Blog

Kimi K2.6 API Nasıl Kullanılır?

Ashley Innocent

Ashley Innocent

21 April 2026

Kimi K2.6 API Nasıl Kullanılır?

Kurumsal Apidog

Şirket İçi Dağıtım

SSO & RBAC

SOC 2 Uyumlu

Apidog Enterprise'ı Keşfet

Moonshot AI'ın Kimi K2.6 duyurusu, onu kodlama, uzun vadeli yürütme ve ajan sürüleri için açık kaynaklı yeni bir sanat eseri olarak konumlandırıyor. Gücünü sağlayan API, OpenAI uyumlu olup https://api.moonshot.ai/v1 adresinde barındırılmakta ve platform üzerinde belgelendirilmiştir. OpenAI SDK'sını kurduysanız, yaklaşık beş dakika içinde gerçek istekler gönderebilirsiniz.

Bu kılavuz kimlik doğrulamayı, ilk isteğinizi, akışı, araç çağırmayı, görsel ve video girişini, düşünme modunu ve 300 alt ajandan oluşan Agent Swarm'ı nasıl çalıştıracağınızı anlatır ve entegrasyon kodu yazmadan önce her bir uç noktayı Apidog ile nasıl test edeceğinizi gösterir.

💡
Hızlı Yol: Herhangi bir entegrasyon kodunu kaydetmeden önce Kimi K2.6 API'sini Apidog'da görsel olarak test edin. Tek bir içe aktarma, tek bir Bearer token'ı ve tam geçmiş ve şema doğrulamasıyla gerçek zamanlı akışlı istekler yapıyorsunuz. Apidog'u ücretsiz indirin.
button

TL;DR: 60 saniyede Kimi K2.6 API

Minimal curl:

curl https://api.moonshot.ai/v1/chat/completions \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer $KIMI_API_KEY" \
  -d '{
    "model": "kimi-k2.6",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Bir diziyi tersine çeviren bir Python fonksiyonu yazın."}]
  }'

Hepsi bu kadar. Bu rehberin geri kalanı, Agent Swarm ve Moonshot'un bahsettiği 4.000 adımlık yürütme sınırı dahil detayları doldurmaktadır.

Apidog'da Kimi K2.6

Bu API ile Gerçekten Neler Yapabilirsiniz?

Kimi K2.6 duyurusuna göre, API üretimde tüm bunları mümkün kılıyor:

Eğer Claude Code bilgisayar kullanımı, kendi Claude Code'unuzu oluşturma veya Cursor Composer 2 gibi aynı kategoride araçlar geliştiriyorsanız, K2.6 API'si model katmanında doğrudan bir değişimdir.

Adım 1: Bir API anahtarı edinin

  1. platform.moonshot.ai (veya platform.kimi.ai) adresine gidin ve kaydolun. E-posta veya Google OAuth çalışır.
  2. Hesabınızı doğrulayın. Uluslararası kullanıcıların SMS doğrulamasına ihtiyacı olabilir.
  3. Fatura bilgilerini ekleyin. Moonshot genellikle yeni hesaplara küçük bir ücretsiz bakiye yükler.
  4. Kontrol panelinde API Anahtarları'nı açın ve Anahtar Oluştur'a tıklayın.
  5. Anahtarı hemen kopyalayın (yalnızca bir kez gösterilir).
  6. Dışa aktarın:
export KIMI_API_KEY="sk-..."

Bunu .zshrc, .bashrc dosyasına veya üretim için bir gizli anahtar yöneticisine ekleyin. Asla taahhüt etmeyin.

Geliştirme sırasında ödeme yapmaktan kaçınmak mı istiyorsunuz? Kimi K2.6'yı Ücretsiz Nasıl Kullanılır Cloudflare Workers AI, kendi kendine barındırılan ağırlıklar ve ücretsiz kredi programlarını kapsar.

Adım 2: SDK'nızı seçin

API, OpenAI ile uyumludur, bu nedenle temel URL'yi değiştirdikten sonra resmi OpenAI SDK'ları çalışır.

Seçenek Kurulum En iyi olduğu alan
curl yerleşik Hızlı testler, CI
OpenAI Python pip install openai Python hizmetleri
OpenAI Node npm install openai JS/TS uygulamaları

Python

import os
from openai import OpenAI

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

response = client.chat.completions.create(
    model="kimi-k2.6",
    messages=[{"role": "user", "content": "Fransa'nın başkenti neresidir?"}],
)

print(response.choices[0].message.content)

Node.js

import OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI({
  apiKey: process.env.KIMI_API_KEY,
  baseURL: "https://api.moonshot.ai/v1",
});

const response = await client.chat.completions.create({
  model: "kimi-k2.6",
  messages: [{ role: "user", content: "Fransa'nın başkenti neresidir?" }],
});

console.log(response.choices[0].message.content);

curl

curl https://api.moonshot.ai/v1/chat/completions \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer $KIMI_API_KEY" \
  -d '{
    "model": "kimi-k2.6",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Fransa'nın başkenti neresidir?"}]
  }'

Her üçü de aynı yanıt biçimini döndürür.

Adım 3: İstek gövdesini anlayın

OpenAI sohbet tamamlamalarıyla aynı alanlar:

{
  "model": "kimi-k2.6",
  "messages": [
    { "role": "system", "content": "Sen yardımcı bir asistansın." },
    { "role": "user", "content": "İsteminiz burada." }
  ],
  "temperature": 1.0,
  "top_p": 1.0,
  "max_tokens": 8192,
  "stream": false,
  "tools": [],
  "tool_choice": "auto",
  "thinking": { "type": "disabled" }
}

Moonshot'a özel iki not:

Adım 4: Akış

Akış, herhangi bir UI veya uzun üretim için doğru varsayılan değerdir. Muhakeme görevleri için maksimum çıktı 98.304 belirtece ulaşabilir; bunun hepsini bir anda beklemek istemezsiniz.

Python

stream = client.chat.completions.create(
    model="kimi-k2.6",
    messages=[{"role": "user", "content": "MoE modelleri hakkında 500 kelimelik bir deneme yazın."}],
    stream=True,
)

for chunk in stream:
    delta = chunk.choices[0].delta.content
    if delta:
        print(delta, end="", flush=True)

Node.js

const stream = await client.chat.completions.create({
  model: "kimi-k2.6",
  messages: [{ role: "user", content: "MoE modelleri hakkında 500 kelimelik bir deneme yazın." }],
  stream: true,
});

for await (const chunk of stream) {
  const delta = chunk.choices[0]?.delta?.content;
  if (delta) process.stdout.write(delta);
}

Akış, araç çağrılarıyla da çalışır; bağımsız değişkenler birleştireceğiniz JSON deltaları olarak gelir.

Adım 5: Araç çağırma

Moonshot, Toolathlon skorunun %50,0 ve iş ortağı testlerinde %96,60 araç çağırma başarısı olduğunu bildirmektedir. Biçim, standart OpenAI fonksiyon çağırma şemasıdır, bu nedenle mevcut QA mühendisleri için API test iş akışları geçerlidir.

Araçları tanımlayın

tools = [
    {
        "type": "function",
        "function": {
            "name": "get_weather",
            "description": "Bir konumdaki mevcut hava durumunu alın.",
            "parameters": {
                "type": "object",
                "properties": {
                    "location": {"type": "string", "description": "Şehir adı"},
                    "unit": {"type": "string", "enum": ["celsius", "fahrenheit"]}
                },
                "required": ["location"]
            }
        }
    }
]

İlk çağrı (model karar verir)

import json

messages = [{"role": "user", "content": "Tokyo'da hava nasıl?"}]

resp = client.chat.completions.create(
    model="kimi-k2.6",
    messages=messages,
    tools=tools,
    tool_choice="auto",
)

msg = resp.choices[0].message
messages.append(msg)

if msg.tool_calls:
    for call in msg.tool_calls:
        args = json.loads(call.function.arguments)
        result = fetch_weather(args["location"], args.get("unit", "celsius"))
        messages.append({
            "role": "tool",
            "tool_call_id": call.id,
            "content": json.dumps(result),
        })

İkinci çağrı (nihai yanıt)

final = client.chat.completions.create(
    model="kimi-k2.6",
    messages=messages,
    tools=tools,
)
print(final.choices[0].message.content)

K2.6, çok adımlı araç zincirlerinde güçlüdür, bu da Kimi Code gibi uzun soluklu kodlama ajanlarını mümkün kılar. Bir çerçeve karşılaştırması için, Claude Code iş akışları aynı döngüyü farklı bir arka uçla ele alır.

Adım 6: Görsel giriş

K2.6, MMMU-Pro'da %79,4 ve V*'de (Python ile) %96,9 puan almaktadır. Görüntüler, OpenAI'ın image_url içerik biçimini kullanarak kullanıcı mesajına girer:

response = client.chat.completions.create(
    model="kimi-k2.6",
    messages=[
        {
            "role": "user",
            "content": [
                {"type": "text", "text": "Bu görüntüyü tek bir cümleyle açıklayın."},
                {"type": "image_url", "image_url": {"url": "https://example.com/photo.jpg"}}
            ]
        }
    ],
)

Yerel dosyalar için, bunları base64 ile kodlayın:

import base64
with open("photo.jpg", "rb") as f:
    b64 = base64.b64encode(f.read()).decode("utf-8")

image_url = f"data:image/jpeg;base64,{b64}"

OCR veya diyagram okuma için, açık bir metin talimatını görüntüyle birleştirin. Matematik problemleri için bir Python yorumlayıcı aracı ekleyin; MathVision %93,2'lik puanı Python erişimi etkinleştirildiğinde ölçüldü.

Adım 7: Video girişi

Bir video URL'si veya kare dizisi geçirin:

response = client.chat.completions.create(
    model="kimi-k2.6",
    messages=[
        {
            "role": "user",
            "content": [
                {"type": "text", "text": "Bu videoda neler olduğunu özetleyin."},
                {"type": "video_url", "video_url": {"url": "https://example.com/clip.mp4"}}
            ]
        }
    ],
)

Kısa klipler (<30s) tek bir çağrıda çalışır. Daha uzun videolar, kare kare çıkarım çok sayıda belirteç ürettiği için akıştan faydalanır.

Adım 8: Düşünme modu

kimi-k2.6-thinking, görünür bir muhakeme izi üretir (OpenAI'ın o1 tarzı modellerine benzer). Moonshot, düşünme modu etkinleştirildiğinde AIME 2026'da %96,4 ve GPQA-Diamond'da %90,5 başarı bildirmektedir.

Düşünme açık (düşünme modeli için varsayılan):

response = client.chat.completions.create(
    model="kimi-k2.6-thinking",
    messages=[{"role": "user", "content": "sqrt(2)'nin irrasyonel olduğunu kanıtlayın."}],
)

Düşünme kapalı:

response = client.chat.completions.create(
    model="kimi-k2.6-thinking",
    messages=[{"role": "user", "content": "Hızlı: 17 * 23 kaç eder?"}],
    extra_body={"thinking": {"type": "disabled"}},
)

Muhakeme izi, yanıttaki reasoning alanında döner. Bunu son kullanıcılardan gizleyebilir ve yalnızca son yanıtı gösterebilir veya bir hata ayıklama günlüğüne aktarabilirsiniz.

Adım 9: Ajan Sürüsü (Agent Swarm)

Ajan Sürüsü, öğrenmeye en çok değer verilen özelliktir. Kimi K2.6 blogundan: 300'e kadar alt ajan, 4.000'den fazla koordineli adım, K2.5'in 3 katı kapasite.

Bunu platformun ajan parametresi aracılığıyla çağırın:

response = client.chat.completions.create(
    model="kimi-k2.6",
    messages=[{
        "role": "user",
        "content": "Duyarlı tasarıma ve haber bülteni kayıt formuna sahip bir kahve markası için 5 sayfalık bir pazarlama sitesi oluşturun."
    }],
    extra_body={
        "agent": {
            "type": "swarm",
            "max_agents": 30,
            "max_steps": 4000
        }
    },
)

Sürü çağrıları dakikalarca veya saatlerce sürebilir. Üç pratik ipucu:

  1. Akış kullanın. İlerlemeyi görmek ve kötü çalışanları erken durdurmak isteyeceksiniz.
  2. max_agents değerini sınırlayın. 300 tavan değerdir; çoğu görev için 10 ila 30 daha tahmin edilebilirdir.
  3. Bir bütçe belirleyin. Uzun sürü görevleri jetonları hızla tüketebilir; her yanıtta usage değerini günlüğe kaydedin ve metrik yığınıza aktarın.

Kimi blogu, 13 saat boyunca 4.000'den fazla kod satırını değiştiren demo çalışmalarını anlatır. Mimari, bunları mümkün kılan şeydir; API bayrağı sadece onu açar.

Adım 10: Her şeyi Apidog ile test edin

Yukarıdaki her bölüm, farklı bir gövde şekli, başlık gereksinimi veya yanıt formatı sunar. Apidog, hata ayıklama döngüsünü görsel bir iş akışına dönüştürür.

Apidog'un Kimi K2.6'yı test etmek için görsel kullanıcı arayüzü

Apidog'da Kimi K2.6 kurulumu

  1. Apidog'u indirin ve bir proje oluşturun.
  2. İki değişkenli bir kimi-prod ortamı oluşturun: BASE_URL = https://api.moonshot.ai/v1 ve KIMI_API_KEY = sk-....
  3. Yeni API isteği: POST {{BASE_URL}}/chat/completions.
  4. Başlıklar: Authorization: Bearer {{KIMI_API_KEY}}, Content-Type: application/json.
  5. Gövde (akış örneği):
{
  "model": "kimi-k2.6",
  "messages": [{ "role": "user", "content": "Merhaba, Kimi K2.6!" }],
  "stream": true
}
  1. Gönder'e tıklayın. Token'lar gerçek zamanlı olarak yanıt paneline akar.

Apidog'un Ekledikleri

Düzenleyicide test için Apidog, bir VS Code uzantısı olarak da gönderilir. Şu anda Postman'a kilitliyseniz, Postman olmadan API testi nasıl yapılır geçişi anlatır.

Sizinle Uğraşmayacak Hata Yönetimi

Moonshot standart HTTP durum kodlarını kullanır:

Tekrar deneme sarmalayıcı:

import time
from openai import OpenAI, RateLimitError, APIError

def call_kimi(messages, max_retries=5):
    for attempt in range(max_retries):
        try:
            return client.chat.completions.create(
                model="kimi-k2.6",
                messages=messages,
            )
        except RateLimitError:
            time.sleep(2 ** attempt)
        except APIError as e:
            if e.status_code >= 500 and attempt < max_retries - 1:
                time.sleep(2 ** attempt)
            else:
                raise
    raise RuntimeError("Kimi K2.6 denemelerden sonra başarısız oldu")

Akış ortasında bağlantı kesintileri için, alınan belirteçleri takip edin ve bağlantı kesilirse "buradan devam et" talimatıyla yeniden başlatın. 98.304 belirteçlik muhakeme çıktı tavanı, uzun akışların normal olduğu, bir hata olmadığı anlamına gelir.

Maliyet kontrolü

Moonshot fiyatlandırmasını kimi.com/membership/pricing adresinde yayınlamaktadır. Faturaları tahmin edilebilir tutmak için üç üretim sınıfı ipucu:

Üretim deseni: bir GitHub sorun düzeltici

İşte bir GitHub sorununu okuyan, ilgili kodu bulan, bir düzeltme öneren ve testleri çalıştıran, Kimi K2.6 araç çağırma döngüsü etrafında yapılandırılmış bir ajan:

from openai import OpenAI
import os, json

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

tools = [
    {"type": "function", "function": {
        "name": "read_file",
        "description": "Repo'daki bir dosyayı oku.",
        "parameters": {
            "type": "object",
            "properties": {"path": {"type": "string"}},
            "required": ["path"]
        }
    }},
    {"type": "function", "function": {
        "name": "search_code",
        "description": "Kod tabanında bir deseni ripgrep ile ara.",
        "parameters": {
            "type": "object",
            "properties": {"query": {"type": "string"}},
            "required": ["query"]
        }
    }},
    {"type": "function", "function": {
        "name": "run_tests",
        "description": "Proje test paketini çalıştır.",
        "parameters": {"type": "object", "properties": {}}
    }},
]

def tool_dispatch(name, args):
    if name == "read_file":
        with open(args["path"]) as f:
            return f.read()
    if name == "search_code":
        return run_ripgrep(args["query"])
    if name == "run_tests":
        return run_pytest()
    raise ValueError(f"Bilinmeyen araç: {name}")

messages = [
    {"role": "system", "content": "Sen kıdemli bir mühendissin. Açıklanan hatayı düzelt."},
    {"role": "user", "content": "Sorun: yavaş ağlarda giriş formu iki kez gönderiliyor."}
]

while True:
    resp = client.chat.completions.create(
        model="kimi-k2.6",
        messages=messages,
        tools=tools,
    )
    msg = resp.choices[0].message
    messages.append(msg)

    if not msg.tool_calls:
        print(msg.content)
        break

    for call in msg.tool_calls:
        result = tool_dispatch(call.function.name, json.loads(call.function.arguments))
        messages.append({
            "role": "tool",
            "tool_call_id": call.id,
            "content": result,
        })

Bu, extra_body sürü yapılandırmasını ekleyerek Agent Swarm'a ölçeklenebilir. Ayrıca, insan müdahalesi olan kontrol noktaları istiyorsanız Hermes çoklu ajan yığını ile de iyi çalışır.

SSS

Moonshot'a özel bir SDK'ya ihtiyacım var mı?
Hayır. OpenAI Python ve Node SDK'ları, base_url'yi değiştirdikten sonra çalışır.

API'nin hız sınırı var mı?
Evet. Sınırlar, kademenize ve kullanım geçmişinize göre ölçeklenir. Kontrol panelini kontrol edin.

Kimi K2.6, LangChain, LlamaIndex, Vercel AI SDK ile çalışır mı?
Evet. OpenAI uyumlu bir temel URL'yi kabul eden herhangi bir çerçeve çalışır.

Kimi K2.6, JSON modunu destekliyor mu?
Evet. Geçerli JSON çıktısı için response_format: {"type": "json_object"} veya katı şemalar için {"type": "json_schema", "json_schema": {...}} geçirin.

Bağlam penceresi tam olarak ne kadar büyük?
Resmi bloga göre, 262.144 giriş belirteci, muhakeme görevleri için maksimum 98.304 çıktı belirteci.

Kimi K2.6'yı API aracılığıyla ince ayar yapabilir miyim?
Henüz değil. Şimdilik, ince ayar, açık ağırlıkları kendi donanımınızda çalıştırmak anlamına geliyor.

kimi-k2.6 ve kimi-k2.6-thinking arasındaki fark nedir?
kimi-k2.6 hızlı ajan modelidir. kimi-k2.6-thinking, muhakeme adımlarını ortaya koyar ve matematik, mantık ve zor planlama için ayarlanmıştır (AIME 2026: %96,4, GPQA-Diamond: %90,5).

Ücretsiz bir katman var mı?
Cloudflare Workers AI, kimi.com sohbeti ve kendi kendine barındırılan seçenekler için Kimi K2.6 ücretsiz erişim kılavuzumuza bakın.

Özet

Kimi K2.6 API'si, iki değişiklikle herhangi bir OpenAI uyumlu araç zincirine dahil olur: temel URL ve API anahtarınız. Buradan, 262K bağlam penceresi, 300 alt ajanı olan Agent Swarm, %96,60 çağrı başarı oranına ayarlanmış araç çağırma ve barındırılan API'den çıkmak isterseniz bir yedek olarak açık kaynak ağırlıkları elde edersiniz.

Yeni bir entegrasyon oluşturuyorsanız, her uç noktayı öncelikle Apidog kullanarak oluşturun ve doğrulayın. Şema hatalarını, akış hatalarını ve kimlik doğrulama sorunlarını kod tabanınıza ulaşmadan yakalayacaksınız. Ardından, çalışan istekleri güvenle Python veya Node hizmetinize taşıyın.

Referanslar ve İleri Okumalar

API Tasarım-Öncelikli Yaklaşımı Apidog'da Uygulayın

API'leri oluşturmanın ve kullanmanın daha kolay yolunu keşfedin

Ücretsiz Kaydolİndir
Kimi K2.6 API Nasıl Kullanılır?