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Kimi K2.7 Code API の使い方 Kimi K2.7 Code API の使い方: Kimi K2.7 Code は、Moonshot AI の長期スパンのソフトウェア向けコード特化型思考モデルです。CometAPI 経由でアクセス — 500+ のモデル。
Kimi K2.7 Code API の使い方: Kimi K2.7 Code は、Moonshot AI の長期スパンのソフトウェア向けコード特化型思考モデルです。CometAPI 経由でアクセス — 500+ のモデル。
この要約で素早く答えを把握し、ガイドで背景、例、実装詳細を確認してください。
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, は、Moonshot AI が2026年6月12日にリリースした、同社史上最も高性能なコード特化型モデルです。この1兆パラメータの Mixture-of-Experts（MoE）モデルは、トークンあたり約320億パラメータをアクティブ化し、256K〜262K トークンのコンテキストウィンドウ、ネイティブなマルチモーダル対応（テキスト＋ビジョン）、強制有効の思考モード、強化されたエージェント的ツール呼び出し機能を備えます。K2.6 に比べ顕著な改善を達成しており、Kimi Code Bench v2 での +21.8%、長文脈での指示追従性の向上、そして推論トークン使用量を ~30% 削減し、より効率的なエージェントワークフローを実現します。
コスト効率よく高性能なアクセスを求め、複数の API キーを管理したくない開発者・チームには、CometAPI
What Kimi K2.7 Code is
Kimi K2.7 Code は Kimi K2.6 アーキテクチャ上に構築されたコード特化型のエージェントモデルです。1 兆パラメータの MoE で、アクティブパラメータはトークンあたり約 320 億、256K のコンテキストウィンドウを備え、長期スパンのコーディングおよびエージェント性能に優れます。実運用では、巨大なコードベースを理解し、ファイルをまたぐ変更を計画し、ツールを呼び出し、出力を検証し、筋を失わずに処理を継続できるよう設計されています。
明確性、出典の帰属、最新のAPI用語について確認済みです。
最も重要な製品上の違いは明快です。K2.7 Code は「チャット優先」にコードを付け足したモデルではありません。コード優先・思考優先で設計され、推論・ツール利用・反復を前提とするソフトウェアエンジニアリングのワークフロー向けです。だからこそ、コーディングエージェント、IDE アシスタント、リポジトリレビューア、テスト自動化パイプラインに特に魅力的です。
Why Kimi K2.7 Code Stands Out in 2026
Coding Supremacy : 長文脈での指示追従性が優れ、エンドツーエンドのタスク成功率が高い。フルスタック開発、大規模コードベースのデバッグ、反復的な改善に最適。Multimodal Native Support : テキスト＋画像＋動画により、ビジョンからコードへのタスクに対応（例：動画デモから React コンポーネントを生成）。Agentic Power : 推論内容を保持したまま信頼性の高いマルチステップのツール呼び出し。Efficiency : 推論トークン使用量を 30% 削減し、コストと速度を改善。
CometAPI は OpenAI 互換のエンドポイントで Kimi K2.7 Code を提供します。多くのチームが求めるのは「ひとつの統合パターンで多数のモデルを使えること」です。CometAPI のモデルページでは、Kimi K2.7 Code の価格は $0.76/M 入力トークン、$3.19998/M 出力トークン（kimi-k2.7-code を使用）と記載されています。
CometAPI アカウントを作成し、コンソールから API キーを生成します。本番システムでは、キーはアプリケーションへハードコードせず、環境変数やシークレットマネージャーで保管してください。CometAPI のドキュメントは、導入を加速するために OpenAI 互換の SDK パターンを推奨しています。
Step 2: install the OpenAI SDK Kimi API は OpenAI 互換で、CometAPI も同様の基本パターンに従います。Python の場合:
pip install --upgrade openai
Step 3: send your first text request CometAPI 用のシンプルな Python 例:
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)
このリクエスト形式が機能するのは、CometAPI と Kimi がいずれも OpenAI スタイルの chat completion セマンティクスに従っており、K2.7 Code が同一のエンドポイントファミリーで messages、tools、ストリーミング、マルチモーダルコンテンツブロックをサポートしているためです。
Step 4: use streaming for a better product experience インタラクティブなコーディングアシスタントでは、ストリーミングをデフォルトにすべきです。CometAPI は本番 UX のためにストリーミングを明確に推奨しており、Kimi のチャットエンドポイントは stream: true をサポートします。ストリーミングが重要なのは、コード生成タスクでは、モデルが考え、計画をスケッチし、その後コードを段階的に生成する様子をユーザーが確認できる方が体験が良いためです。
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="")
Kimi K2.7 Code はネイティブなマルチモーダル入力をサポートし、スクリーンショット、図、動画、ドキュメントを解析してコードの生成・抽出を行う「ビジョン to コード」のワークフローを可能にします。
Kimi K2.7 Code は、text、image_url、video_url ブロックを含むマルチモーダルメッセージをサポートします。公式ドキュメントは、抽出・画像理解・動画解析のためのファイル管理エンドポイントも提供しています。アップロード API は現在、ユーザーあたり最大 1,000 ファイル、各ファイル最大 100 MB、合計 10 GB のアップロード上限に対応しており、ファイル解析サービスは現在無料ですが、ピークトラフィック時にはレート制限される可能性があります。
When to use file upload instead of base64 アセットが大きい、複数のプロンプトで再利用する、またはリクエストボディの制限に達しそうな場合はファイルアップロードを使用します。非常に大きな動画や、複数回参照する画像・動画にはファイルアップロードを推奨します。リクエストボディサイズは実務上の制約であり、ビジョンのドキュメントでは URL 形式の画像はサポートされず、直接送る場合は base64 が必要と記載されています。
File Upload Restrictions :
リクエストボディのサイズ上限が適用されます（大きな動画には base64 ではなくアップロード API を使用）。
繰り返し利用や大容量ファイル：/v1/files エンドポイントでアップロードし、ID 参照します。
URL 形式の画像は不可（インラインは base64 のみ）。画像枚数は柔軟ですが、合計サイズは 1 リクエストあたりおおよそ 100MB 以下。
Images : png, jpeg, webp, gif（推奨：4K 以下の解像度）Videos : mp4, mpeg, mov, avi, x-flv, mpg, webm, wmv, 3gpp（推奨：2K 以下の解像度）Documents : ファイルアップロードでは、PDF、DOCX、XLSX、PPTX、Markdown、HTML、JSON、画像（OCR 対応）、多くのコードファイル、一般的な画像形式など幅広いフォーマットに対応。
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)
Sample workflow: analyze an image inline 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)
公式クイックスタートでは、モデルが動画クリップを検査するよう依頼し、コードがそのクリップを抽出し、その結果をツール出力としてフィードバックするという、マルチモーダルのツールループを示しています。これが K2.7 Code に適したメンタルモデルです：モデルが計画し、ツールが実行し、新たな証拠に基づいてモデルが継続します。
K2.7 Code に適したメンタルモデル：モデルが計画し、ツールが実行し、新たな証拠に基づいてモデルが継続します。
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)
Parameters differences in request body vs K2.6 多くのチームがここを流し読みしてしまい、そこで苦労が始まります。K2.7 Code は K2.6 と同じ一般的な chat-completions の形状を共有しますが、いくつかのリクエストボディの挙動は固定されています。temperature は 1.0、top_p は 0.95、n は 1、presence_penalty と frequency_penalty はいずれも 0.0 に固定です。さらに重要なのは、思考を無効化しようとするとモデルがエラーを返す点です。
エンジニア向けの実践的なポイントはこうです：K2.7 Code を汎用のクリエイティブモデルのようにチューニングしないでください。デフォルトを維持し、良いプロンプトに注力し、タスクの枠組み、ツール設計、検証に労力を割いてください。言い換えると、重要なのは「ランダム性の制御」ではなく「ワークフローの制御」です。
Kimi K2.7 Code vs K2.6: the request-body differences that matter Thinking mode 常時オン；"disabled" はエラー 有効/無効を切り替え可能 リクエストごとに思考の有効/無効を切り替える必要がないため、エージェントのワークフローが簡潔になる。 Preserved Thinking 常時オン；thinking.keep は「all」として扱われる thinking.keep で任意設定可能 マルチターンのコーディングセッションでは reasoning_content を完全に保持する必要がある。 Temperature 1.0 に固定 可変 K2.7 を任意のサンプリング値でチューニングすべきではない。 Top-p 0.95 に固定 可変 サポートされるデフォルトに従うべき。 n 1 に固定 可変 1 リクエストあたり 1 結果で、エージェントループに適している。 Penalties 0.0 に固定 可変 サポート外のチューニングノブを渡さないこと。 Context 256K 256K どちらも大規模リポジトリを扱えるが、K2.7 はよりコード特化。 Output speed 高速バリアントで ~180 tokens/s、短い文脈では最大 260 同様には強調されていない 絶対的な制御よりもレイテンシを重視する場合に有用。
要点は、K2.7 Code は K2.6 よりも意図的に設定の自由度を下げ、より意見のあるコーディング体験を提供しているということです。モデルの固定挙動と闘うのではなく、デフォルト値に依存すべきです。これはバグではなく、コーディングエージェントにとっての特長です。
出典：Moonshot 公式ドキュメント。K2.7 Code は信頼できるマルチステップコーディングのために思考モードと推論保持を強制します。SDK の制約がある場合は thinking パラメータに extra_body を使用してください。
これらの制約はエージェントループのばらつきを減らし、成功率を高めますが、一般的な K2.6 の使い方からはワークフローの調整が必要になります。
Kimi K2.7 Code は強力なマルチターンのツール呼び出しを提供し、OpenAI/Anthropic の形式と互換性があります。公式ツール（ウェブ検索、コードランナー、Excel、メモリなど）やカスタム関数をサポートします。
Compatibility Highlights :
並列および逐次のフル機能/ツール呼び出しに対応。
思考とツール呼び出しを交互に行い、その内容をターンをまたいで保持。
Kimi Code CLI、Hermes Agent、VS Code 拡張機能、Cline/RooCode などのエージェントフレームワークと相性が良い。
Precautions (Critical for Stability):
tool_choice : 厳密に "auto" または "none" のみ。他の値はエラー。Multi-step : 後続の messages 配列には、assistant のメッセージ（reasoning_content を含む）を必ず完全に保持。これを落とすとエラーに。Context Management : 256K のコンテキストを持つが、要約や間引きは慎重に。ビジョンはトークン増を招く。Rate Limits/Budgets : Moonshot/CometAPI のプロジェクトに日次予算上限を設定。ファイルのピーク時解析遅延を監視。Vision + Tools : 大きなファイルはアップロードエンドポイント必須。解像度上限を事前検証。Error Handling : ツール呼び出しループにリトライを実装。複雑なエージェントには system プロンプトで明示的な誘導が必要になることがある。
CometAPI の最大の利点はアクセスだけではなく、統合の摩擦を減らすことです。Kimi K2.7 Code を単一の OpenAI 互換エンドポイントで提供するため、既存の SDK、ミドルウェア、リトライ、ストリーミングコード、可観測性のパターンを他プロバイダと使い回せます。CometAPI のモデルページでは、公式価格に対する低コスト経路として位置づけられており、K2.7 Code の価格ページに 20% のディスカウントが掲載されています。
あなたのプロダクトが、リポジトリ規模のコーディング、マルチステップのデバッグ、ツールのオーケストレーション、またはマルチモーダル解析を含むなら、Kimi K2.7 Code は真剣に検討する価値があります。このモデルの強みは一般的なチャットの小手先ではなく、長文脈での信頼性、推論の保持、固定だが予測可能なリクエスト挙動、そして K2.6 を上回るベンダー報告のコーディングベンチマーク結果です。そこに CometAPI を重ねれば、実運用への最短経路が得られます：OpenAI 互換の単一統合、モデルの切り替え、そしてスケールするコーディングエージェントを出荷するためのよりシンプルな方法です。
CometAPI にサインアップし、キーを取得して、数分で Kimi K2.7 Code を試してみてください。カスタム統合やエンタープライズサポートについては、CometAPI のドキュメントをご確認ください。
