kimi-k2-thinking:free

Name: kimi-k2-thinking:free
Brand: Moonshot

Kimi K2 Instruct is a large-scale Mixture-of-Experts (MoE) language model developed by Moonshot AI, featuring 1 trillion total parameters with 32 billion active per forward pass. It is optimized for...

TextToolsOpen Weights131.1KReasoningWebSearch262.1K

इनपुटमुफ्त

आउटपुटमुफ्त

कॉन्टेक्स्ट131.1K

एंडपॉइंट्सopenai

क्षमताएं

तर्कटूल्ससंरचितवेब खोज

मोडेलिटी

इनपुट

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आउटपुट

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त्वरित आंकड़े

कॉन्टेक्स्ट विंडो262.1K

अधिकतम आउटपुट262.1K

मोडchat

टोकनाइज़रOther

क्वांटाइज़ेशनint4

Hugging Facemoonshotai/Kimi-K2-Thinking

प्रदर्शन

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समर्थित पैरामीटर

पैरामीटर	हमेशा	डिफ़ॉल्ट
frequency_penalty		(नहीं भेजें)
include_reasoning		-
logit_bias	-	-
logprobs	-	-
max_tokens		-
min_p	-	-
presence_penalty		-
reasoning		-
repetition_penalty		-
response_format		-
seed		-
stop		-
structured_outputs		-
temperature		(नहीं भेजें)
tool_choice		-
tools		-
top_k		-
top_logprobs	-	-
top_p		(नहीं भेजें)

§ 01

मूल्य निर्धारण

केवल अपने उपयोग के लिए भुगतान करें। Pay As You Go का उपयोग करते समय कोई मासिक न्यूनतम नहीं।

इनपुट मूल्य	$0.00 · 1M टोकन
आउटपुट मूल्य	$0.00 · 1M टोकन
कॉन्टेक्स्ट विंडो	131.1K टोकन
संगत एंडपॉइंट्स	openai
वेंडर	Moonshot

§ 02

अपने कोड से kimi-k2-thinking:free कॉल करें

किसी भी OpenAI-संगत SDK को UnoRouter पर इंगित करें और नाम से मॉडल का अनुरोध करें। YOUR_API_KEY को अपने डैशबोर्ड से एक वास्तविक key से बदलें।

bash

curl https://api.unorouter.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "kimi-k2-thinking:free",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Hello!"}]
  }'

अपनी API key auto-fill करने के लिए साइन इन करें

§ 03

अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न

kimi-k2-thinking:free की 1M टोकन के लिए कितनी लागत है?

इनपुट की कीमत 1M टोकन के लिए $0.00 है, आउटपुट 1M टोकन के लिए $0.00। बिलिंग प्रति टोकन होती है, बैच आकारों के लिए कोई rounding नहीं।

मैं kimi-k2-thinking:free को API के माध्यम से कैसे एक्सेस करूँ?

model=kimi-k2-thinking:free के साथ UnoRouter /v1/chat/completions एंडपॉइंट पर अनुरोध भेजें। कोई भी OpenAI-संगत क्लाइंट लाइब्रेरी काम करती है। प्रमाणीकरण एक मानक Bearer टोकन का उपयोग करता है।