围绕工程目标持续推进
K2.6 的编程重点不止是补全代码，而是围绕需求拆解、问题定位、修改与验证持续推进。面对跨文件依赖、构建失败或性能问题，可结合代码和工具反馈调整方案，适合需要保留架构约束、反复迭代的工程任务。
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kimi-k2.6
MoonshotChatreasoningvision
Input 3.1205 Credits / 1MOutput 12.9631 Credits / 1M
Overview
API
Pricing
规格与接口特性
在选型前明确容量、输入输出与调用方式。
- 原生能力方向
- 长程编程、视觉理解、多步骤推理与 Agent 协作
- 编程任务
- 覆盖 Rust、Go、Python；面向前端、DevOps 与性能优化
- 图文输入
- 文字消息与 image_url 图片内容块
- 推理控制
- thinking.type：enabled / disabled；可设置 keep: all
- 返回内容
- 文本正文；可含 reasoning_content 或函数工具调用
- 响应方式
- Chat Completions 普通响应或 SSE；AI Chat v2 支持 JSON、SSE、NDJSON
- 调用入口
- /kimi/chat/completions 与 /aichat2/conversations；model 均为 kimi-k2.6
编程与视觉能力属于模型能力，推理参数、会话管理和工具执行方式按所选调用入口区分。
核心能力
了解 kimi-k2.6 能为你的工作带来什么。
从界面意图走向可用代码
输入页面需求、界面截图或设计参考后，可让 K2.6 分析布局与交互意图，再生成前端实现。其公开能力涵盖结构化页面、交互元素和滚动动画，也能处理认证、会话管理及数据库操作等轻量全栈需求。
按任务切换思考方式
简单改写或明确的代码问题可以关闭 Thinking；架构分析、复杂故障定位等任务可开启推理。结合函数工具定义与结果回传，模型能够继续分析执行反馈。工具调用与文字回答分开处理，有助于应用明确区分建议和实际操作。
适用场景
从具体任务出发，找到模型发挥作用的位置。
代码库修复与性能分析
提供相关源码、报错日志、测试结果和性能分析材料，要求模型先说明问题假设，再提出限定范围的修改。交付物可包括补丁、测试建议与优化说明；接入执行工具后，还可根据编译或测试反馈继续修订，而不是停留在一次性代码生成。
界面原型与轻量应用
将产品需求、参考截图、技术栈和交互规则一起输入，让模型输出页面结构、组件代码及实现说明。适合活动页、管理界面和轻量业务原型；涉及登录与数据写入时，应同时说明权限边界、数据结构和验收条件，便于逐步验证。
文档驱动的工程助手
通过 AI Chat v2 提交技术文档链接或文件链接，并围绕接口迁移、故障排查、需求整理持续追问。可交付实施计划、差异清单或代码建议；需要读取项目资料时，可使用已授权的工具，并利用会话 ID 延续上下文。
如何选择这个模型
结合任务复杂度、输入材料与预期结果选择。
从 K2.5 升级时关注工程闭环
如果已有 K2.5 应用，K2.6 值得优先用于跨文件修改、前端生成和持续工具协作。它的升级重点是长程编程与多步骤任务可靠性，而不是只改变回答风格。建议使用同一组真实任务比较修改范围、测试结果和失败恢复表现，再决定迁移哪些工作流。
选择适合自己的执行方式
需要自行管理消息历史、函数执行与推理开关时，选择 Chat Completions；希望保存会话、读取文件并使用托管工具流程时，选择 AI Chat v2。K2.6 使用 thinking 开关，不应直接套用 K3 的 reasoning_effort 配置；更换版本时要一并检查参数。
开始使用
从一次小规模任务到正式接入。
准备任务与材料
明确目标、必要输入与输出要求，使用真实业务样例作为起点。
在 API 调试区试用
打开试用页，确认此入口支持的参数，再提交小规模任务查看结果。
按 API 文档接入
保留完整模型 ID，使用文档规定的请求格式，并在 Pricing 页确认计费规则。
使用边界
在正式使用前，了解输出质量与能力范围。
- 长程编程能力不代表单次请求会自动运行代码、安装依赖或部署服务。Chat Completions 返回工具调用后，需要应用执行并回填结果；可运行的命令、访问的目录和写入权限应由执行环境控制。
- 图片理解用于分析视觉内容，并不等于直接生成图片或视频。前端作品中的媒体素材需要另行准备或调用相应创作工具；参考图也不能替代明确的布局、交互和业务规则。
- 复杂任务仍需分阶段验证。代码修改要检查构建、测试与业务约束，长期任务应保留关键决策和执行记录。官方 Agent Swarm 演示不等于普通对话请求自动创建同样规模的协作系统。
常见问题
解答使用 kimi-k2.6 时的常见疑问。
K2.6 的 Thinking 应该怎样设置？
在 Chat Completions 请求中使用 thinking.type，设为 enabled 开启、disabled 关闭。复杂推理或工程分析适合开启，明确且简单的任务可关闭。不要用 K3 的 reasoning_effort 替代这个开关。
K2.6 能看截图并写前端吗？
可以输入文字与 image_url 图片块，让模型结合截图分析页面结构并生成前端代码。最好补充技术栈、屏幕适配和交互要求。截图主要提供视觉参考，实际页面仍需要运行检查，图片素材也需单独准备。
使用 K2.6 时如何提交 PDF？
需要读取 PDF 时，可在 AI Chat v2 中使用 message 数组，加入 file_url 内容块并提供文件链接，再附上具体问题。文件读取属于该入口的工作流程，不应将文件链接直接当作 Chat Completions 的普通图片输入。
K2.6 会直接执行返回的代码吗？
普通 Chat Completions 不会因为生成了代码就自动执行。应用需要提供工具、执行调用并回填结果。AI Chat v2 可使用其工具工作流，但可执行的动作仍取决于工具连接、授权和任务环境，不能默认拥有部署权限。
K2.6 多轮任务如何延续上下文？
使用 Chat Completions 时，由应用维护 messages，并保留与任务相关的助手消息、工具调用及结果。使用 AI Chat v2 时，可开启 stateful 并在后续请求携带同一会话 id，适合连续讨论需求、修复方案和验证反馈。
模型资料 · 更新日期：2026-10-01。调用参数与计费规则请查看 API 和定价栏目。
Input
$0.30per 1M tokens
Official $0.74
Output
$1.23per 1M tokens
Official $3.09
−60%vs official
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Quickstart
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