Familia Kimi

Los modelos Kimi de Moonshot AI, que incluyen Kimi K3, K2.6 y K2.7 Code, orientado a programación. Se invocan a través de la API compatible con OpenAI y también admiten la API nativa de Anthropic, por lo que pueden usarse en Claude Code.

Tareas habituales

Modelos

La lista completa de modelos y los precios actualizados están en la página de modelos . El prefijo de los ID de modelo es moonshotai/ y puede omitirse.

Los modelos Kimi los ofrece Moonshot AI oficialmente (moonshot); algunos modelos también están disponibles a través de proveedores como Azure AI Foundry o Alibaba Cloud Model Studio (Bailian), y el proveedor se elige automáticamente de forma predeterminada. Cómo especificarlo: Enrutamiento de proveedores.

Ejemplos de llamada

import os
from openai import OpenAI
 
client = OpenAI(base_url="https://api.ofox.io/v1", api_key=os.environ["OFOX_API_KEY"])
 
resp = client.chat.completions.create(
    model="moonshotai/kimi-k3",
    messages=[{"role": "user", "content": "Explica en una frase qué es la idempotencia."}],
    extra_body={"thinking": {"type": "disabled"}},
)
print(resp.choices[0].message.content)

curl https://api.ofox.io/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $OFOX_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "moonshotai/kimi-k3",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Explica en una frase qué es la idempotencia."}],
    "thinking": {"type": "disabled"}
  }'

Modo thinking

Medición con el mismo problema matemático: Kimi K3 tarda unos 30 segundos con la configuración predeterminada y unos 3 segundos con el thinking desactivado; K2.6 genera de forma predeterminada unos 11 000 tokens de thinking y tarda unos 4,5 minutos, y con el thinking desactivado, unos 40 segundos. Los tokens de thinking se facturan al precio de salida, y su cantidad figura en usage.completion_tokens_details.reasoning_tokens.

Lectura del contenido del thinking: en las respuestas en streaming está en delta.reasoning_content; en las respuestas sin streaming, en message.reasoning_details, cuyos elementos text deben concatenarse en orden.

Búsqueda web

Añada web_search a tools en la API Responses; el modelo buscará por su cuenta e incluirá las citas de las fuentes en la respuesta:

import os
from openai import OpenAI
 
client = OpenAI(base_url="https://api.ofox.io/v1", api_key=os.environ["OFOX_API_KEY"])
 
resp = client.responses.create(
    model="moonshotai/kimi-k3",
    tools=[{"type": "web_search"}],
    input="¿Cuál es la versión estable más reciente de Python?",
)
print(resp.output_text)
for item in resp.output:
    if item.type == "message":
        for part in item.content:
            for a in getattr(part, "annotations", None) or []:
                print("Fuente:", a.title, a.url)

• En las pruebas, Kimi K3 y K2.6 lo admiten. En output aparecen en orden los elementos reasoning, web_search_call y message; las citas de las fuentes están en annotations dentro del contenido de message.
• La búsqueda se factura por uso; el precio unitario está en la página del modelo .

Uso en Claude Code

Los modelos Kimi admiten la API nativa de Anthropic, en la dirección https://api.ofox.io/anthropic:

Al invocar a través de la API de Anthropic, el contenido del thinking se devuelve en bloques thinking. Los pasos completos de configuración de Claude Code están en Configuración de Claude Code.

Entrada de imágenes y salida estructurada

• Kimi K3 y K2.6 admiten entrada de imágenes, mediante bloques de contenido image_url estándar; el formato está en Comprensión visual.
• response_format admite json_schema y json_object; la llamada a herramientas usa el parámetro estándar tools. El formato está en Salida estructurada.
• Los prefijos de petición repetidos se almacenan en caché automáticamente; la cantidad de aciertos figura en usage.prompt_tokens_details.cached_tokens.

Errores habituales

Otros errores generales en Gestión de errores.

Documentación oficial

• Plataforma abierta de Kimi · Documentación 

Preguntas frecuentes