Kimi K2.6
Moonshot AI · Text Generation
POST /v1/chat/completionsKimi K2.6은 256K 맥락, 강력한 코딩, 텍스트, 이미지, 비디오 입력을 갖춘 Moonshot 멀티모달 추론 모델입니다.
한눈에
| 필드 | 가치 |
|---|---|
| 모델 ID | kimi-k2-6 |
| 모델 출시일 | 2026-04-20 |
| 입력 양상 | 텍스트, 이미지, 비디오 |
| 출력 방식 | 본문 |
| 컨텍스트 윈도우 | 256K |
| 무게 정밀도 | - |
| 최대 출력 토큰 | 16,000 |
| 지역 | 중국 |
| 특징 | 추론, function_calling, 캐시, 멀티모달 |
| 원주민 추론 | 아니 |
| 신규 | 네 |
| 지원되는 엔드포인트 | POST /v1/chat/completions, POST /v1/responses, POST /v1/messages |
가격
| 돌격 | 사양 | 요금 |
|---|---|---|
| 입력 | 1M 프롬프트 토큰당 | $0.8939 ($0.95였다) |
| 출력 | 생성된 토큰 1M 단위 | $3.7131 ($4.00였다) |
| 암묵적 캐시 읽기 | 1M 캐시된 입력 토큰당 | $0.1788 |
| 웹 검색 (Linkup) | 호출 시 통화당 | $0.013 |
예시 요청
$ 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":"Hello"}]}'
매개변수
| 매개변수 | 유형 | 필수 | 기본 설정 | 설명 |
|---|---|---|---|---|
temperature | 번호 | 아니 | 0.7 | 샘플링 온도. 0 = 결정론적, 2 = 최대 무작위성. · 사거리: 0 – 2 |
top_p | 번호 | 아니 | 0.9 | 핵 샘플링 확률 질량. 값이 낮을수록 출력이 더 집중됩니다. · 사거리: 0 – 1 |
max_tokens | 번호 | 아니 | 4096 | 최대 출력 토큰. · 범위: 1 – 16000 |
stop | 스트링 | 아니 | - | 최대 4개의 문자열에서 모델이 더 이상 토큰 생성을 멈춥니다. |
enable_thinking | 불리언 | 아니 | 맞아요 | 답변하기 전에 추론을 가능하게 하세요. |
thinking_budget | 번호 | 아니 | 32768 | 사고할 때 추론용으로 예약된 최대 토큰이 활성화되어 있습니다. · 범위: 1 – 81920 |
reasoning_effort | 열거 | 아니 | "medium" | 추론 노력 수준. 어떤 것도 사고를 막지 못한다. 로우, 미디엄, 하이, 최대는 선택한 모델에 맞춘 제한된 사고 예산을 설정합니다. OpenAI 스타일의 reasoning_effort 필드로 전송되었고, 모델 서비스에 대한 enable_thinking와 thinking_budget로 번역되었습니다. · 허용: none, low, medium, high, max |
web_search_linkup | 불리언 | 아니 | 거짓 | Linkup이 제공하는 선택적 웹 검색. 활성화되면 최신 웹 소스를 쿼리로 최신 사용자 메시지를 검색하여 모델에 추가 맥락으로 제공합니다. 모델의 일반 토큰 비용 외에 요청당 고정 $0.013을 추가합니다. 기본적으로 비활성화되어 있습니다. |
disable_formatting | 불리언 | 아니 | 거짓 | 활성화되면 게이트웨이는 Linkup 웹 검색을 사용한 어시스턴트 응답에 “Sources” 풋을 추가하지 않습니다. 모델 출력이 장식이 전혀 예상되지 않는 다른 시스템으로 전송될 때 유용합니다. |
Machine-읽기 가능한 스키마: GET https://api.empiriolabs.ai/v1/models/kimi-k2-6.