Alex GetmanMga maagang senyal sa AI
FIL

Kimi K2.7 Code

Moonshot

Inilabas Na-update
Context window
262K
262,144 token
Input / Output
larawan, teksto, video → teksto

Mga presyo ng API

USD / 1 milyong token

InputOutputNaka-cache na input
  • $0.60
openrouter
  • $3.50
openrouter
  • $0.16
openrouter
Kuwentahin ang gastos ng paggamit

Takdang panahon

  1. · Bersyon ng mga timbang · link sa ebidensiya
Presyo ng input / output · USD / 1 milyong token
ModeloMga link sa ebidensiyaPresyo ng input / output
moonshotai/kimi-k2.7-code
standard
openrouter$0.60 / $3.50
moonshotai/kimi-k2.7-code
standard
vercel-gateway$0.95 / $4.00
kimi-k2.7-code
standard · teksto
opencode-go$0.95 / $4.00
  1. · Mga link sa ebidensiya · GitHub search · Moonshot · commits · agentgateway/agentgateway · @github-actions[bot]
    Sipi
    -json.providers.nebius.models["moonshotai/Kimi-K2.7-Code"] = {};
  2. · Mga link sa ebidensiya · GitHub search · Moonshot · pulls · sammasak/nixos-config · @sammasak
  3. · Mga link sa ebidensiya · GitHub search · Moonshot · pulls · landfallbox/heimdall · @github-actions[bot]
    Sipi
    - kimi: keeping retired models: kimi-k2.6, kimi-k2.7-code, kimi-k2.7-code-highspeed
  4. · Mga link sa ebidensiya · GitHub search · Moonshot · pulls · kodustech/kodus-ai · @Wellington01
    Sipi
    template vs this one through `EVAL_TEMPLATES_FILE`, deepseek-v4-flash and kimi-k2.7-code. Local runs: this eval has no model path in CI (`evals/experiment.js` has no custom-agents step).
  5. · Mga link sa ebidensiya · GitHub search · Moonshot · pulls · folke/zaly · @zaly-repo-automation[bot]
  6. · Mga link sa ebidensiya · GitHub search · Moonshot · pulls · duketopceo/open-computer · @duketopceo
  7. · Mga link sa ebidensiya · GitHub search · Moonshot · pulls · anomalyco/models.dev · @KevRojo
  8. · Mga link sa ebidensiya · GitHub search · Moonshot · pulls · agentgateway/agentgateway · @github-actions[bot]
    Sipi
    -json.providers.nebius.models["moonshotai/Kimi-K2.7-Code"] = {};
  9. · Mga link sa ebidensiya · GitHub search · Moonshot · pulls · Pinvou/CodeWhale · @asto18089
  10. · Mga link sa ebidensiya · GitHub search · Moonshot · pulls · cbc02009/container-images · @mahoro-ai
    Sipi
    failover. Non-streaming, native `/v1/messages`, and OpenAI-protocol models (`minimax-m3.1-flash`, `kimi-k2.7-code`) all work, which makes it easy to miss. Verified live against `v1.109.0-rc.1`, `v1.109.1`, `v1.110.0-rc.2` and `main`
  11. · Mga link sa ebidensiya · GitHub search · Moonshot · pulls · anomalyco/models.dev · @models-dev-automation[bot]
  12. · Mga link sa ebidensiya · GitHub search · Moonshot · pulls · anomalyco/models.dev · @models-dev-automation[bot]
  13. · Mga link sa ebidensiya · GitHub search · Moonshot · pulls · anomalyco/models.dev · @models-dev-automation[bot]

Mga senyal 1

Mga espesipikasyon

Ang Kimi K2.7 Code ay isang modelo mula sa Moonshot na may bukas na weights, na inilabas noong 2026-06-12. Ang context window ay 262,144 token. Ang presyo ay $0.60 sa bawat isang milyong input token at $3.50 sa bawat isang milyong output token.

Context window
262,144
Input
larawan · teksto · video
Output
teksto
Weights
Bukas
Input · USD / 1 milyong token
$0.60
Output · USD / 1 milyong token
$3.50
Naka-cache na input · USD / 1 milyong token
$0.16

Mga tanong

Gaano kalaki ang context window ng Kimi K2.7 Code?

Ang context window ay 262,144 token.

Magkano ang Kimi K2.7 Code?

Ang presyo ay $0.60 sa bawat isang milyong input token at $3.50 sa bawat isang milyong output token. Ang naka-cache na input ay $0.16 sa bawat isang milyong token.

Magagamit ba ng publiko ang weights ng Kimi K2.7 Code?

Oo. Inilalathala ng Moonshot ang weights.

Kailan inilabas ang Kimi K2.7 Code?

Noong 2026-06-12.