Kimi K2.7 Code
Kimi K2.7 Code 是 Moonshot AI 面向长程软件工程的开源编码 Agent 模型，具备 256K 上下文与始终开启的思考。通过 Velokey 统一端点接入，享受官方价折扣。
适用场景
代码库级重构、多轮编码会话
输入
文本、图像
输出
文本
计费方式
按 token 计费
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注册即送 $0.5 免费额度，约可免费生成 20 张图
价格详情
透明定价，无隐藏费用。按量付费，用多少付多少。
详细价格
按使用量计费的价格明细
| 规格 | 价格 | 官方价 | 节省 |
|---|---|---|---|
| Input/1M tokens | 0.76 积分≈$0.76 | 0.95 积分 | -20% |
| Output/1M tokens | 3.2 积分≈$3.2 | 4 积分 | -20% |
| Cache Read/1M tokens | 0.152 积分≈$0.152 | 0.19 积分 | -20% |
计费规则
- 输出价格根据模型、分辨率、质量、时长或 token 使用量而变化。
- 上传的参考文件在支持的情况下可能单独收费。
- 网页搜索或图像搜索等附加功能可能按请求计费。
- 基于 token 的模型按输入和输出 token 计费。
- 如果主路由不可用，Velokey 可能会在可能的情况下自动切换到稳定的备用路由。
- 使用按量付费，透明扣除积分。
* 实际费用以最终输出为准。
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经济实惠的 Kimi K2.7 Code API
在 Velokey 上接入 Moonshot AI 的 Kimi K2.7 Code——长程编码 Agent、1T 参数 MoE 架构、256K 上下文与始终开启的思考，配合统一端点和官方价折扣，直接用于生产级应用。
认识 Kimi K2.7 Code 及其 API 接入
Kimi K2.7 Code 是 Moonshot AI 面向长程软件工程打造的开源编码 Agent 模型。它擅长需要持续专注的工作流——代码库重构、多文件功能实现与长时间调试——并在长程 Agent 运行中保持连贯。模型基于 1 万亿参数的 Mixture-of-Experts 架构，每 token 激活 320 亿参数，配合 256K 上下文窗口与始终开启的思考，同时相比 K2.6 将思考 token 用量降低约 30%。 Velokey 提供经济实惠、易于集成的 Kimi K2.7 Code API：统一的对话端点、清晰的请求流程，以及官方价基础上的折扣，可直接接入生产系统、Agent 流程和自动化工具。
1T 参数 MoE 与 256K 上下文
Mixture-of-Experts 设计，61 层内含 384 个专家（每 token 选取 8 个），每 token 从 1T 参数中激活 32B，配合多头潜在注意力（MLA）与 256K 上下文窗口。
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如何在 Velokey 上部署 Kimi K2.7 Code API
只需几个步骤即可开始调用。
注册并获取 API Key
登录 Velokey 控制台生成 API Key，用于认证所有发送到 Kimi K2.7 Code 的请求。
配置请求参数
将 model 设为 kimi-k2-7-code，提交 messages。模型始终以思考模式运行、不支持非思考模式；可利用 256K 上下文处理长程工作。
集成并开始调用
通过 Velokey 统一 /v1/chat/completions 端点发送请求，即可驱动编码 Agent 与自动化流程，并在控制台统一管理用量。
Kimi K2.7 Code 的真实应用场景
从代码库重构到自主 Agent，覆盖复杂的软件工程场景。
代码库级重构
凭借 256K 上下文与长程专注，适合跨整个代码库的重构与多文件功能开发。
多文件功能实现
可同时在多个文件间保持连贯，适合实现跨服务、模块与共享接口的功能。
自主编码 Agent
更高的 Agent 任务得分，适合借助始终开启的思考规划并执行长任务链的自主 Agent。
长时间调试会话
持续专注让长时间调试保持在正轨，在大型代码库中追踪根因而不丢失上下文。
长上下文代码库工作
256K 上下文让它可在单次会话中跨整个代码库、长文件与多轮编码历史进行推理。
推理高效的自动化
相比 K2.6 思考 token 减少约 30%，让长程 Agent 编码流水线在规模上更省成本。
为什么选择 Velokey 接入 Kimi K2.7 Code
官方价基础上的折扣
在 Velokey 以更低的价格调用 Kimi K2.7 Code，按量付费、无强制订阅，降低前期成本。
统一的 API 接口
一个 API Key 即可访问 Kimi K2.7 Code 与其他模型，无需管理多个账户与密钥，简化集成。
完善的文档与迁移指引
提供端点说明、参数细节和示例，帮助你顺畅用上 256K 上下文与始终开启的思考。
稳定与高可用
自动故障转移与稳定备用路由，在主路由不可用时维持可用性，保障生产稳定。
API 参考
完整的 API 调用示例和参数说明
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 常见问题
Kimi K2.7 Code 是为什么打造的？
它是 Moonshot AI 面向长程软件工程打造的开源编码 Agent 模型——服务于需要持续专注的工作流，如代码库重构、多文件功能实现与长时间调试会话。
它的架构是怎样的？
1 万亿参数的 Mixture-of-Experts 模型，每 token 激活 320 亿参数，61 层（含 1 层密集层）内含 384 个专家（每 token 选取 8 个），采用多头潜在注意力（MLA）与 4 亿参数的 MoonViT 视觉编码器。
上下文窗口有多大？
上下文窗口为 256K（262,144 token），适合长上下文代码库工作与多轮编码会话。
相比 K2.6 有哪些提升？
在 Kimi Code Bench v2 上提升 +21.8%、Program Bench 上 +11.0%、MLS Bench Lite 上 +31.5%，在 Agent 任务（Kimi Claw、MCP Atlas、MCP Mark Verified）上约提升 10%，同时将思考 token 用量降低约 30%，推理效率更高。
它支持非思考模式吗？
不支持。Kimi K2.7 Code 始终以思考模式运行、不支持非思考模式，这更适合需要一致推理的 Agent 编码。
在 Velokey 上如何计费？
官方定价（每百万 token）为：缓存命中输入 $0.19、缓存未命中输入 $0.95、输出 $4。本页价格区会展示当前 Velokey 价格，按输入和输出 token 计费，并在官方价基础上提供折扣。