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Moonshot AI

Moonshot 提供具有 OpenAI 兼容端点的 Kimi API。全新的 Moonshot 入门流程会选择 moonshot/kimi-k3；对于独立的 Kimi Coding 提供商，请使用 kimi/kimi-for-coding。

Warning

Moonshot 和 Kimi Coding 是不同的提供商，各自作为独立的外部插件发布。密钥不能互换，端点不同，模型引用也不同（moonshot/... 与 kimi/...）。

内置模型目录

Moonshot 和 Kimi Coding 的设置会保存连接配置和别名，而不会将生成的目录行复制到你的配置中。 显式设置 models.mode: "replace" 会保持目录种子功能启用；自定义模型行保持不变。

模型引用 名称 推理 输入 上下文 最大输出
moonshot/kimi-k3 Kimi K3 low / high / max 文本、图像、视频 1,048,576 1,048,576
moonshot/kimi-k2.7-code Kimi K2.7 Code 始终开启 文本、图像、视频 262,144 262,144
moonshot/kimi-k2.7-code-highspeed Kimi K2.7 Code HighSpeed 始终开启 文本、图像、视频 262,144 262,144

目录中的成本估算使用 Moonshot 公布的按量付费费率。在做成本决策之前，请查看 Kimi K3 和 Kimi K2.7 Code 的供应商实时页面。

Kimi K3 始终进行推理，并接受 reasoning_effort 值 low、high 和 max（默认值）。在直连 Moonshot 路由中，OpenClaw 仅暴露 /think max，并且始终发送 reasoning_effort: "max"。它会省略仅 K2 使用的 thinking 字段，并移除 K3 固定为提供商默认值的采样覆盖项（temperature、top_p、n、presence_penalty 和 frequency_penalty）。Kimi K2.7 Code 也 始终使用原生思考，但要求同时省略 thinking 和 reasoning_effort；HighSpeed 变体使用相同的约定。 Kimi K3 是入门默认值。 参见 Moonshot 的 Kimi K3 快速入门。

快速开始

Moonshot 和 Kimi Coding 都是外部插件 - 在入门之前安装其中一个。

**最适用于：** 通过 Moonshot 开放平台使用 Kimi K3 和 K2 模型。

1. 安装插件

openclaw plugins install @openclaw/moonshot-provider

安装会自动应用到正在运行的 Gateway；否则会在下次启动时生效。参见 应用更改并检查。

2. 选择你的端点区域

认证选项 端点 区域
moonshot-api-key https://api.moonshot.ai/v1 国际
moonshot-api-key-cn https://api.moonshot.cn/v1 中国

3. 运行入门流程

openclaw onboard --auth-choice moonshot-api-key

或者对于中国端点：

openclaw onboard --auth-choice moonshot-api-key-cn

4. 确认 Kimi K3 默认值

全新入门流程会选择 Kimi K3。现有安装可以显式切换：

openclaw models set moonshot/kimi-k3

5. 验证模型可用

openclaw models list --provider moonshot

6. 运行实时冒烟测试

当你想在不影响正常会话的情况下验证模型访问和成本跟踪时，请使用隔离的状态目录：

OPENCLAW_CONFIG_PATH=/tmp/openclaw-kimi/openclaw.json \
OPENCLAW_STATE_DIR=/tmp/openclaw-kimi \
openclaw agent --local \
  --session-id live-kimi-cost \
  --message 'Reply exactly: KIMI_LIVE_OK' \
  --thinking max \
  --json

JSON 响应应报告 provider: "moonshot" 和 model: "kimi-k3"。当 Moonshot 返回使用元数据时，助手转录条目会在 usage.cost 下存储归一化的 token 用量和估算成本。

### 配置示例 {#config-example}

```json5
{
  env: { vars: { MOONSHOT_API_KEY: "sk-..." } },
  agents: {
    defaults: {
      model: { primary: "moonshot/kimi-k3" },
      models: {
        // moonshot-kimi-k2-aliases:start
        "moonshot/kimi-k3": { alias: "Kimi K3" },
        "moonshot/kimi-k2.7-code": { alias: "Kimi K2.7 Code" },
        "moonshot/kimi-k2.7-code-highspeed": { alias: "Kimi K2.7 Code HighSpeed" },
        // moonshot-kimi-k2-aliases:end
      },
    },
  },
  models: {
    mode: "merge",
    providers: {
      moonshot: {
        baseUrl: "https://api.moonshot.ai/v1",
        apiKey: "${MOONSHOT_API_KEY}",
        api: "openai-completions",
        models: [
          // moonshot-kimi-k2-models:start
          {
            id: "kimi-k3",
            name: "Kimi K3",
            reasoning: true,
            thinkingLevelMap: {
              off: null,
              minimal: null,
              low: "low",
              medium: null,
              high: "high",
              xhigh: "max",
              max: "max",
            },
            input: ["text", "image", "video"],
            cost: { input: 3, output: 15, cacheRead: 0.3, cacheWrite: 0 },
            contextWindow: 1048576,
            maxTokens: 1048576,
          },
          {
            id: "kimi-k2.7-code",
            name: "Kimi K2.7 Code",
            reasoning: true,
            input: ["text", "image", "video"],
            cost: { input: 0.95, output: 4, cacheRead: 0.19, cacheWrite: 0 },
            contextWindow: 262144,
            maxTokens: 262144,
          },
          {
            id: "kimi-k2.7-code-highspeed",
            name: "Kimi K2.7 Code HighSpeed",
            reasoning: true,
            input: ["text", "image", "video"],
            cost: { input: 1.9, output: 8, cacheRead: 0.38, cacheWrite: 0 },
            contextWindow: 262144,
            maxTokens: 262144,
          },
          // moonshot-kimi-k2-models:end
        ],
      },
    },
  },
}
```

**最适合：** 通过 Kimi Coding 端点处理代码相关任务。

Note

Kimi Coding 使用与 Moonshot 不同的 API 密钥和提供商前缀（kimi/... 对比 moonshot/...）。当前模型引用为 kimi/k3（最高 1M 上下文，按等级限制）、kimi/k3-256k（256K 上下文，配额消耗更低）、kimi/kimi-for-coding 和 kimi/kimi-for-coding-highspeed。旧模型引用 kimi/kimi-code 和 kimi/k2p5 会规范化为 kimi/kimi-for-coding；旧 kimi/k3[1m] 会规范化为 kimi/k3。

编码服务同时接受 OpenAI 兼容的 https://api.kimi.com/coding/v1 和 Anthropic 兼容的 https://api.kimi.com/coding/ 客户端。此插件使用 Anthropic Messages。 在 Kimi Code Console 中创建会员密钥；当前会员 定价位于 Kimi 定价页面。

模型引用 名称 推理 输入 上下文 最大输出
kimi/k3 Kimi K3 自适应；低 / 高 / 最大强度 文本、图像 1,048,576 131,072
kimi/k3-256k Kimi K3 (256k) 自适应；低 / 高 / 最大强度 文本、图像 262,144 131,072

K3 目录估算输入 $3/MTok、输出 $15/MTok、 缓存读取 $0.30/MTok，缓存写入 $0/MTok。目录报告的是 K3 的最大 上下文；你的 Kimi 会员可能强制执行更低的实时限制。

1. 安装插件

openclaw plugins install @openclaw/kimi-provider

安装会自动应用于正在运行的 Gateway；否则将在下次启动时生效。参见 应用更改并检查。

2. 运行入门引导

openclaw onboard --auth-choice kimi-code-api-key

3. 设置默认模型

{
  agents: {
    defaults: {
      model: { primary: "kimi/kimi-for-coding" },
    },
  },
}

4. 验证模型可用

openclaw models list --provider kimi

Kimi Coding K3 在启用推理时始终使用自适应思考，并默认使用高强度。`/think minimal|low` 映射到低强度，
`/think medium|high|adaptive` 映射到高强度，`/think xhigh|max`
映射到最大强度。`/think off` 会发送 `thinking.type: "disabled"`。

有关当前套餐可用性，请参阅官方 [Kimi Code 模型表](https://www.kimi.com/code/docs/en/kimi-code/models.html)。

### 配置示例 {#config-example}

```json5
{
  env: { vars: { KIMI_API_KEY: "sk-..." } },
  agents: {
    defaults: {
      model: { primary: "kimi/kimi-for-coding" },
      models: {
        "kimi/kimi-for-coding": { alias: "Kimi" },
      },
    },
  },
}
```

Moonshot 插件还会将 Kimi 注册为 web_search 提供商，由 Moonshot 网络搜索提供支持。

1. 运行交互式网络搜索设置

openclaw configure --section web

在网络搜索部分选择 Kimi，以存储 plugins.entries.moonshot.config.webSearch.*。

2. 配置网络搜索区域和模型

交互式设置会提示配置：

设置 选项
API 区域 https://api.moonshot.ai/v1（国际）或 https://api.moonshot.cn/v1（中国）
网络搜索模型 默认为 kimi-k2.6

配置位于 plugins.entries.moonshot.config.webSearch 下：

{
  plugins: {
    entries: {
      moonshot: {
        config: {
          webSearch: {
            apiKey: "sk-...", // or use KIMI_API_KEY / MOONSHOT_API_KEY
            baseUrl: "https://api.moonshot.ai/v1",
            model: "kimi-k2.6",
          },
        },
      },
    },
  },
  tools: {
    web: {
      search: {
        provider: "kimi",
      },
    },
  },
}

高级配置

原生思考模式 
Moonshot API Kimi K3 始终以最大强度进行推理。OpenClaw 仅提供
`/think max`，发送 `reasoning_effort: "max"`，并忽略旧的较低或
`off` 设置。

Kimi Coding K3 提供 `/think off|minimal|low|medium|high|adaptive|xhigh|max`。
其 Anthropic 兼容端点在 off 时接收 `thinking.type: "disabled"`。
每个启用级别都使用自适应思考；minimal/low 映射到低强度，
medium/high/adaptive 映射到高强度，xhigh/max 映射到最大强度。
这适用于 `kimi/k3` 和 `kimi/k3-256k`。旧
`kimi/k3[1m]` 会规范化为 `kimi/k3`。
Moonshot API K3 支持 `auto`、`none`、`required` 和固定工具选择，
因此 OpenClaw 会保留请求的 `tool_choice`。对于多轮工具使用，
OpenClaw 会保留 Moonshot 重放契约所需的助手推理内容。

Kimi K2.7 Code 始终使用原生思考。Moonshot 要求客户端
对此模型省略 `thinking` 字段，因此 OpenClaw 仅提供 `on`，并
忽略旧的 `off` 设置。K2.7 还会固定 `temperature`、`top_p`、`n`、
`presence_penalty` 和 `frequency_penalty`；OpenClaw 会省略这些字段的
已配置覆盖值。

其他 Moonshot Kimi 模型支持二元原生思考：

- `thinking: { type: "enabled" }`
- `thinking: { type: "disabled" }`

通过 `agents.defaults.models.<provider/model>.params` 按模型进行配置：

```json5
{
  agents: {
    defaults: {
      models: {
        "moonshot/kimi-k2.6": {
          params: {
            thinking: { type: "disabled" },
          },
        },
      },
    },
  },
}
```

OpenClaw 为这些模型映射运行时 /think 级别：

    | `/think` 级别       | Moonshot 行为          |
    | -------------------- | -------------------------- |
    | `/think off`         | `thinking.type=disabled`   |
    | 任何非 off 级别    | `thinking.type=enabled`    |

!!! warning

    当启用 Moonshot K2 思考时，`tool_choice` 必须为 `auto` 或 `none`。固定工具选择（`type: "tool"` 或 `type: "function"`）会改为将思考强制回退到 `disabled`，因此请求的工具仍会执行；`tool_choice: "required"` 会被规范化为 `auto`。Kimi K2.7 Code 无法禁用思考，因此其不兼容的 `tool_choice` 会被规范化为 `auto`。Kimi K3 使用其独立的 reasoning-effort 约定，并保留受支持的工具选择。

    Kimi K2.6 还接受可选的 `thinking.keep` 字段，用于控制
    `reasoning_content` 的多轮保留。将其设置为 `"all"` 可在多轮之间保留完整推理；省略它（或保持为 `null`）则使用服务器默认策略。OpenClaw 仅对 `moonshot/kimi-k2.6` 转发 `thinking.keep`，并从其他模型中移除它。Kimi K2.7 Code 默认保留完整推理历史，而 OpenClaw 会省略整个 `thinking` 字段。

    ```json5
    {
      agents: {
        defaults: {
          models: {
            "moonshot/kimi-k2.6": {
              params: {
                thinking: { type: "enabled", keep: "all" },
              },
            },
          },
        },
      },
    }
    ```
工具调用 ID 清理

Moonshot Kimi 返回形如 functions.<name>:<index> 的原生 tool_call ID。OpenClaw 保留每个原生 Kimi ID 的首次出现，并将后续重复项重写为确定性的 OpenAI 风格 call_* ID。匹配的工具结果会使用相同 ID 重新映射，因此重放保持唯一，同时不会移除 Kimi 的第一个原生 ID。此行为已内置于捆绑的 Moonshot 提供程序中，不是用户可配置的设置。

流式用量兼容性

原生 Moonshot 端点（https://api.moonshot.ai/v1 和 https://api.moonshot.cn/v1）声明支持流式用量兼容性。 OpenClaw 依据端点主机而非 provider id 来判断，因此指向同一原生 Moonshot 主机的自定义 provider id 会继承相同的流式用量行为。

使用目录 K3 定价时，包含输入、输出和缓存读取 token 的流式用量也会被转换为本地估算的美元成本，用于 /status、/usage full、/usage cost 以及基于 transcript 的会话计费。

端点和模型引用参考
提供程序 模型引用前缀 端点 认证环境变量
Moonshot moonshot/ https://api.moonshot.ai/v1 MOONSHOT_API_KEY
Moonshot CN moonshot/ https://api.moonshot.cn/v1 MOONSHOT_API_KEY
Kimi Coding kimi/ Kimi Coding 端点 KIMI_API_KEY
网络搜索 N/A 与 Moonshot API 区域相同 KIMI_API_KEY 或 MOONSHOT_API_KEY
  • Kimi 网络搜索使用 KIMI_API_KEY 或 MOONSHOT_API_KEY，默认使用 https://api.moonshot.ai/v1，模型为 kimi-k2.6。
  • 如有需要，可在 models.providers 中覆盖定价和上下文元数据。
  • 如果 Moonshot 为某个模型发布了不同的上下文限制，请相应调整 contextWindow。

模型选择

选择提供程序、模型引用和故障转移行为。

网络搜索

配置网络搜索提供程序，包括 Kimi。

配置参考

提供程序、模型和插件的完整配置架构。

Fireworks

Fireworks 上的 Kimi 模型，包括其关闭思考的行为。

Moonshot Open Platform

Moonshot API 密钥管理和文档。

本页原文 Markdown：在 AtomGit 查看·内容源自开源项目 cl/openclaw