给 OpenCode 接上 Kimi K2.5：三种方式与一些选择

4. 启动 OpenCode，用命令 /models 查看，/model set kimi-k2.5 切换，然后发一句'用 Python 写快速排序'检查是否正常。

方式二：Moonshot 官方 API（最稳）

追求稳定低延迟的话，官方 API 更靠谱，国内访问也有优势。

1. 访问 platform.moonshot.ai，用手机号注册。新用户一般有体验额度。
2. 控制台 → API Keys → 创建密钥，拿到 sk- 开头的 Key。
3. OpenCode 内置了对 Moonshot 的支持，配置如下：

{
  "providers": {
    "moonshot-ai-china": {
      "apiKey": "sk-your-moonshot-api-key"
    }
  },
  "models": [
    {
      "name": "kimi-k2.5",
      "provider": "moonshot-ai-china",
      "id": "kimi-k2.5"
    }
  ],
  "defaultModel": "kimi-k2.5"
}

如果你在国外，把 provider 换成 moonshot-ai 即可。

方式三：Synthetic 平台（尝鲜体验）

Synthetic 目前有免费额度，适合想快速上手不用搞 API 的朋友，但延迟和稳定性会差一些。

1. 注册 synthetic.new，拿到免费额度。
2. 在设置页找到 API Endpoint 和 Key。
3. 配置 OpenCode：

{
  "providers": {
    "synthetic": {
      "apiKey": "your-synthetic-key",
      "baseUrl": "https://api.synthetic.new/v1"
    }
  },
  "models": [
    {
      "name": "kimi-k2.5-free",
      "provider": "synthetic",
      "id": "kimi-k2.5"
    }
  ]
}

免费额度用完就得另想办法了。

怎么选？

在国内的话直接 Moonshot 官方；在海外或者经常要切模型，OpenRouter 更灵活。

思考模式 vs 即时模式

Kimi K2.5 默认会走深度推理（思考模式），适合解复杂问题。如果想要飞快出结果，可以在 options 里关掉 thinking。

思考模式配置（默认其实是这个行为）：

{
  "models": [
    {
      "name": "kimi-k2.5-thinking",
      "provider": "moonshot-ai-china",
      "id": "kimi-k2.5",
      "options": {
        "temperature": 1.0,
        "top_p": 0.95
      }
    }
  ]
}

关闭思考用即时模式：

{
  "models": [
    {
      "name": "kimi-k2.5-instant",
      "provider": "moonshot-ai-china",
      "id": "kimi-k2.5",
      "options": {
        "temperature": 0.6,
        "thinking": false
      }
    }
  ]
}

视觉编码：从截图到组件

把 UI 截图拖给 Kimi K2.5，可以直接生成 React/Tailwind 代码。在 OpenCode 里对话时粘贴图片，模型会分析布局、颜色、字体，然后吐出组件。

比如让它生成登录表单，可能得到类似这样的骨架：

import React from 'react'
export default function LoginForm() {
  return (
    <div>Welcome Back Sign In</div>
  )
}

实际效果比你想象的好，只是长截图有时会丢细节。

几个常见问题

版本要求：OpenCode 需要 v1.9.0 以上，否则可能不支持附件处理或工具调用。

免费额度用完了？ 如果 Synthetic 不给续，就切到 OpenRouter 付费，或者趁 Moonshot 官方新用户优惠再注册一个号。

日常编程选 Kimi K2.5 还是 Claude？ 从大家反馈看，Kimi 在复杂推理、视觉编码和需要长时间思考的任务上更有优势；Claude 长文本理解和多轮对话依然强。看你的场景切换。

响应太慢？ 关掉思考模式（即时模式）、换个低延迟的 provider，或者把提问细化可以减少等待。

商业使用：模型本身是 MIT 修改版，带额外条款，建议先去 Hugging Face 页面 读清楚许可。

参考链接

• Kimi K2.5 模型页 (Hugging Face)
• Moonshot 开发者平台
• OpenCode 仓库

Kimi K2.5 在 OpenCode 里的集成目前还算顺利，视觉编码和推理能力确实让人眼前一亮，有什么问题可以去 OpenCode 的 GitHub 翻翻 PR 和 Issue。