
Kimi K2.6 é um modelo de raciocínio multimodal Moonshot com 256K de contexto, codificação forte e entradas de texto, imagem e vídeo.
Kimi K2.6 é um modelo de raciocínio multimodal Moonshot com 256K de contexto, codificação forte e entradas de texto, imagem e vídeo.
Suporta entradas de texto, imagem e vídeo, modo de pensamento por padrão, chamada de função e cache automático. Pesquisa web, saída estruturada, lotes e ajuste fino não são suportados.
Também conhecido como 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:generateContentTarifas pay-as-you-go ao vivo do catálogo EmpirioLabs. Você paga só pelo que usa, sem mínimo mensal.
Kimi K2.6 atende a API Chat Completions compatível com OpenAI. Aponte qualquer SDK OpenAI para https://api.empiriolabs.ai/v1 com sua chave de API EmpirioLabs e use o id de modelo kimi-k2-6. Obtenha uma chave de API no painel 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)Parâmetros de requisição suportados pela API Kimi K2.6 na EmpirioLabs. Os padrões valem quando um campo é omitido.
| Parâmetro | Tipo | Padrão | Intervalo / valores | Descrição |
|---|---|---|---|---|
| temperature | number | 0.7 | 0 a 2 | Temperatura de amostragem. 0 = determinística, 2 = aleatoriedade máxima. |
| top_p | number | 0.9 | 0 a 1 | Amostragem do núcleo com a probabilidade de massa. Valores mais baixos tornam as saídas mais focadas. |
| max_tokens | number | 4096 | 1 a 16000 | Tokens de saída máximos. |
| stop | string | - | - | Até 4 strings em que o modelo para de gerar mais tokens. |
| enable_thinking | boolean | true | - | Ative o raciocínio antes de responder. |
| thinking_budget | number | 32768 | 1 a 81920 | Tokens máximos reservados para raciocínio quando o pensamento está ativado. |
| reasoning_effort | enum | medium | none, low, medium, high, max | Nível de esforço de raciocínio. Nenhum impede o pensamento. orçamentos limitados de pensamento de conjuntos baixos, médios, altos e máximos, dimensionados para o... |
| response_format | enum | - | - | Restringa a saída a JSON. Use o modo JSON para qualquer objeto JSON válido, ou esquema JSON para forçar a saída que corresponda a um esquema que você fornece. |
| web_search_linkup | boolean | false | - | Busca opcional na web alimentada pelo Linkup. Quando ativadas, fontes web recentes são recuperadas usando sua última mensagem de usuário como consulta e fornecidas ao modelo como contexto adicional. Adiciona $0.013 por chamada quando invocada, além do custo normal do token do modelo. Desativado por padrão. |
| disable_formatting | boolean | false | - | Quando ativado, o gateway não adiciona o rodapé "Fontes" às respostas assistentes que usaram busca web do Linkup. Útil quando a saída do modelo é canalizada para... |
Na EmpirioLabs, Kimi K2.6 é cobrado por uso. A tabela de tarifas ao vivo desta página sempre corresponde ao que a API cobra.
Kimi K2.6 suporta uma janela de contexto de 256K tokens com até 16.000 tokens de saída por resposta.
Sim. Kimi K2.6 atende a API Chat Completions compatível com OpenAI, então SDKs OpenAI existentes funcionam apontando base_url para https://api.empiriolabs.ai/v1 e definindo o id de modelo kimi-k2-6.
Sim. O playground da EmpirioLabs executa Kimi K2.6 no navegador com os mesmos parâmetros que a API expõe, para você testar prompts antes de escrever código.
Crie uma conta EmpirioLabs e gere uma chave em API Keys no painel. A cobrança usa créditos pay-as-you-go, então você paga apenas pelas requisições que faz.
Confira nossos preços ou entre em contato se quiser que seu próprio modelo seja implementado em nossa pilha.