วิธีใช้ Kimi K2 Thinking API

ในขณะที่โมเดล AI ผลักดันขีดจำกัดของความสามารถในการให้เหตุผลและการทำงานแบบตัวแทน Kimi K2 Thinking ได้รับการพัฒนาขึ้นมาเป็นนวัตกรรมที่โดดเด่นจาก Moonshot AI ที่ผสมผสานการเข้าถึงแบบโอเพนซอร์สเข้ากับประสิทธิภาพระดับองค์กร โมเดลตัวแทนการคิดที่มีพารามิเตอร์นับล้านล้านตัวนี้ได้กำหนดนิยามใหม่ของการที่นักพัฒนาโต้ตอบกับโมเดลภาษาขนาดใหญ่ โดยเฉพาะอย่างยิ่งผ่าน API ที่แข็งแกร่ง ออกแบบมาสำหรับงานที่ต้องการการอนุมานเชิงลึกและการเชื่อมโยงเครื่องมือเข้าด้วยกัน Kimi K2 Thinking API ช่วยให้สามารถรวมเข้ากับแอปพลิเคชันได้อย่างราบรื่น ตั้งแต่ตัวแทนการวิจัยอัตโนมัติไปจนถึงผู้ช่วยเขียนโค้ดที่ซับซ้อน ในคู่มือนี้ เราจะสำรวจพื้นฐาน สถาปัตยกรรม เกณฑ์มาตรฐาน ราคา การใช้งานจริง และวิธีใช้งาน Kimi K2 Thinking ซึ่งจะช่วยให้คุณสามารถใช้ประโยชน์จาก Kimi K2 Thinking API ได้อย่างมีประสิทธิภาพ มาเริ่มกันเลย!

💡

ต้องการเครื่องมือทดสอบ API ที่ยอดเยี่ยมที่สร้าง เอกสาร API ที่สวยงาม หรือไม่?

ต้องการแพลตฟอร์มแบบครบวงจรสำหรับทีมพัฒนาของคุณเพื่อทำงานร่วมกันด้วย ประสิทธิภาพสูงสุด หรือไม่?

Apidog ตอบสนองทุกความต้องการของคุณ และ เข้ามาแทนที่ Postman ในราคาที่เข้าถึงได้มากกว่ามาก!

ปุ่ม

แนะนำ Kimi K2 Thinking

Kimi K2 Thinking แสดงถึงก้าวที่กล้าหาญของ Moonshot AI ในด้าน AI แบบโอเพนซอร์ส โดยเปิดตัวในฐานะโมเดลตัวแทนการคิดเฉพาะทางที่ปรับให้เหมาะสมสำหรับการให้เหตุผลแบบลำดับและการใช้เครื่องมือ โดยหลักแล้ว Kimi K2 Thinking ถูกสร้างขึ้นเพื่อจำลองการพิจารณาแบบมนุษย์ ประมวลผลคำถามผ่านโทเค็น "การคิด" ที่ขยายออกไป ซึ่งช่วยให้สามารถโต้ตอบกับเครื่องมือได้หลายรอบโดยไม่ต้องมีการป้อนข้อมูลจากมนุษย์ตลอดเวลา โมเดลนี้ซึ่งมีให้ใช้งานผ่าน API สำหรับนักพัฒนา มีความเป็นเลิศในสภาพแวดล้อมที่ต้องการการรักษาบริบทที่ยาวนานและการตัดสินใจที่ปรับเปลี่ยนได้ เช่น การค้นหาแบบตัวแทน หรือการสร้างโค้ด

สิ่งที่ทำให้ Kimi K2 Thinking แตกต่างคือการมุ่งเน้นไปที่การปรับขนาดในเวลาทดสอบ ซึ่งเป็นการขยายไม่เพียงแค่ขนาดของโมเดล แต่ยังรวมถึงความลึกของการอนุมานระหว่างการรันไทม์ด้วย ด้วยพารามิเตอร์จำนวนมหาศาลถึง 1 ล้านล้านตัว ทำให้สามารถจัดการกับกระบวนการคิดที่ซับซ้อนได้ ทำให้ Kimi K2 Thinking API เหมาะอย่างยิ่งสำหรับแอปพลิเคชันที่ความแม่นยำสำคัญกว่าความเร็ว นักพัฒนาสามารถเข้าถึงได้ผ่านแพลตฟอร์มของ Moonshot ซึ่งโหมดแชทเปิดใช้งานแล้วบน kimi.com และความสามารถแบบตัวแทนเต็มรูปแบบจะเปิดตัวเร็วๆ นี้ สำหรับผู้ที่เบื่อหน่ายกับโมเดลแบบกล่องดำ น้ำหนักและโค้ดแบบโอเพนซอร์สของ Kimi K2 Thinking เปิดโอกาสให้ปรับแต่งได้ ส่งเสริมระบบนิเวศที่ขับเคลื่อนโดยชุมชน เมื่อเราเจาะลึกลงไป คุณจะเห็นว่า API นี้เปลี่ยนการให้เหตุผลเชิงนามธรรมให้เป็นเครื่องมือที่จับต้องได้สำหรับโครงการของคุณได้อย่างไร

สถาปัตยกรรมของ Kimi K2 Thinking

เมื่อเจาะลึกถึงพื้นฐานทางเทคนิค Kimi K2 Thinking ใช้สถาปัตยกรรม Mixture-of-Experts (MoE) ที่สะท้อนการออกแบบของ DeepSeek R1 แต่ปรับขนาดอย่างทะเยอทะยานเพื่อประสิทธิภาพที่เหนือกว่า เช่นเดียวกับ DeepSeek R1 ที่มีพารามิเตอร์ 671 พันล้านตัว Kimi K2 Thinking ใช้การเปิดใช้งานแบบกระจัดกระจายเพื่อส่งอินพุตผ่านผู้เชี่ยวชาญเฉพาะทาง ลดการสิ้นเปลืองทรัพยากรการคำนวณ อย่างไรก็ตาม มันได้ขยายคลังคำศัพท์เป็น 160,000 โทเค็น ซึ่งเพิ่มขึ้นจาก 129,000 โทเค็นของ DeepSeek R1 ทำให้สามารถจัดการคำศัพท์หลายภาษาและคำศัพท์เฉพาะทางได้ดียิ่งขึ้น ซึ่งเป็นสิ่งสำคัญสำหรับการใช้งาน Kimi K2 Thinking API ทั่วโลก

โมเดลนี้มีผู้เชี่ยวชาญ 384 คน เทียบกับ 256 คนของ DeepSeek R1 ทำให้สามารถเชี่ยวชาญเฉพาะทางในงานต่างๆ เช่น การเขียนโค้ดหรือการค้นหาได้ละเอียดยิ่งขึ้น ทว่า มันก็ปรับปรุงให้มีบล็อกหนาแน่น (ไม่ใช่ MoE) น้อยลงและลดหัวความสนใจลง (64 เทียบกับ 128) ซึ่งช่วยเพิ่มประสิทธิภาพความเร็วในการอนุมานโดยไม่ลดทอนความลึก ความสมดุลนี้ส่งผลให้มีหน้าต่างบริบท 256K ซึ่งรองรับการสนทนาที่ยาวนานหรือการวิเคราะห์เอกสารในการเรียกใช้ Kimi K2 Thinking API สถาปัตยกรรมนี้ได้รับการฝึกฝนจากชุดข้อมูลที่หลากหลายซึ่งเน้นพฤติกรรมแบบตัวแทน โดยให้ความสำคัญกับขั้นตอน "การคิด" ซึ่งเป็นการสนทนาภายในที่ซ้ำไปซ้ำมาเพื่อปรับปรุงผลลัพธ์ก่อนที่จะเรียกใช้เครื่องมือ

สำหรับผู้ใช้ API สิ่งนี้หมายถึงการให้เหตุผลแบบหลายขั้นตอนที่เชื่อถือได้: การเรียกใช้ Kimi K2 Thinking API เพียงครั้งเดียวสามารถจัดระเบียบการเรียกใช้เครื่องมือได้ 200-300 ครั้ง ตั้งแต่การดึงข้อมูลจากเว็บไปจนถึงการประมวลผลโค้ด ทั้งหมดนี้อยู่ภายในคำตอบเดียว การที่ Moonshot AI เน้นน้ำหนักแบบโอเพนซอร์ส หมายความว่านักพัฒนาสามารถปรับแต่งให้ตรงกับความต้องการเฉพาะทาง เช่น การสร้างแบบจำลองทางการเงิน ในขณะที่ API ที่มีขนาดเล็กเหมาะสำหรับการปรับใช้แบบ Edge โดยรวมแล้ว สถาปัตยกรรมของ Kimi K2 Thinking แสดงถึงการปรับขนาดที่มีประสิทธิภาพ ทำให้ Kimi K2 Thinking API เป็นทางเลือกที่ใช้งานได้จริงสำหรับทีมที่คำนึงถึงทรัพยากร

เกณฑ์มาตรฐานและความสามารถของ Kimi K2 Thinking

Kimi K2 Thinking ได้รับสถานะ State-of-the-Art (SOTA) อย่างรวดเร็วในเกณฑ์มาตรฐานของตัวแทนการคิด ซึ่งตอกย้ำถึงความสามารถในฐานะตัวแทนการคิดแบบโอเพนซอร์ส ในการประเมิน HumanEval-Like Evaluation (HLE) ได้คะแนน 44.9% ซึ่งเหนือกว่าคู่แข่งในการแก้ปัญหาที่ซับซ้อน ในทำนองเดียวกัน BrowseComp ได้คะแนน 60.2% ซึ่งเน้นย้ำถึงความเป็นเลิศในการนำทางเว็บและการสังเคราะห์ข้อมูล ซึ่งโมเดลแบบดั้งเดิมมักจะประสบปัญหาในการให้เหตุผลแบบหลายหน้า

จุดเด่นคือความทนทาน: โมเดลสามารถเรียกใช้เครื่องมือแบบลำดับได้สูงสุด 200-300 ครั้งโดยอัตโนมัติ ซึ่งเหมาะสำหรับงานที่มีขอบเขตยาวนาน เช่น กระบวนการวิจัย หรือการแก้ไขข้อผิดพลาดที่ยาวนานผ่าน Kimi K2 Thinking API มีความโดดเด่นในการให้เหตุผล การค้นหาแบบตัวแทน และการเขียนโค้ด โดยมีประสิทธิภาพที่แข็งแกร่งบน GAIA และ LiveCodeBench ซึ่งมักจะเหนือกว่าคู่แข่งแบบปิดซอร์ส หน้าต่างบริบท 256K รองรับการประมวลผลโค้ดเบสทั้งหมดหรือเอกสารขนาดยาว ทำให้ได้ผลลัพธ์ที่ละเอียดอ่อน

Moonshot AI วางตำแหน่ง Kimi K2 Thinking ให้เป็นผู้บุกเบิกในการปรับขนาดในเวลาทดสอบ โดยขยาย "โทเค็นการคิด" และการเรียกใช้เครื่องมือเพื่อการอนุมานที่ลึกซึ้งยิ่งขึ้น ปัจจุบันใช้งานได้ในโหมดแชทบน kimi.com และโหมดตัวแทนเต็มรูปแบบสัญญาว่าจะมีการโต้ตอบ API ที่ราบรื่นยิ่งขึ้น ผู้ใช้กลุ่มแรกต่างชื่นชมความสมดุลระหว่างความแม่นยำและความเร็ว โดยมีเวลาแฝงของ API ต่ำกว่า 2 วินาทีสำหรับการสอบถามมาตรฐาน สำหรับนักพัฒนา เกณฑ์มาตรฐานเหล่านี้หมายความว่า Kimi K2 Thinking API ให้ผลลัพธ์ที่เชื่อถือได้และมีความแม่นยำสูง สร้างความไว้วางใจในสภาพแวดล้อมการผลิต

ราคาของ Kimi K2 Thinking API

หนึ่งในแง่มุมที่น่าสนใจที่สุดของ Kimi K2 Thinking คือ ราคา ที่แข่งขันได้ ทำให้ Kimi K2 Thinking API เป็นทางเลือกที่คุ้มค่าสำหรับโมเดลระดับพรีเมียม โทเค็นอินพุตมีราคา 0.15 ดอลลาร์ต่อล้านโทเค็น และเอาต์พุต 2.50 ดอลลาร์ต่อล้านโทเค็น ซึ่งต่ำกว่าอัตรา 3 ดอลลาร์/15 ดอลลาร์ของ Claude 4.5 Sonnet อย่างมาก สิ่งนี้ทำให้เหมาะสำหรับแอปพลิเคชันที่มีปริมาณมาก เช่น แชทบอท หรือการวิเคราะห์ข้อมูล

แม้จะทำคะแนนได้ดีกว่า GPT-5 และ Sonnet ในเกณฑ์มาตรฐานเช่น HLE และ BrowseComp แต่ Kimi K2 Thinking ยังคงรักษาราคาที่เข้าถึงได้ผ่านการออกแบบ MoE ที่มีประสิทธิภาพ ซึ่งช่วยลดต้นทุนการดำเนินงานโดยไม่ลดทอนคุณภาพ แพ็คเกจฟรีมีจำนวนการเรียกใช้ API ที่จำกัดสำหรับการทดสอบ ในขณะที่แผนแบบชำระเงินเริ่มต้นที่ 49 ดอลลาร์ต่อเดือน และสามารถปรับขนาดได้ตามปริมาณการใช้งานระดับองค์กรพร้อมส่วนลดตามปริมาณ ไม่มีค่าธรรมเนียมแอบแฝงสำหรับการเรียกใช้เครื่องมือ ช่วยเพิ่มความสามารถในการคาดการณ์ สำหรับสตาร์ทอัพ การกำหนดราคานี้ทำให้ AI ตัวแทนขั้นสูงเป็นประชาธิปไตย ช่วยให้สามารถทดลองใช้งานได้โดยไม่มีค่าใช้จ่ายที่สูงเกินไป

กรณีการใช้งานจริงสำหรับ Kimi K2 Thinking API

จุดแข็งของ Kimi K2 Thinking อยู่ที่การให้เหตุผลแบบมนุษย์ ทำให้ Kimi K2 Thinking API เหมาะอย่างยิ่งสำหรับปัญหาที่ซับซ้อนและมีหลายขั้นตอน ลองพิจารณาปริศนาการจัดเรียงแบบคลาสสิก: "เอาล่ะ เรามีไข่เก้าฟอง หนังสือ (ขนาดใหญ่เหมือนสารานุกรม) แล็ปท็อป (สมัยใหม่) ขวดพลาสติกเปล่าพร้อมฝา และตะปู จัดเรียงสิ่งเหล่านี้ให้มั่นคงที่สุด"

API ตอบสนองด้วยการอนุมานที่เป็นตรรกะและเป็นขั้นเป็นตอน ผลลัพธ์แสดงให้เห็นถึงการจำลองฟิสิกส์ที่ใช้งานง่ายและการวางแผนตามลำดับของ Kimi K2 Thinking ซึ่งเหนือกว่าการตอบสนองแบบท่องจำ

kimi k2 thinking answering a trick question

สำหรับการเขียนโค้ด: ลองพิจารณางานการโคลนเอกสาร เช่น การจำลองโครงสร้างรายงาน Microsoft Word: แจ้ง API ด้วยข้อความว่า "โคลนเค้าโครงของเทมเพลต Word นี้ รวมถึงตาราง รูปภาพ แบบอักษรที่กำหนดเอง และส่วนหัว"

อีกหนึ่งแอปพลิเคชันที่น่าสนใจคือการแสดงภาพ Gradient Descent ซึ่งเป็นแนวคิดพื้นฐานของการเรียนรู้ของเครื่อง เมื่อใช้ Kimi K2 Thinking API ให้ส่งคำสั่ง: "แสดงภาพ Gradient Descent" โมเดลจะให้เหตุผลผ่านคณิตศาสตร์ เรียกใช้ Matplotlib ผ่านการประมวลผลโค้ด และสร้างพล็อตแบบเป็นขั้นเป็นตอน: แต่ละการวนซ้ำจะติดตามการลดลงของฟังก์ชันต้นทุน พร้อมคำอธิบายประกอบสำหรับอัตราการเรียนรู้และจุดบรรจบ การตอบสนองประกอบด้วยส่วนย่อยของ Python เพื่อให้สามารถทำซ้ำได้ รวมถึงข้อมูลเชิงลึก เช่น "ในการวนซ้ำครั้งที่ 5 ค่า Loss ลดลงต่ำกว่า 0.1 ซึ่งยืนยันความเสถียร" สิ่งนี้ไม่เพียงให้ความรู้ แต่ยังช่วยให้สร้างต้นแบบได้อย่างรวดเร็วสำหรับบทเรียน ML หรือการสาธิตการเพิ่มประสิทธิภาพ

visualising gradient decent with kimi k2 thinking

ความเข้ากันได้ของ Kimi K2 Thinking API

จุดเด่นที่สำคัญของ Kimi K2 Thinking API คือความเข้ากันได้แบบ Drop-in กับข้อกำหนดอินเทอร์เฟซของ OpenAI ซึ่งช่วยให้การย้ายข้อมูลสำหรับแอปพลิเคชันที่มีอยู่เป็นเรื่องง่าย นักพัฒนาสามารถใช้ SDK ของ OpenAI สำหรับ Python หรือ Node.js ได้โดยไม่ต้องเปลี่ยนแปลง เพียงแค่อัปเดต base_url ไปยังเอนด์พอยต์ของ Moonshot ที่ "https://api.moonshot.ai/v1" และเปลี่ยน api_key เป็นข้อมูลประจำตัวของ Kimi

ความเข้ากันได้นี้หมายความว่า หากบริการของคุณพึ่งพาเอนด์พอยต์ของ GPT การเปลี่ยนไปใช้ Kimi K2 Thinking ต้องการการปรับแต่งโค้ดเพียงเล็กน้อยเท่านั้น—ไม่จำเป็นต้องปรับโครงสร้างการเรียกใช้ SDK หรือจัดการสคีมาใหม่ ตัวอย่างเช่น คำขอการสร้างข้อความแชท:

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="your_kimi_api_key",
    base_url="https://api.moonshot.ai/v1"
)

response = client.chat.completions.create(
    model="kimi-k2-thinking",
    messages=[{"role": "user", "content": "Explain quantum entanglement."}]
)

การตอบสนองจะสะท้อนรูปแบบของ OpenAI พร้อมด้วยการให้เหตุผลที่ได้รับการปรับปรุงของ Kimi K2 Thinking การตั้งค่าที่ราบรื่นนี้ช่วยเร่งการนำไปใช้ ทำให้สามารถทำการทดสอบ A/B หรือการปรับใช้แบบไฮบริดได้อย่างไร้รอยต่อ สำหรับขั้นตอนการทำงานแบบตัวแทน การเรียกใช้เครื่องมือจะสอดคล้องกันอย่างสมบูรณ์ รองรับสคีมา JSON สำหรับเอาต์พุตที่มีโครงสร้าง

การขอรับและใช้งาน Kimi K2 Thinking API Key

การเข้าถึง Kimi K2 Thinking API เริ่มต้นที่ platform.moonshot.ai ลงทะเบียนหรือเข้าสู่ระบบ จากนั้นไปที่คอนโซล API ภายใต้ "API Keys" คลิก "Create New Key" เลือกสิทธิ์ (เช่น การสร้างข้อความแชท การเรียกใช้เครื่องมือ) และสร้าง—คัดลอกคีย์ทันที เนื่องจากจะแสดงเพียงครั้งเดียว

เมื่อได้คีย์แล้ว ให้กำหนดค่า SDK ของคุณตามที่กล่าวไว้ข้างต้น ทดสอบด้วยคำสั่ง curl ง่ายๆ:

curl https://api.moonshot.ai/v1/chat/completions \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer $KIMI_API_KEY" \
  -d '{
    "model": "kimi-k2-thinking",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Hello, world!"}]
  }'

สิ่งนี้จะตรวจสอบการเชื่อมต่อ โดยส่งคืนการสร้างข้อความที่มาพร้อมกับความลึกที่เป็นเอกลักษณ์ของ Kimi K2 Thinking มีการจำกัดอัตราการใช้งาน (เช่น 100 RPM สำหรับแพ็คเกจฟรี) ซึ่งสามารถปรับขนาดได้ผ่านแผนแบบชำระเงิน เอกสารในคอนโซลมีเอนด์พอยต์สำหรับการปรับแต่งหรือการทำงานแบบแบตช์

การทดสอบ Kimi K2 Thinking API ด้วย Apidog

ก่อนการปรับใช้ คุณสามารถทดสอบคำขอ kimi k2 thinking api ของคุณได้อย่างง่ายดายโดยใช้ Apidog ซึ่งเป็นแพลตฟอร์มทดสอบ API แบบทำงานร่วมกัน

1. เปิด Apidog และสร้างโปรเจกต์ใหม่ เพิ่มเอนด์พอยต์ Kimi API:POST https://api.moonshot.ai/v1/chat/completions

2. ใส่ API Key ของคุณภายใต้ Authorization > Bearer Token

3. เพิ่มเนื้อหาคำขอ:

{ "model": "kimi-k2-thinking", "messages": [ {"role": "user", "content": "Write a poem about AI reasoning."} ]}

4. คลิก Send — คุณจะได้รับการตอบสนองแบบเรียลไทม์จากโมเดล Kimi K2 Thinking

การทดสอบใน Apidog ช่วยตรวจสอบการกำหนดค่าของคุณและทำให้แน่ใจว่า API key และเอนด์พอยต์ของคุณทำงานได้อย่างถูกต้องก่อนการรวมระบบ

บทสรุป: เปิดรับ Kimi K2 Thinking API

Kimi K2 Thinking API ยืนหยัดเป็นสัญญาณแห่งนวัตกรรมโอเพนซอร์ส ผสมผสานประสิทธิภาพทางสถาปัตยกรรม ความโดดเด่นในเกณฑ์มาตรฐาน และประโยชน์ใช้สอยจริงในราคาเพียงเสี้ยวหนึ่งของคู่แข่ง ตั้งแต่ปริศนาเชิงตรรกะไปจนถึงการเขียนโค้ดที่ยาวนาน ความลึกของตัวแทนผ่านความเข้ากันได้กับ OpenAI ช่วยให้นักพัฒนาสามารถสร้างระบบที่ชาญฉลาดขึ้นได้ รับคีย์ของคุณ ทดสอบด้วย Apidog และเริ่มปรับขนาดได้เลย—Kimi K2 Thinking พร้อมที่จะคิดเคียงข้างคุณ

ปุ่ม