提供商

Moonshot AI

Moonshot 提供具有 OpenAI 兼容端点的 Kimi API。对于 Moonshot Open Platform，将默认模型设置为 moonshot/kimi-k2.6；对于 Kimi Coding，则设置为 kimi/kimi-for-coding。

内置模型目录

模型引用	名称	推理	输入	上下文	最大输出
`moonshot/kimi-k2.6`	Kimi K2.6	否	文本、图像	262,144	262,144
`moonshot/kimi-k2.7-code`	Kimi K2.7 Code	始终开启	文本、图像	262,144	262,144
`moonshot/kimi-k2.5`	Kimi K2.5	否	文本、图像	262,144	262,144
`moonshot/kimi-k2-thinking`	Kimi K2 Thinking	是	文本	262,144	262,144
`moonshot/kimi-k2-thinking-turbo`	Kimi K2 Thinking Turbo	是	文本	262,144	262,144
`moonshot/kimi-k2-turbo`	Kimi K2 Turbo	否	文本	256,000	16,384

目录成本估算采用 Moonshot 公布的按量付费价格：Kimi K2.7 Code 的缓存命中价格为 $0.19/MTok，输入为 $0.95/MTok，输出为 $4.00/MTok；Kimi K2.6 的缓存命中价格为 $0.16/MTok，输入为 $0.95/MTok，输出为 $4.00/MTok；Kimi K2.5 的缓存命中价格为 $0.10/MTok，输入为 $0.60/MTok，输出为 $3.00/MTok。除非你在配置中覆盖，否则其他目录条目保留零成本占位值。

Kimi K2.7 Code 始终使用原生思考。OpenClaw 仅为此模型公开 on 思考状态，并按照 Moonshot 的要求省略出站的 thinking 和 reasoning_effort 字段。它还会省略采样覆盖项（temperature、top_p、n、presence_penalty、frequency_penalty），因为 K2.7 将这些参数固定为提供商默认值。Kimi K2.6 仍是新手引导的默认模型。

入门指南

Moonshot 和 Kimi Coding 都是外部插件——请在新手引导前安装其中一个。

Moonshot API

**最适合：**通过 Moonshot Open Platform 使用 Kimi K2 模型。

安装插件

bash

openclaw plugins install @openclaw/moonshot-provideropenclaw gateway restart

选择端点区域

身份验证选项	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

运行新手引导

bash

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

或者使用中国端点：

bash

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

设置默认模型

json5

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

验证模型是否可用

bash

openclaw models list --provider moonshot

运行实时冒烟测试

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

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 响应应报告 provider: "moonshot" 和 model: "kimi-k2.6"。当 Moonshot 返回用量元数据时，智能体转录条目会在 usage.cost 下存储标准化的 token 用量和预估成本。

配置示例

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

**最适合：**通过 Kimi Coding 端点处理以代码为重点的任务。

安装插件

bash

openclaw plugins install @openclaw/kimi-provideropenclaw gateway restart

运行新手引导

bash

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

设置默认模型

json5

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

验证模型是否可用

bash

openclaw models list --provider kimi

配置示例

json5

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

Kimi Web 搜索

Moonshot 插件还会将 Kimi 注册为由 Moonshot Web 搜索支持的 web_search 提供商。

运行交互式 Web 搜索设置

bash

openclaw configure --section web

在 Web 搜索部分选择 Kimi，以存储 plugins.entries.moonshot.config.webSearch.*。

配置 Web 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）
Web 搜索模型	默认为 `kimi-k2.6`

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

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",      },    },  },}

高级配置

原生思考模式

Kimi K2.7 Code 始终使用原生思考。Moonshot 要求客户端为此模型省略 thinking 字段，因此 OpenClaw 仅公开 on，并忽略过时的 off 设置。K2.7 还固定了 temperature、top_p、n、presence_penalty 和 frequency_penalty；OpenClaw 会省略为这些字段配置的覆盖值。

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 会为这些模型映射运行时 /think 级别：

`/think` 级别	Moonshot 行为
`/think off`	`thinking.type=disabled`
任意非 off 级别	`thinking.type=enabled`

Kimi K2.6 还接受可选的 thinking.keep 字段，用于控制多轮对话中 reasoning_content 的保留方式。将其设为 "all" 可跨轮次保留完整推理；省略该字段（或将其保留为 null）则使用服务器默认策略。OpenClaw 仅会为 moonshot/kimi-k2.6 转发 thinking.keep，并会从其他模型的请求中移除该字段。Kimi K2.7 Code 默认保留完整的推理历史记录，而 OpenClaw 会省略整个 thinking 字段。

json5

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

Tool call id sanitization

Moonshot Kimi 提供的原生 tool_call id 采用 functions.<name>:<index> 格式。OpenClaw 会保留每个 Kimi 原生 id 的首次出现，并将之后的重复项重写为确定性的 OpenAI 风格 call_* id。对应的工具结果会使用相同的 id 重新映射，因此既能确保重放时 id 唯一，也不会移除 Kimi 首次出现的原生 id。此行为已集成到内置 Moonshot 提供商中，并非用户可配置的设置。

Streaming usage compatibility

Moonshot 原生端点（https://api.moonshot.ai/v1 和 https://api.moonshot.cn/v1）声明支持流式用量兼容性。 OpenClaw 根据端点主机而非提供商 id 判断此能力，因此，指向同一 Moonshot 原生主机的自定义提供商 id 也会继承相同的流式用量行为。

使用目录中的 K2.6 定价时，包含输入、输出和缓存读取 token 的流式用量还会转换为本地估算的美元成本，供 /status、/usage full、 /usage cost 以及基于记录文本的会话核算使用。

Endpoint and model ref reference

提供商	模型引用前缀	端点	身份验证环境变量
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`
Web 搜索	不适用	与 Moonshot API 区域相同	`KIMI_API_KEY` 或 `MOONSHOT_API_KEY`

Kimi Web 搜索使用 KIMI_API_KEY 或 MOONSHOT_API_KEY，默认端点为 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 为某个模型公布了不同的上下文限制，请相应调整 contextWindow。

Moonshot AI

内置模型目录

入门指南

Moonshot API

安装插件

选择端点区域

运行新手引导

设置默认模型

验证模型是否可用

运行实时冒烟测试

配置示例

Kimi Coding

安装插件

运行新手引导

设置默认模型

验证模型是否可用

配置示例

Kimi Web 搜索

运行交互式 Web 搜索设置

配置 Web 搜索区域和模型

高级配置

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