Kimi K2.7 Code
Kimi K2.7 Code ist das Open-Source-Agentenmodell von Moonshot AI für langfristige Softwareentwicklung, mit einem 256K-Kontext und dauerhaft aktiviertem Denken. Greifen Sie über Velokey's einheitlichen Endpunkt mit Preisen unter Listenpreis darauf zu.
Anwendungsfälle
Refactoring auf Repository-Ebene · Multi-Turn-Coding-Sitzungen
Eingabe
Text, Bild
Ausgabe
Text
Abrechnung
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Preisdetails
Transparente nutzungsbasierte Preise ohne versteckte Gebühren.
Detaillierte Preise
Nutzungsbasierte Preisübersicht
| Spezifikation | Preis | Offiziell | Ersparnis |
|---|---|---|---|
| Input/1M tokens | 0.76 Credits≈$0.76 | 0.95 Credits | -20% |
| Output/1M tokens | 3.2 Credits≈$3.2 | 4 Credits | -20% |
| Cache Read/1M tokens | 0.152 Credits≈$0.152 | 0.19 Credits | -20% |
Abrechnungsregeln
- Der Ausgabepreis variiert je nach Modell, Auflösung, Qualität, Dauer oder Token-Verbrauch.
- Hochgeladene Referenzdateien können bei unterstützten Modellen separat berechnet werden.
- Zusatzfunktionen wie Web- oder Bildsuche können pro Anfrage berechnet werden.
- Tokenbasierte Modelle werden nach Eingabe- und Ausgabe-Tokens abgerechnet.
- Ist die primäre Route nicht verfügbar, kann Velokey nach Möglichkeit automatisch auf eine stabile Ausweichroute umschalten.
- Die Nutzung ist Pay-as-you-go mit transparentem Credit-Abzug.
* Die endgültigen Kosten hängen vom generierten Ergebnis ab.
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Erschwingliche Kimi K2.7 Code API
Greifen Sie auf Moonshot AI's Kimi K2.7 Code über Velokey zu — langfristiges agentisches Coding, eine 1T-Parameter-MoE-Architektur, ein 256K-Kontext und dauerhaft aktiviertes Denken, mit einem einheitlichen Endpunkt und Preisen unter Listenpreis für Produktions-Apps.
Lernen Sie Kimi K2.7 Code und seinen API-Zugriff kennen
Kimi K2.7 Code ist Moonshot AI's Open-Source-, coding-fokussiertes Agentenmodell, das für langfristige Softwareentwicklung entwickelt wurde. Es glänzt bei Workflows mit anhaltender Aufmerksamkeit — Codebase-Refactoring, Multi-Datei-Feature-Implementierung und ausgedehnten Debugging-Sitzungen — und bleibt über lange agentische Läufe hinweg kohärent. Es läuft auf einer Mixture-of-Experts-Architektur mit 1 Billion Parametern, die 32 Milliarden Parameter pro Token aktiviert, kombiniert ein 256K-Kontextfenster mit dauerhaft aktiviertem Denken und reduziert die Nutzung von Denk-Tokens um etwa 30% gegenüber K2.6. Velokey bietet eine erschwingliche, einfach zu integrierende Kimi K2.7 Code API: einen einheitlichen Chat-Endpunkt, einen klaren Anfrageablauf und Preise unter Listenpreis für Produktionssysteme, Agenten-Pipelines und Automatisierungstools.
Langfristige Softwareentwicklung
Entwickelt für Workflows mit anhaltender Aufmerksamkeit — Codebase-Refactoring, Multi-Datei-Feature-Implementierung und ausgedehnte Debugging-Sitzungen, die über lange agentische Coding-Läufe hinweg kohärent bleiben.
Dokumentation ansehen →
1T-Parameter-MoE mit 256K-Kontext
Ein Mixture-of-Experts-Design mit 384 Experten (8 pro Token ausgewählt) über 61 Schichten aktiviert 32B von 1T Parametern pro Token, kombiniert mit Multi-head Latent Attention und einem 256K-Kontextfenster.
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~30% weniger Denk-Tokens
Verbesserte Reasoning-Effizienz reduziert die Nutzung von Denk-Tokens um etwa 30% gegenüber K2.6 und hält lange agentische Coding-Läufe sowohl leistungsfähig als auch kosteneffizient.
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Dauerhaft aktiviertes Denken für agentisches Coding
Das Modell läuft immer mit aktiviertem Denken und unterstützt keinen Nicht-Denk-Modus, wodurch es konsistentes Reasoning für autonome Agenten und Multi-Turn-Coding-Sitzungen liefert.
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So stellen Sie die Kimi K2.7 Code API auf Velokey bereit
Legen Sie mit nur wenigen Schritten los.
Registrieren und API Key erhalten
Melden Sie sich in der Velokey-Konsole an, um einen API Key zu generieren, der jede an Kimi K2.7 Code gesendete Anfrage authentifiziert.
Anfrageparameter konfigurieren
Setzen Sie model auf kimi-k2-7-code und übermitteln Sie messages. Das Modell läuft immer mit aktiviertem Denken und unterstützt keinen Nicht-Denk-Modus; nutzen Sie den 256K-Kontext für langfristige Arbeit.
Integrieren und Aufrufe starten
Senden Sie Anfragen an Velokey's einheitlichen /v1/chat/completions-Endpunkt, um Coding-Agenten und Automatisierung zu betreiben, wobei die Nutzung in einer Konsole verwaltet wird.
Praxisnahe Anwendungsfälle für Kimi K2.7 Code
Von Repository-Refactoring bis zu autonomen Agenten, für komplexe Softwareentwicklungs-Szenarien.
Refactoring auf Repository-Ebene
Mit einem 256K-Kontext und Fokus auf langfristige Aufgaben geeignet für Refactoring und Multi-Datei-Feature-Arbeit über ein gesamtes Repository hinweg.
Multi-Datei-Feature-Implementierung
Kohärent über viele Dateien gleichzeitig — geeignet für die Implementierung von Features, die Dienste, Module und gemeinsame Schnittstellen umfassen.
Autonome Coding-Agenten
Höhere Werte bei agentischen Aufgaben machen es passend für autonome Agenten, die lange Aufgabenketten mit dauerhaft aktiviertem Denken planen und ausführen.
Ausgedehnte Debugging-Sitzungen
Anhaltende Aufmerksamkeit hält lange Debugging-Sitzungen auf Kurs und verfolgt Ursachen über große Codebases hinweg, ohne den Kontext zu verlieren.
Repository-Arbeit mit langem Kontext
Ein 256K-Kontext ermöglicht Reasoning über ganze Repositories, lange Dateien und Multi-Turn-Coding-Verlauf in einer einzigen Sitzung.
Reasoning-effiziente Automatisierung
~30% weniger Denk-Tokens als K2.6 machen lange agentische Coding-Pipelines in großem Maßstab kosteneffizienter.
Warum Velokey für Kimi K2.7 Code wählen
Rabatt auf den Listenpreis
Rufen Sie Kimi K2.7 Code zu einem niedrigeren Preis auf Velokey auf — Pay-as-you-go ohne erzwungenes Abonnement, wodurch Vorabkosten reduziert werden.
Einheitliche API-Schnittstelle
Ein API Key greift auf Kimi K2.7 Code und andere Modelle zu — kein Jonglieren mit mehreren Konten und Schlüsseln, was die Integration vereinfacht.
Vollständige Dokumentation und Migrationshilfe
Endpunkt-Referenzen, Parameterdetails und Beispiele helfen Ihnen, den 256K-Kontext und das dauerhaft aktivierte Denken reibungslos zu übernehmen.
Stabil und hochverfügbar
Automatisches Failover und stabile Fallback-Routen gewährleisten die Verfügbarkeit, wenn die primäre Route ausfällt, und halten die Produktion zuverlässig.
API-Referenz
Vollständige API-Aufrufbeispiele und Parameterbeschreibungen
Endpoint
https://api.velokey.ai/v1/chat/completionsAuthentication
Bearer YOUR_API_KEYRequest Example
curl https://api.velokey.ai/v1/chat/completions \
-X POST \
-H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "kimi-k2.7-code",
"messages": [{"role": "user", "content": "Hello!"}],
"temperature": 0.7
}'Response Example
{
"id": "req_abc123",
"model": "kimi-k2.7-code",
"created": 1234567890,
"data": { ... }
}Kimi K2.7 Code API FAQ
Wofür wurde Kimi K2.7 Code entwickelt?
Es ist Moonshot AI's Open-Source-, coding-fokussiertes Agentenmodell, das für langfristige Softwareentwicklung entwickelt wurde — Workflows mit anhaltender Aufmerksamkeit wie Codebase-Refactoring, Multi-Datei-Feature-Implementierung und ausgedehnte Debugging-Sitzungen.
Wie ist die Architektur?
Ein Mixture-of-Experts-Modell mit 1 Billion Parametern, das 32B Parameter pro Token aktiviert, mit 384 Experten (8 pro Token ausgewählt) über 61 Schichten (einschließlich 1 dense), Multi-head Latent Attention (MLA) und einem MoonViT-Vision-Encoder mit 400M Parametern.
Wie groß ist das Kontextfenster?
Das Kontextfenster beträgt 256K (262,144 Tokens) und eignet sich für Repository-Arbeit mit langem Kontext sowie Multi-Turn-Coding-Sitzungen.
Wie verbessert es sich gegenüber K2.6?
Es erzielt Zugewinne von +21.8% auf Kimi Code Bench v2, +11.0% auf Program Bench und +31.5% auf MLS Bench Lite sowie etwa 10% bei agentischen Aufgaben (Kimi Claw, MCP Atlas, MCP Mark Verified), während es die Nutzung von Denk-Tokens um ~30% reduziert und so die Reasoning-Effizienz verbessert.
Unterstützt es einen Nicht-Denk-Modus?
Nein. Kimi K2.7 Code läuft immer mit aktiviertem Denken und unterstützt keinen Nicht-Denk-Modus, was zu agentischem Coding passt, das konsistentes Reasoning erfordert.
Wie wird es auf Velokey abgerechnet?
Die offiziellen Preise pro Million Tokens betragen $0.19 Eingabe bei Cache-Treffer, $0.95 Eingabe bei Cache-Fehltreffer und $4 Ausgabe. Der Preisbereich dieser Seite zeigt den aktuellen Velokey-Preis, abgerechnet nach Eingabe- und Ausgabe-Tokens mit einem Rabatt auf den Listenpreis.
Starten Sie noch heute mit Kimi K2.7 Code
Greifen Sie mit einem einzigen API-Schlüssel über Velokey auf günstige, stabile KI-Modelle zu.