Kimi K2.7 Code는 256K 컨텍스트와 상시 활성화된 사고 기능을 갖춘, 장기 소프트웨어 엔지니어링을 위한 Moonshot AI의 오픈 소스 에이전트형 모델입니다. 정가보다 낮은 가격으로 Velokey의 통합 엔드포인트를 통해 이용하세요.
활용 사례
저장소 규모 리팩터링 · 다중 턴 코딩 세션
입력
텍스트, 이미지
출력
텍스트
청구 방식
토큰당 과금
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사용량 기반 요금 내역
| 사양 | 가격 | 공식 가격 | 절감 |
|---|---|---|---|
| Input/1M tokens | 0.76 크레딧≈$0.76 | 0.95 크레딧 | -20% |
| Output/1M tokens | 3.2 크레딧≈$3.2 | 4 크레딧 | -20% |
| Cache Read/1M tokens | 0.152 크레딧≈$0.152 | 0.19 크레딧 | -20% |
청구 규칙
- 출력 가격은 모델, 해상도, 품질, 길이 또는 토큰 사용량에 따라 달라집니다.
- 업로드한 참조 파일은 지원되는 경우 별도로 과금될 수 있습니다.
- 웹 검색, 이미지 검색 등 부가 기능은 요청당 과금될 수 있습니다.
- 토큰 기반 모델은 입력 및 출력 토큰 기준으로 과금됩니다.
- 기본 경로를 사용할 수 없는 경우 Velokey가 가능한 범위에서 안정적인 대체 경로로 자동 전환할 수 있습니다.
- 사용량 기반 결제이며 크레딧이 투명하게 차감됩니다.
* 최종 비용은 생성된 결과에 따라 달라집니다.
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합리적인 가격의 Kimi K2.7 Code API
Velokey에서 Moonshot AI의 Kimi K2.7 Code를 이용하세요. 장기 에이전트형 코딩, 1T-parameter MoE 아키텍처, 256K 컨텍스트, 상시 활성화된 사고 기능을 제공하며, 프로덕션 앱을 위한 통합 엔드포인트와 정가보다 낮은 가격을 제공합니다.
Kimi K2.7 Code와 API 액세스 소개
Kimi K2.7 Code는 장기 소프트웨어 엔지니어링을 위해 구축된 Moonshot AI의 오픈 소스 코딩 중심 에이전트형 모델입니다. 코드베이스 리팩터링, 다중 파일 기능 구현, 장시간 디버깅 세션과 같은 지속적 주의 집중 워크플로에 탁월하며, 긴 에이전트 실행 전반에서 일관성을 유지합니다. 토큰당 32 billion 매개변수를 활성화하는 1-trillion-parameter Mixture-of-Experts 아키텍처에서 실행되며, 256K 컨텍스트 창과 상시 활성화된 사고 기능을 결합하고 K2.6 대비 사고 토큰 사용량을 약 30% 줄입니다. Velokey는 합리적인 가격으로 쉽게 통합할 수 있는 Kimi K2.7 Code API를 제공합니다. 통합 채팅 엔드포인트, 명확한 요청 흐름, 프로덕션 시스템, 에이전트 파이프라인, 자동화 도구를 위한 정가보다 낮은 가격을 제공합니다.
장기 소프트웨어 엔지니어링
코드베이스 리팩터링, 다중 파일 기능 구현, 장시간 디버깅 세션처럼 긴 에이전트형 코딩 실행 전반에서 일관성을 유지해야 하는 지속적 주의 집중 워크플로를 위해 구축되었습니다.
문서 보기 →
256K 컨텍스트를 갖춘 1T-parameter MoE
61개 레이어에 걸쳐 384개 전문가(토큰당 8개 선택)를 사용하는 Mixture-of-Experts 설계로, 토큰당 1T 매개변수 중 32B를 활성화하며 Multi-head Latent Attention 및 256K 컨텍스트 창과 결합됩니다.
문서 보기 →
에이전트형 코딩을 위한 상시 활성화된 사고
이 모델은 항상 사고 기능이 활성화된 상태로 실행되며 비사고 모드를 지원하지 않아, 자율 에이전트와 다중 턴 코딩 세션에 일관된 추론을 제공합니다.
문서 보기 →
Velokey에서 Kimi K2.7 Code API를 배포하는 방법
몇 단계만으로 시작하세요.
가입하고 API 키 받기
Velokey 콘솔에 로그인하여 Kimi K2.7 Code로 전송되는 모든 요청을 인증하는 API 키를 생성하세요.
요청 매개변수 설정
모델을 kimi-k2-7-code로 설정하고 메시지를 제출하세요. 모델은 항상 사고 기능이 활성화된 상태로 실행되며 비사고 모드는 지원하지 않습니다. 장기 작업에는 256K 컨텍스트를 사용하세요.
통합하고 호출 시작
Velokey의 통합 /v1/chat/completions 엔드포인트로 요청을 보내 코딩 에이전트와 자동화를 구동하고, 하나의 콘솔에서 사용량을 관리하세요.
Kimi K2.7 Code의 실제 사용 사례
저장소 리팩터링부터 자율 에이전트까지, 복잡한 소프트웨어 엔지니어링 시나리오를 포괄합니다.
저장소 규모 리팩터링
256K 컨텍스트와 장기 집중 특성으로 전체 저장소에 걸친 리팩터링 및 다중 파일 기능 작업에 적합합니다.
다중 파일 기능 구현
여러 파일 전반에서 동시에 일관성을 유지하며, 서비스, 모듈, 공유 인터페이스에 걸친 기능 구현에 적합합니다.
자율 코딩 에이전트
더 높은 에이전트형 작업 점수로, 상시 활성화된 사고 기능을 통해 긴 작업 체인을 계획하고 실행하는 자율 에이전트에 적합합니다.
장시간 디버깅 세션
지속적 주의 집중은 긴 디버깅 세션을 올바른 방향으로 유지하여, 컨텍스트를 잃지 않고 대규모 코드베이스 전반에서 근본 원인을 추적합니다.
긴 컨텍스트 저장소 작업
256K 컨텍스트를 통해 단일 세션에서 전체 저장소, 긴 파일, 다중 턴 코딩 이력 전반을 추론할 수 있습니다.
추론 효율적인 자동화
K2.6보다 ~30% 더 적은 사고 토큰으로 대규모 장기 에이전트형 코딩 파이프라인을 더 비용 효율적으로 만듭니다.
Kimi K2.7 Code에 Velokey를 선택해야 하는 이유
정가 할인
Velokey에서 더 낮은 가격으로 Kimi K2.7 Code를 호출하세요. 강제 구독 없이 사용한 만큼만 지불하여 초기 비용을 줄일 수 있습니다.
통합 API 인터페이스
하나의 API 키로 Kimi K2.7 Code와 다른 모델에 액세스할 수 있습니다. 여러 계정과 키를 번갈아 관리할 필요가 없어 통합이 간소화됩니다.
완전한 문서와 마이그레이션 가이드
엔드포인트 참조, 매개변수 세부 정보, 예제를 통해 256K 컨텍스트와 상시 활성화된 사고 기능을 원활하게 도입할 수 있습니다.
안정적이고 높은 가용성
자동 장애 조치와 안정적인 대체 경로는 기본 경로가 중단되었을 때도 가용성을 유지하여 프로덕션의 신뢰성을 보장합니다.
API 레퍼런스
완전한 API 호출 예시와 파라미터 설명
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
Kimi K2.7 Code는 무엇을 위해 구축되었나요?
장기 소프트웨어 엔지니어링을 위해 구축된 Moonshot AI의 오픈 소스 코딩 중심 에이전트형 모델입니다. 코드베이스 리팩터링, 다중 파일 기능 구현, 장시간 디버깅 세션과 같은 지속적 주의 집중 워크플로에 적합합니다.
아키텍처는 무엇인가요?
토큰당 32B 매개변수를 활성화하는 1-trillion-parameter Mixture-of-Experts 모델로, 61개 레이어(1개 dense 포함)에 걸친 384개 전문가(토큰당 8개 선택), Multi-head Latent Attention (MLA), 400M-parameter MoonViT 비전 인코더를 갖추고 있습니다.
컨텍스트 창은 얼마나 큰가요?
컨텍스트 창은 256K (262,144 tokens)이며, 긴 컨텍스트 저장소 작업과 다중 턴 코딩 세션에 적합합니다.
K2.6 대비 어떻게 개선되었나요?
Kimi Code Bench v2에서 +21.8%, Program Bench에서 +11.0%, MLS Bench Lite에서 +31.5%의 향상을 기록했으며, 에이전트형 작업(Kimi Claw, MCP Atlas, MCP Mark Verified)에서 약 10% 향상되었습니다. 또한 더 나은 추론 효율성을 위해 사고 토큰 사용량을 ~30% 줄였습니다.
비사고 모드를 지원하나요?
아니요. Kimi K2.7 Code는 항상 사고 기능이 활성화된 상태로 실행되며 비사고 모드를 지원하지 않습니다. 이는 일관된 추론이 필요한 에이전트형 코딩에 적합합니다.
Velokey에서는 어떻게 과금되나요?
공식 가격은 1백만 토큰당 캐시 적중 시 입력 $0.19, 캐시 미스 시 입력 $0.95, 출력 $4입니다. 이 페이지의 가격 영역에는 현재 Velokey 가격이 표시되며, 정가 할인과 함께 입력 및 출력 토큰 기준으로 과금됩니다.