TL;DR Moonshot AI は現在、Kimi K2.7 Code を「キャッシュヒット入力 1M トークンあたり $0.19、キャッシュミス入力 1M トークンあたり $0.95、出力 1M トークンあたり $4.00」で提供しています。Kimi K2.7 Code HighSpeed はこれらのレートが2倍で「$0.38 / $1.90 / $8.00」です。
主なコスト上の考慮点は次のとおりです。
- キャッシュ: Moonshot の K2.7 のキャッシュヒット入力はキャッシュミス入力より 80% 安価です。
- HighSpeed: 高速ルートはトークン単価がちょうど2倍です。
- Batch API: 対応モデルはリアルタイム料金の 60%（=40% 削減）で利用できます。
- WebSearch: Moonshot は成功した組み込み検索呼び出し 1 回ごとに $0.005 を請求し、さらに検索結果の処理に使用されるトークンも課金されます。
- 互換性: K2.7 Code は Thinking モードが必須ですが、Moonshot の組み込み WebSearch は Thinking を無効化する必要があります。
コーディングエージェントにとって最も有用な指標は 1M トークンあたりの価格ではありません。推論、キャッシュ、リトライ、ツール呼び出し、レイテンシ、人的修正を含む「完了タスクあたりのコスト」です。
Kimi K2 API 価格の概要
| モデルまたはルート | キャッシュヒット入力 | キャッシュミス/標準入力 | 出力 | コンテキスト |
|---|---|---|---|---|
| Moonshot K2.7 Code | $0.19 / 1M | $0.95 / 1M | $4.00 / 1M | 256K |
| Moonshot K2.7 Code HighSpeed | $0.38 / 1M | $1.90 / 1M | $8.00 / 1M | 256K |
| Moonshot K2.6 | $0.16 / 1M | $0.95 / 1M | $4.00 / 1M | 256K |
| Moonshot K2.5 | $0.10 / 1M | $0.60 / 1M | $3.00 / 1M | 256K |
| CometAPI K2.7 Code | 記載なし | $0.76 / 1M | 約 $3.20 / 1M | 256K |
Moonshot の K2.7 の価格は現在プロモーション中です。Moonshot と CometAPI は入力課金の仕組みが異なるため、掲示レートをそのまま比較可能とはみなすべきではありません。
Moonshot Kimi K2 価格の解説
K2.7 Code と K2.6 はキャッシュミス入力と出力の価格が同じです。トークン単価レベルでの主な違いは、K2.7 Code のキャッシュ入力がわずかに高いことと、HighSpeed が K2.7 のすべてのレートを2倍にする点です。
| モデル | 最適な用途 |
|---|---|
| kimi-k2.7-code | コーディングエージェント、リポジトリ編集、長期的なエンジニアリングタスク |
| kimi-k2.7-code-highspeed | レイテンシ短縮に明確な価値があるインタラクティブなコーディング |
| kimi-k2.6 | 一般的なマルチモーダル推論、エージェント、組み込み WebSearch |
| kimi-k2.5 | 低コストの一般・マルチモーダル処理 |
Moonshot は HighSpeed を、同じ K2.7 Code をより高速ルートで提供するものと説明しています。ドキュメント上の出力速度は約 180 トークン/秒で、短コンテキスト時には最大約 260 トークン/秒に達します。Moonshot がリソースを拡張する間はキャパシティが変動する可能性があります。
したがって HighSpeed は、別の品質ランクというより主にレイテンシの選択です。
Moonshot 直APIの代替: CometAPI
開発者は Moonshot AI から直接、または CometAPI の OpenAI 互換 API 経由で Kimi K2.7 Code にアクセスできます。
| アクセス経路 | 標準入力 | キャッシュ入力 | 出力 |
|---|---|---|---|
| Moonshot 直 API | $0.95 / 1M（ミス） | $0.19 / 1M | $4.00 / 1M |
| CometAPI | $0.76 / 1M | 記載なし | 約 $3.20 / 1M |
CometAPI の標準入力と出力の掲示価格は約「20%低い」一方、キャッシュヒット率が高いワークロードでは Moonshot の方が費用対効果が高い場合があります。
Kimi 以外の複数プロバイダを1つの API で扱いたいなら CometAPI を、同じプロンプトやリポジトリ文脈を頻繁に再利用するなら Moonshot 直アクセスを選びましょう。
出典: Kimi K2.7 Code price on CometAPI
現時点の掲示レートでは、CometAPI は Moonshot のキャッシュミス入力・出力価格より約「20%安価」です。
ただし、CometAPI の K2.7 モデルページにはキャッシュヒット価格の別掲がありません。$0.76 の標準入力価格を Moonshot の $0.19 のキャッシュ入力レートと直接比較すべきではありません。
長いシステムプロンプト、ツール定義、リポジトリ文脈を繰り返し再利用するチームは、実トラフィックで両方をテストしてください。キャッシュヒット比率が非常に高いワークロードは、主に新規コンテキストを送るワークロードとは異なる結果になり得ます。
最新の Kimi K2.7 Code price on CometAPI を確認するか、CometAPI の価格ページ で利用可能なモデルを比較してください。
コンテキストキャッシングが Kimi API コストをどう変えるか
Kimi は入力トークンをキャッシュヒットとキャッシュミスで課金します。
キャッシュミスには一般的に、新規または変更された内容が含まれます。例:
- 新しいリポジトリファイル
- 更新された指示
- 新しいツール結果
- 変化する会話履歴
キャッシュヒットには、安定したシステムプロンプト、ツールスキーマ、コーディング規約、変更のないリポジトリ文脈などの繰り返しコンテンツが含まれ得ます。
K2.7 Code では、キャッシュ入力は 1M トークンあたり $0.19、未キャッシュ入力は $0.95 です。つまりキャッシュヒットトークンは 80% 安価です。
2 つのカテゴリを分けて計算します:
Input cost =
(cache-hit tokens ÷ 1,000,000 × cache-hit price)
+
(cache-miss tokens ÷ 1,000,000 × cache-miss price)
キャッシュのコスト例
あるワークフロー処理を仮定します:
- 800,000 キャッシュヒットトークン
- 200,000 キャッシュミストークン
| トークンカテゴリ | 計算 | コスト |
|---|---|---|
| キャッシュヒット | 800,000 ÷ 1M × $0.19 | $0.15 |
| キャッシュミス | 200,000 ÷ 1M × $0.95 | $0.19 |
| 入力合計コスト | $0.152 + $0.190 | $0.34 |
同じ 1M トークンをすべてキャッシュミスのレートで計算すると $0.95 かかります。この例では、混在したキャッシュプロファイルにより入力コストは $0.608 削減されます。
このため、本番ダッシュボードでは総入力使用量だけでなく、キャッシュヒットとキャッシュミスのトークンを分けて記録すべきです。
Kimi Batch API の価格
Moonshot の Batch API は「対応するリアルタイムモデル価格の 60%」で課金され、非同期ワークロードで 40% の節約になります。現行ドキュメントでは K2.7 Code、K2.6、K2.5 が Batch 対応モデルとして記載されています。
| Batch モデル | キャッシュヒット入力 | キャッシュミス入力 | 出力 |
|---|---|---|---|
| kimi-k2.7-code | $0.114 / 1M | $0.57 / 1M | $2.40 / 1M |
| kimi-k2.6 | $0.096 / 1M | $0.57 / 1M | $2.40 / 1M |
| kimi-k2.5 | $0.06 / 1M | $0.36 / 1M | $1.80 / 1M |
Batch API が適する用途:
- リポジトリ全体のコード解析
- 大規模評価実行
- オフライン分類
- ナイトリーの付加情報付与
- 合成テスト生成
- マイグレーション分析
- セキュリティレビューのバックログ
IDE アシスタント、ライブチャットなど即応が必要なワークフローには不向きです。
バックグラウンド処理では、より安いモデルに切り替えるよりも、この 40% の節約の方が価値が高い場合があります。
Kimi WebSearch の料金と互換性
Moonshot は、組み込みの $web_search 呼び出しが成功するたびに「$0.005」を請求します。検索ツールが起動されずに終了した場合、ツールの料金は発生しません。
また、検索結果のコンテンツが次のモデルリクエストに追加され、入力トークンとして課金される場合があります。Moonshot は結果としてのトークン計算を次のように定義しています:
Total tokens =
prompt tokens + search-result tokens + completion tokens
完全な検索ワークフローには次が含まれ得ます:
Initial model request
+ WebSearch tool fee
+ search-result input tokens
+ follow-up model request
+ retries
重要なモデル制約もあります。Moonshot の組み込み WebSearch は Thinking を無効化する必要があり、K2.7 Code は非 Thinking モードをサポートしません。そのため公式の WebSearch 例では Thinking を無効化した K2.6 を使用しています。
組み込み検索を使う場合は、Thinking を無効化した K2.6 または K2.5 を使用してください。
K2.7 のコーディングエージェントでも、通常の関数呼び出しで独自実装の検索サービスを呼ぶことは可能です。その場合、検索の料金は Moonshot の $0.005 の組み込み料金ではなく外部プロバイダの価格に従います。
例1: コーディングタスクにおける K2.7 Code のコスト
あるコーディングエージェントのワークフローが次を使用すると仮定します:
- 30,000 キャッシュミス入力トークン
- 8,000 出力トークン（推論を含む）
- 組み込み WebSearch 呼び出しなし
標準 K2.7 Code
| コンポーネント | 計算 | コスト |
|---|---|---|
| 入力 | 30,000 ÷ 1M × $0.95 | $0.03 |
| 出力 | 8,000 ÷ 1M × $4.00 | $0.03 |
| 合計 | $0.06 |
K2.7 Code HighSpeed
| コンポーネント | 計算 | コスト |
|---|---|---|
| 入力 | 30,000 ÷ 1M × $1.90 | $0.06 |
| 出力 | 8,000 ÷ 1M × $8.00 | $0.06 |
| 合計 | $0.12 |
同じトークン使用量で、HighSpeed はちょうど2倍のコストになります。
CometAPI K2.7 Code
現行の CometAPI レートを用いると:
| コンポーネント | 計算 | コスト |
|---|---|---|
| 入力 | 30,000 ÷ 1M × $0.76 | $0.02 |
| 出力 | 8,000 ÷ 1M × $3.19998 | 約 $0.0256 |
| 合計 | 約 $0.0484 |
この例の Moonshot におけるキャッシュミストークンの $0.0605 に対して、約 20% 低い値です。税金、外部ツール、その他のプラットフォームサービスは計算に含まれていません。
例2: 組み込み WebSearch を用いた K2.6
Thinking を無効化した K2.6 のワークフローが次を使用すると仮定します:
- ワークフロー全体で 30,000 のキャッシュミス入力トークン
- 8,000 出力トークン
- 成功した組み込み WebSearch 呼び出し 1 回
30,000 の入力トークンには、フォローアップリクエストに持ち込まれた検索結果のコンテンツが含まれます。
| コンポーネント | 計算 | コスト |
|---|---|---|
| 入力 | 30,000 ÷ 1M × $0.95 | 0.0285 |
| 出力 | 8,000 ÷ 1M × $4.00 | 0.0320 |
| WebSearch | 1 × $0.005 | 0.0050 |
| 合計 | 0.0655 |
この例では、WebSearch の直接費用は合計の約 7.6% を占めます。より長いリサーチワークフローでは、ツール呼び出し自体よりも検索結果が追加するトークンの方が高くつく可能性があります。
請求額を左右するエンジニアリング詳細
K2.7 Code は常に Thinking モードを使用
出典:* KIMI Thinking Mode Documentation
K2.7 Code は Thinking を無効化するとエラーを返します。推論は reasoning_content を通じて返され、推論と可視の回答の両方がトークン使用量に寄与します。
複数ステップのツール呼び出しでは、アプリケーションはアシスタントの reasoning_content を会話コンテキストに保持する必要があります。より長いエージェントループでは、現在の出力使用量と後続の入力使用量の両方が増加し得ます。
max_tokens は上限であり固定課金ではない
max_tokens パラメータは、モデルが生成し得る最大量を定義します。高めに設定すると推論と応答を完了する余裕が生まれますが、上限いっぱいが自動的に課金されるわけではありません。
コストは実際に処理・生成されたトークンに基づきます。
いくつかのリクエストパラメータは固定
K2.7 Code はいくつかのパラメータに固定値を要求します:
| パラメータ | 必須の値 |
|---|---|
| temperature | 1 |
| top_p | 0.95 |
| n | 1 |
| presence_penalty | 0 |
| frequency_penalty | 0 |
他の値を渡すとエラーになる場合があります。複数プロバイダ間で同じ OpenAI 互換ラッパーを使っているアプリケーションは、モデル切り替え前にハードコードされたデフォルトを確認してください。
実践的な統合手順については、How to Use Kimi K2.7 Code API with CometAPI を参照してください。
外部での採用動向と開発者のシグナル
公式の価格ドキュメントは課金方法を説明します。外部での採用状況は、どこで使われ、開発者がどう評価しているかの追加文脈を与えます。
GitHub Copilot
GitHub は 2026年7月1日に Copilot で Kimi K2.7 Code を一般提供し、Copilot のモデルピッカーで初のオープンウェイトモデルと説明しました。提供範囲は当初個人プランを対象とし、7月7日に Business と Enterprise プランへ拡大されました。
GitHub の採用は有用な配布シグナルですが、K2.7 があらゆるコーディングワークロードで他モデルを上回ることを証明するものではありません。
外部情報源:
- Kimi K2.7 Code is generally available in GitHub Copilot
- Kimi K2.7 for Copilot Business and Enterprise
オープンウェイトのデプロイエコシステム
Moonshot は Kimi K2.7 Code を Hugging Face で Modified MIT ライセンスの下に公開しています。モデルカードには、1 兆パラメータの Mixture-of-Experts アーキテクチャ、32B の有効化パラメータ、256K のコンテキストウィンドウが記載されています。Transformers、vLLM、SGLang などのフレームワーク向けデプロイ手順も含まれます。
Moonshot は、K2.6 と比べて Thinking トークン使用量が約 30% 低く、エージェント能力が 10% 改善したと報告しています。これらはベンダー報告であり、独立したワークロードでの検証が必要です。
詳細は Kimi K2.7 Code model card on Hugging Face を参照してください。
開発者コミュニティでの議論
Hacker News での議論は、ローンチ資料ほど一枚岩ではありません。Kimi のオープンウェイト性、トークン効率、コーディングエージェントツールとの統合に注目する開発者がいる一方、トークン単価が低くても、リトライや監督、コンテキストの増加が必要ならプロジェクトの総コストは下がらないという意見もあります。
この議論は本ガイドの中心的な推奨を裏付けます。公開レートだけでなく、実リポジトリでモデルを比較し、タスク完了、リトライ、人的修正を測定してください。
Kimi K2.7 Code discussion on Hacker News を参照。
GPT vs Claude vs Kimi vs DeepSeek の API 価格
以下の表は、2026年7月13日時点の Kimi K2.7 Code、DeepSeek V4 Pro、Claude Sonnet 5、GPT-5.6 Sol の標準 API レートを比較したものです。
| プロバイダ | モデル | 標準入力 | キャッシュ入力/読み取り | 出力 | 注記 | CometAPI 価格 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Moonshot AI | Kimi K2.7 Code | $0.95 / 1M | $0.19 / 1M | $4.00 / 1M | プロモーション価格 | $0.76 入力 / 約 $3.20 出力 |
| DeepSeek | DeepSeek V4 Pro | $0.435 / 1M（ミス） | $0.003625 / 1M | $0.87 / 1M | 1M コンテキスト | $0.416 入力 / $0.832 出力 |
| Anthropic | Claude Sonnet 5 | $2.00 / 1M | $0.20 / 1M（読み取り） | $10.00 / 1M | 2026/8/31 までの導入価格 | $1.60 入力 / $8.00 出力 |
| OpenAI | GPT-5.6 Sol | $5.00 / 1M | $0.50 / 1M | $30.00 / 1M | 標準の短コンテキスト料金 | $4.00 入力 / $24.00 出力 |
公式の価格参照:
DeepSeek V4 Pro は現在、1M のコンテキストウィンドウで、キャッシュヒット入力が $0.003625、キャッシュミス入力が $0.435、出力が $0.87/1M トークンとなっています。
Claude Sonnet 5 の導入レートは、入力 $2/1M、キャッシュ読み取り $0.20/1M、出力 $10/1M で、2026年8月31日まで有効です。キャッシュ書き込みは別料金で、Anthropic は新しいトークナイザにより同じテキストでも従来の Claude よりトークンが多くなる場合があるとしています。
GPT-5.6 Sol の標準短コンテキストレートは、入力 $5/1M、キャッシュ入力 $0.50/1M、出力 $30/1M です。OpenAI はキャッシュ書き込み、長コンテキスト、Batch、Flex、Priority の別料金も掲示しています。
掲示トークンレートでは、Kimi K2.7 Code は Claude Sonnet 5 や GPT-5.6 Sol より安価で、DeepSeek V4 Pro がさらに安価です。ただし、特定のコーディングワークフローでどのモデルが最も低コストかは別問題です。
どの Kimi モデルを使うべきか
| ワークロード | 推奨の起点 |
|---|---|
| リポジトリ編集と長時間のコーディングタスク | kimi-k2.7-code |
| レイテンシが重要なインタラクティブコーディング | kimi-k2.7-code-highspeed |
| 一般的なマルチモーダル推論とエージェント | kimi-k2.6 |
| Moonshot 組み込み WebSearch | Thinking を無効化した kimi-k2.6 または kimi-k2.5 |
| 低コストの一般ワークロード | kimi-k2.5 |
| オフライン評価とバルク処理 | Batch API |
品質重視のコーディング作業では K2.7 Code が自然な出発点です。HighSpeed は応答の高速化が開発者体験やコンバージョン、スループットを改善する場合にテストする価値があります。
K2.6 は一般的なマルチモーダルや検索起点のワークフローに柔軟で、K2.5 は標準の Kimi トークンレートで最も低価格です。
実コストの評価方法
公開ベンチマークだけに頼らず、本番タスクから評価セットを作成してください。
有用なテストケースには次が含まれます:
- リポジトリレベルの機能実装
- プルリクエストレビュー
- デバッグとテスト生成
- 長コンテキストのコード解析
- 複数ステップのツール呼び出し
- 検索連動の開発者支援
追跡する項目:
- タスクの成功完了
- キャッシュヒット比率
- 入力・出力トークン
- 推論トークン量
- ツール呼び出しの成功
- リトライ回数
- p50 と p95 のレイテンシ
- 人的修正
- ワークフロー総コスト
計算:
Cost per completed task =
total workflow cost ÷ successfully completed tasks
例えば、あるチームが $10 を費やし、80 タスクを成功裏に完了した場合:
Cost per completed task = $10 ÷ 80 = $0.125
トークンが安いモデルでも、繰り返しの試行、長い推論、広範な手作業の修正が必要なら総コストはかえって高くなり得ます。
ルーティング、フォールバック、評価の例は CometAPI Cookbook を参照。
よくある質問
Kimi K2.7 Code の料金はいくらですか？
Moonshot の現行掲示では K2.7 Code は次のとおりです:
- キャッシュヒット入力 1M トークンあたり $0.19
- キャッシュミス入力 1M トークンあたり $0.95
- 出力 1M トークンあたり $4.00
これらのレートは期間限定のプロモーション価格とされています。
CometAPI 経由の K2.7 Code はいくらですか？
CometAPI は現在、K2.7 Code を入力 1M トークンあたり $0.76、出力 1M トークンあたり $3.19998 と掲示しています。
モデルページにキャッシュヒットの別レートは表示されていません。
Kimi の Batch API はコスト削減になりますか？K2.7 Code をサポートしていますか？
はい。Batch 推論はリアルタイム価格の「60%」（=「40% の節約」）です。
Moonshot の現行の Batch ドキュメントには K2.7 Code、K2.6、K2.5 が対応モデルとして記載されています。
Kimi WebSearch の費用はいくらですか？
組み込みの $web_search は成功した呼び出しごとに $0.005 です。
検索結果のコンテンツは、次のモデルリクエストに含めると入力トークンとして課金される場合があります。
K2.7 Code で Thinking を無効化できますか？
いいえ。Thinking を無効化したリクエストはエラーになります。
Kimi は OpenAI 互換ですか？
はい。Moonshot は OpenAI API 形式との互換性を文書化していますが、Thinking、パラメータ、複数ステップのツール呼び出しに関するモデル固有の制約は適用されます。
CometAPI で Kimi K2.7 Code を試す
Kimi K2.7 Code はコーディングエージェントのワークロードに対して競争力のある価格を提供しますが、最適な経路は掲示トークンレートだけでは決まりません。
プロバイダを選ぶ前に次を比較してください:
Total workflow cost =
tokens + retries + tools + latency + human correction
CometAPI を使えば、統一 API ワークフローで Kimi のほか GPT、Claude、Gemini、DeepSeek、Grok などのモデル群を横断的にテストできます。
最新の CometAPI pricing を確認し、Kimi K2.7 Code モデルページ を開き、自身のリポジトリからの実タスクでモデルをベンチマークしてください。
目的は最安のトークンを見つけることではなく、「完了タスクあたりのコスト」を最小化することです。