Kimi 시리즈

Moonshot AI의 Kimi 모델로, Kimi K3, K2.6과 프로그래밍용 K2.7 Code가 있습니다. OpenAI 호환 API로 호출하며, Anthropic 네이티브 엔드포인트도 지원하므로 Claude Code에서 사용할 수 있습니다.

자주 하는 작업

모델

전체 모델 목록과 실시간 가격은 모델 페이지 를 참고하십시오. 모델 ID의 접두사는 moonshotai/이며 생략할 수 있습니다.

Kimi 모델은 Moonshot AI 공식（moonshot）이 제공하며, 일부 모델은 Azure AI Foundry, Alibaba Cloud Model Studio（Bailian）등의 공급자도 있고 기본적으로 자동 선택됩니다. 지정 방법은 공급자 라우팅을 참고하십시오.

호출 예시

import os
from openai import OpenAI
 
client = OpenAI(base_url="https://api.ofox.ai/v1", api_key=os.environ["OFOX_API_KEY"])
 
resp = client.chat.completions.create(
    model="moonshotai/kimi-k3",
    messages=[{"role": "user", "content": "멱등성이 무엇인지 한 문장으로 설명해 주세요."}],
    extra_body={"thinking": {"type": "disabled"}},
)
print(resp.choices[0].message.content)

curl https://api.ofox.ai/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $OFOX_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "moonshotai/kimi-k3",
    "messages": [{"role": "user", "content": "멱등성이 무엇인지 한 문장으로 설명해 주세요."}],
    "thinking": {"type": "disabled"}
  }'

Thinking 모드

같은 수학 문제로 실측한 결과, Kimi K3는 기본 설정에서 약 30초, thinking을 끄면 약 3초가 걸렸습니다. K2.6은 기본 설정에서 thinking 토큰 약 1만 1천 개, 약 4.5분이 걸렸고, thinking을 끄면 약 40초가 걸렸습니다. thinking 토큰은 출력 단가로 과금되며, 개수는 usage.completion_tokens_details.reasoning_tokens에서 확인할 수 있습니다.

thinking 내용 읽기: 스트리밍 응답에서는 delta.reasoning_content에, 비스트리밍 응답에서는 message.reasoning_details에 있으며, 각 항목의 text를 순서대로 이어 붙이십시오.

웹 검색

Responses 엔드포인트의 tools에 web_search를 추가하면 모델이 스스로 검색하고 답변에 인용 출처를 붙입니다.

import os
from openai import OpenAI
 
client = OpenAI(base_url="https://api.ofox.ai/v1", api_key=os.environ["OFOX_API_KEY"])
 
resp = client.responses.create(
    model="moonshotai/kimi-k3",
    tools=[{"type": "web_search"}],
    input="Python의 최신 안정 버전은 무엇인가요?",
)
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("출처:", a.title, a.url)

• 실측 결과 Kimi K3와 K2.6이 지원합니다. output에는 reasoning, web_search_call, message 항목이 순서대로 나타나며, 인용 출처는 message 콘텐츠의 annotations에 있습니다.
• 검색은 호출 횟수 단위로 과금되며, 단가는 모델 페이지 를 참고하십시오.

Claude Code에서 사용

Kimi 모델은 Anthropic 네이티브 엔드포인트를 지원하며, 주소는 https://api.ofox.ai/anthropic입니다.

Anthropic 엔드포인트로 호출하면 thinking 내용은 thinking 블록으로 반환됩니다. Claude Code의 전체 설정 절차는 Claude Code 설정을 참고하십시오.

이미지 입력과 구조화된 출력

• Kimi K3와 K2.6은 이미지 입력을 지원하며, 표준 image_url 콘텐츠 블록을 사용합니다. 작성법은 비전을 참고하십시오.
• response_format은 json_schema와 json_object를 지원하며, 도구 호출은 표준 tools 파라미터를 사용합니다. 작성법은 구조화된 출력을 참고하십시오.
• 반복되는 요청 접두부를 자동으로 캐시하며, 적중량은 usage.prompt_tokens_details.cached_tokens에서 확인할 수 있습니다.

자주 발생하는 오류

기타 공통 오류는 오류 처리를 참고하십시오.

공식 문서

• Kimi 오픈 플랫폼 · 문서 

자주 묻는 질문