Tag

Model Terkait

Kimi K2.7 Code

Masukan:$0.76/M

Keluaran:$3.19998/M

Kimi K2.6

Masukan:$0.76/M

Keluaran:$3.19998/M

Bangun dengan CometAPIButuh satu API untuk banyak model?Uji alur kerja di Playground, lalu buat API key saat model dan biayanya sesuai dengan use case Anda.

guide/Riset CometAPI

Cara Menggunakan Kimi K2.7 Code API

Cara Menggunakan API Kimi K2.7 Code: Kimi K2.7 Code adalah model penalaran yang berfokus pada kode dari Moonshot AI untuk perangkat lunak jangka panjang. Akses melalui CometAPI — 500+ model.

AnnaTim riset model AI dan API

Diperbarui Sep 3, 2026 10 menit baca

Gunakan pola ini

Lakukan API call pertama.

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="YOUR_COMETAPI_KEY",
    base_url="https://api.cometapi.com/v1",
)

response = client.chat.completions.create(
    model="gpt-5-mini",
    messages=[{"role": "user", "content": "Build this workflow."}],
)

print(response.choices[0].message.content)

Kimi K2.7 Code,，dirilis oleh Moonshot AI pada 12 Juni 2026, merupakan model paling andal berfokus pada pemrograman dari perusahaan tersebut. Model Mixture-of-Experts (MoE) 1T-parameter ini mengaktifkan kira-kira 32B parameter per token, memiliki jendela konteks 256K–262K token, dukungan multimodal native (teks + visi), mode thinking paksa, dan kapabilitas pemanggilan tool yang lebih agentic. Model ini memberikan peningkatan signifikan dibanding K2.6, termasuk +21.8% pada Kimi Code Bench v2, peningkatan kepatuhan instruksi dalam konteks panjang, serta ~30% penurunan penggunaan token penalaran untuk alur kerja agent yang lebih efisien.

Bagi developer dan tim yang mencari akses hemat biaya dan berkinerja tinggi tanpa harus mengelola banyak kunci API, CometAPI menyediakan integrasi yang mulus. CometAPI menawarkan harga kompetitif (sekitar $0.76/1M token untuk Kimi K2.7 Code) bersama 500+ model lainnya, menjadikannya ideal untuk skala produksi, pengujian, dan alur kerja terpadu.

Lanjut belajar

Hubungkan artikel ini ke keputusan berikutnya.

Lihat semua topik

Panduan API AI

Beralih dari shortlist model ke request produksi yang berfungsi.

Infrastruktur LLM

Bangun lapisan permintaan AI yang tetap bertahan saat provider dan model berubah.

Agen AI

Beralih dari demo prompt ke alur kerja agen yang dapat diamati.

Optimasi Biaya

Menurunkan biaya tanpa menutupi trade-off kualitas atau keandalan.

Dipublikasikan pada Jun 16, 2026

Terakhir diperbarui Sep 3, 2026

79 tampilan

Ditinjau untuk kejelasan, atribusi sumber, dan terminologi API terkini.

pip install --upgrade openai

import os
from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key=os.environ["COMETAPI_KEY"],
    base_url="https://api.cometapi.com/v1",
)

response = client.chat.completions.create(
    model="kimi-k2.7-code",
    messages=[
        {"role": "system", "content": "You are a senior software engineer."},
        {"role": "user", "content": "Refactor this Python function for readability and add type hints."}
    ],
    max_completion_tokens=2048,
    stream=False,
)

print(response.choices[0].message.content)

response = client.chat.completions.create(
    model="kimi-k2.7-code",
    messages=[
        {"role": "system", "content": "You are a coding assistant."},
        {"role": "user", "content": "Write a fast API route in FastAPI for uploading CSV files."}
    ],
    stream=True,
    max_completion_tokens=2048,
)

for event in response:
    delta = event.choices[0].delta
    if getattr(delta, "content", None):
        print(delta.content, end="")

import os
from pathlib import Path
from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key=os.environ["COMETAPI_KEY"],
    base_url="https://api.cometapi.com/v1",
)

# 1) Upload the file for extraction
file_obj = client.files.create(
    file=Path("system-design-spec.pdf"),
    purpose="file-extract",
)

# 2) Fetch extracted content
extracted_text = client.files.content(file_id=file_obj.id).text

# 3) Send the extracted text to Kimi K2.7 Code
response = client.chat.completions.create(
    model="kimi-k2.7-code",
    messages=[
        {"role": "system", "content": "You are a technical reviewer."},
        {
            "role": "user",
            "content": (
                "Review the following design document and identify missing API edge cases:\n\n"
                f"{extracted_text}"
            ),
        },
    ],
    max_completion_tokens=3000,
)

print(response.choices[0].message.content)

import base64
from pathlib import Path
from openai import OpenAI
import os

client = OpenAI(
    api_key=os.environ["COMETAPI_KEY"],
    base_url="https://api.cometapi.com/v1",
)

img_path = Path("ui-mockup.png")
img_b64 = base64.b64encode(img_path.read_bytes()).decode("utf-8")

response = client.chat.completions.create(
    model="kimi-k2.7-code",
    messages=[
        {
            "role": "user",
            "content": [
                {"type": "text", "text": "Review this UI mockup for accessibility issues."},
                {"type": "image_url", "image_url": {"url": f"data:image/png;base64,{img_b64}"}},
            ],
        }
    ],
    max_completion_tokens=1500,
)

print(response.choices[0].message.content)

import base64
from pathlib import Path
from openai import OpenAI
import os

client = OpenAI(
    api_key=os.environ["COMETAPI_KEY"],
    base_url="https://api.cometapi.com/v1",
)

img_path = Path("ui-mockup.png")
img_b64 = base64.b64encode(img_path.read_bytes()).decode("utf-8")

response = client.chat.completions.create(
    model="kimi-k2.7-code",
    messages=[
        {
            "role": "user",
            "content": [
                {"type": "text", "text": "Review this UI mockup for accessibility issues."},
                {"type": "image_url", "image_url": {"url": f"data:image/png;base64,{img_b64}"}},
            ],
        }
    ],
    max_completion_tokens=1500,
)

print(response.choices[0].message.content)

Feature	Kimi K2.7 Code	Kimi K2.6	Why it matters
Thinking mode	Selalu aktif; "disabled" menghasilkan error	Dapat diaktif/nonaktifkan	K2.7 lebih sederhana untuk alur kerja agent karena Anda tidak men-toggle thinking per permintaan.
Preserved Thinking	Selalu aktif; thinking.keep diperlakukan sebagai "all"	Opsional via thinking.keep	Sesi coding multi-turn harus mempertahankan reasoning_content tetap utuh.
Temperature	Tetap di 1.0	Dapat dikonfigurasi	Anda sebaiknya tidak menyetel K2.7 dengan nilai sampling sembarang.
Top-p	Tetap di 0.95	Dapat dikonfigurasi	Pertahankan model pada default yang didukung.
n	Tetap di 1	Dapat dikonfigurasi	Anda mendapatkan satu hasil per permintaan, cocok untuk loop agent.
Penalties	Tetap di 0.0	Dapat dikonfigurasi	Hindari mengoper tombol penyetelan yang tidak didukung.
Context	256K	256K	Keduanya dapat menangani repo besar, tetapi K2.7 lebih terspesialisasi untuk coding.
Output speed	Varian kecepatan tinggi ~180 token/det, hingga 260 pada konteks pendek	Tidak disorot dengan cara yang sama	Berguna saat latensi lebih penting daripada kontrol absolut.

Cara Menggunakan Kimi K2.7 Code API - CometAPI

Kimi K2.7 Code

Kimi K2.6

Kimi K2.7 Code

Kimi K2.6

Baca Selengkapnya

Cara Menggunakan Kimi K2.7 Code API

Lakukan API call pertama.

Hubungkan artikel ini ke keputusan berikutnya.

What Kimi K2.7 Code is

Why Kimi K2.7 Code Stands Out in 2026

How to use Kimi K2.7 Code API through CometAPI

Step 1: get your CometAPI key

Step 2: install the OpenAI SDK

Step 3: send your first text request

Step 4: use streaming for a better product experience

Multimodal Tool Capability: File Uploads, Supported Formats, Workflow

When to use file upload instead of base64

Sample workflow: upload a PDF, extract content, then analyze it

Sample workflow: analyze an image inline

Sample workflow: video analysis with a tool loop

Parameters differences in request body vs K2.6

Kimi K2.7 Code vs K2.6: the request-body differences that matter

Tool Use Compatibility and Precautions

Precautions (Critical for Stability):

Why CometAPI is a smart way to ship this model

Conclusion: Start Building with CometAPI Today