擅长文档识读
据 Moonshot 报告,它在 OCRBench 上得分 92.3,在 OmniDocBench 1.5 上得分 88.8,适用于扫描件、表格和内容密集的页面。
面向低成本多模态智能体的 Kimi K2.5 API,比 Moonshot 标价低 68%
kimi-k2.5已更新 from openai import OpenAIclient = OpenAI( base_url="https://api.zurelay.com/v1", api_key="YOUR_ZURELAY_KEY",)stream = client.chat.completions.create( model="kimi-k2.5", messages=[ {"role": "user", "content": "Explain quicksort briefly."}, ], stream=True,)for chunk in stream: if chunk.choices: print(chunk.choices[0].delta.content or "", end="")Base URL https://api.zurelay.com/v1. 支持任意 OpenAI SDK。 Chat API 文档
价格
从预付余额中按量扣费,无需订阅。$10 起充。请求失败不收费。
| 单价 | Zurelay | Moonshot AI 原价 | 节省金额 |
|---|---|---|---|
输入 每 1M tokens | $0.20 | 67%优惠 | |
输出 每 1M tokens | $0.95 | 68%优惠 | |
缓存输入 每 1M tokens | $0.035 | 67%优惠 |
所有提示词长度均采用同一费率, up to the full 256K context window。流式输出、工具调用和结构化输出不额外收费。
全部 Kimi 模型及价格拖动滑块设置每月用量。
每年 $486.00
费用
典型用量在 Zurelay 实时价格下的花费,与标价并列对比。
每月 50,000 次请求,输入 1,500 tokens、输出 300 tokens,30% 的输入已缓存,每次请求 $0.000511。
每月 20,000 次请求,输入 8,000 tokens、输出 500 tokens,20% 的输入已缓存,每次请求 $0.00181。
每月 5,000 次请求,输入 40,000 tokens、输出 1,500 tokens,85% 的输入已缓存,每次请求 $0.00381。
每月 1,000,000 次请求,输入 400 tokens、输出 5 tokens,每次请求 $0.000085。
概览
Kimi K2.5 是 Moonshot AI 于 2026 年 1 月发布的开放权重、原生多模态 K2 模型,面向编程、视觉和智能体任务,支持 262K-token 上下文窗口以及图片和视频输入。Zurelay Kimi K2.5 API 通过一个兼容 OpenAI 的端点提供该模型,价格比 Moonshot 标价低 68%。
Moonshot AI 于 2026 年 1 月发布 Kimi K2.5,并以修改版 MIT 许可证在 Hugging Face 上公开权重。Moonshot 在 Kimi K2 的基础上,使用约 15 万亿个视觉与文本混合 token 继续预训练,使其能够原生读取图片和视频。它采用混合专家架构,总参数量为 1T,每个 token 激活 32B 参数,搭配 400M 参数的视觉编码器 MoonViT,支持 262,144 token 的上下文。在 Zurelay 上,模型 ID 为 kimi-k2.5,每 1M 输入 token 的价格为 $0.20,每 1M 输出 token 为 $0.95。
Moonshot 公布的结果中,视觉和文档任务表现最为突出。在其自测中,K2.5 在 OCRBench 上得分 92.3、OmniDocBench 1.5 上得分 88.8、MMMU-Pro 上得分 78.5,在视频理解测试 VideoMMMU 上得分 86.6。编程方面,它在 SWE-Bench Verified 上得分 76.8%,在 SWE-Bench Multilingual 上得分 73.0%;使用工具时,在 Humanity's Last Exam 上得分 50.2,高于 GPT-5.2 的 45.5 和 Claude Opus 4.5 的 43.2。以上均为 Moonshot 自行公布的数据。
Moonshot 训练 K2.5 根据 UI 设计稿、工作流录屏等视觉需求编写代码,并将大型任务拆分给多个子智能体并行处理。据 Moonshot 报告,其智能体集群可运行多达 100 个子智能体,完成多达 1,500 次工具调用,相比单个智能体,运行速度最高提升至 4.5 倍。2026 年 4 月发布的 Kimi K2.6 是它的后继版本。
思考默认开启,推理内容通过 reasoning_content 返回。在 Zurelay 上,将 reasoning_effort 设为 none 即可关闭思考、直接回答;其他任何级别都会开启思考。K2.5 支持读取文本、图像和视频、调用工具、按 response_format 中的 JSON schema 输出,以及流式响应。在我们的测试中,它的生成速度约为每秒 49 token,并能找出埋在 198K token 提示词中的一条事实。每 1M 输入 token 的价格为 $0.20,每 1M 输出 token 为 $0.95,Moonshot 的官方定价分别为 $0.60 和 $3.00,缓存输入价格为 $0.035。
优势
据 Moonshot 报告,它在 OCRBench 上得分 92.3,在 OmniDocBench 1.5 上得分 88.8,适用于扫描件、表格和内容密集的页面。
在 Moonshot 的测试中,VideoMMMU 得分为 86.6。在 Zurelay 上,将视频片段作为 video_url 内容块与文本一起发送即可。
价格低于 Kimi K2.6,适合不需要 K2.6 更强编程能力的大批量任务。
Moonshot 以修改版 MIT 许可证公开了权重,因此你在 Zurelay 上编写的提示词,日后也可沿用到自部署的模型。
使用场景
从扫描件、表单、收据和截图中提取文本、表格和字段,并按 JSON schema 输出,供下一步处理。
将 UI 设计稿或屏幕录制转成前端代码,这正是 Moonshot 为它专门训练的任务。
总结视频片段、定位特定时刻,并回答有关画面内容的问题。
以低于 K2.6 的 token 单价运行工具调用循环和搜索智能体。
开始使用
无需排队,也无需换用新的 SDK。只要你的代码能调用 OpenAI, 就能调用 Zurelay。
Sign up, add credit 和 create an API key. Set a monthly budget or a rate limit per key if you like.
Change the base URL. Everything else in your code stays the same.
https://api.zurelay.com/v1Send chat completions as usual. Streaming, tool calls 和 usage reporting work as you expect.
kimi-k2.5对比
每 1M token $0.30 / $1.30
如果需要更强的编程和智能体能力,可选后继版本 Kimi K2.6:在 Moonshot 的 SWE-Bench Pro 测试中,它得分 58.6%,K2.5 为 50.7%,但价格也更高。
Kimi K2.6 API每 1M token $0.80 / $4.00
如果要处理最复杂的编程、3D 和金融任务,并需要 1M token 上下文,可选 Moonshot 最新旗舰 Kimi K3.1 Pro,但价格要高得多。
Kimi K3.1 Pro API每 1M token $0.23 / $0.62
如果需要处理纯文本编程和智能体任务,并需要 1M token 上下文,可选 DeepSeek V4 Pro 0813。
DeepSeek V4 Pro 0813 API在 Zurelay 上,Kimi K2.5 每 1M 输入 token 的价格为 $0.20,每 1M 输出 token 为 $0.95,缓存输入价格为 $0.035。Moonshot 的官方输入价格为 $0.60,输出价格为 $3.00,因此可节省 68%。推理 token 按输出计费,所有提示词长度均适用同一费率。
有。Zurelay 提供的 kimi-k2.5 比 Moonshot 官方定价低 68%。充值预付余额后,只按实际使用的 token 付费,无需订阅,失败的请求不收费。
安装官方 OpenAI SDK,将基础 URL 设为 https://api.zurelay.com/v1,并使用你的 Zurelay API 密钥。然后在 chat.completions.create 中将 model 设为 "kimi-k2.5";Zurelay 也接受 moonshotai/kimi-k2.5。Moonshot 建议开启思考时将 temperature 设为 1.0,关闭时设为 0.6,top_p 设为 0.95。
Kimi K2.5 支持 262,144 token 的上下文,在我们的测试中,它能找出埋在 198K token 提示词中的一条事实。它也能生成长回答。推理内容和回答共用你通过 max_tokens 设置的输出额度,因此处理复杂提示词时请预留足够空间。
能。通过 张图片_url 内容块发送图像,通过 video_url 内容块发送视频,均可使用 https 链接或 base64 data URL。图像和视频按输入 token 计费。Zurelay 的 Kimi K2.5 不接受 PDF 或音频:包含这些内容的请求会在计费前被拒绝,并返回明确的错误信息。
可以。思考默认开启,推理内容通过 reasoning_content 返回。将 reasoning_effort 设为 none 即可关闭思考、直接回答,响应更快,消耗的输出 token 也更少。其他任何级别都会开启思考。
支持。像调用其他 OpenAI 模型一样传入 tools 即可;在 Zurelay 上,按名称强制指定的工具会被调用,tool_choice "none" 也可正常使用。如需 JSON 输出,在 response_format 中指定 json_object 或 json_schema,回答就会以 JSON 返回。
两者的模型规模相同,都支持 262K 上下文以及图像和视频输入。K2.6 是更新的模型,据 Moonshot 报告,其编程和智能体能力有明显提升:SWE-Bench Pro 得分为 58.6%,K2.5 为 50.7%;Terminal-Bench 2.0 得分为 66.7%,K2.5 为 50.8%。K2.5 的 token 单价更低,适合大批量视觉、文档和智能体任务。
是。请求会发送给 kimi-k2.5 本身,即 Moonshot 的开放权重模型。Zurelay 不会换用更小的模型或替代模型。只有在你主动开启智能路由后,才可能在模型不可用时由相近的替代模型回答,x-zurelay-model 响应头会标明实际作答的模型。输出采用采样生成,因此每次的措辞可能不同。Zurelay 是独立服务,与 Moonshot AI 无隶属或关联关系。