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Agent credits 机制详解——Credits 是什么、怎么计算、怎么省着用

Credits 是什么

Credits 是 Kimi 用来计量高级 AI 能力消耗的单位。可以理解为：

Credits 消耗的驱动因素

因素一：模型选择

这是影响最大的因素：

模型相对消耗（vs K2.6）原因
K2.61×（免费聊天时不计）轻量模型，参数少
K3（Low）5~10×2.8T 参数，原生多模态
K3（High）10~20×更多推理 token
K3（Max）20~40×最多推理 token
K3 Swarm20~60×多 Agent 并行，总 token 量大
OK Computer20~80×长时运行，大量推理

因素二：思考强度（reasoning_effort）

K3 和 K3 Swarm 模型支持三档思考强度：

实际消耗：Max ≈ 3~5× High ≈ 5~8× Low

因素三：任务类型

任务类型credits 消耗
简单对话（K2.6）0（免费）
简单对话（K3 + Low）极少
中等 Agent 任务（PPT / 文档）中等
深度研究（万字报告）多
Agent Swarm（大规模并行）很多
OK Computer（长时运行）极多
Kimi Claw（持续在线）持续消耗

因素四：Token 总量

Credits 和模型处理的 token 总量挂钩。更多 token = 更多 credits。

Credits 计算的实际体验

Kimi 没有公开精确的 credits/token 换算公式（会随时间调整）。但根据用户实际体验，可以得出一些基准：

场景估算 credits
5 轮简单对话（K3 + Low）~5~10
1 个中等 PPT 制作任务~30~50
1 份深度研究（5000 字）~100~200
1 份深度研究（10000 字 + Swarm）~300~500
20 家竞品矩阵~300~600
OK Computer 60 分钟全栈开发~500~1000
每天运行的 Kimi Claw（每 30 分钟一次）~500~1500/月

省 credits 的 10 个实用技巧

技巧一：简单任务用 K2.6

简单问答、翻译、代码片段生成 → 用 K2.6（免费）

技巧二：Agent 任务先用 High ，不够再 Max

默认 High 思考强度，只有遇到特别复杂的任务（多步数学、深度推理）才升 Max。

技巧三：K3 但 Low 档

K3 Low 比 K3 High 省 50~70% credits，大部分任务够用。

技巧四：先手动给摘要，再让 Kimi 处理

如果一个任务的背景信息很长：

不要把 100 页 PDF 直接塞进去 → 消耗大量 token 解析先自己读 / 让 Kimi 读一次 → 生成 500 字摘要 → 后续对话用摘要当上下文

技巧五：同一个任务不要反复让 Agent "重来"

每次让 Agent 重新跑同一个任务 = 重新消耗 credits。正确做法：

"上一版的第 3 页不对，改一下就好，其他保留"

技巧六：Agent Swarm 先评估是否真的需要

任务里只有"大量"、"上千条"这类词才考虑 Swarm。中等任务 K3 单 Agent 足够，便宜很多。

技巧七：Kimi Claw 用条件触发减少执行

不要"每 30 分钟检查"（每次都消耗 credits）要"每 2 小时检查，只有检测到新内容才推送"

技巧八：关闭 Reasoning Content 保留

如果不需要保存 Kimi 的思考过程（reasoning_content），在 API 里设 thinking.keep = null。这能减少历史 token 开销。

技巧九：不要反复换 Session

每个新 Session 的第一轮会消耗更多 token（模型要重新"理解"上下文）。在同一个 Session 里把一个任务做完。

技巧十：定期检查 credits 余额

养成每周查一次的习惯：

常见问题

Credits 用完了会怎样？

能购买额外 credits 吗？

Kimi 目前的设计是 credits 随会员档按月发放。如果不够，升级会员档。部分地区可能支持单次购买 credits（以官网为准）。

Credits 和 token 可以换算吗？

内部有换算关系，但 Kimi 没有公开精确值。实际使用中，关注"哪个功能消耗多、哪个消耗少"的相对关系就够了。

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