重點摘要
Kimi K2 是開源、低成本，且在推理、編碼和多語言任務上表現強勁。
GPT-4o 是閉源、速度更快，非常適合英文和多模態（文字、圖片、音訊、影片）需求，但成本約為 4 倍。
Kimi K2 通常更適合複雜、可自訂且預算敏感的 AI Agent。
GPT-4o 最適合即時、英文和多模態的 Agent，當速度和簡單性最為重要時。
為您的 AI Agent 選擇合適的模型至關重要。Kimi K2 和 GPT-4o 都是頂尖選擇，但它們各有不同的優勢。本指南將兩者進行比較，協助您為 AI Agent 專案挑選最適合的模型。
Kimi K2 與 GPT-4o 基本介紹
| **類別 ** | Kimi K2 | GPT-4o |
|---|---|---|
| 基本資訊 | 320 億活躍參數，總參數 1 兆 | OpenAI 的多模態旗艦模型；參數數量未公開（可能數百億至數千億） |
| 開源 | ✅ 開源 | ❌ 閉源 |
| 混合專家 (MoE) | MoE 架構 | 可能使用 MoE |
| 變體 | 基礎模型供研究人員和開發者使用。最適合微調和自訂解決方案。 後訓練模型用於通用對話和 Agent 任務。Reflex-grade 用於快速回應，不進行延伸思考。 |
- |
| **能力 ** | 文字轉文字 | ** 多模態（文字、圖片、音訊、影片）** |
| 輸入上下文長度 | 128,000 tokens | 128,000 tokens |
| 輸出上下文長度 | 16,000 tokens | 16,384 tokens |
| 語言優勢 | 中英文皆強 | 多語言能力強；英文尤為出色 |
| 硬體需求 | 完整模型需要 1.09 TB 磁碟空間 | 部署細節未公開； |
Kimi K2 與 GPT-4o 效能
- Kimi K2 通常在推理、數學、多語言問答、編碼和工具使用上優於 GPT-4o。
- GPT‑4o 在簡單問答 (SimpleQA) 和一個工具基準測試 (AceBench) 上仍有些微優勢。
Kimi K2 與 GPT-4o 速度
GPT-4o 在所有測試輸入大小中的輸出速度和回應延遲均持續優於 Kimi K2。每秒輸出速度的差異尤其顯著。對於很長的輸入上下文（100k tokens），首個 token 時間差距縮小，但 GPT-4o 仍然領先。
Kimi K2 與 GPT-4o 價格
Kimi K2 價格 vs GPT-4o 價格
GPT-4o 的價格大約是 Kimi K2 Instruct 的四倍。而 Novita AI 是 Kimi K2 的最佳提供者！
來自 llm-stats
Kimi K2 價格 vs 其他模型價格
其價格是所有相容模型（如 gemini 2.5 flash、Llama scout、gpt-4.1 等）中最低的。
來自 Kimi K2 與 GPT-4o：AI Agent 最佳選擇
| 類別 | Kimi K2 | GPT-4o | 建議 |
|---|---|---|---|
| 基本資訊 | 320 億活躍參數，開源，MoE，可自訂，適合研究人員/開發者 | 多模態旗艦，閉源，可能使用 MoE，通用，參數未公開 | Kimi K2 適合自訂和開源；GPT-4o 適合易用性和多模態需求 |
| 能力 | 推理、數學、編碼、多語言問答、工具使用強勁；文字轉文字 | 英文、簡單問答、多模態（文字、圖片、音訊、影片）強勁 | Kimi K2 適合複雜任務；GPT-4o 適合英文/多模態/簡單問答 |
| 速度 | 輸出較慢，延遲較高 | 輸出快得多，延遲更低 | GPT-4o 適合即時和快速回應 |
| 價格 | 同類模型中最低 | 約為 Kimi K2 的 4 倍 | Kimi K2 適合成本敏感或大規模場景 |
如果您需要開源、強大功能且低成本，請選擇 Kimi K2。
如果您重視速度、多模態和易於整合，且對成本較不敏感，請選擇 GPT-4o。
如何透過 API 取得 Kimi K2？
步驟 1：登入並進入模型庫
登入您的帳戶，點擊 模型庫 按鈕。
步驟 2：選擇您的模型
瀏覽可用選項，選擇符合您需求的模型。
步驟 3：開始免費試用
開始免費試用，探索所選模型的各項能力。
步驟 4：取得您的 API 金鑰
為了與 API 進行驗證，我們將提供一組新的 API 金鑰。進入「設定」頁面，您就可以依照圖示複製 API 金鑰。
步驟 5：安裝 API
使用您所使用程式語言的套件管理器安裝 API。
安裝完成後，將必要的函式庫導入您的開發環境。使用您的 API 金鑰初始化 API，開始與 Novita AI LLM 互動。以下是適用於 Python 使用者的聊天完成 API 範例。
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://api.novita.ai/v3/openai",
api_key="session_1g0vYAKH0Oir6vI6y4PZIGyFLVvuJiJDx0jZiEeYivQFmDr15mi83mWi-_bdrs0C-Q2hk281SCn1f4oUB49loQ==",
)
model = "moonshotai/kimi-k2-instruct"
stream = True # or False
max_tokens = 65536
system_content = ""Be a helpful assistant""
temperature = 1
top_p = 1
min_p = 0
top_k = 50
presence_penalty = 0
frequency_penalty = 0
repetition_penalty = 1
response_format = { "type": "text" }
chat_completion_res = client.chat.completions.create(
model=model,
messages=[
{
"role": "system",
"content": system_content,
},
{
"role": "user",
"content": "Hi there!",
}
],
stream=stream,
max_tokens=max_tokens,
temperature=temperature,
top_p=top_p,
presence_penalty=presence_penalty,
frequency_penalty=frequency_penalty,
response_format=response_format,
extra_body={
"top_k": top_k,
"repetition_penalty": repetition_penalty,
"min_p": min_p
}
)
if stream:
for chunk in chat_completion_res:
print(chunk.choices[0].delta.content or "", end="")
else:
print(chat_completion_res.choices[0].message.content)
如何在 Claude Code 中使用 Kimi K2？
1. 在 Novita AI 取得 API 金鑰
註冊 Novita AI 帳戶，使用免費試用點數開始。在控制台的「金鑰管理」頁面點擊「建立新金鑰」。
立即複製生成的 API 金鑰並安全儲存——它不會再次顯示。您將在下方配置步驟中使用此金鑰。
2. 安裝 Claude Code
安裝 Claude Code 前，請確保您的系統滿足最低要求。本機環境必須安裝 Node.js 18 或更高版本。您可以在終端機執行 node --version 來確認 Node.js 版本。
對於 Windows
開啟命令提示字元並執行以下指令：
npm install -g @anthropic-ai/claude-code
npx win-claude-code@latest
全域安裝可確保 Claude Code 從您系統的任何目錄都可存取。npx win-claude-code@latest 指令會下載並執行最新的 Windows 專用版本。
對於 Mac 和 Linux
開啟終端機並執行：
npm install -g @anthropic-ai/claude-code
Mac 使用者可以直接進行全域安裝，無需額外的平台特定指令。安裝程序會自動配置必要的相依項目和 PATH 變數。
3. 設定環境變數
環境變數配置 Claude Code 通過 Novita AI 的 API 端點使用 Kimi-K2。這些變數告訴 Claude Code 將請求發送到何處以及如何進行身份驗證。
對於 Windows
開啟命令提示字元並設定以下環境變數：
set ANTHROPIC_BASE_URL=https://api.novita.ai/anthropic
set ANTHROPIC_AUTH_TOKEN=<Novita API Key>
set ANTHROPIC_MODEL=moonshotai/kimi-k2-instruct
set ANTHROPIC_SMALL_FAST_MODEL=moonshotai/kimi-k2-instruct
將 <Novita API Key> 替換為您從 Novita AI 平台取得的實際 API 金鑰。這些變數在目前工作階段中有效，如果您關閉命令提示字元則需重新設定。
對於 Mac 和 Linux
開啟終端機並匯出以下環境變數：
export ANTHROPIC_BASE_URL="https://api.novita.ai/anthropic"
export ANTHROPIC_AUTH_TOKEN="<Novita API Key>"
export ANTHROPIC_MODEL="moonshotai/kimi-k2-instruct"
export ANTHROPIC_SMALL_FAST_MODEL="moonshotai/kimi-k2-instruct"
4. 啟動 Claude Code
安裝和配置完成後，您可以在專案目錄中啟動 Claude Code。使用 cd 指令導航到您的專案位置：
cd <your-project-directory>
claude .
點（.）參數指示 Claude Code 操作目前目錄。啟動後，您會看到互動式工作階段中出現 Claude Code 提示。
這表示工具已準備好接收您的指令。該介面為自然語言程式設計互動提供了清晰、直觀的環境。
5. 建立您的第一個專案
Claude Code 擅長將詳細的專案描述轉換為功能完整的應用程式。輸入提示後，按 Enter 開始任務。Claude Code 將分析您的需求、建立必要的檔案、實作功能，並提供完整的專案結構與文件。
結論
Kimi K2 是 AI Agent 的最佳選擇，適合需要強大推理、複雜工具使用、較低價格和開源靈活性。如果您的 Agent 必須處理複雜任務、多種語言，或需要完全控制和自訂，Kimi K2 是理想的選擇。
GPT-4o 更適合當您需要最快的回應速度、多模態能力或輕鬆整合——尤其是基於英文的即時應用，且預算不是主要考量時。
總結：
- 選擇 Kimi K2 用於進階、成本效益高且可自訂的 Agent。
- 選擇 GPT-4o 用於速度、多模態任務和簡單設定。
常見問題
何時應該選擇 GPT-4o 而非 Kimi K2？
當您需要速度、多模態輸入（如圖片或音訊）以及以英文為主的任務時，選擇 GPT-4o。
Kimi K2 還是 GPT-4o 在多語言和複雜任務上表現更好？
Kimi K2 通常在推理、數學、編碼和多語言問答上表現更好。
Kimi K2 還是 GPT-4o 更適合快速、即時的回應？
GPT-4o 更好，因為它在輸出和延遲上快得多。
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