kimi-k2.5

Name: kimi-k2.5
Brand: Moonshot

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kimi-k2.5

将图文需求转化为交互代码与分析成果

Kimi K2.5 是月之暗面开发的原生多模态模型，面向视觉编程、复杂分析和知识工作。它能结合文字与视觉材料理解任务，将页面设计转化为前端代码，也适合整理文档和形成研究草稿。

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Moonshot模型品牌

对话模型类型

推理任务能力

STANDARD APIs · QUICK SETUP

Keep your SDK. Connect in minutes.

Point the Base URL to api.acedata.cloud, configure your platform API key and the model ID below, and use your compatible SDK or client.

API hostapi.acedata.cloud

modelkimi-k2.5

API KeyGet your API key ↗

OpenAI Python SDK

import os
from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key=os.environ["ACEDATACLOUD_API_KEY"],
    base_url="https://api.acedata.cloud/v1",
)
response = client.chat.completions.create(
    model="kimi-k2.5",
    messages=[{"role": "user", "content": "Hello!"}],
)
print(response.choices[0].message.content)

Choose an available protocol for this model. OpenAI SDK uses a Base URL ending in /v1; Anthropic SDK uses the root URL. See each guide for protocol-specific parameters, tools and response formats.

规格与接口特性

先明确本型号输入与标准调用方式。

调用型号: kimi-k2.5
输入与输出: 文本消息输入；输出助手文本
标准 API: POST /v1/chat/completions；提交 model 与 messages
读取结果: choices[].message.content；usage 为用量统计
多轮对话: 应用在 messages 中传入相关历史与本轮问题
模型特点: 原生多模态，重点覆盖视觉编程、研究与知识工作

原生模型特点用于选型；本平台的输入限额、可用参数和计费以该型号 API 与定价为准。Chat Completions 的连续输出使用 stream，客户端负责保存消息历史。

核心能力

了解 kimi-k2.5 能为你的工作带来什么。

从视觉设计走向交互实现

K2.5 的特点是把视觉理解用于编程，而不止描述图片。结合页面截图、布局参考和文字要求，它可以生成前端代码，处理复杂排版、动画与交互。提供组件边界、技术栈和响应式要求，能让实现更贴近项目目标，便于继续修改和验证。

把混合材料整理成工作成果

面对文字与图片交织的资料，K2.5 可以结合视觉信息进行总结、比较和内容组织。任务可围绕研究提纲、报告草稿、表格分析说明或演示文稿结构展开。它更适合带着交付目标阅读材料，而不是只把各段内容压缩成短摘要。

把视觉参考变成可以修改的实现

K2.5 的特色是视觉理解与前端编程结合。截图提供结构和观感，文字补充行为与技术约束；输出可落到组件代码、状态设计和评审意见，字体、资源与像素细节则在真实页面继续调整。

适用场景

从具体任务出发，找到模型发挥作用的位置。

截图驱动的页面开发

输入产品页面截图，补充框架、配色、布局和交互要求，让 K2.5 输出组件代码与实现说明。随后提供实际渲染截图，继续调整间距、层级和状态变化。适合原型验证与页面重建，交付代码仍应在目标浏览器中测试后再上线。

为结果保存材料依据

保留提交给 kimi-k2.5 的材料版本与实际回复，区分原始事实、模型建议和应用已经完成的操作。结构化结果进入系统前检查必填项、值类型与业务规则，避免将缺失信息直接变成确定记录。

标准消息便于接入现有应用

使用 /v1/chat/completions，显式设置 model=kimi-k2.5。现有 OpenAI 兼容应用可沿用消息与结果处理；在接入时配置平台地址、API Key 和准确型号。

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。

需要视觉编程时选择 K2.5

相较早期侧重单任务辅助的 Kimi，K2.5 更突出文本与视觉的联合理解，以及从设计参考到代码的工作过程。如果任务以截图、布局和交互要求为核心，它具有明确的选择价值。若只是简单文字问答，则应结合实际响应体验选择，不必为视觉能力增加输入复杂度。

不要把新版本的控制方式套用过来

已有 K2.5 图文与代码流程可继续按其能力组织任务。若选型必须显式开关思考，应单独评估 kimi-k2.6；若需要 reasoning_effort 控制，则应单独评估 kimi-k3。它们是不同版本，不能仅更换模型名称后保留全部控制字段，迁移时应测试任务效果和调用行为。

开始使用：从设计截图还原前端原型

先安排输入，再接到对应应用流程。

准备输入

准备清晰截图、目标框架、可用图标和组件，说明哪些文字或交互必须保留。

组织调用与后续流程

在 Chat Completions 请求中显式选择 kimi-k2.5，将背景、材料和这次输出要求组织成 messages。先用一项范围明确的任务检查返回，再把真实复核或测试反馈放入下一轮消息。

实用任务示例：从设计截图还原前端原型

直接从下列输入与验收重点设计任务。

建议任务

请先解释页面的区域层级，再实现响应式布局；保留指定文案，并补齐加载、空状态与表单错误态。

重点检查

在目标屏宽逐一检查截图、点击流程与文字，记录需要人工调整的视觉差异；不要由视觉理解推导原生文件读取支持。

使用边界

在正式使用前，了解输出质量与能力范围。

多轮历史由应用通过 messages 管理。在目标屏宽逐一检查截图、点击流程与文字，记录需要人工调整的视觉差异；不要由视觉理解推导原生文件读取支持。
视觉转代码并不等于完成部署或保证像素级一致。字体、素材、响应式断点及交互状态都可能需要补充说明；生成后应运行代码、检查页面效果，并通过截图反馈继续修订，尤其要验证动态行为而非只看静态布局。
Kimi 产品中的 Agent 与 Agent Swarm 不等同于一次普通对话请求。研究、文件生成和外部操作需要相应工具与授权；返回工具调用也不表示操作已经执行。涉及写入或发布时，应区分建议、执行结果与最终确认。

常见问题

解答使用 kimi-k2.5 时的常见疑问。

Kimi K2.5 可以根据截图写网页吗？

可以，视觉转前端代码是它的主要能力之一。建议同时给出截图、技术栈、组件范围和交互要求，避免只要求“照着做”。输出后运行页面，再提交渲染截图与差异说明，有助于逐轮修正布局和功能。

K2.5 的推理能用 thinking 或 reasoning_effort 控制吗？

不要将这两个字段直接用于 K2.5 的模式切换。该入口中，thinking 适用于 kimi-k2.6，reasoning_effort 适用于 kimi-k3。K2.5 具备推理能力，但不能据此推定它采用其他版本的开关或强度设置。

如何用标准 API 调用 kimi-k2.5？

向 /v1/chat/completions 提交 model=kimi-k2.5 和 messages。普通结果从 choices[].message.content 读取；流式调用通过 stream 获取增量结果。使用本平台 API Key，并按所用 SDK 设置完整 base URL。

如何延续前一轮分析？

由应用保存消息历史，并在 messages 中附上与当前问题相关的 user、assistant 消息。准备清晰截图、目标框架、可用图标和组件，说明哪些文字或交互必须保留。材料或约束变化时，应随下一轮请求更新。

如何判断 kimi-k2.5 是否适合现有应用？

固定一组真实输入与验收要求，记录答案遗漏、引用准确性和人工修改量。接入工具的应用还应检查参数、权限和结果回填；型号选择依据完整任务的交付表现，不只看一次回答的长度。

Use it in your favorite tools

Choose a development approach or application suited to this model and follow its setup guide.

Quickstart

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