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Moonshot AI

Moonshot OpenAI-संगत endpoints के साथ Kimi API प्रदान करता है। provider को कॉन्फ़िगर करें और डिफ़ॉल्ट मॉडल को moonshot/kimi-k2.6 पर सेट करें, या kimi/kimi-for-coding के साथ Kimi Coding का उपयोग करें।

अंतर्निहित मॉडल catalog

Model ref	नाम	Reasoning	इनपुट	Context	अधिकतम आउटपुट
`moonshot/kimi-k2.6`	Kimi K2.6	नहीं	text, image	262,144	262,144
`moonshot/kimi-k2.7-code`	Kimi K2.7 Code	हमेशा चालू	text, image	262,144	262,144
`moonshot/kimi-k2.5`	Kimi K2.5	नहीं	text, image	262,144	262,144
`moonshot/kimi-k2-thinking`	Kimi K2 Thinking	हाँ	text	262,144	262,144
`moonshot/kimi-k2-thinking-turbo`	Kimi K2 Thinking Turbo	हाँ	text	262,144	262,144
`moonshot/kimi-k2-turbo`	Kimi K2 Turbo	नहीं	text	256,000	16,384

वर्तमान Moonshot-होस्टेड K2 मॉडलों के लिए catalog लागत अनुमान Moonshot की प्रकाशित पे-एज़-यू-गो दरों का उपयोग करते हैं: Kimi K2.7 Code $0.19/MTok cache hit, $0.95/MTok input, और $4.00/MTok output है; Kimi K2.6 $0.16/MTok cache hit, $0.95/MTok input, और $4.00/MTok output है; Kimi K2.5 $0.10/MTok cache hit, $0.60/MTok input, और $3.00/MTok output है। अन्य legacy catalog entries शून्य-लागत placeholders रखती हैं, जब तक आप उन्हें config में override नहीं करते।

Kimi K2.7 Code हमेशा native thinking का उपयोग करता है। OpenClaw इस मॉडल के लिए केवल on thinking state दिखाता है और Moonshot की आवश्यकता के अनुसार outbound thinking और reasoning_effort controls को छोड़ देता है। OpenClaw उन sampling overrides को भी छोड़ देता है जिन्हें K2.7 provider defaults पर fix करता है। Kimi K2.6 onboarding default बना रहता है।

शुरुआत करना

अपना provider चुनें और setup चरणों का पालन करें।

Moonshot API

इसके लिए सर्वोत्तम: Moonshot Open Platform के माध्यम से Kimi K2 models।

अपना endpoint region चुनें

Auth choice	Endpoint	Region
`moonshot-api-key`	`https://api.moonshot.ai/v1`	अंतरराष्ट्रीय
`moonshot-api-key-cn`	`https://api.moonshot.cn/v1`	चीन

onboarding चलाएँ

bash

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

या चीन endpoint के लिए:

bash

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

डिफ़ॉल्ट model सेट करें

json5

{  agents: {    defaults: {      model: { primary: "moonshot/kimi-k2.6" },    },  },}

जाँचें कि models उपलब्ध हैं

bash

openclaw models list --provider moonshot

live smoke test चलाएँ

जब आप अपनी सामान्य sessions को छुए बिना model access और cost tracking सत्यापित करना चाहते हैं, तो अलग state dir का उपयोग करें:

bash

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 off \  --json

JSON response में provider: "moonshot" और model: "kimi-k2.6" रिपोर्ट होना चाहिए। जब Moonshot usage metadata लौटाता है, assistant transcript entry normalized token usage के साथ estimated cost को usage.cost के अंतर्गत संग्रहित करती है।

Config example

json5

{  env: { MOONSHOT_API_KEY: "sk-..." },  agents: {    defaults: {      model: { primary: "moonshot/kimi-k2.6" },      models: {        // moonshot-kimi-k2-aliases:start        "moonshot/kimi-k2.6": { alias: "Kimi K2.6" },        "moonshot/kimi-k2.7-code": { alias: "Kimi K2.7 Code" },        "moonshot/kimi-k2.5": { alias: "Kimi K2.5" },        "moonshot/kimi-k2-thinking": { alias: "Kimi K2 Thinking" },        "moonshot/kimi-k2-thinking-turbo": { alias: "Kimi K2 Thinking Turbo" },        "moonshot/kimi-k2-turbo": { alias: "Kimi K2 Turbo" },        // 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-k2.6",            name: "Kimi K2.6",            reasoning: false,            input: ["text", "image"],            cost: { input: 0.95, output: 4, cacheRead: 0.16, cacheWrite: 0 },            contextWindow: 262144,            maxTokens: 262144,          },          {            id: "kimi-k2.7-code",            name: "Kimi K2.7 Code",            reasoning: true,            input: ["text", "image"],            cost: { input: 0.95, output: 4, cacheRead: 0.19, cacheWrite: 0 },            contextWindow: 262144,            maxTokens: 262144,          },          {            id: "kimi-k2.5",            name: "Kimi K2.5",            reasoning: false,            input: ["text", "image"],            cost: { input: 0.6, output: 3, cacheRead: 0.1, cacheWrite: 0 },            contextWindow: 262144,            maxTokens: 262144,          },          {            id: "kimi-k2-thinking",            name: "Kimi K2 Thinking",            reasoning: true,            input: ["text"],            cost: { input: 0, output: 0, cacheRead: 0, cacheWrite: 0 },            contextWindow: 262144,            maxTokens: 262144,          },          {            id: "kimi-k2-thinking-turbo",            name: "Kimi K2 Thinking Turbo",            reasoning: true,            input: ["text"],            cost: { input: 0, output: 0, cacheRead: 0, cacheWrite: 0 },            contextWindow: 262144,            maxTokens: 262144,          },          {            id: "kimi-k2-turbo",            name: "Kimi K2 Turbo",            reasoning: false,            input: ["text"],            cost: { input: 0, output: 0, cacheRead: 0, cacheWrite: 0 },            contextWindow: 256000,            maxTokens: 16384,          },          // moonshot-kimi-k2-models:end        ],      },    },  },}

Kimi Coding

आधिकारिक Plugin install करें, फिर Gateway restart करें:

bash

openclaw plugins install @openclaw/kimi-provideropenclaw gateway restart

इसके लिए सर्वोत्तम: Kimi Coding endpoint के माध्यम से code-केंद्रित tasks।

Plugin install करें

bash

openclaw plugins install @openclaw/kimi-provider

onboarding चलाएँ

bash

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

डिफ़ॉल्ट model सेट करें

json5

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

जाँचें कि model उपलब्ध है

bash

openclaw models list --provider kimi

Config example

json5

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

Kimi web search

Moonshot Plugin, Moonshot web search द्वारा समर्थित web_search provider के रूप में Kimi को भी register करता है।

interactive web search setup चलाएँ

bash

openclaw configure --section web

web-search section में Kimi चुनें ताकि plugins.entries.moonshot.config.webSearch.* store हो सके।

web search region और model configure करें

Interactive setup इसके लिए prompts देता है:

Setting	Options
API region	`https://api.moonshot.ai/v1` (international) or `https://api.moonshot.cn/v1` (China)
Web search model	Defaults to `kimi-k2.6`

Config plugins.entries.moonshot.config.webSearch के अंतर्गत रहता है:

json5

{  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",      },    },  },}

उन्नत configuration

Native thinking mode

Kimi K2.7 Code हमेशा native thinking का उपयोग करता है। Moonshot clients से इस model के लिए thinking field छोड़ने की अपेक्षा करता है, इसलिए OpenClaw केवल on दिखाता है और पुराने off settings को ignore करता है। K2.7 temperature, top_p, n, presence_penalty, और frequency_penalty को भी fix करता है; OpenClaw उन fields के configured overrides छोड़ देता है।

अन्य Moonshot Kimi models binary native thinking support करते हैं:

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

इसे प्रति model agents.defaults.models.<provider/model>.params के माध्यम से configure करें:

json5

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

OpenClaw उन models के लिए runtime /think levels map करता है:

`/think` level	Moonshot behavior
`/think off`	`thinking.type=disabled`
Any non-off level	`thinking.type=enabled`

Kimi K2.6 एक वैकल्पिक thinking.keep फ़ील्ड भी स्वीकार करता है, जो reasoning_content के मल्टी-टर्न प्रतिधारण को नियंत्रित करता है। टर्नों में पूर्ण reasoning बनाए रखने के लिए इसे "all" पर सेट करें; सर्वर की डिफ़ॉल्ट रणनीति का उपयोग करने के लिए इसे छोड़ दें (या null रहने दें)। OpenClaw केवल moonshot/kimi-k2.6 के लिए thinking.keep आगे भेजता है और अन्य मॉडलों से इसे हटा देता है। Kimi K2.7 Code डिफ़ॉल्ट रूप से पूर्ण reasoning इतिहास बनाए रखता है, जबकि OpenClaw पूरे thinking फ़ील्ड को छोड़ देता है।

json5

{  agents: {    defaults: {      models: {        "moonshot/kimi-k2.6": {          params: {            thinking: { type: "enabled", keep: "all" },          },        },      },    },  },}

टूल कॉल आईडी सैनिटाइजेशन

Moonshot Kimi नेटिव tool_call ids देता है जिनका आकार functions.<name>:<index> जैसा होता है। OpenAI-completions परिवहन के लिए, OpenClaw हर नेटिव Kimi id की पहली उपस्थिति को बनाए रखता है और बाद की डुप्लीकेट ids को निर्धारक OpenAI-शैली वाली call_* ids में फिर से लिखता है। मेल खाते टूल परिणामों को उसी id के साथ रीमैप किया जाता है, ताकि रीप्ले Kimi की पहली नेटिव id हटाए बिना अद्वितीय बना रहे।

किसी कस्टम OpenAI-संगत प्रदाता पर सख्त सैनिटाइजेशन लागू करने के लिए, sanitizeToolCallIds: true सेट करें:

json5

{  models: {    providers: {      "my-kimi-proxy": {        api: "openai-completions",        sanitizeToolCallIds: true,      },    },  },}

स्ट्रीमिंग उपयोग संगतता

नेटिव Moonshot एंडपॉइंट (https://api.moonshot.ai/v1 और https://api.moonshot.cn/v1) साझा openai-completions परिवहन पर स्ट्रीमिंग उपयोग संगतता घोषित करते हैं। OpenClaw इसे एंडपॉइंट क्षमताओं से जोड़ता है, इसलिए समान नेटिव Moonshot होस्ट को लक्षित करने वाली संगत कस्टम provider ids वही streaming-usage व्यवहार अपनाती हैं।

कैटलॉग K2.6 मूल्य निर्धारण के साथ, इनपुट, आउटपुट और cache-read टोकन शामिल करने वाला स्ट्रीम किया गया उपयोग /status, /usage full, /usage cost, और transcript-backed session accounting के लिए स्थानीय अनुमानित USD लागत में भी बदला जाता है।

एंडपॉइंट और मॉडल ref संदर्भ

प्रदाता	मॉडल ref prefix	एंडपॉइंट	Auth env var
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 endpoint	`KIMI_API_KEY`
Web search	N/A	Moonshot API क्षेत्र जैसा ही	`KIMI_API_KEY` or `MOONSHOT_API_KEY`

Kimi वेब खोज KIMI_API_KEY या MOONSHOT_API_KEY का उपयोग करती है, और मॉडल kimi-k2.6 के साथ डिफ़ॉल्ट रूप से https://api.moonshot.ai/v1 पर रहती है।
जरूरत हो तो models.providers में मूल्य निर्धारण और context metadata ओवरराइड करें।
यदि Moonshot किसी मॉडल के लिए अलग context limits प्रकाशित करता है, तो contextWindow को उसी के अनुसार समायोजित करें।

Moonshot AI

अंतर्निहित मॉडल catalog

शुरुआत करना

Moonshot API

अपना endpoint region चुनें

onboarding चलाएँ

डिफ़ॉल्ट model सेट करें

जाँचें कि models उपलब्ध हैं

live smoke test चलाएँ

Config example

Kimi Coding

Plugin install करें

onboarding चलाएँ

डिफ़ॉल्ट model सेट करें

जाँचें कि model उपलब्ध है

Config example

Kimi web search

interactive web search setup चलाएँ

web search region और model configure करें

उन्नत configuration

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