多模態視覺分析
Kimi 能以極高精準度處理視覺內容，在影像分析和多模態資料處理等任務中表現卓越。
Kimi K2.5
Kimi K2.5 API 提供高速的 Token 生成與多模態支援。基於 Moonshot AI 技術，Kimi 為網頁設計、腳本及創意角色扮演提供具成本效益的解決方案，並以堅實可靠的基礎架構作為後盾。
API 呼叫範例
curl --request POST "https://gptproto.com/v1/chat/completions" \
--header "Authorization: Bearer $GPTPROTO_API_KEY" \
--header "Content-Type: application/json" \
--data '{
"model": "kimi-k2.5",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Hello"
}
]
}'Kimi K2.5 定價
聊天、程式開發代理與文件處理。以每 1M Token 計價 — 輸入、快取輸入與輸出分開計費。GPTProto 比官方費率低 10%。
| 場景 | MoonshotAI 牌價 | OpenRouter | GPTProto | 每月節省 |
|---|---|---|---|---|
| Personal10M tokens / 月（4.8M 快取） | $8.40 | $8.86 | $7.56 | −$0.84≈ $10.08 / 年 |
| Team100M tokens / 月（48M 快取） | $84.00 | $88.62 | $75.60 | −$8.40≈ $100.80 / 年 |
| Business500M tokens / 月（240M 快取） | $420.00 | $443.10 | $378.00 | −$42.00≈ $504.00 / 年 |
每月節省 $0.00
年省約 $0.00 · 隨用隨付
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Kimi K2.5目前
MoonshotAI · 262K context · $0.54/M input · $2.7/M output
Bytedance · 262K context · $0.0971/M input · $0.9714/M output
Bytedance · 262K context · $0.0971/M input · $0.9714/M output
模型
價格：GPTProto
對比官方
對比 OpenRouter
上下文
穩定度
Kimi K2.5目前
MoonshotAI
$0.54 / $2.70每 1M tokens
-10%
-15%
262K
Kimi K2.5 的主要功能
卓越的技術能力，讓 kimi k2.5 API 成為同級產品中的領導者。
穩健可靠的基礎架構
Kimi API 以極快速度產生 Token，且網路中斷極少，確保在生產環境中提供可靠效能。
Attention Residuals 技術
Moonshot AI 的 AttnRes 會選擇性保留跨層的重要資訊，提升效能並帶來更出色的長上下文記憶能力。
極致成本效益
只需 1/15 的價格，即可獲得接近 Opus 的效能。Kimi 是擴展 AI 功能、避免高額額外成本的最高性價比選擇。
Kimi K2.5 API 常見問題與效能指南
關於在程式設計與創意專案中實作 kimi k2.5 api 的常見問題。
kimi k2.5 api 如何處理繁重的工作負載？
Kimi 建立於穩健可靠的基礎架構之上，能以極快速度產生 token。相較於競爭對手，使用者回報其效能穩定，網路中斷或逾時情況極少。它特別針對需要快速完成的工作進行最佳化，例如產生基本樣板或處理低思考量的例行工作，因此在延遲是首要考量的高流量生產環境中，是一個可靠的選擇。
kimi k2.5 api 適合複雜的程式設計嗎？
Kimi 非常適合網頁設計、前端工作和快速編寫腳本。與 OpenCode 等工具整合時，效果尤其出色。不過，對於極度複雜的邏輯或需要大量處理的架構程式設計，一些開發者偏好先使用 kimi 產生初稿，再交由 Claude Opus 等模型進行完善。Kimi 能有效處理建置步驟，但在高度複雜的任務中，偶爾可能會對其產生的邏輯過度自信。
kimi 支援多模態視覺輸入嗎？
是的，kimi k2.5 api 具備多模態能力，在視覺內容處理方面的表現明顯優於同級的其他模型。這使 kimi 成為需要分析影像，或處理結合文字與視覺元素之資料的應用程式的理想選擇。這項多模態能力讓 kimi 能細緻地遵循視覺提示，因此無論是創意或技術性的視覺工作流程，都能靈活應用。
kimi 的成本與 Claude Opus 相比如何？
Kimi 的價格實惠得多，在成本不到高階模型十五分之一的情況下，效能幾乎同樣出色。對許多使用情境而言，使用者發現 kimi 與 Opus 等更昂貴的替代方案在輸出品質上沒有明顯差異，因此 kimi k2.5 api 是希望擴展應用程式、同時避免大型專有模型高昂成本的開發者的理想方案。
Moonshot AI 的提示保留政策是什麼？
Moonshot AI 通常會保留使用者提示，以改進其產品並微調模型。雖然這有助於 kimi 持續提升，但對於要求嚴格資料隱私的商業使用情境而言，這是需要考量的重要因素。若開發者正在處理高度敏感的資料，應檢視目前適用的條款，不過許多人認為 Moonshot 的 Attention Residuals 技術所帶來的效能提升值得這項取捨。
為什麼選擇 kimi，而不是 GLM-5 或 MiniMax？
GLM-5 能提供高品質的程式碼，但速度可能慢得令人難以忍受。MiniMax 速度很快，卻常被認為智慧程度較低。Kimi 處於兩者之間的理想平衡點：建置步驟和長上下文處理能力優於 MiniMax，同時速度又遠高於 GLM-5。Kimi 特別受到角色扮演和表現力豐富的散文創作使用者青睞，因為它能以直接競爭對手經常欠缺的創意與精準度，遵循詳細的提示。
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