Kimi K2降本增效，实际效果如何？
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我们自己有套 RAG 客服系统，日均请求 8000 次左右，之前用的是 K1.5，每月 API 开销大概 1.2 万。K2 一出来，我第一时间切了 20% 流量做灰度，跑了整整两周。先说钱： 同样一批请求，K2 的费用只有原来的 1/3 不到。主要省在输入缓存命中上——我们的知识库文档变化不大，K2 的 Mooncake 缓存机制把重复输入的计费几乎砍没了。账单从日均 400 降到 120 左右，这个差距肉眼可见。再说效果： 说实话，单看回答质量，我几乎没感觉到下降。客服问题大多是标准问答，K2 的推理速度和准确度跟 K1.5 持平，甚至长尾问题的覆盖还稍好一点。但有一个坑——当用户问的是“多轮穿插 + 模糊指代”时，K2 偶尔会丢掉前两轮的信息，K1.5 反而稳一些。后来我调高了上下文的 attention 权重，才拉回来。我的判断： 如果你做的是“知识库检索 + 标准问答”这类容错率高的业务，闭眼切 K2，省钱就是赚到。但如果是“法律文书审核”或“医疗报告解读”这种容错极低的场景，建议先跑两周 A/B，别直接全量。我们最后决定把 80% 的流量切过去，剩下 20% 保留 K1.5 兜底——既降了本，又不至于翻车。
发布于 广东
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