Velokey

Kimi K2.7 Code

Moonshotチャット入力 0.76 · 出力 3.2 クレジット / 1M tokens≈$0.76 / $3.2利用可能
API キーを取得API ドキュメント

Kimi K2.7 Codeは、Moonshot AIのオープンソースの長期的なソフトウェアエンジニアリング向けエージェント型モデルで、256Kコンテキストと常時オンの思考を備えています。Velokeyの統合エンドポイントを通じて、定価以下の料金で利用できます。

長期的なコーディング1TパラメータMoE256Kコンテキスト思考トークンを約30%削減

ユースケース

リポジトリ規模のリファクタリング · マルチターンのコーディングセッション

入力

テキスト・画像

出力

テキスト

課金方式

トークン課金

0.7
02
2048
2568192
kimi-k2.7-code

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登録で $0.5 分の無料クレジット。画像を約 20 枚無料生成できます

料金詳細

従量課金の透明な価格設定で、隠れた費用はありません。

料金詳細

使用量ベースの料金内訳

仕様価格公式価格節約
Input/1M tokens0.76 クレジット≈$0.760.95 クレジット-20%
Output/1M tokens3.2 クレジット≈$3.24 クレジット-20%
Cache Read/1M tokens0.152 クレジット≈$0.1520.19 クレジット-20%

課金ルール

  • 出力価格はモデル、解像度、品質、時間、トークン使用量によって変動します。
  • アップロードした参照ファイルは、対応モデルでは別途課金される場合があります。
  • ウェブ検索や画像検索などの追加機能はリクエストごとに課金される場合があります。
  • トークンベースのモデルは入力・出力トークン数で課金されます。
  • メインルートが利用できない場合、Velokey は可能な範囲で安定したフォールバックルートに自動的に切り替えることがあります。
  • 従量課金制で、クレジットは透明に差し引かれます。

* 最終的な費用は生成結果によって異なります。

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手頃な価格のKimi K2.7 Code API

Moonshot AIのKimi K2.7 CodeをVelokeyで利用できます。長期的なエージェント型コーディング、1TパラメータMoEアーキテクチャ、256Kコンテキスト、常時オンの思考を備え、統合エンドポイントと定価以下の料金で本番アプリに対応します。

Kimi K2.7 CodeとそのAPIアクセスについて

Kimi K2.7 Codeは、長期的なソフトウェアエンジニアリング向けに構築された、Moonshot AIのオープンソースでコーディングに特化したエージェント型モデルです。コードベースのリファクタリング、複数ファイルにまたがる機能実装、長時間のデバッグセッションなど、持続的な注意が求められるワークフローに優れ、長いエージェント型実行でも一貫性を保ちます。トークンごとに32 billionパラメータを有効化する1-trillion-parameterのMixture-of-Expertsアーキテクチャで動作し、256Kのコンテキストウィンドウと常時オンの思考を組み合わせ、K2.6と比べて思考トークンの使用量を約30%削減します。 Velokeyは、手頃で統合しやすいKimi K2.7 Code APIを提供します。統合チャットエンドポイント、明確なリクエストフロー、本番システム、エージェントパイプライン、自動化ツール向けの定価以下の料金を利用できます。

長期的なソフトウェアエンジニアリング

コードベースのリファクタリング、複数ファイルにまたがる機能実装、長時間のデバッグセッションなど、長いエージェント型コーディング実行でも一貫性を保つ、持続的な注意が求められるワークフロー向けに構築されています。

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長期的なソフトウェアエンジニアリング

256Kコンテキストを備えた1TパラメータMoE

61層にわたる384エキスパート（トークンごとに8つを選択）を備えたMixture-of-Experts設計により、トークンごとに1Tパラメータのうち32Bを有効化し、Multi-head Latent Attentionと256Kコンテキストウィンドウを組み合わせています。

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256Kコンテキストを備えた1TパラメータMoE

思考トークンを約30%削減

推論効率の向上により、K2.6と比べて思考トークンの使用量を約30%削減し、長いエージェント型コーディング実行を高性能かつ費用対効果の高いものにします。

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思考トークンを約30%削減

エージェント型コーディングのための常時オンの思考

このモデルは常に思考有効で実行され、非思考モードには対応していません。自律エージェントやマルチターンのコーディングセッションに一貫した推論を提供します。

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エージェント型コーディングのための常時オンの思考

VelokeyでKimi K2.7 Code APIをデプロイする方法

ほんの数ステップで始められます。

1

サインアップしてAPIキーを取得

Velokeyコンソールにサインインし、Kimi K2.7 Codeに送信されるすべてのリクエストを認証するAPIキーを生成します。

2

リクエストパラメータを設定

モデルをkimi-k2-7-codeに設定し、メッセージを送信します。このモデルは常に思考有効で実行され、非思考モードには対応していません。長期的な作業には256Kコンテキストを使用してください。

3

統合して呼び出しを開始

Velokeyの統合/v1/chat/completionsエンドポイントにリクエストを送信して、コーディングエージェントや自動化を強化します。使用量は1つのコンソールで管理されます。

Kimi K2.7 Codeの実用ユースケース

リポジトリのリファクタリングから自律エージェントまで、複雑なソフトウェアエンジニアリングシナリオをカバーします。

リポジトリ規模のリファクタリング

256Kコンテキストと長期的な処理に重点を置いており、リポジトリ全体にわたるリファクタリングや複数ファイルの機能開発に適しています。

複数ファイルにまたがる機能実装

多数のファイルにまたがって一貫性を保ちます。サービス、モジュール、共有インターフェイスを横断する機能の実装に適しています。

自律型コーディングエージェント

エージェント型タスクでの高いスコアにより、常時オンの思考で長いタスクチェーンを計画して実行する自律エージェントに適しています。

長時間のデバッグセッション

持続的な注意により、長いデバッグセッションを順調に進め、大規模なコードベース全体でコンテキストを失うことなく根本原因を追跡できます。

長いコンテキストのリポジトリ作業

256Kコンテキストにより、単一セッション内でリポジトリ全体、長いファイル、マルチターンのコーディング履歴をまたいで推論できます。

推論効率の高い自動化

K2.6より約30%少ない思考トークンにより、長いエージェント型コーディングパイプラインを大規模に、より費用対効果高く運用できます。

Kimi K2.7 CodeにVelokeyを選ぶ理由

定価からの割引

VelokeyでKimi K2.7 Codeをより低価格で呼び出せます。強制サブスクリプションなしの従量課金で、初期コストを削減できます。

統合APIインターフェイス

1つのAPIキーでKimi K2.7 Codeや他のモデルにアクセスできます。複数のアカウントやキーを使い分ける必要がなく、統合が簡単になります。

充実したドキュメントと移行ガイダンス

エンドポイントリファレンス、パラメータの詳細、サンプルにより、256Kコンテキストと常時オンの思考をスムーズに導入できます。

安定性と高可用性

自動フェイルオーバーと安定したフォールバックルートにより、プライマリルートが停止している場合でも可用性を維持し、本番環境の信頼性を保ちます。

API リファレンス

API 呼び出し例とパラメータの完全な説明

Endpoint

https://api.velokey.ai/v1/chat/completions

Authentication

Bearer YOUR_API_KEY

Request 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

Kimi K2.7 Codeは何のために構築されていますか？

これは、長期的なソフトウェアエンジニアリング向けに構築された、Moonshot AIのオープンソースでコーディングに特化したエージェント型モデルです。コードベースのリファクタリング、複数ファイルにまたがる機能実装、長時間のデバッグセッションなど、持続的な注意が求められるワークフローに対応します。

アーキテクチャはどのようなものですか？

トークンごとに32Bパラメータを有効化する1-trillion-parameterのMixture-of-Expertsモデルで、61層（1つのdense層を含む）にわたる384エキスパート（トークンごとに8つを選択）、Multi-head Latent Attention (MLA)、および400MパラメータのMoonViTビジョンエンコーダーを備えています。

コンテキストウィンドウはどれくらい大きいですか？

コンテキストウィンドウは256K（262,144トークン）で、長いコンテキストを必要とするリポジトリ作業やマルチターンのコーディングセッションに適しています。

K2.6からどのように改善されていますか？

Kimi Code Bench v2で+21.8%、Program Benchで+11.0%、MLS Bench Liteで+31.5%の向上に加え、エージェント型タスク（Kimi Claw、MCP Atlas、MCP Mark Verified）で約10%向上し、さらに思考トークンの使用量を約30%削減して推論効率を高めています。

非思考モードをサポートしていますか？

いいえ。Kimi K2.7 Codeは常に思考有効で実行され、非思考モードには対応していません。これは一貫した推論を必要とするエージェント型コーディングに適しています。

Velokeyではどのように課金されますか？

公式の100万トークンあたりの料金は、キャッシュヒット時の入力が$0.19、キャッシュミス時の入力が$0.95、出力が$4です。このページの料金エリアには現在のVelokey価格が表示され、入力トークンと出力トークンに基づいて課金され、定価から割引されます。

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1 つの API キーで、Velokey を通じて低コストで安定した AI モデルにアクセスできます。

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