Kimi K2.7 Code
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)import OpenAI from "openai";
const client = new OpenAI({
baseURL: "https://synthorai.io/v1",
apiKey: "sk-syn-...",
});
const resp = await client.chat.completions.create({
model: "kimi-k2.7-code",
messages: [{ role: "user", content: "Summarize this diff" }],
reasoning_effort: "medium",
});
console.log(resp.choices[0].message.content);curl https://synthorai.io/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer sk-syn-..." \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "kimi-k2.7-code",
"messages": [{"role": "user", "content": "Hello"}],
"reasoning_effort": "medium"
}'package main
import (
"context"
"fmt"
"github.com/openai/openai-go/v3"
"github.com/openai/openai-go/v3/option"
)
func main() {
client := openai.NewClient(
option.WithBaseURL("https://synthorai.io/v1"),
option.WithAPIKey("sk-syn-..."),
)
resp, _ := client.Chat.Completions.New(context.TODO(), openai.ChatCompletionNewParams{
Model: "kimi-k2.7-code",
Messages: []openai.ChatCompletionMessageParamUnion{
openai.UserMessage("Summarize this diff"),
},
ReasoningEffort: openai.ReasoningEffortMedium,
})
fmt.Println(resp.Choices[0].Message.Content)
}import com.openai.client.OpenAIClient;
import com.openai.client.okhttp.OpenAIOkHttpClient;
import com.openai.models.chat.completions.*;
import com.openai.models.ReasoningEffort;
OpenAIClient client = OpenAIOkHttpClient.builder()
.baseUrl("https://synthorai.io/v1")
.apiKey("sk-syn-...")
.build();
ChatCompletion resp = client.chat().completions().create(
ChatCompletionCreateParams.builder()
.model("kimi-k2.7-code")
.addUserMessage("Summarize this diff")
.reasoningEffort(ReasoningEffort.MEDIUM)
.build());
System.out.println(resp.choices().get(0).message().content().orElse(""));Über Kimi K2.7 Code
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 |
| Modalitäten | text + image + video → text |
| Parameter | 1T gesamt · 32B aktiv (MoE) |
| Funktionen | tools · streaming · vision · reasoning |
| Lizenz | Modified-MIT ↗ |
| Bemerkenswert | Coding-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-Caching | automatisch |
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 →