kimi-k2.5 API
Nutze kimi-k2.5 aus der Kimi-Familie über RunAPI. Preis pro Aufruf, kein Abo – fehlgeschlagene Generierungen werden nie berechnet.
# 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-k2.5",
"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-k2.5",
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-k2.5",
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 kimi-k2.5 ist über dieselbe RunAPI-Authentifizierung, denselben Model-Skill-Workflow und nutzungsbasierte Preise verfügbar.
- Einheitlicher API Key
- Model-Skill-Setup
- Modell-ID-Referenz
- Fehlgeschlagene Generierungen werden nicht berechnet
PREISE
DATENBLATT
| Modell-ID | kimi-k2.5 |
| Anbieter | Moonshot AI |
| Modalität | text |
| Task-Typ | synchronous |
| Abrechnung | 1K tokens |
| Endpoint | /v1/chat/completions |
| Kommerziell | Ja |
| Status | Betriebsbereit |
Modell-Skill — kimi-k2.5
Installiere den Skill einmal und verwende dann die Varianten-ID von dieser Seite beim Entwickeln.
| Endpoint | Protocol |
|---|---|
| /v1/chat/completions | OpenAI compatible |
kimi-k2.5 verwenden
Modell wählen
Wähle Modell und Variante passend zu deinem App-Workflow.
Modell-ID übergeben
Nutze diese Varianten-ID im Request Body.
Task ausführen
Sende den Request und speichere die zurückgegebene Task ID.
Ausgabe abrufen
Frage ab oder empfange den Callback, wenn der Task fertig ist.
Vergleich von kimi-k2.5
1T / 32B active; 256K context; native multimodal input
1T / 32B active; 256K context; 58.6% SWE-bench Pro; 300-agent swarm
Einsatzbereiche dieser Variante
Chat
Nutze LLMs für Chat und Reasoning.
Code
Generiere und prüfe Implementierungsarbeit.
Automatisierung
Verbinde Modelle mit Backend-Tasks.
Häufige Fragen zu kimi-k2.5
Wie wähle ich kimi-k2.5 aus?
Übergib die im Quickstart angezeigte Modell-ID.
Sind die Preise nutzungsbasiert?
Ja. Preise werden pro Aufruf oder Einheit gemessen.