如何在 Glarity 中使用 Kimi K2.6:翻译网页、总结网页与 YouTube 视频

用 Moonshot 密钥把 Kimi K2.6 接入 Glarity:262,144 token 窗口,自动缓存让重复读入低至 $0.16/百万 token,翻译总结既好用又省钱。

Kimi K2.6 是 Moonshot 的通用模型,拥有 262,144 token 窗口,还有一个在 Glarity 这类场景悄悄省钱的功能:重复输入的自动缓存——$0.16/百万 token,而非 $0.95。接入 Glarity 五分钟:打开设置 → 常规,选 OpenAI API key,粘贴 Moonshot 密钥,填入 api.moonshot.ai 对应的主机/路径,保存即可。

为什么选 Moonshot 的 K2.6

Moonshot AI 按用途分档:kimi-k3 是 1M 上下文的旗舰,服务深度工作;K2 家族(kimi-k2.6 所在)专为翻译、总结这类高频例行任务。K2.6 支持文本、图像、视频输入,能容纳超长页面或一整集转录(262,144 token),价格为高频任务定价,明显低于旗舰 K3。

开始前需要的准备

  1. Kimi developer platform 的密钥(Moonshot 官方开发者控制台;小额最低充值即可激活账户)。
  2. 本文连接值。

Glarity 配置步骤

进入设置 → 常规,滚动到 Connect to AI for quick Glarity summaries and translations

  1. 选择 "OpenAI API key"。
  2. 把 Moonshot 密钥粘贴到 API Key 输入框。
  3. 模型 —— 选 Custom Model,输入 kimi-k2.6
  4. 模型上下文窗口 —— 选最接近 262,144 tokens(官方窗口)的预设。
  5. API 主机 —— https://api.moonshot.ai/v1(Moonshot 的 OpenAI 兼容 API;控制台会显示你账户的精确基地址)。
  6. API 路径 —— /chat/completions
  7. 温度 —— 0.5。K2.6 也提供固定温度模式用于流程一致性;在 Glarity 里 0.5 是稳妥默认。
  8. Test,然后 Save

设置一览

字段

含义

连接方式

OpenAI API key

经 Moonshot 兼容 API

模型

Custom Model — kimi-k2.6

文本+视觉+视频输入,思考/非思考

模型上下文窗口

262,144 tokens(就近选预设)

官方上下文窗口

API 主机

https://api.moonshot.ai/v1

官方 OpenAI 兼容 API

API 路径

/chat/completions

Chat Completions 路由

温度

0.5

稳妥默认;另有固定模式

价格与缓存省钱法

按 Moonshot 官方定价:kimi-k2.6 输入 $0.95/百万 token(缓存未命中)、$0.16/百万(缓存命中)、输出 $4.00/百万 token。缓存是自动的:稳定的提示词前缀无需配置即可被缓存,所以同一页面总结两次或反复跑提示词模板时,第二次基本按命中率计费。以后想要 1M 旗舰,kimi-k3 同一主机、换个模型名即可;最新数字以官方定价页为准。

Kimi K2.6 版 Glarity 能做什么

功能

表现

翻译

全页沉浸式翻译和左右对照字幕——参见双语字幕教程

网页总结

支持多轮追问的总结

YouTube 总结

基于转录的时间戳要点与 FAQ

视频字幕

字幕生成与翻译

快捷邮件回复

按语气和语言起草

一键提示词

保存的任务在自己模型上重跑

排障

  • Test 返回 401 —— 密钥错误、过期或账户未激活(最低充值),去 Console 查看。
  • "Model not found" —— 精确 kimi-k2.6(点号不是横线)。
  • 区域/本地化报错 —— 密钥与基地址要取自同一平台(kimi/moonshot 国际控制台配 api.moonshot.ai)。
  • 账单里的缓存行看着怪? —— 自动缓存会让重复读取显示 $0.16 费率,这是功能在正常工作。
  • 保存后没变化 —— 确认先 TestSave

FAQ

K2.6 适合当 Glarity 的第一个模型吗?翻译总结场景是的——Moonshot 明确为例行任务设的档位,价格也为此设计,262k token 装长网页绰绰有余。

只做翻译还是也能总结?都能:网页翻译、划词翻译、字幕翻译与总结都走所连的模型。

K3 是什么替代方案? kimi-k3 带 1M 上下文和旗舰品质、费率更高;以后可在 Glarity 的模型字段直接切换,主机路径不变。

为什么缓存对浏览器扩展重要?因为你每天总结的内容相似——同一模板、同一系统提示、长期看同一批页面,缓存前缀约为全新输入的 1/6,重复工作流账单明显变轻。

连接测试必须吗?不是必须,但一次就能排除主机、模型名写错的风险,很划算。

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