Kimi API
Moonshot AI Kimi API access via RunAPI — 1T-parameter MoE with 256K context, 58.6% SWE-bench Pro.
# Base URL
https://runapi.ai
# Endpoints
POST /v1/chat/completions
curl https://runapi.ai/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer $RUNAPI_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "kimi-k2.6",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Plan and implement a small CLI tool: scaffold the project, write the commands, add tests, and run them until they pass."
}
]
}'
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://runapi.ai/v1",
api_key="your-runapi-key"
)
response = client.chat.completions.create(
model="kimi-k2.6",
messages=[{"role": "user", "content": "Plan and implement a small CLI tool: scaffold the project, write the commands, add tests, and run them until they pass."}]
)
import OpenAI from "openai";
const client = new OpenAI({
baseURL: "https://runapi.ai/v1",
apiKey: "your-runapi-key"
});
const response = await client.chat.completions.create({
model: "kimi-k2.6",
messages: [{ role: "user", content: "Plan and implement a small CLI tool: scaffold the project, write the commands, add tests, and run them until they pass." }]
});
Kimi is Moonshot AI's K2 family of Mixture-of-Experts language models — 1 trillion total parameters with 32B active per token, 384 experts per layer. kimi-k2.5 (256K context) added native multimodal input and strong coding benchmarks. kimi-k2.6 refines post-training for long-horizon agent stability, reaching 58.6% on SWE-bench Pro and scaling Agent Swarm orchestration to 300 sub-agents. Both are available through RunAPI with one key and per-token billing.
- Modellvarianten für verschiedene Qualitäts- und Latenzziele
- Einheitlicher API Key
- Model Skill enthält Docs, Schemas und Setup-Hinweise
- Fehlgeschlagene Generierungen werden nicht berechnet
Varianten
Kimi API-Endpunkte
Nutze das OpenAI- oder Anthropic-SDK mit deinem RunAPI-Key. Kein zusätzliches SDK nötig.
| Endpoint | Protocol |
|---|---|
| /v1/chat/completions | OpenAI compatible |
Mit diesem Model Skill bauen
Modell wählen
Wähle Modell und Variante passend zu Ausgabetyp, Qualitätsziel und Latenz.
Einmal authentifizieren
Nutze deinen RunAPI Key für jedes unterstützte Modell.
Skill installieren
Füge den Model Skill deinem Coding-Workspace hinzu, bevor du das Feature implementierst.
Ergebnis empfangen
Frage per Task ID ab oder verarbeite den Callback, wenn die Generierung abgeschlossen ist.
Wo Kimi passt
Kimi K2 models from Moonshot AI are 1T-parameter MoE LLMs with 256K context, optimized for autonomous coding and multi-agent orchestration. kimi-k2.6 scores 58.6% on SWE-bench Pro. Through RunAPI they share a single API key with pay-as-you-go token billing, callable from the OpenAI Chat Completions, OpenAI Responses, and Anthropic Messages surfaces.
Warum Kimi über RunAPI nutzen
Ein API Key
Nutze dieselben Zugangsdaten über Modelle und Anbieter hinweg.
Skill-ready
Der Model Skill enthält Schemas, Setup-Hinweise, Preiskontext und Modell-IDs.
Planbare Abrechnung
Nutzungsbasierte Preise sind vor dem Aufruf sichtbar.
Häufige Fragen
Wie rufe ich dieses Modell auf?
Installiere den Model Skill und folge den Setup-Hinweisen mit deinem RunAPI Key.
Kosten fehlgeschlagene Generierungen Geld?
Fehlgeschlagene Generierungen werden nicht berechnet
Kann ich es aus meiner Anwendung aufrufen?
Ja. Installiere den Model Skill im Coding-Workspace und nutze ihn beim Einbau des Modell-Features.