Kimi K2.6 256K संदर्भ, मजबूत कोडिंग और पाठ, छवि और वीडियो इनपुट के साथ एक मूनशॉट मल्टीमॉडल तर्क मॉडल है।
Moonshot AIटेक्स्ट जनरेशन256K कॉन्टेक्स्टरिलीज 20 अप्रैल 2026Chinaस्वामित्व वाला एंडपॉइंटKimi K2.6 256K संदर्भ, मजबूत कोडिंग और पाठ, छवि और वीडियो इनपुट के साथ एक मूनशॉट मल्टीमॉडल तर्क मॉडल है।
पाठ, छवि और वीडियो इनपुट का समर्थन करता है, डिफ़ॉल्ट, फ़ंक्शन कॉलिंग और स्वचालित प्रॉम्प्ट कैशिंग पर सोच मोड। वेब खोज, संरचित उत्पादन, बैच और ठीक ट्यूनिंग समर्थित नहीं हैं।
इस नाम से भी जाना जाता है Moonshot AI Kimi K2.6, Kimi-K2.6, kimi-k2-6
kimi-k2-6/v1/chat/completionsPOST/v1/responsesPOST/v1/messagesPOST/v1beta/models/kimi-k2-6:generateContentEmpirioLabs कैटलॉग से लाइव pay-as-you-go दरें। आप सिर्फ उतना ही भुगतान करते हैं जितना उपयोग करते हैं, कोई मासिक न्यूनतम नहीं।
Kimi K2.6 OpenAI-संगत Chat Completions API देता है। किसी भी OpenAI SDK को अपनी EmpirioLabs API key के साथ https://api.empiriolabs.ai/v1 पर सेट करें और model id kimi-k2-6 उपयोग करें। EmpirioLabs डैशबोर्ड से API key प्राप्त करें।
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)EmpirioLabs पर Kimi K2.6 API द्वारा समर्थित request पैरामीटर। फ़ील्ड छोड़ने पर डिफ़ॉल्ट मान लागू होते हैं।
| पैरामीटर | प्रकार | डिफॉल्ट | रेंज / मान | विवरण |
|---|---|---|---|---|
| temperature | number | 0.7 | 0 से 2 | नमूना तापमान। 0 = नियतात्मक, 2 = अधिकतम यादृच्छिकता। |
| top_p | number | 0.9 | 0 से 1 | नाभिक नमूनाकरण संभाव्यता द्रव्यमान। कम मान आउटपुट को अधिक केंद्रित बनाते हैं। |
| max_tokens | number | 4096 | 1 से 16000 | अधिकतम आउटपुट टोकन। |
| stop | string | - | - | 4 स्ट्रिंग्स तक जहां मॉडल आगे टोकन उत्पन्न करना बंद कर देगा। |
| enable_thinking | boolean | true | - | उत्तर देने से पहले तर्क सक्षम करें। |
| thinking_budget | number | 32768 | 1 से 81920 | सोच सक्षम होने पर तर्क के लिए आरक्षित अधिकतम टोकन। |
| reasoning_effort | enum | medium | none, low, medium, high, max | तर्क प्रयास स्तर। कोई भी सोच को अक्षम नहीं करता है। निम्न, मध्यम, उच्च और अधिकतम सेट चयनित मॉडल के आकार के बाउंड थिंकिंग बजट। OpenAI-शैली reasoning_effort फ़ील्ड के... |
| response_format | enum | - | - | आउटपुट को JSON पर सीमित करें। किसी भी मान्य JSON ऑब्जेक्ट के लिए JSON मोड का उपयोग करें, या आपके द्वारा प्रदान की गई स्कीमा से मेल खाने वाले आउटपुट को बाध्य करने के... |
| web_search_linkup | boolean | false | - | लिंकअप द्वारा संचालित वैकल्पिक वेब खोज। सक्षम होने पर, हाल के वेब स्रोतों को आपके नवीनतम उपयोगकर्ता संदेश को क्वेरी के रूप में उपयोग करके पुनर्प्राप्त किया जाता है और मॉडल को अतिरिक्त संदर्भ के रूप में प्रदान किया जाता है। मॉडल की सामान्य टोकन लागत के शीर्ष पर लागू होने पर प्रति कॉल $0.013 जोड़ता है। डिफ़ॉल्ट रूप से अक्षम। |
| disable_formatting | boolean | false | - | सक्षम होने पर, गेटवे "स्रोत" पाद लेख को सहायक प्रतिक्रियाओं में नहीं जोड़ेगा जो लिंकअप वेब खोज का उपयोग करते हैं। उपयोगी जब मॉडल आउटपुट को किसी अन्य सिस्टम में पाइप... |
EmpirioLabs पर Kimi K2.6 का बिल उपयोग के अनुसार बनता है। इस पेज की लाइव दर तालिका हमेशा API की वास्तविक बिलिंग से मेल खाती है।
Kimi K2.6 256K टोकन की context window समर्थित करता है, प्रति उत्तर अधिकतम 16,000 आउटपुट टोकन के साथ।
हां। Kimi K2.6 OpenAI-संगत Chat Completions API देता है, इसलिए मौजूदा OpenAI SDKs base_url को https://api.empiriolabs.ai/v1 पर सेट करके और model id kimi-k2-6 रखकर काम करते हैं।
हां। EmpirioLabs playground ब्राउज़र में Kimi K2.6 को उन्हीं पैरामीटरों के साथ चलाता है जो API देता है, ताकि आप कोड लिखने से पहले prompt आज़मा सकें।
EmpirioLabs खाता बनाएं, फिर डैशबोर्ड में API Keys में key जनरेट करें। बिलिंग pay-as-you-go क्रेडिट से होती है, इसलिए आप सिर्फ अपनी requests का भुगतान करते हैं।
हमारे मूल्य निर्धारण की जाँच करें या यदि आप चाहते हैं कि आपका अपना मॉडल हमारे स्टैक पर तैनात किया जाए, तो पहुंचें।
