Yapay zeka modelleri muhakeme ve ajans yeteneklerinin sınırlarını zorlarken, Kimi K2 Thinking, açık kaynak erişilebilirliğini kurumsal düzeyde performansla birleştirerek Moonshot AI'dan öne çıkan bir yenilik olarak ortaya çıkıyor. Bu trilyon parametreli düşünen ajan modeli, özellikle sağlam API'si aracılığıyla geliştiricilerin büyük dil modelleriyle etkileşim kurma biçimini yeniden tanımlıyor. Derin çıkarım ve araç zincirleme gerektiren görevler için tasarlanan Kimi K2 Thinking API, otomatik araştırma ajanlarından karmaşık kodlama asistanlarına kadar uygulamalara sorunsuz entegrasyon sağlıyor. Bu kılavuzda, Kimi K2 Thinking'in temellerini, mimarisini, kıyaslamalarını, fiyatlandırmasını, pratik uygulamalarını ve uygulamalı kullanımını keşfedecek—sizi Kimi K2 Thinking API'sini etkili bir şekilde kullanmaya hazırlayacağız. Başlayalım!
Geliştirici Ekibinizin maksimum verimlilikle birlikte çalışması için entegre, Hepsi Bir Arada bir platform mu istiyorsunuz?
Apidog tüm taleplerinizi karşılıyor ve Postman'ı çok daha uygun bir fiyata değiştiriyor!
Kimi K2 Thinking'e Giriş
Kimi K2 Thinking, Moonshot AI'nın açık kaynak yapay zeka alanındaki cesur adımını temsil ediyor; sıralı muhakeme ve araç kullanımı için optimize edilmiş özel bir düşünen ajan modeli olarak piyasaya sürülüyor. Temelinde, Kimi K2 Thinking, insan benzeri düşünmeyi simüle etmek üzere inşa edilmiştir ve sürekli insan girdisi olmadan çok turlu araç etkileşimlerini sağlayan genişletilmiş "düşünme" belirteçleri aracılığıyla sorguları işler. Geliştiriciler için API aracılığıyla erişilebilen bu model, ajans araması veya kod oluşturma gibi uzun süreli bağlam koruma ve uyarlanabilir karar verme gerektiren ortamlarda üstün başarı gösterir.
Kimi K2 Thinking'i diğerlerinden ayıran şey, test zamanı ölçeklendirmeye odaklanmasıdır—yalnızca model boyutunu değil, çalışma zamanındaki çıkarım derinliğini de genişletmesidir. Devasa 1 trilyon parametresiyle, karmaşık düşünce zincirlerini yönetir ve bu da Kimi K2 Thinking API'sini hızdan çok hassasiyetin önemli olduğu uygulamalar için ideal kılar. Geliştiriciler, kimi.com'da sohbet modunun aktif olduğu ve tam ajans yeteneklerinin yakında kullanıma sunulacağı Moonshot platformu aracılığıyla erişebilirler. Kara kutu modellerinden sıkılanlar için, Kimi K2 Thinking'in açık ağırlıkları ve kodu özelleştirmeye olanak tanıyarak topluluk odaklı bir ekosistem geliştirir. Daha derinlemesine inceledikçe, bu API'nin soyut muhakemeyi projeleriniz için somut araçlara nasıl dönüştürdüğünü göreceksiniz.
Kimi K2 Thinking'in Mimarisi
Teknik temellerine indiğimizde, Kimi K2 Thinking, DeepSeek R1'in tasarımını yansıtan ancak üstün verimlilik için iddialı bir şekilde ölçeklenen bir Uzmanlar Karışımı (MoE) mimarisi kullanır. DeepSeek R1'in 671 milyar parametresi gibi, Kimi K2 Thinking de hesaplama israfını en aza indirmek için girişleri özel uzmanlar aracılığıyla yönlendirmek üzere seyrek aktivasyondan yararlanır. Ancak, DeepSeek R1'in 129.000'inden 160.000 belirtece kadar kelime dağarcığını genişleterek, Kimi K2 Thinking API'sinin küresel uygulamaları için kritik olan çok dilli ve alana özgü terimlerin daha zengin bir şekilde işlenmesini sağlar.
Model, DeepSeek R1'in 256 uzmanına kıyasla 384 uzmana sahiptir, bu da kodlama veya arama gibi görevlerde daha ayrıntılı uzmanlaşmaya olanak tanır. Ancak, daha az yoğun (MoE olmayan) bloklar ve azaltılmış dikkat başlıkları (128'e karşı 64) ile akıcı hale getirilmiş, derinlikten ödün vermeden çıkarım hızı için optimize edilmiştir. Bu denge, Kimi K2 Thinking API çağrılarında genişletilmiş diyalogları veya belge analizini destekleyen 256K'lık bir bağlam penceresiyle sonuçlanır. Ajans davranışlarını vurgulayan çeşitli veri kümeleri üzerinde eğitilen mimari, araç çağırmadan önce çıktıları rafine eden yinelemeli iç monologlar olan "düşünme" aşamalarına öncelik verir.
API kullanıcıları için bu, güvenilir çok adımlı muhakeme anlamına gelir: Tek bir Kimi K2 Thinking API isteği, web kazımadan kod yürütmeye kadar 200-300 araç çağrısını tek bir birleşik yanıt içinde düzenleyebilir. Moonshot AI'nın açık kaynak ağırlıklara verdiği önem, geliştiricilerin finansal modelleme gibi niş ihtiyaçlar için ince ayar yapabileceği anlamına gelirken, API'nin hafif ayak izi uç dağıtımlara uygundur. Genel olarak, Kimi K2 Thinking'in mimarisi verimli ölçeklendirmeyi bünyesinde barındırır ve Kimi K2 Thinking API'sini kaynak bilincine sahip ekipler için pratik bir seçim haline getirir.
Kimi K2 Thinking'in Kıyaslamaları ve Yetenekleri
Kimi K2 Thinking, ajans kıyaslamalarında hızla en son teknoloji (SOTA) statüsünü elde ederek açık kaynaklı bir düşünen ajan olarak yeteneğini vurgulamıştır. HumanEval Benzeri Değerlendirme (HLE) üzerinde %44,9'a ulaşarak karmaşık problem çözmede rakiplerini geride bırakmıştır. Benzer şekilde, BrowseComp %60,2 puan alarak web navigasyonu ve veri sentezindeki mükemmelliğini ortaya koymuştur; geleneksel modeller çok sayfalı muhakemede başarısız olmaktadır.
Ayırt edici bir özelliği dayanıklılığıdır: Model, Kimi K2 Thinking API aracılığıyla araştırma boru hatları veya hata ayıklama maratonları gibi uzun vadeli görevler için ideal olan 200-300'e kadar sıralı araç çağrısını otonom olarak yürütür. GAIA ve LiveCodeBench'te güçlü performans sergileyerek, kapalı kaynak rakiplerini sık sık geride bırakarak muhakeme, ajans araması ve kodlamada parlar. 256K bağlam penceresi, tüm kod tabanlarını veya uzun belgeleri işlemeyi destekleyerek nüanslı çıktılar sağlar.
Moonshot AI, Kimi K2 Thinking'i test zamanı ölçeklendirmede bir öncü olarak konumlandırıyor, daha derin çıkarım için "düşünme belirteçlerini" ve araç dönüşlerini artırıyor. Şu anda kimi.com'da sohbet modunda canlı olan tam ajans modu, daha da akıcı API etkileşimleri vaat ediyor. Erken benimseyenler, standart sorgular için 2 saniyenin altında API gecikmesiyle doğruluk ve hız dengesini övüyorlar. Geliştiriciler için bu kıyaslamalar, Kimi K2 Thinking API'sinin güvenilir, yüksek doğrulukta sonuçlar sunarak üretim ortamlarında güveni artırdığı anlamına geliyor.
Kimi K2 Thinking API Fiyatlandırması
Kimi K2 Thinking'in en çekici yönlerinden biri rekabetçi fiyatlandırmasıdır; Kimi K2 Thinking API'sini premium modellere uygun maliyetli bir alternatif olarak konumlandırır. Giriş belirteçleri milyon başına 0,15 ABD doları, çıkışlar ise milyon başına 2,50 ABD dolarıdır—Claude 4.5 Sonnet'in 3/15 ABD doları oranlarından önemli ölçüde düşüktür. Bu, sohbet robotları veya veri analizi gibi yüksek hacimli uygulamalar için idealdir.
HLE ve BrowseComp gibi kıyaslamalarda GPT-5 ve Sonnet'i ezmesine rağmen, Kimi K2 Thinking verimli MoE tasarımı sayesinde uygun fiyatlılığını koruyor, kaliteden ödün vermeden işletme maliyetlerini düşürüyor. Ücretsiz katmanlar test için sınırlı API çağrıları sunarken, ücretli planlar aylık 49 ABD dolarından başlıyor ve hacimli indirimlerle kurumsal hacimlere kadar ölçekleniyor. Araç çağrıları için gizli ücret olmaması öngörülebilirliği artırıyor. Girişimler için bu fiyatlandırma, gelişmiş ajans yapay zekasını demokratikleştirerek, fahiş harcamalar olmadan deneme yapmaya olanak tanıyor.
Kimi K2 Thinking API için Pratik Kullanım Durumları
Kimi K2 Thinking'in gücü, insan benzeri muhakemesinde yatar ve bu da Kimi K2 Thinking API'sini zorlu, çok adımlı problemler için mükemmel kılar. Klasik bir istifleme bulmacasını düşünün: "Pekala, burada dokuz yumurta, bir kitap (ansiklopedi gibi büyük), bir dizüstü bilgisayar (modern), kapaklı boş bir plastik şişe ve bir çivi var. Bunları en dengeli şekilde istifleyin."
API, mantıksal, adım adım çıkarımla yanıt verir. Çıktı, Kimi K2 Thinking'in sezgisel fizik simülasyonunu ve sıralı planlamasını, ezberci yanıtlardan çok daha öteye taşıdığını gösterir.
Kodlama için: Microsoft Word rapor yapısını kopyalama gibi bir belge klonlama görevini düşünün: API'ye şunu sorun: "Bu Word şablonunun düzenini, tablolar, resimler, özel yazı tipleri ve başlıklar dahil olmak üzere klonlayın."
Bir diğer çekici uygulama ise temel bir makine öğrenimi kavramı olan gradyan inişini görselleştirmektir. Kimi K2 Thinking API'sini kullanarak şunu gönderin: "Gradyan inişini görselleştir." Model, matematiği muhakeme eder, kod yürütme yoluyla Matplotlib'i çağırır ve adım adım bir çizim üretir: Her yineleme, öğrenme oranı ve yakınsama noktası için açıklamalarla maliyet fonksiyonunun inişini izler. Yanıt, yeniden üretilebilirlik için Python kod parçasını ve ayrıca "5. iterasyonda kayıp 0,1'in altına düşer, bu da kararlılığı doğrular" gibi içgörüleri içerir. Bu sadece eğitmekle kalmaz, aynı zamanda ML eğitimleri veya optimizasyon demoları için hızlı prototipleme sağlar.
Kimi K2 Thinking API Uyumluluğu
Kimi K2 Thinking API'sinin önemli bir çekiciliği, OpenAI'nin arayüz spesifikasyonlarıyla doğrudan uyumluluğudur ve mevcut uygulamalar için geçişleri kolaylaştırır. Geliştiriciler, OpenAI'nin Python veya Node.js SDK'larını değiştirmeden kullanabilir, yalnızca base_url'yi Moonshot'un "https://api.moonshot.ai/v1" uç noktasına güncelleyebilir ve api_key'i bir Kimi kimlik bilgisiyle değiştirebilirler.
Bu uyumluluk, hizmetinizin GPT uç noktalarına dayanması durumunda, Kimi K2 Thinking'e geçişin minimum kod değişikliği gerektirdiği anlamına gelir—SDK çağrılarını yeniden düzenlemeye veya yeni şemaları işlemeye gerek yoktur. Örneğin, bir sohbet tamamlama isteği:
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."}]
)
Yanıt, Kimi K2 Thinking'in gelişmiş muhakemesiyle OpenAI'nin formatını yansıtır. Bu sürtünmesiz kurulum, benimsemeyi hızlandırır, sorunsuz A/B testi veya hibrit dağıtımlara olanak tanır. Ajans akışları için, araç çağrıları mükemmel bir şekilde hizalanır ve yapılandırılmış çıktılar için JSON şemalarını destekler.
Kimi K2 Thinking API Anahtarını Alma ve Kullanma
Kimi K2 Thinking API'sine erişim sağlamak platform.moonshot.ai adresinde başlar. Kaydolun veya giriş yapın, ardından "API Anahtarları" altındaki API konsoluna gidin. "Yeni Anahtar Oluştur"a tıklayın, izinleri seçin (örn. sohbet tamamlamaları, araç çağrıları) ve oluşturun—anahtarı yalnızca bir kez gösterildiği için hemen kopyalayın.
Anahtarla birlikte, SDK'nızı yukarıdaki gibi yapılandırın. Basit bir curl ile test edin:
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!"}]
}'
Bu, Kimi K2 Thinking'in imza derinliğiyle bir tamamlama döndürerek bağlantıyı doğrular. Oran limitleri (örn. 100 RPM ücretsiz katman) geçerlidir, ücretli planlar aracılığıyla ölçeklenebilir. Konsoldaki belgeler, ince ayar veya toplu işler için uç noktalar sağlar.
Kimi K2 Thinking API'sini Apidog ile Test Etme
Dağıtımdan önce, işbirlikçi bir API test platformu olan Apidog'u kullanarak kimi k2 thinking api isteklerinizi kolayca test edebilirsiniz.
1. Apidog'u açın ve yeni bir proje oluşturun. Kimi API uç noktasını ekleyin:POST https://api.moonshot.ai/v1/chat/completions
2. API Anahtarınızı Yetkilendirme (Authorization) > Taşıyıcı Belirteç (Bearer Token) altına ekleyin.
3. İstek gövdesini ekleyin:
{ "model": "kimi-k2-thinking", "messages": [ {"role": "user", "content": "Yapay zeka muhakemesi hakkında bir şiir yaz."} ]}
4. Gönder'e (Send) tıklayın — Kimi K2 Thinking modelinden canlı bir yanıt alacaksınız.
Apidog'da test yapmak, yapılandırmalarınızı doğrulamaya ve entegrasyondan önce API anahtarınızın ve uç noktanızın doğru çalıştığından emin olmaya yardımcı olur.
Sonuç: Kimi K2 Thinking API'sini Benimseyin
Kimi K2 Thinking API, açık kaynak yeniliğinin bir işareti olarak duruyor; mimari verimliliği, kıyaslama üstünlüğünü ve pratik faydayı rakiplerinin maliyetinin çok altında birleştiriyor. Mantık bulmacalarından kodlama maratonlarına kadar, OpenAI uyumluluğu aracılığıyla ajans derinliği, geliştiricileri daha akıllı sistemler oluşturmaya teşvik ediyor. Anahtarınızı alın, Apidog ile test edin ve ölçeklendirmeye başlayın—Kimi K2 Thinking sizinle birlikte düşünmeye hazır.
