ModelDukunganPerusahaanBlog
500+ API Model AI, Semua Dalam Satu API. Hanya Di CometAPI
API Model
Pengembang
Mulai CepatDokumentasiDasbor API
Sumber Daya
Model AIBlogPerusahaanCatatan PerubahanTentang
2025 CometAPI. Semua hak dilindungi undang-undang.Kebijakan PrivasiSyarat dan Ketentuan Layanan
Home/Models/Moonshot AI/Kimi K2.6
M

Kimi K2.6

Masukan:$0.48/M
Keluaran:$2.4/M
Versi pratinjau Kimi K2.6 kini tersedia untuk pengujian.
Baru
Penggunaan komersial
Playground
Ikhtisar
Fitur
Harga
API

Spesifikasi Teknis Kimi K2.6

ItemKimi K2.6 (Pratinjau Kode)
Model familyKimi K2 series (arsitektur MoE)
ProviderMoonshot AI
Model typeLLM open-weight / berbasis agen
Total parameters~1 triliun (MoE)
Active parameters~32B per token
ArchitectureMixture-of-Experts (384 pakar, 8 aktif/token)
Context window256K token
Input typesTeks (kode, dokumen), multimodal terbatas (diturunkan dari K2.5)
Output typesTeks (kode, penalaran, keluaran terstruktur)
Knowledge cutoff~April 2025
Training data~15.5 triliun token
Release statusBeta (April 2026, Pratinjau Kode)
API compatibilityMendukung API bergaya OpenAI / Anthropic

Apa itu Kimi K2.6?

Kimi K2.6 adalah iterasi terbaru yang berfokus pada pengodean berbasis agen dari seri K2 milik Moonshot AI, dirancang untuk menangani alur kerja rekayasa perangkat lunak skala besar, orkestrasi alat, dan penalaran konteks panjang. Model ini dibangun langsung dari K2.5 dengan meningkatkan perencanaan multi-langkah, debugging di seluruh repositori besar, dan keandalan pemanggilan alat.

Berbeda dari LLM serbaguna, K2.6 dioptimalkan untuk alur kerja berorientasi pengembang, terutama yang melibatkan agen otonom dan lingkungan multi-berkas. Model ini menggerakkan alat seperti Kimi Code / OpenClaw dan unggul dalam tugas pengembangan dunia nyata seperti refaktor besar, manajemen dependensi, debugging, dan mengorkestrasi operasi terminal yang kompleks.

Fitur Utama Kimi K2.6

  • Pengodean Berbasis Agen yang Ditingkatkan — Edit multi-berkas yang unggul, penalaran skala repositori, dan alur kerja terminal otonom (pemanggilan alat lebih cepat dan riset lebih mendalam menurut pengguna beta).
  • Konteks Panjang 256K — Menangani seluruh basis kode besar, riwayat isu yang panjang, atau log yang ekstensif dalam satu sesi.
  • Orkestrasi Alat yang Kuat — Menyelingi rantai pemikiran dengan 200–300+ panggilan alat berurutan tanpa penyimpangan; dioptimalkan untuk kecepatan (pengguna melaporkan respons 3x lebih cepat dibanding K2.5).
  • Desain MoE Efisien — Kapabilitas tinggi dengan biaya inferensi lebih rendah (hanya 32B parameter aktif).
  • Kekuatan Pengodean & Frontend — Sangat baik dalam menghasilkan aplikasi fungsional, memperbaiki bug, pekerjaan React/HTML, dan pengodean multibahasa.
  • Siap Integrasi — API kompatibel OpenAI/Anthropic, integrasi mudah dengan agen seperti Cursor, OpenClaw, dll.

Kinerja Benchmark Kimi K2.6

Sebagai pratinjau yang sangat baru (April 2026), benchmark independen penuh masih bermunculan. Model ini dibangun di atas keunggulan K2.5/K2 Thinking:

  • Peningkatan kuat dalam pengodean berbasis agen (keluarga SWE-Bench Verified kisaran ~71–76% pada varian K2 sebelumnya).
  • Kompetitif/unggul di LiveCodeBench, Terminal-Bench, dan tugas agen multi-langkah.
  • Pengguna dan pengujian awal menyoroti kemenangan praktis atas versi sebelumnya dalam kecepatan, kedalaman perencanaan, dan keandalan untuk alur kerja pengembangan nyata (misalnya, penyelesaian dependency hell, build proyek penuh).

Kimi K2.6 vs Kimi K2.5 vs Claude Opus 4.5

  • vs Kimi K2.5 — K2.6 menawarkan pemanggilan alat yang terasa lebih cepat, penalaran lebih dalam, dan perencanaan agen yang lebih baik. Umpan balik beta: “bagai siang dan malam” untuk agen pengodean terminal.
  • vs Claude Opus 4.5 — Kompetitif atau lebih baik pada tugas pengodean/agentik dengan biaya yang jauh lebih rendah (sering disebut ~76% lebih murah). Kuat dalam penggunaan alat jangka panjang dan fleksibilitas open-weight.
  • Keunggulan Praktis — K2.6 menonjol dalam alur kerja yang mengutamakan terminal/CLI serta efisiensi biaya untuk penggunaan agen yang berat.

Kasus Penggunaan Perwakilan

  1. Pengembangan Berbasis Terminal — Orkestrasi penyiapan proyek penuh, debugging, pengujian, dan penyebaran.
  2. Refaktor & Migrasi Skala Besar — Perubahan multi-berkas di seluruh repositori dengan konteks panjang.
  3. Agen Otonom — Membangun agen pengodean andal dengan pemanggilan alat (OpenClaw, kerangka kustom).
  4. Prototyping Frontend & Full-Stack — Mengubah ide/tangkapan layar menjadi aplikasi React/HTML yang berfungsi.
  5. Riset + Kode — Pendalaman dokumentasi/basis kode dipadukan dengan implementasi.

Cara Mengakses di CometAPI: Gunakan ID model kimi-k2.6 . Titik akhir chat yang kompatibel dengan OpenAI.

FAQ

Can Kimi K2.6 handle full repository-scale coding tasks?

Ya, dengan jendela konteks 256K token dan kapabilitas agen yang dioptimalkan, Kimi K2.6 unggul dalam pengeditan multi-berkas, refaktor berskala besar, dan penalaran lintas seluruh basis kode atau sesi terminal yang panjang.

How does Kimi K2.6 compare to Kimi K2.5 for agentic coding?

Kimi K2.6 menghadirkan pemanggilan alat yang lebih cepat (sering kali 3x kecepatan yang dirasakan), jejak penalaran yang lebih mendalam, dan perencanaan multi-langkah yang lebih andal, sehingga jauh lebih kuat untuk agen pengodean yang berfokus pada terminal dan otonom.

What is the context window of Kimi K2.6?

Kimi K2.6 mendukung jendela konteks 256K token, memungkinkannya memproses dokumen yang sangat besar, seluruh repositori, atau riwayat percakapan yang panjang dalam satu sesi.

Is Kimi K2.6 good for terminal and CLI-based development?

Ya — model ini secara khusus disetel sebagai agen pengodean untuk alur kerja terminal, dengan kinerja yang kuat dalam orkestrasi alat, manajemen dependensi, debugging, serta menjalankan rangkaian build/test/deploy multi-langkah.

How does Kimi K2.6 perform against Claude Opus 4.5 on coding tasks?

Kimi K2.6 memberikan hasil yang kompetitif atau lebih unggul pada banyak tolok ukur pengodean berbasis agen sekaligus menawarkan biaya yang jauh lebih rendah (sering disebut sekitar 76% lebih murah) dan fleksibilitas penerapan open-weight.

Does Kimi K2.6 support tool calling and long-horizon agent workflows?

Ya, model ini dioptimalkan untuk menggabungkan penalaran dengan pemanggilan alat secara berselang-seling dan dapat mempertahankan koherensi di sepanjang 200–300+ tindakan berurutan, ideal untuk agen pengodean otonom yang kompleks.

What are the key technical specs of the Kimi K2.6 model?

Model ini menggunakan arsitektur MoE total 1T / aktif 32B, konteks 256K, kosakata 160K, dan 61 lapisan. Hanya mengaktifkan 8 pakar per token untuk inferensi berkinerja tinggi yang efisien.

Fitur untuk Kimi K2.6

Jelajahi fitur-fitur utama dari Kimi K2.6, yang dirancang untuk meningkatkan performa dan kegunaan. Temukan bagaimana kemampuan-kemampuan ini dapat menguntungkan proyek Anda dan meningkatkan pengalaman pengguna.

Harga untuk Kimi K2.6

Jelajahi harga kompetitif untuk Kimi K2.6, dirancang untuk berbagai anggaran dan kebutuhan penggunaan. Paket fleksibel kami memastikan Anda hanya membayar untuk apa yang Anda gunakan, memudahkan untuk meningkatkan skala seiring berkembangnya kebutuhan Anda. Temukan bagaimana Kimi K2.6 dapat meningkatkan proyek Anda sambil menjaga biaya tetap terkendali.
Harga Comet (USD / M Tokens)Harga Resmi (USD / M Tokens)Diskon
Masukan:$0.48/M
Keluaran:$2.4/M
Masukan:$0.6/M
Keluaran:$3/M
-20%

Kode contoh dan API untuk Kimi K2.6

Akses kode sampel komprehensif dan sumber daya API untuk Kimi K2.6 guna mempermudah proses integrasi Anda. Dokumentasi terperinci kami menyediakan panduan langkah demi langkah, membantu Anda memanfaatkan potensi penuh Kimi K2.6 dalam proyek Anda.
POST
/v1/chat/completions
Python
JavaScript
Curl
from openai import OpenAI
import os

# Get your CometAPI key from https://www.cometapi.com/console/token
COMETAPI_KEY = os.environ.get("COMETAPI_KEY") or "<YOUR_COMETAPI_KEY>"
BASE_URL = "https://api.cometapi.com/v1"

client = OpenAI(base_url=BASE_URL, api_key=COMETAPI_KEY)

completion = client.chat.completions.create(
    model="kimi-k2.6",
    messages=[{"role": "user", "content": "Hello! Tell me a short joke."}],
)

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

Python Code Example

from openai import OpenAI
import os

# Get your CometAPI key from https://www.cometapi.com/console/token
COMETAPI_KEY = os.environ.get("COMETAPI_KEY") or "<YOUR_COMETAPI_KEY>"
BASE_URL = "https://api.cometapi.com/v1"

client = OpenAI(base_url=BASE_URL, api_key=COMETAPI_KEY)

completion = client.chat.completions.create(
    model="kimi-k2.6",
    messages=[{"role": "user", "content": "Hello! Tell me a short joke."}],
)

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

JavaScript Code Example

import OpenAI from "openai";

// Get your CometAPI key from https://www.cometapi.com/console/token
const COMETAPI_KEY = process.env.COMETAPI_KEY || "<YOUR_COMETAPI_KEY>";
const BASE_URL = "https://api.cometapi.com/v1";

const client = new OpenAI({
  apiKey: COMETAPI_KEY,
  baseURL: BASE_URL,
});

const completion = await client.chat.completions.create({
  model: "kimi-k2.6",
  messages: [{ role: "user", content: "Hello! Tell me a short joke." }],
});

console.log(completion.choices[0].message.content);

Curl Code Example

#!/bin/bash

# Get your CometAPI key from https://www.cometapi.com/console/token
# Export it as: export COMETAPI_KEY="your-key-here"

response=$(curl -s https://api.cometapi.com/v1/chat/completions \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer $COMETAPI_KEY" \
  -d '{
    "model": "kimi-k2.6",
    "messages": [
      {
        "role": "user",
        "content": "Hello! Tell me a short joke."
      }
    ]
  }')

printf '%s\n' "$response" | python -c 'import json, sys; print(json.load(sys.stdin)["choices"][0]["message"]["content"])'

Model Lainnya

A

Claude Opus 4.6

Masukan:$4/M
Keluaran:$20/M
Claude Opus 4.6 adalah model bahasa besar kelas “Opus” dari Anthropic, dirilis pada Februari 2026. Model ini diposisikan sebagai andalan untuk pekerjaan berbasis pengetahuan dan alur kerja riset — meningkatkan penalaran dalam konteks panjang, perencanaan multi-langkah, penggunaan alat (termasuk alur kerja perangkat lunak berbasis agen), serta tugas penggunaan komputer seperti pembuatan slide dan spreadsheet secara otomatis.
A

Claude Sonnet 4.6

Masukan:$2.4/M
Keluaran:$12/M
Claude Sonnet 4.6 adalah model Sonnet kami yang paling mumpuni sejauh ini. Ini merupakan peningkatan menyeluruh atas keahlian model di bidang pemrograman, penggunaan komputer, penalaran konteks panjang, perencanaan agen, pekerjaan berbasis pengetahuan, dan desain. Sonnet 4.6 juga menyertakan jendela konteks 1M token dalam tahap beta.
O

GPT-5.4 nano

Masukan:$0.16/M
Keluaran:$1/M
GPT-5.4 nano dirancang untuk tugas-tugas di mana kecepatan dan biaya paling penting, seperti klasifikasi, ekstraksi data, pemeringkatan, dan sub-agen.
O

GPT-5.4 mini

Masukan:$0.6/M
Keluaran:$3.6/M
GPT-5.4 mini menghadirkan keunggulan GPT-5.4 ke model yang lebih cepat dan lebih efisien, dirancang untuk beban kerja bervolume tinggi.
A

Claude Opus 4.7

A

Claude Opus 4.7

Masukan:$4/M
Keluaran:$20/M
Model paling cerdas untuk agen dan pemrograman
Q

Qwen3.6-Plus

Q

Qwen3.6-Plus

Masukan:$0.32/M
Keluaran:$1.92/M
Qwen 3.6-Plus kini tersedia, menghadirkan kemampuan pengembangan kode yang ditingkatkan serta efisiensi yang lebih tinggi dalam pengenalan dan inferensi multimodal, menjadikan pengalaman Vibe Coding semakin baik.