DeepSeek和Kimi API对比：选型、思维链回传与接入配置

先说结论：两家都提供 OpenAI 兼容的 /v1/chat/completions 接口，思考过程也都放在返回消息的 reasoning_content 字段里，所以接入代码大部分可以共用。选型主要看任务类型：

纯文本任务，比如代码生成、数理推理、长文档处理，并且在意推理格式规整、成本可控，先试 DeepSeek。
需要把图片或视频交给模型，要用到 1M 级上下文，或者在做多步工具调用的 Agent，先试 Kimi 的新一代模型。

两家最容易出错的地方在多轮对话中 reasoning_content 的处理：DeepSeek 不需要把它传回去，Kimi 在工具调用链路里建议传回去。这一处如果写成同一种逻辑，切换模型后很可能出问题。

先确认模型 ID

如果你的配置里还写着 moonshot-v1-8k、moonshot-v1-32k、moonshot-v1-128k 或 kimi-k2.5，需要先改掉。Moonshot 官方模型列表显示，这几个模型已于 2026 年 8 月 31 日废弃，当前主力是 kimi-k3、kimi-k2.7-code 和 kimi-k2.6。

DeepSeek 常用的端点是 deepseek-chat（通用对话）和 deepseek-reasoner（深度推理），之后又推出了 V4 系列，按能力分为 flash、pro 等档位。V4 的模型名变化和版本选择可以参考 DeepSeek V4 API 接入：Pro 与 Flash 版本选择。

两家的模型清单都在持续更新。写进生产配置前，应以官方模型列表为准，不要直接照搬旧教程里的 ID。

影响选型的四项差异

1. 上下文长度和输入类型

Kimi：kimi-k3 支持文本、图像、视频的原生多模态输入，上下文窗口为 1M tokens。kimi-k2.6 和 kimi-k2.7 为 256K。
DeepSeek：不同模型覆盖 64K、128K，最高到 1M，重点是长上下文的吞吐和压缩效率。标准 API 场景仍以纯文本和代码为主要输入。

如果业务要让模型直接读截图、商品图或视频帧，Kimi 更直接。如果输入全部是文本，这一项不影响选择，应重点比较推理质量和成本。

2. 思考模式的开关和档位

两家都支持通过 reasoning_effort 调整思考深度，参数写法相近：

DeepSeek 支持 reasoning_effort（low / high / max），也可以用 extra_body={"thinking": {"type": "enabled"}} 开启思考。
Kimi（如 kimi-k3）在 thinking 模式下同样用 reasoning_effort 调节思考预算。部分高档位在不同权限层级的配额消耗不同，上线前需要查清自己账号的额度规则。

3. 多轮对话中 reasoning_content 的回传

这是两家在工程上差别最大的一点。

DeepSeek-Reasoner：多轮对话时，历史轮次的 reasoning_content 不需要拼回上下文。下一轮只带上一轮的最终 content 即可。
Kimi：处理多步推理和工具调用时，官方建议把 reasoning_content 保留并传回，也就是 Preserved Thinking，用来保证推理前后连贯。需要注意的是，这部分思考内容会持续占用后续轮次的上下文窗口，并计入 token。

DeepSeek 与 Kimi 在多轮对话中处理 reasoning_content 的差异，以及对上下文占用的影响

实际影响有两点：

从 DeepSeek 迁到 Kimi 做 Agent 时，如果沿用"丢弃思考内容"的写法，多步工具调用的连贯性可能下降。
反过来，在 Kimi 上一直保留思考内容，上下文增长会比预期快，长会话更容易接近窗口上限，费用也会随之上升。

4. 思考模式下采样参数不生效

DeepSeek 在 thinking 模式下不支持或会忽略 temperature、presence_penalty、frequency_penalty，top_p 只在 0.95 到 1.0 之间生效。Kimi 的推理模型也以预设采样策略为主，具体限制以 Kimi 文档为准。

从普通对话模型迁移到推理模型时，如果原代码依赖调低 temperature 来稳定输出，这条策略很可能不再起作用。需要改用其他方式控制输出，比如更明确的提示词、结构化输出约束，或者在程序侧做校验。

按任务选择

你的任务	优先尝试	原因
代码生成、数学和逻辑推理	DeepSeek	纯文本推理成熟，推理格式规整
超长纯文本（合同、日志、代码库）	两家都可以，按窗口和成本实测后决定	DeepSeek 和 Kimi 都有 1M 级选项
图片或视频理解	Kimi（kimi-k3）	原生多模态输入
多步工具调用的 Agent	Kimi，同时注意上下文增长	支持 Preserved Thinking，工具闭环能力较强
编码场景的专用模型	两家都可以	Kimi 有 `kimi-k2.7-code`，DeepSeek 在代码推理上也较强

表中只是起步建议。最终用哪个模型，应该用你自己的 20 到 50 条真实样本跑一遍对比后再定。

用同一套代码接两家

两家都兼容 OpenAI SDK，切换时通常改三处：base_url、api_key、model。需要单独写的只有历史消息的拼接逻辑：

from openai import OpenAI

client = OpenAI(base_url=BASE_URL, api_key=API_KEY)

def append_assistant(history, msg, keep_reasoning: bool):
    item = {"role": "assistant", "content": msg.content}
    if getattr(msg, "tool_calls", None):
        item["tool_calls"] = msg.tool_calls
    # Kimi 多步推理/工具调用：保留思考内容；DeepSeek-Reasoner：不回传
    rc = getattr(msg, "reasoning_content", None)
    if keep_reasoning and rc:
        item["reasoning_content"] = rc
    history.append(item)

resp = client.chat.completions.create(
    model=MODEL,
    messages=history,
    reasoning_effort="high",
)
append_assistant(history, resp.choices[0].message,
                 keep_reasoning=MODEL.startswith("kimi"))

建议把 keep_reasoning 做成按模型配置的开关，不要在代码里写死。以后换模型或者调整策略时，只改配置即可。

如果想用一个端点、一套代码同时对比两家，可以把 base_url 换成 NexAIX 的 OpenAI 兼容端点 https://api.nexaix.net/v1，其余代码不用改。选模型时有一点值得留意：同一个开源权重模型，由谁部署、上下文有没有被裁剪，会直接影响对比结果。NexAIX 的每个模型页都标明供给方式，开源权重模型部署在自有算力上，闭源模型走厂商官方授权渠道，并承诺不换小模型、不降精度、不砍上下文。当前上架了哪些 DeepSeek 和 Kimi 模型、各自的上下文规格，可以在模型清单查看。做 A/B 测试时，给两组实验分别建一把 Key，每把 Key 的配额和用量账单是独立的，统计成本时不会混在一起。

上线前验证这几项

流式输出里的思考增量：stream=True 时，reasoning_content 在每个 chunk 中以什么形式出现，不同客户端版本的处理可能不一样。尤其是 Kimi，建议用你实际使用的 SDK 版本跑一遍，确认 SSE 解析能把思考内容和正文分开。解析细节可以参考流式输出 API 怎么接。
token 增长曲线：在 Kimi 上开启 Preserved Thinking 后，跑一段 10 轮以上的真实会话，记录每轮的 prompt_tokens，确认到达窗口上限之前已经有截断或摘要策略。
采样参数是否生效：在推理模式下分别改动 temperature 等参数，对比输出。如果没有变化，说明这些参数被忽略了，应从配置中删除，避免给后来维护的人造成误解。
上下文真实长度：用接近标称上限的输入做一次"开头埋信息、结尾提问"的测试，确认实际可用的上下文长度与宣称一致。
延迟：目前缺少两家在高并发下首 token 延迟的公开横向数据，需要用自己的并发量实测。