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MoonshotAI: Kimi K2.6

moonshotai/kimi-k2.6

टेक्स्टइनपुट: text · imageToolsReasoning262K20 अप्रैल 2026 को जोड़ा गया

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MoonshotAI: Kimi K2.6 एक नज़र में

इनपुट कीमत 434 टेक्स्ट मॉडल के मीडियन से 44% 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 $0.00824 है।

MoonshotAI: Kimi K2.6 के बारे में

Kimi K2.6, Moonshot AI का एक टेक्स्ट जनरेशन मॉडल है, जो api14 पर मॉडल id moonshotai/kimi-k2.6 के अंतर्गत सूचीबद्ध है। यह प्रदाता की Kimi श्रृंखला में आता है, और Moonshot AI इसे लंबी अवधि की कोडिंग, कोडिंग-संचालित UI/UX जनरेशन, और मल्टी-एजेंट ऑर्केस्ट्रेशन के लिए बनाया गया अगली पीढ़ी का मल्टीमॉडल मॉडल बताता है। प्रदाता की रिलीज़ तिथि 2026-04-20 है।

यह मॉडल टेक्स्ट और इमेज इनपुट स्वीकार करता है और टेक्स्ट लौटाता है। इसका कॉन्टेक्स्ट विंडो 262,144 टोकन है, अधिकतम आउटपुट 235,929 टोकन के साथ, जो इसे ऐसे वर्कलोड के लिए उपयुक्त बनाता है जहाँ निर्देश के साथ बड़ी मात्रा में स्रोत सामग्री दी जाती है। Moonshot AI इसे Python, Rust, और Go में जटिल एंड-टू-एंड कोडिंग कार्यों को संभालने वाला बताता है। चूँकि इमेज इनपुट का हिस्सा हो सकती हैं, एक अनुरोध स्क्रीनशॉट, डायग्राम, या डिज़ाइन मॉकअप को लिखित निर्देशों के साथ जोड़कर टेक्स्ट प्राप्त कर सकता है।

ये क्षमताएँ कुछ व्यावहारिक उपयोगों की ओर संकेत करती हैं। लंबी अवधि का कोडिंग कार्य बड़े कॉन्टेक्स्ट और आउटपुट भत्ते के अनुकूल है, क्योंकि एक अनुरोध में पर्याप्त रिपॉज़िटरी कॉन्टेक्स्ट हो सकता है और विस्तारित परिणाम उत्पन्न हो सकते हैं। कोडिंग-संचालित UI और UX जनरेशन कोड क्षमता और इमेज इनपुट के संयोजन से प्राप्त होता है: एक डेवलपर विज़ुअल संदर्भ दे सकता है और मार्कअप या कंपोनेंट कोड माँग सकता है। मल्टी-एजेंट ऑर्केस्ट्रेशन एक अन्य इच्छित उपयोग है, जहाँ मॉडल केवल एक ही प्रॉम्प्ट का उत्तर देने के बजाय अन्य एजेंटों या टूल्स का समन्वय करता है। मिश्रित टेक्स्ट और इमेज कार्य, जैसे किसी डिज़ाइन या डायग्राम को पढ़कर उसे टेक्स्ट में वर्णित या रूपांतरित करना, भी इनपुट मोडैलिटीज़ द्वारा समर्थित है।

api14 के OpenAI-संगत API के माध्यम से मॉडल को कॉल करने के लिए, मॉडल id moonshotai/kimi-k2.6 का उपयोग करें। समर्थित अनुरोध पैरामीटर हैं frequency_penalty, include_reasoning, logit_bias, logprobs, max_tokens, min_p, parallel_tool_calls, presence_penalty, reasoning, repetition_penalty, response_format, seed, stop, structured_outputs, temperature, tool_choice, tools, top_k, top_logprobs, और top_p। इसलिए टूल उपयोग और संरचित आउटपुट सीधे अनुरोध के माध्यम से उपलब्ध हैं, साथ ही सैंपलिंग नियंत्रण और include_reasoning तथा reasoning जैसे रीज़निंग विकल्प भी।

चूँकि यह टेक्स्ट आउटपुट मॉडल है, जिन चीज़ों के लिए जनरेट की गई इमेज या ऑडियो चाहिए वे यहाँ के दायरे से बाहर हैं; उन आउटपुट प्रकारों के लिए किसी अन्य मॉडल की आवश्यकता होगी। टेक्स्ट कार्य के भीतर, ध्यान रखने योग्य मुख्य बाधा इनपुट और आउटपुट के बीच का अंतर है। कॉन्टेक्स्ट विंडो 262,144 टोकन है जबकि अधिकतम आउटपुट 235,929 टोकन है, इसलिए लंबे उत्तर उपलब्ध स्थान का बड़ा हिस्सा ले लेते हैं और इनपुट के लिए कम जगह छोड़ते हैं। यदि किसी कार्य के लिए छोटे प्रॉम्प्ट पर केवल छोटा उत्तर चाहिए, तो पूरा कॉन्टेक्स्ट आवश्यक नहीं है, लेकिन मॉडल फिर भी इसका समर्थन करता है।

MoonshotAI: Kimi K2.6 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-k2.6" 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-k2.6",
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Explain vector databases in two sentences."
    }
  ]
});
console.log(result.choices[0].message.content);

समर्थित parameters

frequency_penaltyinclude_reasoninglogit_biaslogprobsmax_tokensmin_pparallel_tool_callspresence_penaltyreasoningrepetition_penaltyresponse_formatseedstopstructured_outputstemperaturetool_choicetoolstop_ktop_logprobstop_p

स्पेसिफिकेशन

Context लंबाई: 2,62,144
अधिकतम आउटपुट: 2,35,929
इनपुट: text, image
आउटपुट: text

api14 पर requests · पिछले 7 दिन

MoonshotAI: Kimi K2.6: अक्सर पूछे जाने वाले सवाल

MoonshotAI: Kimi K2.6 API की कीमत कितनी है?: MoonshotAI: Kimi K2.6 की कीमत इनपुट $2.28 / 1M tokens है। शुल्क आपके USD बैलेंस से सिर्फ सफल requests के लिए कटता है; फेल हुई requests मुफ्त हैं।
MoonshotAI: Kimi K2.6 की context window कितनी है?: MoonshotAI: Kimi K2.6 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 K2.6 क्या कर सकता है?: MoonshotAI: Kimi K2.6 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 K2.6 कैसे कॉल करूं?: किसी भी OpenAI SDK को https://api14.com/api/v1 पर पॉइंट करें और model को "moonshotai/kimi-k2.6" पर सेट करें, कोड में और कोई बदलाव नहीं। इस पेज के कोड पैनल से तैयार उदाहरण कॉपी करें।
MoonshotAI: Kimi K2.6 के विकल्प क्या हैं?: मिलती-जुलती कीमत वाले टेक्स्ट मॉडल: MoonshotAI: Kimi K2.7 Code, Qwen: Qwen3.5 397B A17B, Pareto 26.10। सभी एक ही API key से चलते हैं, इसलिए बदलना बस एक string बदलना है।

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