Kimi K2.6 QuickSilver Pro पर
Kimi K2.6 long-horizon planning, coding और multimodal काम के लिए Moonshot का general-purpose agentic मॉडल है। QuickSilver Pro पर यह $0.5472 input / $2.728 output प्रति 1M tokens है, जबकि Moonshot का first-party API rate $0.95 / $4.00 है। OpenAI में इसका कोई सीधा समकक्ष नहीं है — अगर आपके evals agentic depth के लिए Claude Opus या GPT-5 चुन रहे हैं, तो K2.6 वह open-source समकक्ष है जिसे A/B test करना चाहिए।
एक नज़र में
Long-horizon agentic / planning workloads, जहाँ Opus-class depth मायने रखती है।
Pricing तुलना ($/1M tokens)
| Provider | Input | Output | QSP की तुलना में |
|---|---|---|---|
| QuickSilver Pro | $0.5472 | $2.728 | सबसे कम कीमत |
| Moonshot AI (moonshotai/kimi-k2.6) | $0.95 | $4.00 | 32% कम |
कब इस्तेमाल करें
Multi-step planning agents जिन्हें लंबे horizons पर tools का तालमेल बिठाना होता है, research / analyst agents जो कई दस्तावेज़ों से निष्कर्ष जोड़ते हैं, जटिल code-review या refactor agents जो कार्रवाई से पहले योजना बनाते हैं, और हर वह workload जहाँ DeepSeek V4 Pro की pure-math reasoning, K2.6 की agentic / long-context planning जैसी नहीं है। 256K context में एक अच्छा-ख़ासा codebase या research corpus समा जाता है।
कब कोई और model चुनें
रोज़मर्रा की chat, coding या short-context कामों के लिए K2.6 ज़रूरत से ज़्यादा महँगा है — V4 Flash इस्तेमाल करें। शुद्ध गणितीय reasoning में V4 Pro जीतता है। Native tool ecosystem के लिए Claude या OpenAI — हालाँकि हम Claude भी serve करते हैं, और हमारे 68 models में से 35 image input लेते हैं।
Quickstart (curl)
curl https://api.quicksilverpro.io/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer $QSP_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "kimi-k2.6",
"messages": [{"role": "user", "content": "Hello!"}]
}'OpenAI-संगत। base_url बदलकर एक लाइन में migration।
FAQ
April 2026 की release के साथ Moonshot ने जो evals प्रकाशित किए, उन पर K2.6 agentic tool-use benchmarks (Tau-bench, SWE-bench Verified) में Claude Opus 4 के काफ़ी करीब पहुँचता है और long-context retrieval में आगे है। कोई फ़ैसला करने से पहले अपने evals पर परखें — Opus को production में ज़्यादा समय तक finetune किया गया है और कुछ कामों में subjective quality पर वह अब भी जीत सकता है। अगर आपकी चयन प्रक्रिया Opus चुनती है, तो K2.6 वह open-source विकल्प है जिसे A/B test करना सार्थक है।
K2.6 एक frontier-tier मॉडल है और Moonshot की serving लागत में यह झलकता है। QSP $0.5472 / $2.728 है, जबकि Moonshot का first-party rate $0.95 / $4.00 है, लेकिन इसके पीछे का compute वाकई V4 Flash से महँगा है। जहाँ संभव हो cached prefixes इस्तेमाल करें: QSP, K2.6 की cache reads का बिल $0.292/M tokens पर बनाता है।
हाँ — K2.6 QuickSilver Pro पर एक OpenAI-compatible chat completions endpoint है। base_url=https://api.quicksilverpro.io/v1 सेट करें, अपनी QSP key paste करें, और model="kimi-k2.6" इस्तेमाल करें। Streaming, tool calling, json_schema strict mode और usage.cost accounting, सभी काम करते हैं। K2.6 डिफ़ॉल्ट रूप से सोचता है; non-thinking output के लिए `reasoning: { enabled: false }` पास करें (हालाँकि जिन workloads के लिए K2.6 बना है, उनमें आम तौर पर आपको thinking trace चाहिए होता है)।