应按任务类型、文本长度和输出目标三步筛选模型：需联网查新用kimi-search；超10万字符或复杂结构避用kimi-k2.6；代码生成选kimi-k2.7-code-highspeed，法律文本结构化优先kimi-k2.6但须纯文本。
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你需要在Kimi API里快速挑出最匹配当前任务的模型，而不是翻遍文档对比参数表——比如正在处理一份200页PDF合同，却卡在选错模型导致解析失败、重试三次才跑通。
先看任务类型，再锁死模型大类
第一步：判断你的输入内容是否含实时网络信息需求。例如要查“2026年7月最新版《数据安全法实施条例》修订要点”，必须用kimi-search；若只是分析本地已下载的PDF条款原文，标准kimi或kimi-research更稳。
第二步：判断文本长度和结构复杂度。单次输入超10万字符（约50页纯文本）或含大量表格/代码块时，【必须避开kimi-k2.6】——它最大上下文仅64K，截断后逻辑断裂风险极高。
第三步：确认输出目标。需要生成可执行代码、做数学推导、或解析嵌套JSON Schema，优先选kimi-k3-moderato或kimi-k3-allegretto；仅需润色邮件、写会议纪要，kimi-k2.5足够且成本更低。
按场景直选模型ID
方法一：长文档深度分析（如整份招股书/技术白皮书）
选kimi-k3-allegretto → 它支持1M上下文，能完整吞下1000页PDF转文本后的内容，避免分段导致的因果链断裂。注意：该模型响应速度比moderato慢30%～50%，别在实时交互场景硬套。
方法二：编程辅助与代码生成
选kimi-k2.7-code-highspeed → 专为代码优化，函数签名识别准确率比kimi-k3高12%，但不支持图片输入。如果你的prompt里混了截图中的报错信息，得切回kimi-k3或kimi-k2.5。
将 Moonshot AI (Kimi) 及 Kimi Code 模型集成到 Clawdbot 的分步指南。适用于添加 Kimi 模型、配置 Moonshot AI 或设置 Kimi 编程助手的场景。
方法三：中文法律/政务文本结构化抽取
选kimi-k2.6 → 它在C-Eval法律子项得分89.2，高于kimi-k3的86.7，但【仅限纯文本输入】。一旦PDF OCR识别出“￥”被转成“S”，kimi-k2.6会把金额字段全判错，此时必须换kimi-k3并开启reasoning_effort=high。
绕过坑的实操检查清单
① 检查API请求里的model字段是否拼写正确：kimi-k3-moderato不能写成kimi-k3-moderato（少个o）、kimi-k2.7-code-highspeed不能漏掉末尾的-highspeed。
② 如果用了use_search=true，必须搭配kimi-search模型ID，其他模型即使带这个参数也直接忽略——不会报错，但返回结果不含联网数据。
③ 调用kimi-research前，确认输入文本已做预清洗：删除PDF转文本产生的乱码符号（如、□）、合并被分页切断的表格行。它对脏数据容忍度极低，一个未闭合的括号就能让整个解析流程卡死。
④ 流式输出（stream=True）时，kimi-k3-allegretto的首token延迟平均3.2秒，而kimi-k2.5仅0.8秒。对用户等待敏感的前端界面，别盲目追求长上下文。
⑤ 企业级生产环境调用，务必在请求头里加x-unique-request-id，否则当kimi-k3-allegretto因超时中断时，你无法从日志里定位是哪次请求失败。
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