Kimi K2.7 Code
Precios de lista del proveedor, sin margen de plataforma, pago por uso. Estos son los precios de lista oficiales. Los clientes con sesión iniciada pueden ver los precios efectivos con descuentos del espacio de trabajo en /console/pricing. Precio de entrada efectivo con una tasa de aciertos de caché del 70%:$0.418/M. Caché automática con precios de acierto/fallo: los tokens de entrada en caché se facturan a la tarifa de acierto de caché con descuento, sin necesidad de gestión de caché.
Use Kimi K2.7 Code en 30 segundos
Compatible con OpenAI: cambie el base_url y conserve su 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(""));Acerca de Kimi K2.7 Code
Kimi K2.7 Code es el modelo agéntico centrado en codificación de Moonshot AI construido sobre Kimi K2.6, ajustado para la ingeniería de software del mundo real.
- Mantiene la arquitectura Mixture-of-Experts de 1T parámetros con 32B activados por token y un contexto de 256K, acepta entrada de imagen junto con texto y siempre se ejecuta en modo de pensamiento, con el contenido de razonamiento preservado a lo largo de conversaciones de varios turnos.
- Oficialmente, refuerza la finalización de tareas de extremo a extremo en flujos de ingeniería de software complejos mientras usa aproximadamente un 30% menos de tokens de pensamiento que K2.6, y admite uso agéntico de herramientas a través del ecosistema MCP.
- Los pesos son abiertos bajo una licencia Modified MIT.
- Accede a Kimi K2.7 Code en Synthorai a través del endpoint compatible con OpenAI.
Especificaciones y límites
| Salida máxima (especificación del proveedor) | 32,768 |
| Modalidades | text + image + video → text |
| Parámetros | 1T totales · 32B activos (MoE) |
| Funciones | tools · streaming · vision · reasoning |
| Licencia | Modified-MIT ↗ |
| Destacado | 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. |
| Caché de prompts | automático |
Preguntas frecuentes
¿Se puede probar gratis la API de Kimi K2.7 Code?
Sí: las cuentas nuevas reciben 10 llamadas de prueba y hasta $1 de crédito gratuito, sin tarjeta. A $0.95/M por tokens de entrada, solo ese crédito cubre aproximadamente 131 solicitudes de ~8K tokens contra Kimi K2.7 Code.
¿En qué destaca Kimi K2.7 Code?
Aproximadamente un 30% menos de tokens de pensamiento, además de razonamiento preservado a lo largo de conversaciones de varios turnos y ajustado para la ingeniería de software del mundo real. Consulte la sección Acerca de para el panorama completo según las notas de lanzamiento del propio proveedor.
¿Cuánto cuesta Kimi K2.7 Code?
Kimi K2.7 Code cuesta $0.95 por millón de tokens de entrada y $4 por millón de tokens de salida en Synthorai: el precio de lista del proveedor, sin margen de plataforma. Los tokens de entrada en caché se facturan a $0.19/M.
¿Kimi K2.7 Code admite caché de prompts?
Sí, automáticamente: los prompts servidos por Moonshot se almacenan en caché sin cambios de código. Los tokens de entrada en caché se facturan a $0.19/M frente a $0.95/M sin caché. Guía de caché de prompts →
¿Cómo obtengo acceso a Kimi K2.7 Code?
Apunte su SDK de OpenAI existente a base_url="https://synthorai.io/v1", configure model="kimi-k2.7-code" y listo. Una sola clave API cubre todos los modelos del gateway.
¿Kimi K2.7 Code es open source?
Sí: los pesos se publican bajo Modified-MIT License. O ahórrese las GPU: la versión alojada aquí es de pago por uso, sin infraestructura que operar. Ejecutar modelos de pesos abiertos →