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Kimi K2.7 Code 发布于 2026-06

Moonshot chat code reasoning tools
输入$0.95/M
输出$4/M
缓存读取$0.19/M
上下文256K
对比 GPT-4o便宜约 81%

厂商牌价,无平台加价,按量付费。 以下为官方 list 价。登录客户可在 /console/pricing 查看含工作空间折扣的实际价格。 按 70% 缓存命中率计算的等效输入价:$0.418/M. 自动缓存,按命中/未命中双价计费:缓存命中的输入 token 按折扣后的缓存命中费率计费,无需任何缓存管理。

30 秒用上 Kimi K2.7 Code

OpenAI 兼容:换掉 base_url,SDK 不用改。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)

关于 Kimi K2.7 Code

思考 token 用量少约 30%
推理内容跨多轮对话保留
为真实软件工程调优

Kimi K2.7 Code 是月之暗面基于 Kimi K2.6 打造、面向真实软件工程调优的编码向智能体模型。

  • 它保留 1T 参数的混合专家架构(每 token 激活 32B)和 256K 上下文,在文本之外接受图像输入,并始终运行在思考模式下,推理内容可跨多轮对话保留。
  • 官方称它在复杂软件工程工作流中强化了端到端任务完成能力,思考 token 用量比 K2.6 少约 30%,并支持通过 MCP 生态进行智能体工具调用。
  • 权重以 Modified MIT 许可证开放。
  • 在 Synthorai 上通过 OpenAI 兼容端点使用 Kimi K2.7 Code。

规格与限制

最大输出(厂商规格)32,768
模态text + image + video → text
参数量总参数 1T · 激活 32B (MoE)
特性tools · streaming · vision · reasoning
许可证Modified-MIT ↗
备注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.
提示词缓存自动

依据 Moonshot 官方文档 ↗

常见问题

Kimi K2.7 Code API 可以免费试用吗?

可以。新账号可获得 10 次试用调用和最高 $1 的免费额度,无需绑卡。按输入 $0.95/M 计算,仅这笔额度就足够对 Kimi K2.7 Code 发起约 131 次 ~8K token 的请求。

Kimi K2.7 Code 最擅长什么?

思考 token 用量少约 30%,以及推理内容跨多轮对话保留和为真实软件工程调优。完整能力请见 About 部分,内容取自厂商官方发布说明。

Kimi K2.7 Code 的价格是多少?

在 Synthorai 上,Kimi K2.7 Code 输入 $0.95/百万 token、输出 $4/百万 token,即厂商牌价,无平台加价。缓存命中的输入 token 按 $0.19/M 计费。

Kimi K2.7 Code 支持提示词缓存(prompt caching)吗?

支持,且全自动:经 Moonshot 提供的提示词自动缓存,无需改代码。缓存命中的输入 token 按 $0.19/M 计费(未命中 $0.95/M)。 提示词缓存指南 →

如何开通 Kimi K2.7 Code?

把现有 OpenAI SDK 的 base_url 指向 "https://synthorai.io/v1",model 设为 "kimi-k2.7-code" 即可。一把 API key 通用网关上的全部模型。

Kimi K2.7 Code 开源吗?

开源:权重以 Modified-MIT 许可证 发布。也可以省去 GPU:这里的托管版本按量付费,无需自建基础设施。 运行开源权重模型 →

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