Kimi K2 API 价格详解：完整成本指南 (2026)
Moonshot AI 的 Kimi K2 定价层级与 Token 成本详解
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Kimi K2 API 价格：完整成本指南 (2026)
Kimi K2 是 Moonshot AI 的旗舰级大语言模型，其定位是 GPT-4o 和 Claude 3.5 Sonnet 的强力竞争对手，而成本仅为后者的一小部分。凭借其巨大的上下文窗口和极具竞争力的基准测试表现，Kimi K2 吸引了大量寻找西方 LLM 供应商成本效益替代方案的开发者的关注。
本指南涵盖了关于 Kimi K2 定价的所有须知信息，包括每 Token 成本、上下文窗口定价、批处理折扣，以及它与竞争模型的对比。
Kimi K2 定价概览
Kimi K2 可通过 Moonshot AI 的 API 平台以及多家第三方供应商获取。以下是当前的定价结构：
| 组成部分 | 价格 |
|---|---|
| 输入 Token (Input tokens) | 每 1M tokens $0.60 |
| 输出 Token (Output tokens) | 每 1M tokens $2.00 |
| 上下文窗口 (Context window) | 最高 128K tokens |
| 缓存输入 Token (Cached input tokens) | 每 1M tokens $0.15 |
| 最大输出 | 每次请求 8,192 tokens |
这些价格使 Kimi K2 成为市面上最实惠的前沿级模型之一，显著低于 GPT-4o 和 Claude 3.5 Sonnet。
第三方供应商定价
Kimi K2 也通过 API 聚合器和云平台提供，有时会有不同的价位：
| 供应商 | 输入 (每 1M) | 输出 (每 1M) | 备注 |
|---|---|---|---|
| Moonshot AI (直连) | $0.60 | $2.00 | 官方定价 |
| OpenRouter | $0.60 | $2.00 | 透传定价 |
| Together AI | $0.60 | $2.00 | 按需提供 |
| Amazon Bedrock | 变化 | 变化 | 请查看 AWS 定价页面 |
| Fireworks AI | $0.60 | $2.00 | 优化推理 |
大多数第三方供应商都与 Moonshot 的官方定价保持一致，不过一些供应商可能会针对其基础设施和支持增加少量利润空间。
如何访问 Kimi K2 API
通过 Moonshot AI 直接访问
# 在 platform.moonshot.ai 注册并获取你的 API key
# 使用 curl 进行测试
curl https://api.moonshot.ai/v1/chat/completions \
-H "Content-Type: application/json" \
-H "Authorization: Bearer $MOONSHOT_API_KEY" \
-d '{
"model": "kimi-k2",
"messages": [
{"role": "user", "content": "用简单的术语解释量子计算"}
],
"max_tokens": 1024
}'
使用 OpenAI 兼容的 SDK
Kimi K2 的 API 与 OpenAI 兼容，因此你可以使用标准的 OpenAI Python 或 JavaScript SDK：
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
api_key="your-moonshot-api-key",
base_url="https://api.moonshot.ai/v1"
)
response = client.chat.completions.create(
model="kimi-k2",
messages=[
{"role": "system", "content": "你是一个得力的编程助手。"},
{"role": "user", "content": "写一个 Python 函数来合并两个有序数组"}
],
max_tokens=2048,
temperature=0.7
)
print(response.choices[0].message.content)
import OpenAI from 'openai';
const client = new OpenAI({
apiKey: process.env.MOONSHOT_API_KEY,
baseURL: 'https://api.moonshot.ai/v1'
});
const response = await client.chat.completions.create({
model: 'kimi-k2',
messages: [
{ role: 'user', content: '写一个用于无限滚动的 React hook' }
],
max_tokens: 2048
});
console.log(response.choices[0].message.content);
通过 OpenRouter
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
api_key="your-openrouter-key",
base_url="https://openrouter.ai/api/v1"
)
response = client.chat.completions.create(
model="moonshot/kimi-k2",
messages=[
{"role": "user", "content": "解释 REST 和 GraphQL 之间的区别"}
]
)
成本对比：Kimi K2 vs. 竞争对手
以下是 Kimi K2 在价格上与其他前沿模型的对比：
| 模型 | 输入 (每 1M) | 输出 (每 1M) | 上下文 | 相对成本 |
|---|---|---|---|---|
| Kimi K2 | $0.60 | $2.00 | 128K | 1x (基准) |
| GPT-4o | $2.50 | $10.00 | 128K | 高出 4-5 倍 |
| Claude 3.5 Sonnet | $3.00 | $15.00 | 200K | 高出 5-7.5 倍 |
| Claude 3.5 Haiku | $0.80 | $4.00 | 200K | 高出 1.3-2 倍 |
| Gemini 1.5 Pro | $1.25 | $5.00 | 1M | 高出 2-2.5 倍 |
| DeepSeek V3 | $0.27 | $1.10 | 128K | 低 0.5 倍 |
| Llama 3.1 405B (Fireworks) | $3.00 | $3.00 | 128K | 高出 1.5-5 倍 |
Kimi K2 的价格明显低于 GPT-4o 和 Claude，同时在编程、数学和推理任务中取得了极具竞争力的基准测试分数。
估算您的月度成本
要估算成本，您需要了解您的 Token 使用模式。以下是常见场景：
场景 1：聊天机器人应用
| 指标 | 数值 |
|---|---|
| 每条消息平均输入 | ~500 tokens |
| 每条消息平均输出 | ~300 tokens |
| 每日消息数 | 10,000 |
| 每月消息总数 | 300,000 |
月度成本计算：
- 输入：300,000 x 500 = 150M tokens x $0.60/1M = $90
- 输出：300,000 x 300 = 90M tokens x $2.00/1M = $180
- 总计：$270/月
同样的任务量在 GPT-4o 上大约需要花费 $1,275/月。
场景 2：代码生成工具
| 指标 | 数值 |
|---|---|
| 平均输入 (代码上下文) | ~2,000 tokens |
| 平均输出 (生成的代码) | ~800 tokens |
| 每日请求数 | 5,000 |
| 每月请求总数 | 150,000 |
月度成本计算：
- 输入：150,000 x 2,000 = 300M tokens x $0.60/1M = $180
- 输出：150,000 x 800 = 120M tokens x $2.00/1M = $240
- 总计：$420/月
场景 3：文档分析
| 指标 | 数值 |
|---|---|
| 平均输入 (长文档) | ~20,000 tokens |
| 平均输出 (摘要) | ~500 tokens |
| 每日文档数 | 200 |
| 每月文档总数 | 6,000 |
月度成本计算：
- 输入：6,000 x 20,000 = 120M tokens x $0.60/1M = $72
- 输出：6,000 x 500 = 3M tokens x $2.00/1M = $6
- 总计：$78/月
上下文窗口定价
Kimi K2 的 128K 上下文窗口意味着您可以在单次请求中发送多达 128,000 个 Token 的输入。无论您使用多少上下文窗口，每 Token 的定价都保持不变。但是，请注意：
- 更长的上下文会增加延迟（首个 Token 返回时间）
- 您需要为上下文中的每个 Token 付费，包括系统提示词
- 缓存输入 Token（重复的前缀）折扣价为 $0.15/1M
优化上下文成本
# 错误做法：每次请求都发送完整文档
response = client.chat.completions.create(
model="kimi-k2",
messages=[
{"role": "system", "content": very_long_system_prompt}, # 每次都是 10K tokens
{"role": "user", "content": user_question}
]
)
# 正确做法：使用缓存友好的前缀
# 保持相同的系统提示词前缀，以从缓存 Token 定价中受益
# 结构化消息，使共同内容排在前面
response = client.chat.completions.create(
model="kimi-k2",
messages=[
{"role": "system", "content": standard_prefix + task_specific_suffix},
{"role": "user", "content": user_question}
]
)
速率限制 (Rate Limits)
Kimi K2 具有以下默认速率限制：
| 等级 (Tier) | 每分钟请求数 (RPM) | 每分钟 Token 数 (TPM) | 每天 Token 数 (TPD) |
|---|---|---|---|
| Free | 3 | 32,000 | 1,000,000 |
| Tier 1 | 60 | 300,000 | 10,000,000 |
| Tier 2 | 300 | 1,000,000 | 50,000,000 |
| Enterprise | 定制 | 定制 | 定制 |
您将根据累计消耗金额自动提升到更高等级。如需企业级速率限制，请联系 Moonshot AI。
批处理折扣 (Batch Processing Discounts)
对于高吞吐量、非时间敏感的任务，Moonshot 提供优惠价格的批处理服务：
| 组成部分 | 标准价 | 批处理 (5折) |
|---|---|---|
| 输入 Token | $0.60/1M | $0.30/1M |
| 输出 Token | $2.00/1M | $1.00/1M |
批处理请求在 24 小时窗口内完成处理，非常适合：
- 批量文档处理
- 数据集标注
- 大规模内容生成
- 评估和测试流水线
何时选择 Kimi K2
| 使用场景 | Kimi K2 | 更好的替代方案 |
|---|---|---|
| 成本敏感型应用 | 最佳选择 | -- |
| 编程任务 | 强力选择 | Claude 3.5 Sonnet (如果预算允许) |
| 长文档分析 | 优秀 (128K context) | Gemini 1.5 Pro (1M context) |
| 多语言支持 | 强劲 (尤其是中日韩) | GPT-4o (最广泛的语言支持) |
| 最高质量要求 | 极具竞争力 | Claude 3.5 Sonnet 或 GPT-4o |
| 最低可能成本 | 良好 | DeepSeek V3 (更便宜) |
总结
Kimi K2 以比 GPT-4o 和 Claude 3.5 Sonnet 低 4-5 倍的价格提供了前沿级性能。对于正在构建 AI 应用且成本是重要考虑因素的团队来说，Kimi K2 非常值得深入评估。其 OpenAI 兼容的 API 使得切换变得简单直接，而 128K 的上下文窗口能够处理绝大多数使用场景。
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