
Créez un compte EmpirioLabs, puis générez une clé sous API Keys dans le tableau de bord. La facturation utilise des crédits à l'usage : vous ne payez que vos requêtes.
Consultez nos tarifs ou contactez-nous si vous souhaitez que votre propre modèle soit déployé sur notre stack.