Kimi K2 Thinking
Red Neuronal
Kimi K2 Thinking es un modelo de razonamiento de Moonshot AI para tareas de agentes y pasos múltiples, disponible vía Kimi K2 Thinking API.
Longitud máxima de respuesta
(en tokens)
Tamaño del contexto
(en tokens)
Costo del prompt
(por 1M tokens)
Costo de la respuesta
(por 1M tokens)
Cómo funciona Kimi K2 Thinking?
Kimi K2 Thinking es un modelo de razonamiento abierto de Moonshot AI, continuación de la serie K2 con arquitectura Mixture-of-Experts y un billón de parámetros. Se centra en escenarios de agentes y largas cadenas de razonamiento: está diseñado para tareas que requieren pasos secuenciales. En BotHub, el modelo está disponible sin VPN ni tarjetas extranjeras; el pago se realiza con tarjetas rusas en rublos y por uso, no por suscripción. Con más de 250 modelos en la misma ventana, puedes comparar las respuestas de Kimi K2 con otros y cambiar entre ellos. Para integraciones, existe una API compatible con OpenAI: una sola conexión, cambiando el modelo mediante un parámetro. Es útil para analistas en deducciones de múltiples pasos, investigadores para hipótesis, desarrolladores como núcleo de razonamiento para agentes y equipos de producto para prototipos con lógica compleja.Preguntas frecuentes sobre Kimi K2 Thinking
Puede usar los resultados generados con fines comerciales. Todos los derechos sobre el contenido creado le pertenecen. La única restricción: asegúrese de que la solicitud no incluya material de terceros protegido por derechos de autor. El usuario es responsable de respetar los derechos sobre los datos de entrada.
Kimi K2 Thinking es un modelo de razonamiento de moonshotai. Trabaja con texto y documentos, acepta imágenes y llama a funciones externas. Su contexto de 262 144 tokens permite mantener en el diálogo un repositorio grande, especificaciones técnicas o archivos, siendo útil para código, análisis y escenarios de agentes.
El límite de salida es de 235 929 tokens por respuesta. Es suficiente para un documento técnico extenso, un módulo de código grande o un análisis detallado. En la práctica, la longitud depende de la tarea y de tu prompt: si necesitas el máximo, solicita explícitamente una respuesta detallada y completa.
Sí, es la característica clave de la versión thinking: antes de responder, el modelo construye una cadena de razonamiento y luego entrega el resultado. Este modo ayuda notablemente en matemáticas, lógica, depuración de código y tareas de múltiples pasos donde lo importante no es la rapidez, sino la precisión.
Sí. El modelo admite llamadas a funciones y salida estructurada en JSON, por lo que puedes conectarlo a tus herramientas, bases de datos y servicios externos. En BotHub, esto está disponible a través de una API compatible con OpenAI: puedes cambiar de modelo sin reescribir la integración.
Imágenes y documentos, sí, se pueden enviar junto con el texto: analizar capturas de pantalla, esquemas, tablas o archivos. No hay soporte para audio y video en nuestros datos. La generación de imágenes o sonido no corresponde a este modelo; solo genera texto.
No tenemos mediciones específicas por idioma en nuestros datos, por lo que no podemos prometer nada concreto; es más fácil probar el modelo en tu tarea, especialmente porque puedes cambiar a otro en BotHub con un solo clic. El acceso desde Rusia es sin VPN, con pago en rublos.