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MoonshotAI: Kimi K2.5
moonshotai/kimi-k2.5MoonshotAI: Kimi K2.5 अभी आज़माएं
ऊपर दी गई कीमतों पर आपके बैलेंस से चलता है। नए अकाउंट मुफ्त उपयोग से शुरू होते हैं।
एक API. हर मॉडल.
सेशन लागत $0.00
सेटिंग्स
उन्नत पैरामीटर
MoonshotAI: Kimi K2.5 एक नज़र में
- इनपुट कीमत 434 टेक्स्ट मॉडल के मीडियन से 11% ज़्यादा है।
- 2,62,144 tokens की context window, लंबे दस्तावेज़ों और कई चरणों वाली बातचीत के लिए काफी।
- agents और integrations के लिए tool (function) calling सपोर्ट करता है।
- schema के साथ structured JSON output सपोर्ट करता है।
- reasoning effort नियंत्रण सपोर्ट करता है।
- इनपुट के रूप में इमेज स्वीकार करता है (vision)।
- एक सामान्य request (1,000 इनपुट / 500 आउटपुट tokens) की लागत लगभग $0.00612 है।
MoonshotAI: Kimi K2.5 के बारे में
Kimi K2.5, Moonshot AI से एक टेक्स्ट जनरेशन मॉडल है, जो api14 पर मॉडल आईडी moonshotai/kimi-k2.5 के तहत सूचीबद्ध है। यह टेक्स्ट श्रेणी में आता है और इसके प्रदाता द्वारा इसे Kimi K2 पर बने एक नेटिव मल्टीमॉडल मॉडल के रूप में वर्णित किया गया है, जिसमें लगभग 15T मिश्रित डेटा पर निरंतर प्रीट्रेनिंग की गई है। यदि आपने पहले के Kimi रिलीज़ का उपयोग किया है, तो यह उसका उत्तराधिकारी है, जिसे आपको तब ध्यान में रखना चाहिए जब आपको पुराने चेकपॉइंट के बजाय वर्तमान Moonshot AI व्यवहार चाहिए।
मॉडल टेक्स्ट और इमेज इनपुट स्वीकार करता है और टेक्स्ट आउटपुट लौटाता है, इसलिए यह सामान्य भाषा प्रॉम्प्ट और निर्देशों के साथ इमेज वाले प्रॉम्प्ट, दोनों को संभालता है। कॉन्टेक्स्ट विंडो 262,144 टोकन है, जो इतनी बड़ी है कि एक ही अनुरोध में लंबे दस्तावेज़, विस्तारित बातचीत या बड़ी कोड फ़ाइलें रख सकती है। अधिकतम आउटपुट 235,929 टोकन है, इसलिए जल्दी काटे बिना लंबी जनरेशन संभव है। समर्थित अनुरोध पैरामीटर में temperature, top_p, top_k, min_p, repetition_penalty, frequency_penalty, presence_penalty, max_tokens, stop, seed, logit_bias, logprobs और top_logprobs शामिल हैं। यह प्रतिबंधित आउटपुट के लिए response_format और structured_outputs का भी समर्थन करता है, साथ ही एजेंट शैली और रीज़निंग वर्कफ़्लो के लिए tools, tool_choice और include_reasoning के साथ reasoning का भी।
ये क्षमताएँ कुछ व्यावहारिक उपयोगों की ओर संकेत करती हैं। लंबा कॉन्टेक्स्ट और इमेज इनपुट, दस्तावेज़ और स्क्रीनशॉट विश्लेषण के लिए उपयुक्त हैं, जहाँ आप कोई पेज या UI कैप्चर पेस्ट करके स्पष्टीकरण या सारांश मांगते हैं। प्रदाता द्वारा उल्लिखित विज़ुअल कोडिंग पहलू इसे इंटरफ़ेस, आरेख या कोड के स्क्रीनशॉट पढ़ने और टेक्स्ट विवरण या सुधार तैयार करने के लिए एक उचित विकल्प बनाता है। टूल और संरचित आउटपुट समर्थन उन पाइपलाइनों के लिए उपयुक्त है जिनमें मॉडल को फ़ंक्शन कॉल करने या JSON आकार के प्रतिक्रिया लौटाने की आवश्यकता होती है। रीज़निंग नियंत्रण उन कार्यों में मदद करते हैं जहाँ आप चाहते हैं कि मॉडल उत्तर देने से पहले किसी समस्या पर विचार करे, और बड़ी आउटपुट सीमा तब मदद करती है जब उत्तर स्वयं लंबा हो, जैसे पूरी फ़ाइल का पुनर्लेखन या विस्तृत रिपोर्ट।
आप इसे api14 के OpenAI-संगत API के माध्यम से मॉडल आईडी moonshotai/kimi-k2.5 का उपयोग करके कॉल करते हैं, इसलिए मौजूदा OpenAI SDK कोड बेस URL और key में बदलाव के साथ काम करता है। अनुरोध में मॉडल आईडी पास करें, आवश्यकतानुसार टेक्स्ट या इमेज सामग्री के साथ messages भेजें, और ऊपर सूचीबद्ध कोई भी समर्थित पैरामीटर सेट करें। चूँकि API OpenAI-संगत है, temperature, top_p, max_tokens, stop, seed, response_format, tools और tool_choice जैसे पैरामीटर वैसे ही व्यवहार करते हैं जैसी आप अपेक्षा करेंगे, और जब आपका क्लाइंट उन्हें भेजता है तो reasoning और structured output विकल्प उपलब्ध होते हैं।
चुनते समय सीमाओं को ध्यान में रखें। आउटपुट केवल टेक्स्ट है, इसलिए इमेज जनरेशन या ऑडियो कार्य के लिए अलग मॉडल चाहिए। यदि आपका कार्य छोटा और सरल है, तो बड़ा कॉन्टेक्स्ट और आउटपुट सीमाएँ लाभ नहीं हैं, और एक छोटा मॉडल तेज़ी से प्रतिक्रिया दे सकता है। प्रदाता की रिलीज़ तिथि 2026-01-27 है, इसलिए जाँच लें कि आपकी टूलिंग और अपेक्षाएँ मॉडल की उस पीढ़ी से मेल खाती हैं।
MoonshotAI: Kimi K2.5 API कैसे कॉल करें
- अपने dashboard में API key बनाएं।
- अपनी भाषा के लिए आधिकारिक openai SDK इंस्टॉल करें।
- baseURL को https://api14.com/api/v1 और model को "moonshotai/kimi-k2.5" पर सेट करें।
import OpenAI from "openai";
const client = new OpenAI({
baseURL: "https://api14.com/api/v1",
apiKey: process.env.API14_API_KEY,
});
const result = await client.chat.completions.create({
"model": "moonshotai/kimi-k2.5",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Explain vector databases in two sentences."
}
]
});
console.log(result.choices[0].message.content);
समर्थित parameters
frequency_penaltyinclude_reasoninglogit_biaslogprobsmax_tokensmin_ppresence_penaltyreasoningrepetition_penaltyresponse_formatseedstopstructured_outputstemperaturetool_choicetoolstop_ktop_logprobstop_pस्पेसिफिकेशन
- Context लंबाई
- 2,62,144
- अधिकतम आउटपुट
- 2,35,929
- इनपुट
- text, image
- आउटपुट
- text
api14 पर requests · पिछले 7 दिन
MoonshotAI: Kimi K2.5: अक्सर पूछे जाने वाले सवाल
- MoonshotAI: Kimi K2.5 API की कीमत कितनी है?
- MoonshotAI: Kimi K2.5 की कीमत इनपुट $1.75 / 1M tokens है। शुल्क आपके USD बैलेंस से सिर्फ सफल requests के लिए कटता है; फेल हुई requests मुफ्त हैं।
- MoonshotAI: Kimi K2.5 की context window कितनी है?
- MoonshotAI: Kimi K2.5 हर request में 2,62,144 tokens तक पढ़ता है, prompt, इतिहास और दस्तावेज़ मिलाकर। यह हर जवाब में 2,35,929 आउटपुट tokens तक लिखता है।
- MoonshotAI: Kimi K2.5 क्या कर सकता है?
- MoonshotAI: Kimi K2.5 text, image स्वीकार करता है और text लौटाता है। यह tool calling, structured JSON output, reasoning effort नियंत्रण सपोर्ट करता है।
- अपने कोड से MoonshotAI: Kimi K2.5 कैसे कॉल करूं?
- किसी भी OpenAI SDK को https://api14.com/api/v1 पर पॉइंट करें और model को "moonshotai/kimi-k2.5" पर सेट करें, कोड में और कोई बदलाव नहीं। इस पेज के कोड पैनल से तैयार उदाहरण कॉपी करें।
- MoonshotAI: Kimi K2.5 के विकल्प क्या हैं?
- मिलती-जुलती कीमत वाले टेक्स्ट मॉडल: ByteDance Seed: Seed 2.1 Turbo, SpaceXAI: Grok Build 0.1, SpaceXAI: Grok 4.3 (batch)। सभी एक ही API key से चलते हैं, इसलिए बदलना बस एक string बदलना है।
MoonshotAI: Kimi K2.5 कम्युनिटी
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