Kimi K2.6：API 思考模式与视觉工具配置

一句话结论

K2.6 API 默认开启 thinking、固定一组采样参数，并要求工具多轮保留 reasoning_content；如果要使用官方 $web_search，当前文档建议先关闭 thinking。

适用场景

• 适合的任务：文本/图像/视频理解、代码 Agent、函数工具调用和 256K 长上下文对话。

• 不适合的任务：在 thinking 模式下直接调用官方 $web_search；文档明确称该组合暂时不兼容。

• 适用的模型版本：kimi-k2.6。

• 适用的客户端、Agent 或 API：Kimi OpenAI-compatible API、Python OpenAI SDK、Kimi Code。

• 推荐的推理档位和参数：默认使用 thinking: {"type":"enabled"}；默认 max_tokens=32768。不要手动传与固定值不同的 temperature/top-p/n/penalty。

可直接使用的内容

关闭 thinking 的最小请求（官方文档示例）

curl https://api.moonshot.ai/v1/chat/completions \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer $MOONSHOT_API_KEY" \
  -d '{
    "model": "kimi-k2.6",
    "messages": [{"role": "user", "content": "hello"}],
    "thinking": {"type": "disabled"}
  }'

Python 配置骨架

import os
from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key=os.getenv("MOONSHOT_API_KEY"),
    base_url="https://api.moonshot.ai/v1",
)

response = client.chat.completions.create(
    model="kimi-k2.6",
    messages=[
        {"role": "user", "content": "先分析约束，再完成任务并给出可验证的结果。"}
    ],
    extra_body={"thinking": {"type": "enabled"}},
    max_tokens=32768,
)
print(response.choices[0].message.content)

对于工具循环，保留 assistant 消息中的 reasoning_content；tool_choice 只能是 auto 或 none。图像/视频输入按官方示例使用 base64；文档建议图片不超过 4K、视频不超过 FHD，URL 图片目前不支持。

测试/工作流步骤

1. 先用无工具的 thinking 请求确认 SDK、base URL、模型名和 API key 正常。

2. 增加函数工具，固定 tool_choice="auto"，把每轮完整 assistant 消息（含 reasoning_content 和 tool calls）回填上下文。

3. 若需要 $web_search，切换到 thinking: {"type":"disabled"}，并单独记录该模式的质量/成本差异。

4. 对图像/视频任务先估算 token，超过请求体限制或需要重复引用时使用文件上传而非 base64。

5. 在 256K 长上下文附近测试上下文裁剪、工具回传和失败恢复，不把默认 32K 输出上限误认为上下文窗口。

原始证据与数据

• 文档列出模型上下文为 256K；输入支持 text/image/video，支持 thinking 与 non-thinking、对话和 Agent 任务。

• max_tokens 默认 32768；thinking 默认启用；thinking 时 temperature 固定 1.0，non-thinking 固定 0.6；top-p 固定 0.95；n 固定 1；presence/frequency penalty 固定 0.0，传入其他值会报错。

• 工具调用约束：tool_choice 只能 auto/none；多步调用必须保留 reasoning_content；官方 $web_search 暂不兼容 K2.6/K2.5 thinking。

• 视觉建议：图片不超过 4096×2160，视频不超过 1920×1080；URL 格式图片不支持，图片数量无硬限制但请求体不得超过 100M。

适用边界

• 文档中“视觉模型”能力依赖输入格式和客户端；第三方 provider 可能不暴露图像输入，不能把 Kimi API 的能力直接外推到所有聚合平台。

• 固定采样参数意味着不能通过 temperature/top-p 做常规随机性调节；需要比较时必须记录 thinking 开关和 provider。

• 把 reasoning_content 回传给 API 是状态连续性要求，不等于应把内部推理全文展示给用户。

• 文档的代码示例包含视觉与工具用法，但未提供每种输入的完整成本样本；上线前应自行测 token 和延迟。

来源摘录或观察（仅做合规短引）

官方提示在 thinking 工具调用中 “must keep the reasoning_content”，并说明 $web_search “temporarily incompatible”；这两条是 K2.6 接入最容易踩的配置边界。