Guía completa sobre precios y funciones de Kimi K2.5

Cada vez que un nuevo modelo de IA aparece en escena, es fácil dejarse llevar por el entusiasmo. Pero si usted realmente busca construir con él, las preguntas que importan son siempre las mismas: ¿Qué puede hacer realmente y cuánto me va a costar?

Eso es lo que vamos a analizar hoy con Kimi K2.5, el último modelo de Moonshot AI. Vamos a dejar de lado las palabras de moda e ir directamente al grano, desglosando sus funciones, su rendimiento y, lo más importante, el panorama completo de los precios de Kimi K2.5.

¿Qué es Kimi K2.5?

Lanzado en enero de 2026, Kimi K2.5 es un nuevo y potente modelo de código abierto del equipo de Moonshot AI. Sin embargo, no es solo otro chatbot. Fue diseñado desde cero para ser un modelo nativo multimodal y agéntico, lo cual es solo una forma de decir que está construido para manejar tareas complejas de varios pasos por sí solo, no solo para responder preguntas sencillas.

Su característica más comentada es la llamada tecnología Agent Swarm (Enjambre de Agentes). Esto le permite desglosar grandes problemas y hacer que un grupo de "subagentes" trabaje en diferentes partes al mismo tiempo. Piense en ello como un gestor de proyectos que puede delegar tareas a todo un equipo en lugar de hacer todo paso a paso.

En esta guía, le ofreceremos una visión clara de la arquitectura de Kimi K2.5, lo que puede hacer, cómo se sitúa frente a la competencia y un análisis detallado de la estructura de precios de Kimi K2.5.

La arquitectura detrás de Kimi K2.5

Para entender realmente qué hace que Kimi K2.5 funcione, hay que mirar bajo el capó. Está construido sobre una arquitectura de Mezcla de Expertos (MoE - Mixture-of-Experts) con un total masivo de un billón de parámetros. Ahora bien, eso suena increíblemente caro de ejecutar, pero aquí está la parte inteligente: para cualquier solicitud dada, solo activa unos 32.000 millones de esos parámetros. Este truco reduce la cantidad de computación necesaria en más de un 96%, permitiendo al mismo tiempo que el modelo aproveche el conocimiento masivo de su cerebro completo.

También es nativamente multimodal, lo que significa que fue entrenado desde el primer día con un conjunto de datos enorme de unos 15 billones de tokens mixtos de texto y visuales. A diferencia de los modelos donde las capacidades de visión se añaden más tarde, Kimi K2.5 aprendió a ver y leer al mismo tiempo. Esto lo hace increíblemente bueno en tareas que combinan ambas cosas, como convertir una maqueta de diseño en código funcional.

Finalmente, tiene una enorme ventana de contexto de 256.000 tokens. Esto es muy importante porque permite al modelo procesar y recordar información de documentos muy largos, bases de código completas o conversaciones extensas de una sola vez, sin perder el hilo de lo que está sucediendo.

Funciones clave de Kimi K2.5

La arquitectura única de Kimi K2.5 le otorga algunas funciones destacadas que no se ven en todos los modelos. Estas no son solo pequeñas actualizaciones; cambian la forma en que usted puede abordar la resolución de problemas con IA.

Tecnología Agent Swarm (Enjambre de Agentes)

Esta es probablemente la mayor fama de Kimi K2.5. La mayoría de los modelos de IA abordan las tareas de forma secuencial, un paso tras otro. Kimi K2.5 utiliza un "agente orquestador" entrenable que analiza una solicitud compleja, la divide en subtareas paralelas más pequeñas y luego pone en marcha hasta 100 subagentes especializados para trabajar en todas ellas al mismo tiempo.

Este proceso fue entrenado utilizando algo llamado Aprendizaje por Refuerzo de Agentes Paralelos (PARL - Parallel-Agent Reinforcement Learning) para asegurar que los agentes trabajen juntos de manera eficiente. ¿El resultado? Kimi K2.5 puede reducir el tiempo de ejecución hasta 4,5 veces. Esta es una ventaja enorme para grandes proyectos de investigación, trabajos masivos de extracción de datos o cualquier tarea que implique hacer lo mismo una y otra vez con diferentes entradas.

Codificación multimodal nativa

Debido a que Kimi K2.5 fue entrenado con datos de visión y texto desde el principio, tiene unas habilidades visuales realmente impresionantes. No se trata solo de describir lo que hay en una imagen; se trata de comprender y actuar sobre la información visual.

Aquí hay algunas cosas prácticas que puede hacer:

• Generar código a partir de imágenes: Puede darle una maqueta de interfaz de usuario (UI) o un archivo de diseño, y puede escribir código listo para producción (como React o HTML) que coincida con él.
• Reconstruir sitios web a partir de vídeos: Muéstrele un vídeo de recorrido por un sitio web y podrá reconstruir la estructura y el código del sitio.
• Depuración visual autónoma: Esta es bastante asombrosa. Puede escribir código, renderizar una salida visual de ese código, compararla con el diseño original, detectar las diferencias y luego volver atrás y corregir su propio código hasta que coincida perfectamente.

Cuatro modos operativos distintos

Kimi K2.5 no es un modelo de talla única. Tiene cuatro modos operativos diferentes que utilizan la misma inteligencia central pero ajustan su enfoque dependiendo de la tarea.

• Instant (Instantáneo): Perfecto para cuando necesita una respuesta rápida y directa. La velocidad es la prioridad aquí.
• Thinking (Pensamiento): Para problemas más complejos en los que desea ver el razonamiento paso a paso del modelo. Literalmente muestra su trabajo.
• Agent (Agente): Este modo es para flujos de trabajo autónomos que requieren el uso de herramientas como un navegador web para completar tareas a lo largo de cientos de pasos secuenciales.
• Agent Swarm (Enjambre de Agentes): El modo de máxima potencia para tareas masivas y paralelas coordinadas por el agente orquestador del que hablamos antes.

Pruebas de rendimiento (benchmarks) de Kimi K2.5

Las pruebas de rendimiento son una forma estandarizada de ver cómo las habilidades de un modelo se comparan con las de sus rivales. Todas las puntuaciones a continuación se basan en pruebas realizadas con el modo "Thinking" de Kimi K2.5 activado, lo que le da la mejor oportunidad en el razonamiento complejo.

Benchmarks de codificación y razonamiento matemático

Kimi K2.5 es un programador sólido. En una prueba del mundo real llamada SWE-Bench Verified, que implica corregir problemas reales de GitHub, obtuvo un impresionante 76,8 %. También es un as de las matemáticas, logrando un 96,1 % en el AIME 2025, una competición matemática de nivel de olimpiada.

Dicho esto, se queda ligeramente por detrás de modelos como Claude Opus 4.5, que obtuvo un 80,9 % en la misma prueba SWE-Bench. Esto sugiere que para tareas de codificación altamente especializadas, Claude podría tener una ligera ventaja.

Capacidades agénticas

Aquí es donde Kimi K2.5 realmente brilla. En tareas agénticas, que miden la capacidad de un modelo para actuar de forma autónoma, lidera el grupo. Obtuvo un 74,9 % en el benchmark BrowseComp y, cuando se activó su función Agent Swarm, esa puntuación saltó al 78,4 %.

Sus puntuaciones multimodales también son de primer nivel. Logró un 78,5 % en MMMU Pro (que pone a prueba la comprensión en muchas materias diferentes utilizando imágenes y texto) y un 86,6 % en VideoMMMU, demostrando que sus capacidades de visión son robustas y están profundamente integradas.

Un desglose detallado de los precios de Kimi K2.5

Ahora la gran pregunta: ¿cuánto cuesta toda esta potencia? Comprender el modelo de precios de Kimi K2.5 es clave para determinar si se ajusta al presupuesto de su proyecto.

El modelo oficial de precios basado en tokens

Como la mayoría de los grandes modelos de lenguaje, Kimi K2.5 cobra en función de los "tokens", que son pequeños fragmentos de texto (aproximadamente 4 caracteres). Usted paga por el número de tokens que envía al modelo (entrada) y el número de tokens que genera en su respuesta (salida).

El precio también tiene una función interesante para el almacenamiento en caché. Un "fallo de caché" (cache miss) es cuando envía una entrada nueva y única, mientras que un "acierto de caché" (cache hit) es para entradas repetidas, lo cual es mucho más barato.

Aquí está el precio oficial de la API:

Fuente: Precios oficiales de Moonshot AI

Cómo se compara el precio con las alternativas

A nivel de API, Kimi K2.5 es menos costoso que otros modelos líderes. Para ponerlo en perspectiva, ejecutar un conjunto completo de pruebas de rendimiento en Kimi K2.5 cuesta unos 0,27 $. Ese mismo conjunto de pruebas en Claude Opus 4.5 costaría alrededor de 1,14 $, lo que hace que Kimi K2.5 sea un 76 % más barato.

Mirando las cifras brutas, Claude Opus 4.5 tiene un precio de 5 $ por millón de tokens de entrada y 25 $ por millón de tokens de salida. Esto significa que las tarifas de la API de Kimi K2.5 son aproximadamente 9 veces más baratas para tareas similares, lo cual es una diferencia significativa.

Costes ocultos más allá del precio base

Sin embargo, el precio de la API es solo el comienzo de la historia. El precio del modelo en sí no tiene en cuenta el coste de construir realmente una aplicación útil y lista para producción en torno a él. Eso requiere muchos recursos de ingeniería para cosas como:

• Integrar el modelo con sus sistemas de negocio existentes (como su centro de ayuda o CRM).
• Construir interfaces de usuario, rutas de escalada y barandillas de seguridad.
• Crear canales para el aprendizaje y la mejora continua para que el modelo se mantenga actualizado con su negocio.

Aquí es donde el coste total de propiedad puede empezar a aumentar, y hace que uno se plantee las soluciones preconstruidas frente a construir desde cero.

Limitaciones y consideraciones del mundo real

Aunque los benchmarks y los precios se ven muy bien sobre el papel, hay algunos factores del mundo real que debe considerar antes de lanzarse.

Eficiencia de tokens frente a coste por token

Un precio más bajo por token no siempre significa una factura final más baja. Algunos informes de usuarios y benchmarks de competidores sugieren que modelos como Claude Opus 4.5 pueden ser a veces más eficientes en el uso de tokens, lo que significa que pueden resolver un problema utilizando menos tokens.

Utilizó el triple de tokens que Opus para las mismas tareas, así que es más barato, pero más bien 3 veces más barato en lugar de 10 veces más barato. Estos modelos a menudo utilizan un número dramáticamente diferente de tokens para hacer lo mismo. Debe considerarse tanto el coste como la latencia cuando se comparan.

Reddit

Esto crea un compromiso. Kimi K2.5 podría ser más prolijo y utilizar más tokens para llegar a la misma respuesta, lo que podría consumir parte de su ventaja en el coste por token. Es algo que tendría que probar cuidadosamente con su caso de uso específico para ver cuál es el coste final real.

El desafío de la ingeniería

Este es el mayor obstáculo. Convertir un potente modelo de código abierto como Kimi K2.5 en una herramienta de negocio fiable, como un agente de servicio al cliente autónomo, es un proyecto masivo.

Una clave de API le da acceso al motor, pero usted todavía tiene que construir todo el coche a su alrededor. Esto incluye la capa de aplicación, las integraciones con todas sus otras herramientas y la lógica que lo hace seguro y eficaz. Este es exactamente el desafío que plataformas como eesel AI fueron creadas para resolver.

Para ver a Kimi K2.5 en acción y obtener una perspectiva diferente de sus capacidades, el siguiente vídeo ofrece un excelente análisis profundo de por qué está generando tanto revuelo en la comunidad de desarrolladores.

Este vídeo de Better Stack ofrece un excelente análisis profundo de las capacidades de Kimi K2.5 y por qué está generando tanto revuelo.

Un modelo potente y asequible con consideraciones

Kimi K2.5 es un modelo de código abierto de primer nivel. Aporta funciones agénticas de vanguardia, multimodalidad nativa y precios de API increíblemente competitivos. Su tecnología Agent Swarm y sus habilidades de codificación basadas en la visión abren nuevas y emocionantes posibilidades.

Pero la conclusión principal es que, si bien el bajo coste de la API es muy atractivo, no es toda la historia. El coste real incluye el gran esfuerzo de ingeniería necesario para construir, desplegar y mantener una aplicación de negocio real sobre él.

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