Kimi K2.7 Code
Kimi K2.7 Code — open-source агентная модель Moonshot AI для долгосрочной разработки ПО, с контекстом 256K и постоянно включённым мышлением. Получайте доступ через единый endpoint Velokey по цене ниже прайс-листа.
Сценарии использования
Рефакторинг в масштабе репозитория · Многоходовые сессии программирования
Ввод
Текст, изображение
Вывод
Текст
Тарификация
За токены
Начать разговор
Введите сообщение ниже, чтобы начать
Зарегистрируйтесь и получите $0.5 бесплатных кредитов — около 20 бесплатных изображений
Детали цены
Прозрачные цены по факту использования, без скрытых платежей.
Подробные цены
Детализация цен по использованию
| Спецификация | Цена | Официальная | Экономия |
|---|---|---|---|
| Input/1M tokens | 0.76 кредитов≈$0.76 | 0.95 кредитов | -20% |
| Output/1M tokens | 3.2 кредитов≈$3.2 | 4 кредитов | -20% |
| Cache Read/1M tokens | 0.152 кредитов≈$0.152 | 0.19 кредитов | -20% |
Правила тарификации
- Цена вывода зависит от модели, разрешения, качества, длительности или расхода токенов.
- Загруженные референс-файлы могут тарифицироваться отдельно, если модель их поддерживает.
- Дополнительные возможности, такие как веб-поиск или поиск по изображениям, могут тарифицироваться за запрос.
- Токеновые модели тарифицируются по входным и выходным токенам.
- Если основной маршрут недоступен, Velokey может автоматически переключиться на стабильный резервный маршрут, когда это возможно.
- Оплата по мере использования с прозрачным списанием кредитов.
* Итоговая стоимость зависит от сгенерированного результата.
Похожие модели
Изучите другие модели того же типа.
MoonshotСэкономьте 20%Kimi K2.5
Kimi K2.5 is Moonshot AI's visual agentic model with visual coding, four operating modes, and an Agent Swarm coordinating up to 100 sub-agents in parallel.
- MoonshotСэкономьте 20%
Kimi K2.6
Kimi K2.6 is Moonshot AI's model with state-of-the-art coding, Awwwards-level full-stack front-end generation, a 50+ agent swarm, and Document-to-Skills.
OpenAIСэкономьте 20%GPT 5.4 Mini
OpenAI's fast, cost-efficient GPT-5.4 Mini for high-volume production, with vision, long context, and strong tool use at low latency.
AlibabaСэкономьте 20%Qwen3.6 Plus
Alibaba's Qwen3.6 Plus, a balanced flagship-tier model with strong reasoning, long context, multimodal input, and agentic tool use.
Доступный Kimi K2.7 Code API
Получайте доступ к Kimi K2.7 Code от Moonshot AI на Velokey — долгосрочное агентное программирование, MoE-архитектура с 1T параметров, контекст 256K и постоянно включённое мышление, с единым endpoint и ценой ниже прайс-листа для production-приложений.
Познакомьтесь с Kimi K2.7 Code и доступом к её API
Kimi K2.7 Code — open-source агентная модель Moonshot AI, ориентированная на программирование и созданная для долгосрочной разработки ПО. Она отлично подходит для рабочих процессов, требующих устойчивого внимания, — рефакторинга кодовой базы, реализации функций в нескольких файлах и длительных сессий отладки — сохраняя согласованность на протяжении долгих агентных запусков. Она работает на архитектуре Mixture-of-Experts с 1 триллионом параметров, которая активирует 32 миллиарда параметров на токен, сочетает контекстное окно 256K с постоянно включённым мышлением и сокращает использование токенов мышления примерно на 30% по сравнению с K2.6. Velokey предоставляет доступный и простой в интеграции Kimi K2.7 Code API: единый chat endpoint, понятный поток запросов и цены ниже прайс-листа для production-систем, агентных pipelines и инструментов автоматизации.
Долгосрочная разработка ПО
Создана для рабочих процессов, требующих устойчивого внимания, — рефакторинга кодовой базы, реализации функций в нескольких файлах и длительных сессий отладки, которые сохраняют согласованность на протяжении долгих запусков агентного программирования.
Смотреть документацию →
MoE с 1T параметров и контекстом 256K
Архитектура Mixture-of-Experts с 384 экспертами (8 выбираются на токен) в 61 слое активирует 32B из 1T параметров на токен и сочетается с Multi-head Latent Attention и контекстным окном 256K.
Смотреть документацию →
~30% меньше токенов мышления
Улучшенная эффективность рассуждений сокращает использование токенов мышления примерно на 30% по сравнению с K2.6, делая долгие запуски агентного программирования одновременно мощными и экономичными.
Смотреть документацию →
Постоянно включённое мышление для агентного программирования
Модель всегда работает с включённым мышлением и не поддерживает режим без мышления, обеспечивая стабильные рассуждения для автономных агентов и многоходовых сессий программирования.
Смотреть документацию →
Как развернуть Kimi K2.7 Code API на Velokey
Начните всего за несколько шагов.
Зарегистрируйтесь и получите API Key
Войдите в консоль Velokey, чтобы создать API Key, который аутентифицирует каждый запрос, отправляемый в Kimi K2.7 Code.
Настройте параметры запроса
Установите model в kimi-k2-7-code и отправьте messages. Модель всегда работает с включённым мышлением и не поддерживает режим без мышления; используйте контекст 256K для долгосрочной работы.
Интегрируйте и начните вызывать API
Отправляйте запросы на единый endpoint Velokey /v1/chat/completions, чтобы powering coding agents и автоматизацию, с управлением использованием в одной консоли.
Практические сценарии использования Kimi K2.7 Code
От рефакторинга репозиториев до автономных агентов — для сложных сценариев разработки ПО.
Рефакторинг в масштабе репозитория
Благодаря контексту 256K и фокусу на долгосрочных задачах подходит для рефакторинга и работы над функциями в нескольких файлах по всему репозиторию.
Реализация функций в нескольких файлах
Сохраняет согласованность сразу во многих файлах — подходит для реализации функций, затрагивающих сервисы, модули и общие интерфейсы.
Автономные coding agents
Более высокие оценки в агентных задачах делают её подходящей для автономных агентов, которые планируют и выполняют длинные цепочки задач с постоянно включённым мышлением.
Длительные сессии отладки
Устойчивое внимание помогает долгим сессиям отладки оставаться в нужном русле, отслеживая первопричины в больших кодовых базах без потери контекста.
Работа с репозиториями в длинном контексте
Контекст 256K позволяет рассуждать по целым репозиториям, длинным файлам и истории многоходового программирования в одной сессии.
Автоматизация с эффективными рассуждениями
~30% меньше токенов мышления, чем у K2.6, делают длинные pipelines агентного программирования более экономичными в масштабе.
Почему стоит выбрать Velokey для Kimi K2.7 Code
Скидка от прайс-листа
Вызывайте Kimi K2.7 Code по более низкой цене на Velokey — оплата по мере использования без обязательной подписки, что снижает первоначальные затраты.
Единый API-интерфейс
Один API Key даёт доступ к Kimi K2.7 Code и другим моделям — без необходимости управлять несколькими аккаунтами и ключами, что упрощает интеграцию.
Полная документация и руководство по миграции
Справочники по endpoint, сведения о параметрах и примеры помогают плавно внедрить контекст 256K и постоянно включённое мышление.
Стабильность и высокая доступность
Автоматическое переключение при сбоях и стабильные резервные маршруты поддерживают доступность, когда основной маршрут недоступен, сохраняя надёжность production.
Справочник API
Полные примеры вызовов API и описание параметров
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": { ... }
}FAQ по Kimi K2.7 Code API
Для чего создана Kimi K2.7 Code?
Это open-source агентная модель Moonshot AI, ориентированная на программирование и созданная для долгосрочной разработки ПО — рабочих процессов, требующих устойчивого внимания, таких как рефакторинг кодовой базы, реализация функций в нескольких файлах и длительные сессии отладки.
Какая у неё архитектура?
Модель Mixture-of-Experts с 1 триллионом параметров, активирующая 32B параметров на токен, с 384 экспертами (8 выбираются на токен) в 61 слое (включая 1 плотный), Multi-head Latent Attention (MLA) и визуальным энкодером MoonViT на 400M параметров.
Насколько велико контекстное окно?
Контекстное окно составляет 256K (262,144 токена), что подходит для работы с репозиториями в длинном контексте и многоходовых сессий программирования.
В чём улучшения по сравнению с K2.6?
Она показывает прирост +21.8% на Kimi Code Bench v2, +11.0% на Program Bench и +31.5% на MLS Bench Lite, а также примерно 10% на агентных задачах (Kimi Claw, MCP Atlas, MCP Mark Verified), при этом сокращая использование токенов мышления на ~30% для лучшей эффективности рассуждений.
Поддерживает ли она режим без мышления?
Нет. Kimi K2.7 Code всегда работает с включённым мышлением и не поддерживает режим без мышления, что подходит для агентного программирования, которому нужны стабильные рассуждения.
Как тарифицируется использование на Velokey?
Официальная цена за миллион токенов составляет $0.19 за ввод при cache hit, $0.95 за ввод при cache miss и $4 за вывод. В блоке цен на этой странице показана текущая цена Velokey, тарифицируемая по входным и выходным токенам со скидкой от прайс-листа.
Начните работать с Kimi K2.7 Code уже сегодня
Один API-ключ — доступ к недорогим и стабильным ИИ-моделям через Velokey.