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Kimi K2.7 Code Veröffentlicht 2026-06

Moonshot chat code reasoning tools
Input$0.95/M
Output$4/M
Cache-Read$0.19/M
Kontext256K
vs. GPT-4o~81% günstiger

Listenpreise der Anbieter, ohne Plattform-Aufschlag, nutzungsbasierte Abrechnung. Dies sind offizielle Listenpreise. Angemeldete Kunden sehen auf /console/pricing die effektiven Preise inklusive Workspace-Rabatten. Effektiver Input-Preis bei 70 % Cache-Trefferquote:$0.418/M. Automatisches Caching mit Hit/Miss-Preisen: Gecachte Input-Token werden zur vergünstigten Cache-Treffer-Rate abgerechnet, ohne dass Cache-Management nötig ist.

Kimi K2.7 Code in 30 Sekunden nutzen

OpenAI-kompatibel: Tauschen Sie die base_url, behalten Sie Ihr SDK. POST /v1/chat/completions

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    base_url="https://synthorai.io/v1",
    api_key="sk-syn-...",
)

resp = client.chat.completions.create(
    model="kimi-k2.7-code",
    messages=[{"role": "user", "content": "Summarize this diff"}],
    reasoning_effort="medium",
)
print(resp.choices[0].message.content)

Über Kimi K2.7 Code

Etwa 30% weniger Thinking-Token
Reasoning über mehrstufige Gespräche hinweg erhalten
Abgestimmt auf reales Software-Engineering

Kimi K2.7 Code ist Moonshot AIs coding-fokussiertes Agent-Modell, aufgebaut auf Kimi K2.6 und abgestimmt auf reales Software-Engineering.

  • Es behält die 1T-Parameter-Mixture-of-Experts-Architektur mit 32B pro Token aktivierten und einen 256K-Kontext, akzeptiert Bildeingabe neben Text und läuft stets im Thinking-Modus, wobei Reasoning-Inhalte über mehrstufige Gespräche hinweg erhalten bleiben.
  • Offiziell stärkt es die durchgängige Aufgabenerledigung über komplexe Software-Engineering-Workflows und nutzt dabei etwa 30% weniger Thinking-Token als K2.6, und es unterstützt agentische Tool-Nutzung über das MCP-Ökosystem.
  • Die Gewichte sind offen unter einer Modified-MIT-Lizenz.
  • Greifen Sie auf Synthorai über den OpenAI-kompatiblen Endpoint auf Kimi K2.7 Code zu.

Spezifikationen & Limits

Max. Output (Anbieter-Spezifikation)32,768
Modalitätentext + image + video → text
Parameter1T gesamt · 32B aktiv (MoE)
Funktionentools · streaming · vision · reasoning
LizenzModified-MIT ↗
BemerkenswertCoding-focused agentic model built on K2.6: 1T/32B active MoE, 256K context; thinking always on with preserved reasoning across turns; ~30% fewer thinking tokens vs K2.6.
Prompt-Cachingautomatisch

laut Offizielle Moonshot-Dokumentation ↗

FAQ

Lässt sich die Kimi K2.7 Code API kostenlos testen?

Ja, neue Konten erhalten 10 Test-Calls und bis zu $1 kostenloses Guthaben, keine Kreditkarte erforderlich. Bei $0.95/M Input-Tokens deckt allein dieses Guthaben rund 131 Requests mit je ~8K Tokens gegen Kimi K2.7 Code ab.

Worin ist Kimi K2.7 Code am besten?

Etwa 30% weniger Thinking-Token, außerdem Reasoning über mehrstufige Gespräche hinweg erhalten und abgestimmt auf reales Software-Engineering. Das vollständige Bild finden Sie im About-Abschnitt, direkt aus den offiziellen Release Notes des Anbieters.

Was kostet Kimi K2.7 Code?

Kimi K2.7 Code kostet auf Synthorai $0.95 pro Million Input-Tokens und $4 pro Million Output-Tokens. Das ist der Listenpreis des Anbieters, ohne Plattform-Aufschlag. Gecachte Input-Tokens werden mit $0.19/M abgerechnet.

Unterstützt Kimi K2.7 Code Prompt-Caching?

Ja, automatisch: Über Moonshot ausgelieferte Prompts werden ohne Codeänderungen gecacht. Gecachte Input-Tokens werden mit $0.19/M statt $0.95/M (ungecacht) abgerechnet. Prompt-Caching-Guide →

Wie erhalte ich Zugang zu Kimi K2.7 Code?

Richten Sie Ihr vorhandenes OpenAI SDK auf base_url="https://synthorai.io/v1", setzen Sie model="kimi-k2.7-code", fertig. Ein API-Key deckt jedes Modell auf dem Gateway ab.

Ist Kimi K2.7 Code Open Source?

Ja, die Gewichte sind unter der Modified-MIT-Lizenz veröffentlicht. Oder Sie sparen sich die GPUs: Die gehostete Version hier läuft mit nutzungsbasierter Abrechnung, ganz ohne eigene Infrastruktur. Open-Weight-Modelle betreiben →

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