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Kimi K2.7 Code Date de sortie : 2026-06

Moonshot chat code reasoning tools
Entrée$0.95/M
Sortie$4/M
Lecture de cache$0.19/M
Contexte256K
vs GPT-4o~81% moins cher

Prix catalogue du fournisseur : sans majoration de plateforme, paiement à l'usage. Ce sont les prix catalogue officiels. Les clients connectés peuvent voir les prix effectifs incluant les remises de l’espace de travail sur /console/pricing. Prix d'entrée effectif avec 70 % de hits de cache :$0.418/M. Mise en cache automatique avec tarification hit/miss : les tokens d'entrée en cache sont facturés au tarif de hit de cache remisé, sans gestion de cache requise.

Utilisez Kimi K2.7 Code en 30 secondes

Compatible OpenAI : changez la base_url, gardez votre 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)

À propos de Kimi K2.7 Code

Environ 30 % de tokens de réflexion en moins
Raisonnement préservé au fil des conversations multi-tours
Réglé pour l'ingénierie logicielle du monde réel

Kimi K2.7 Code est le modèle agentique axé codage de Moonshot AI, bâti sur Kimi K2.6 et réglé pour l'ingénierie logicielle du monde réel.

  • Il conserve l'architecture Mixture-of-Experts de 1T de paramètres avec 32B activés par token et un contexte de 256K, accepte l'entrée d'image aux côtés du texte, et fonctionne toujours en mode réflexion avec le contenu de raisonnement préservé au fil des conversations multi-tours.
  • Officiellement, il renforce l'accomplissement de tâches de bout en bout sur des flux d'ingénierie logicielle complexes tout en utilisant environ 30 % de tokens de réflexion en moins que K2.6, et prend en charge l'utilisation d'outils agentiques via l'écosystème MCP.
  • Les poids sont ouverts sous une licence Modified MIT.
  • Accédez à Kimi K2.7 Code sur Synthorai via l'endpoint compatible OpenAI.

Spécifications et limites

Sortie max (spéc. fournisseur)32,768
Modalitéstext + image + video → text
Paramètres1T au total · 32B actifs (MoE)
Fonctionnalitéstools · streaming · vision · reasoning
LicenceModified-MIT ↗
À noterCoding-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.
Mise en cache des promptsautomatique

selon docs officielles Moonshot ↗

FAQ

Peut-on essayer l'API Kimi K2.7 Code gratuitement ?

Oui : les nouveaux comptes reçoivent 10 appels d'essai et jusqu'à $1 de crédit gratuit, sans carte bancaire. À $0.95/M de tokens en entrée, ce crédit couvre à lui seul environ 131 requêtes de ~8K tokens sur Kimi K2.7 Code.

Quels sont les points forts de Kimi K2.7 Code ?

Environ 30 % de tokens de réflexion en moins, ainsi que raisonnement préservé au fil des conversations multi-tours et réglé pour l'ingénierie logicielle du monde réel. Voir la section À propos pour le tableau complet, tiré des notes de version officielles du fournisseur.

Combien coûte Kimi K2.7 Code ?

Sur Synthorai, Kimi K2.7 Code coûte $0.95 par million de tokens en entrée et $4 par million de tokens en sortie, soit le prix catalogue du fournisseur, sans majoration de plateforme. Les tokens d'entrée en cache sont facturés $0.19/M.

Kimi K2.7 Code prend-il en charge la mise en cache des prompts ?

Oui, automatiquement : les prompts servis par Moonshot sont mis en cache sans modification de code. Les tokens d'entrée en cache sont facturés $0.19/M contre $0.95/M hors cache. Guide de mise en cache des prompts →

Comment obtenir l'accès à Kimi K2.7 Code ?

Pointez votre SDK OpenAI existant vers base_url="https://synthorai.io/v1", définissez model="kimi-k2.7-code", et c'est tout. Une seule clé API couvre tous les modèles de la passerelle.

Kimi K2.7 Code est-il open source ?

Oui : les poids sont publiés sous Modified-MIT (licence). Ou passez-vous des GPU : la version hébergée ici est au paiement à l'usage, sans infrastructure à exploiter. Exécuter des modèles à poids ouverts →

Modèles associés

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