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M

Kimi K2.6

入力:$0.48/M
出力:$2.4/M
Kimi K2.6 プレビュー版は現在テスト用に利用可能です。
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概要
機能
料金プラン
API

Kimi K2.6 の技術仕様

項目Kimi K2.6（コードプレビュー）
モデルファミリーKimi K2 シリーズ（MoE アーキテクチャ）
提供元Moonshot AI
モデルタイプオープンウェイト / エージェント指向 LLM
総パラメータ数~1兆（MoE）
アクティブパラメータ数~32B/トークン
アーキテクチャMixture-of-Experts（エキスパート384、8アクティブ/トークン）
コンテキストウィンドウ256K トークン
入力タイプテキスト（コード、ドキュメント）、限定的なマルチモーダル（K2.5 から継承）
出力タイプテキスト（コード、推論、構造化出力）
知識カットオフ~2025年4月
学習データ~15.5兆トークン
リリース状況ベータ（2026年4月、コードプレビュー）
API 互換性OpenAI / Anthropic スタイルの API をサポート

Kimi K2.6 とは？

Kimi K2.6 は、Moonshot AI の K2 シリーズにおける最新のエージェント指向のコーディング特化版で、大規模なソフトウェアエンジニアリングのワークフロー、ツールオーケストレーション、長文脈での推論に対応するよう設計されています。K2.5 を直接基盤とし、マルチステップのプランニング、大規模リポジトリ横断のデバッグ、およびツールコールの信頼性を向上させています。

汎用 LLM と異なり、K2.6 は開発者中心のワークフロー、とりわけ自律エージェントやマルチファイル環境を伴うものに最適化されています。Kimi Code / OpenClaw のようなツールを支え、大規模リファクタリング、依存関係管理、デバッグ、複雑なターミナル操作のオーケストレーションといった実務的な開発タスクで優れた性能を発揮します。

Kimi K2.6 の主な機能

  • 強化されたエージェント型コーディング — 複数ファイル編集、リポジトリ規模の推論、自律的なターミナルワークフローにおいて高い性能（ベータユーザーからは、より高速なツールコールとより深いリサーチが報告）。
  • 256K ロングコンテキスト — 大規模コードベース、長い課題履歴、膨大なログを 1 セッションで取り扱い可能。
  • 強力なツールオーケストレーション — 思考連鎖と 200–300+ の連続ツールコールをドリフトなしでインターリーブし、速度最適化（K2.5 比で応答が 3x 高速とのユーザー報告）。
  • 効率的な MoE 設計 — 低い推論コストで高性能（アクティブパラメータは 32B のみ）。
  • コーディング & フロントエンドの強み — 機能するアプリ生成、バグ修正、React/HTML 作業、多言語コーディングに優れる。
  • 統合に最適 — OpenAI/Anthropic 互換 API。Cursor、OpenClaw などのエージェントと容易に統合。

Kimi K2.6 のベンチマーク性能

ごく最近のプレビュー版（2026年4月）であるため、完全な第三者ベンチマークはまだ出揃っていません。K2.5/K2 Thinking の強みを基盤にしています:

  • エージェント型コーディングで大幅な向上（過去の K2 系では SWE-Bench Verified ファミリーで ~71–76% のレンジ）。
  • LiveCodeBench、Terminal-Bench、マルチステップのエージェントタスクで競合同等または上回る性能。
  • ユーザーおよび初期テストでは、実運用の開発ワークフローにおける速度、計画の深さ、信頼性で前バージョンを実用的に上回ると指摘（例: 依存関係地獄の解消、プロジェクト全体のビルド）。

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

  • vs Kimi K2.5 — K2.6 はツールコールの高速化、より深い推論、より優れたエージェント計画を提供。ベータの声: ターミナルコーディングエージェントにとって「天と地ほどの差」。
  • vs Claude Opus 4.5 — コーディング/エージェント系タスクで競合同等かそれ以上、かつコストは大幅に低い（~76% 安いとの言及が多い）。長期的なツール利用とオープンウェイトの柔軟性に強み。
  • Practical Edge — K2.6 はターミナル/CLI ファーストのワークフローと、エージェントを多用する場合の費用対効果で際立つ。

代表的なユースケース

  1. ターミナルベースの開発 — プロジェクトのセットアップ、デバッグ、テスト、デプロイのオーケストレーション全般。
  2. 大規模リファクタリング & マイグレーション — 長いコンテキストを活用したリポジトリ横断のマルチファイル変更。
  3. 自律エージェント — ツールコールを用いた信頼性の高いコーディングエージェントの構築（OpenClaw、独自スキャフォールド）。
  4. フロントエンド & フルスタックのプロトタイピング — アイデア/スクリーンショットを動作する React/HTML アプリに変換。
  5. リサーチ + コード — ドキュメント/コードベースの深掘りと実装を組み合わせる。

CometAPI での利用方法: モデル ID kimi-k2.6 を使用。OpenAI 互換のチャットエンドポイント。

よくある質問

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

はい、256K トークンのコンテキストウィンドウと最適化されたエージェント機能により、Kimi K2.6 は複数ファイルの編集、大規模なリファクタリング、そしてコードベース全体や長時間のターミナルセッションにまたがる推論で優れた性能を発揮します。

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

Kimi K2.6 は、より高速なツール呼び出し（体感で 3 倍の速度）、より深い推論トレース、より信頼性の高い多段階のプランニングを実現し、ターミナルファーストおよび自律型コーディングエージェントに対して大幅に強力です。

What is the context window of Kimi K2.6?

Kimi K2.6 は 256K トークンのコンテキストウィンドウをサポートしており、非常に大きなドキュメント、リポジトリ全体、または長い会話履歴を単一セッションで処理できます。

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

はい — ターミナルのワークフロー向けのコーディングエージェントとして特別にチューニングされており、ツールのオーケストレーション、依存関係管理、デバッグ、複数段階のビルド/テスト/デプロイ手順の実行で高い性能を発揮します。

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

Kimi K2.6 は、多くのエージェント型コーディングのベンチマークで競合水準かそれ以上の結果をもたらす一方で、コストを大幅に抑え（約 76% 安いとよく言及されます）、オープンウェイトでのデプロイの柔軟性も提供します。

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

はい、推論とツール呼び出しをインターリーブするよう最適化されており、200–300+ の連続アクションにわたって一貫性を維持できます。複雑な自律型コーディングエージェントに最適です。

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

総数 1T / アクティブ 32B の MoE アーキテクチャ、256K コンテキスト、160K 語彙、61 層を採用しています。効率的で高性能な推論のため、トークンごとに 8 つのエキスパートのみをアクティブ化します。

Kimi K2.6の機能

Kimi K2.6のパフォーマンスと使いやすさを向上させるために設計された主要機能をご紹介します。これらの機能がプロジェクトにどのようなメリットをもたらし、ユーザーエクスペリエンスを改善するかをご確認ください。

Kimi K2.6の料金

Kimi K2.6の競争力のある価格設定をご確認ください。さまざまな予算や利用ニーズに対応できるよう設計されています。柔軟なプランにより、使用した分だけお支払いいただけるため、要件の拡大に合わせて簡単にスケールアップできます。Kimi K2.6がコストを管理しながら、お客様のプロジェクトをどのように強化できるかをご覧ください。
コメット価格 (USD / M Tokens)公式価格 (USD / M Tokens)割引
入力:$0.48/M
出力:$2.4/M
入力:$0.6/M
出力:$3/M
-20%

Kimi K2.6のサンプルコードとAPI

Kimi K2.6の包括的なサンプルコードとAPIリソースにアクセスして、統合プロセスを効率化しましょう。詳細なドキュメントでは段階的なガイダンスを提供し、プロジェクトでKimi K2.6の潜在能力を最大限に活用できるよう支援します。
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"])'

その他のモデル

A

Claude Opus 4.6

入力:$4/M
出力:$20/M
Claude Opus 4.6 は、Anthropic の「Opus」クラスの大規模言語モデルで、2026年2月にリリースされた。ナレッジワークや研究ワークフローの主力として位置づけられており、長文脈での推論、多段階の計画立案、ツールの利用（エージェント型ソフトウェアワークフローを含む）、およびスライドやスプレッドシートの自動生成といったコンピュータ操作タスクを強化する。
A

Claude Sonnet 4.6

入力:$2.4/M
出力:$12/M
Claude Sonnet 4.6 は、これまでで最も高性能な Sonnet モデルです。コーディング、コンピューターの利用、長文脈推論、エージェントの計画立案、ナレッジワーク、デザインにわたってモデルのスキルを全面的にアップグレードしました。Sonnet 4.6 は、ベータ版で 1M トークンのコンテキストウィンドウも備えています。
O

GPT-5.4 nano

入力:$0.16/M
出力:$1/M
GPT-5.4 nano は、分類、データ抽出、ランキング、サブエージェントなど、速度とコストが最も重要となるタスク向けに設計されています。
O

GPT-5.4 mini

入力:$0.6/M
出力:$3.6/M
GPT-5.4 mini は、GPT-5.4 の強みを、高スループットのワークロード向けに設計された、より高速で効率的なモデルにもたらします。
A

Claude Opus 4.7

A

Claude Opus 4.7

入力:$4/M
出力:$20/M
エージェントやコーディング向けの最も高知能なモデル
Q

Qwen3.6-Plus

Q

Qwen3.6-Plus

入力:$0.32/M
出力:$1.92/M
Qwen 3.6-Plus が利用可能になり、コード開発機能が強化され、マルチモーダル認識・推論の効率も向上し、Vibe Coding の体験がさらに向上しました。