What is Kimi-K2.7-Code designed for?

Kimi-K2.7-Code는 에이전트형 소프트웨어 엔지니어링, 리포지토리 규모의 코드 이해, 장기 다단계 개발 워크플로우에 최적화된 코딩 특화 대규모 언어 모델입니다.

What API model ID should developers use?

CometAPI는 안정적인 모델 식별자인 `kimi-for-coding` 사용을 권장하며, 이는 최신 백엔드 코딩 모델 릴리스에 자동으로 매핑됩니다.

Does Kimi-K2.7-Code support self-hosting?

예. Moonshot AI는 수정된 MIT 라이선스하에 오픈 웨이트 모델로 Kimi-K2.7-Code를 공개하여 커뮤니티 배포와 실험을 가능하게 했습니다.

How does Kimi-K2.7-Code improve over Kimi-K2.6?

Moonshot AI에 따르면 K2.7-Code는 여러 코딩 평가에서 벤치마크 점수를 향상시키는 동시에 추론 토큰 사용량을 약 30% 줄여 장시간 코딩 작업의 효율을 높였습니다.

Is Kimi-K2.7-Code suitable for AI coding agents?

예. 이 모델은 파일 편집, 명령 실행, 긴 컨텍스트 처리, 반복적 작업 완료 등을 포함한 에이전트 스타일 워크플로우에 맞추어 특별히 튜닝되었습니다.

How does Kimi-K2.7-Code perform on coding benchmarks?

벤더 발표 결과에 따르면 K2.6 대비 Kimi Code Bench v2에서 +21.8%, Program Bench에서 +11.0%, MLS Bench Lite에서 +31.5%의 향상을 보였습니다.

Can I use Kimi-K2.7-Code with existing OpenAI-compatible tools?

예. Kimi Code 플랫폼은 OpenAI 호환 및 Anthropic 호환 API 엔드포인트를 제공하여, 많은 기존 코딩 도구가 최소한의 변경으로 통합할 수 있도록 합니다.

When should I choose Kimi-K2.7-Code instead of a general-purpose model?

리포지토리 규모의 코딩, AI 소프트웨어 에이전트, IDE 통합, 다중 파일 엔지니어링 작업처럼 광범위한 범용 대화 능력보다 특화된 코딩 역량이 더 중요한 워크로드에서는 Kimi-K2.7-Code가 매우 좋은 선택입니다.

Moonshot AI

사용 가능 인기

kimi-k2.7-code

Kimi K2.7 Code API

Kimi K2.7 Code는 현재까지 Kimi가 선보인 모델 중 가장 지능적인 코딩 모델로, 긴 문맥에서도 지시를 안정적으로 따르고 더 높은 성공률로 프로그래밍 작업을 완료합니다. 텍스트, 이미지, 비디오 입력을 지원하며, 사고 모드, 대화, 에이전트 작업만 지원합니다.

시작 가격

$0.76 / 입력 토큰 100만 개

사용량 기반 요금제

API 상태

사용 가능

프로덕션 엔드포인트

응답 속도

비동기 지원

실측 API 응답 시간

출시일

Jun 11, 2026

Moonshot AI

Playground

실제 요청으로 Kimi K2.7 Code을(를) 사용해보고, 파라미터를 검토하며 API 통합 전 출력 결과를 검증하세요.

개요

Kimi K2.7 Code에 대한 실용적인 개요와 주요 동작 및 통합 시 고려사항입니다.

Kimi K2.7 Code의 기술 사양

사양	세부 정보
모델 이름	Kimi K2.7 Code
모델 ID	kimi-k2.7-code
제공사	Moonshot AI
모델 계열	Kimi K2
모델 유형	코딩 특化 대규모 언어 모델
아키텍처	Mixture-of-Experts (MoE)
전체 파라미터 수	1 trillion (공급업체 보고)
활성 파라미터 수	32 billion (공급업체 보고)
입력 유형	텍스트
출력 유형	텍스트
컨텍스트 윈도	256K tokens
추론 모드	코딩 워크플로를 위한 다단계 추론
도구 지원	에이전트 워크플로 지원; 전체 사양은 공개되지 않음
함수 호출	공개되지 않음
API 호환성	CometAPI를 통해 사용 가능

Kimi K2.7 Code란 무엇인가?

Kimi K2.7 Code는 Moonshot AI가 Kimi K2 계열의 일부로 개발한 코딩 특화 언어 모델이다. 이 모델은 정확한 코드 생성, 장문맥 이해, 반복적 문제 해결을 요구하는 전문 소프트웨어 엔지니어링 사용 사례를 대상으로 한다.

K2.7 Code의 설계 철학은 개별 스니펫이 아니라 완전한 프로젝트 단위로 개발자가 작업할 수 있도록 하는 데 초점을 맞춘다. 매우 큰 컨텍스트를 지원함으로써 모델은 아키텍처 결정, 구현 세부 사항, 테스트 스위트, 문서를 동시에 분석할 수 있다.

Moonshot AI의 생태계 내에서 Kimi K2.7 Code는 개발자 생산성, 에이전트 시스템, 엔터프라이즈 엔지니어링 자동화를 위한 고성능 코딩 모델의 역할을 맡는다.

Kimi K2.7 Code의 주요 기능

1. 장문맥 리포지토리 이해

256K-token 컨텍스트 윈도는 개발자가 대규모 리포지토리, API 문서, 아키텍처 노트, 지원 자료를 단일 세션에 제공할 수 있도록 해준다.

2. 코딩 중심 최적화

일반 대화형 모델과 달리, K2.7 Code는 구현, 디버깅, 리팩터링, 설명 등 소프트웨어 엔지니어링 작업을 우선시한다.

3. Mixture-of-Experts 효율성

Moonshot AI에 따르면, 이 모델은 추론 시 전체 파라미터의 일부만 활성화하여 성능과 연산 효율의 균형을 맞춘다.

4. 에이전트 워크플로 지원

K2.7 Code는 계획, 실행, 검증, 수정이 여러 단계에 걸쳐 이루어지는 반복적 코딩 워크플로를 지원하도록 설계되었다.

5. 다중 파일 추론

개발자는 대형 프로젝트 전반에 분산된 구성요소 간의 의존성과 상호작용을 분석할 수 있다.

Kimi K2.7 Code의 벤치마크 성능

작성 시점 기준으로, Kimi K2.7 Code에 대한 독립 벤치마크 범위는 여전히 제한적이다.

Moonshot AI는 이전 Kimi 릴리스 대비 다음과 같은 향상을 발표했다:

벤치마크	보고된 향상폭
Kimi Code Bench v2	+21.8%
Program Bench	+11.0%
MLS Bench Lite	+31.5%

이 수치는 공급업체 발표에서 비롯된 것으로, 독립적으로 검증된 순위가 아니라는 점에 유의해야 한다.

벤치마크의 의의

보고된 개선 사항은 Kimi K2.7 Code가 일반 대화 성능보다 실용적 코딩 결과에 초점을 맞추고 있음을 시사한다. 코딩 지향 평가에서의 향상은 리포지토리 이해, 구현 정확도, 소프트웨어 엔지니어링 생산성 향상으로 이어질 수 있다.

Kimi K2.7 Code와 유사 모델 비교

모델	컨텍스트 윈도	주요 초점	강점	권장 사용 사례
Kimi K2.7 Code	256K	코딩	장문맥 엔지니어링 워크플로	코딩 에이전트 및 리포지토리 분석
Claude Code Models	Large	코딩 및 추론	우수한 지시 준수	엔터프라이즈 코딩 어시스턴트
GPT Coding Models	Large	범용 + 코딩	폭넓은 에코시스템 지원	프로덕션 애플리케이션 및 통합
DeepSeek Coding Models	Large	코딩 효율	경쟁력 있는 오픈 배포	비용에 민감한 엔지니어링 팀

비교 요약

Kimi K2.7 Code는 장문맥 처리와 코딩 특화를 결합하여 차별화된다. 리포지토리 규모의 이해와 에이전트 워크플로를 우선하는 조직은 이 아키텍처의 이점을 얻을 수 있으며, 더 광범위한 멀티모달 기능을 원하는 팀은 보다 범용적인 대안을 선호할 수 있다.

알려진 제한사항

최대 출력 토큰 한도는 공개되지 않았다.
독립적인 벤치마크 검증은 여전히 제한적이다.
공개 문서에 함수 호출 동작이 명시되어 있지 않다.
비전, 오디오, 비디오 기능은 문서화되지 않았다.
코딩 작업 외 성능 특성은 확립되지 않았다.
성숙한 생태계와 비교할 때 엔터프라이즈 배포 가이던스가 상대적으로 제한적이다.

CometAPI에서 Kimi K2.7 Code API를 사용하는 방법

1단계: API 키 받기

CometAPI 계정을 생성하거나 로그인하고 API 키를 발급받는다. 최신 지원 모델 식별자가 다음과 같은지 확인한다:

kimi-k2.7-code

배포 전에 최신 엔드포인트 문서를 검토하여 호환성 요구사항을 확인한다.

2단계: 모델 테스트

프로덕션 환경을 반영한 현실적인 개발 프롬프트로 시작한다.

예시 시나리오:

레거시 모듈 리팩터링.
Pull Request 리뷰.
단위 테스트 생성.
리포지토리 아키텍처 설명.
사양에 따른 기능 구현.

대표 워크로드를 대상으로 테스트하면 합성 예제보다 모델 동작을 더 명확히 파악할 수 있다.

3단계: 프로덕션에 통합

환경이 지원된다면, OpenAI 호환 SDK 패턴을 사용해 도입을 가속화한다.

프로덕션 권장사항:

사용자 경험 향상을 위해 스트리밍 응답을 활성화한다.
지수 백오프를 사용하는 재시도를 구현한다.
요청 및 응답 로깅을 유지한다.
실행 전에 생성된 코드를 검증한다.
중요 워크플로에는 휴먼 리뷰를 도입한다.
대표적인 엔지니어링 작업을 사용해 품질 지표를 모니터링한다.

Kimi K2.7 Code는 소프트웨어 수명 주기 전반에서 계획, 구현, 검증, 반복이 지속적으로 이루어지는 에이전틱 개발 시스템에 특히 적합하다.

자주 묻는 질문

가격

위의 간단한 견적을 단일 실행 기준으로 참고한 후, CometAPI와 공식 가격의 전체 비교를 확인하세요.

첫 번째 요청

$0.004

예상 CometAPI 사용 비용

10회 요청

$0.0396

예상 CometAPI 사용 비용

15회 요청

$0.0594

예상 CometAPI 사용 비용

Kimi K2.7 Code 가격

[모델명]의 경쟁력 있는 가격을 살펴보세요. 다양한 예산과 사용 요구에 맞게 설계되었습니다. 유연한 요금제로 사용한 만큼만 지불하므로 요구사항이 증가함에 따라 쉽게 확장할 수 있습니다. [모델명]이 비용을 관리 가능한 수준으로 유지하면서 프로젝트를 어떻게 향상시킬 수 있는지 알아보세요.

Model	Comet Price (USD / M Tokens)	Official Price (USD / M Tokens)	Discount
kimi-k2.7-code	입력:$0.76/M 출력:$3.19998/M	입력:$0.95/M 출력:$3.999975/M	-20%

API

작동하는 엔드포인트와 코드 예제를 복사하고, 모든 파라미터가 필요하면 전체 API 참조 문서를 여세요.

하나의 API로 프로덕션 준비된 모델 액세스

한 번만 인증하면 모델 엔드포인트를 호출하고, 제공업체 전반에서 동일한 결제 및 모니터링 워크플로를 유지할 수 있습니다.

POST/v1/chat/completions

Kimi K2.7 Code의 샘플 코드 및 API

[모델 이름]의 포괄적인 샘플 코드와 API 리소스에 액세스하여 통합 프로세스를 간소화하세요. 자세한 문서는 단계별 가이드를 제공하여 프로젝트에서 [모델 이름]의 모든 잠재력을 활용할 수 있도록 돕습니다.

POST

/v1/chat/completions

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

curl https://api.cometapi.com/v1/chat/completions \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer $COMETAPI_KEY" \
  -d '{
    "model": "kimi-k2.7-code",
    "messages": [
      {
        "role": "user",
        "content": "Write a Python function merge_intervals(intervals) that merges overlapping integer intervals. Include type hints, a concise docstring, and a short usage example. Return only the code."
      }
    ]
  }'

cURL Code Example

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

curl https://api.cometapi.com/v1/chat/completions \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer $COMETAPI_KEY" \
  -d '{
    "model": "kimi-k2.7-code",
    "messages": [
      {
        "role": "user",
        "content": "Write a Python function merge_intervals(intervals) that merges overlapping integer intervals. Include type hints, a concise docstring, and a short usage example. Return only the code."
      }
    ]
  }'

Python Code Example

import os

from openai import OpenAI

# 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-k2.7-code",
    messages=[
        {
            "role": "user",
            "content": (
                "Write a Python function merge_intervals(intervals) that merges "
                "overlapping integer intervals. Include type hints, a concise "
                "docstring, and a short usage example. Return only the code."
            ),
        }
    ],
)

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-k2.7-code",
  messages: [
    {
      role: "user",
      content:
        "Write a Python function merge_intervals(intervals) that merges overlapping integer intervals. Include type hints, a concise docstring, and a short usage example. Return only the code.",
    },
  ],
});

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

기능

아키텍처를 선택하거나 프로덕션 워크로드를 산정하기 전에 중요한 모델 정보를 확인하세요.

지원 기능

기존 모델 API가 반환하는 기능입니다.

text-to-text

image-to-text

video-to-text

입력 및 출력

입력

text

출력

text

프로덕션 프로필

제공업체: Moonshot AI
맥락: 모델별로 다름
상업적 이용: 지원됨

활용 사례

text 기능에 맞는 프로덕션 워크플로에 Kimi K2.7 Code을(를) 활용하고, 장기 통합 전에 다른 대안과 비교해 보세요.

프로덕션 채팅 및 에이전트 워크플로

코딩, 분석 및 구조화된 생성

하나의 API를 통한 대용량 자동화

다른 모델

품질, 지연 시간, 기능, 가격 트레이드오프에 따라 CometAPI에서 제공하는 다른 모델과 비교하세요.

모델 비교 열기 →

CometAPI

AUTO

CometAPI Auto API is an intelligent model routing feature that allows developers to access the appropriate AI model without specifying a specific model ID for each request.

모델 보기

OpenAI

gpt-oss-20b(free)

gpt-oss-20b(free) API 살펴보기.

모델 보기

Google

Gemini 3.8 Flash

Gemini 3.8 Flash는 속도, 비용, 코딩 역량 간의 더 나은 균형을 달성하는 것을 목표로 하는 차세대 경량 Gemini 모델입니다.

모델 보기

Anthropic

Claude Fable 5.1

장기 실행 에이전트를 위한 차세대 지능

모델 보기

Z.AI

GLM 5.3 Flash

GLM-5.3-Flash는 GLM-5 시리즈 최초의 네이티브 멀티모달 모델로, GLM-5.2보다 더 강력한 지능을 제공하면서도 예외적으로 비용 효율적인 아키텍처를 유지합니다.

모델 보기

Aliyun

Qwen3.8-Flash

Qwen3.8-Flash는 Qianwen의 최신 멀티모달 대형 모델로, 강력한 이해 및 생성 능력과 뛰어난 응답 속도를 겸비하고 있습니다. 이 모델은 수백만 개의 컨텍스트 윈도우를 기본적으로 지원하여 초장문의 문서, 코드 저장소, 복잡한 대화를 한 번에 처리할 수 있습니다.

모델 보기

Uptime

프로덕션 환경으로 전환하기 전에 실시간 하트비트 데이터, 엔드포인트 가용성, 실측 응답 시간을 확인하세요.

버전

프로덕션 통합을 고정하기 전에 사용 가능한 모델 식별자를 확인하세요.

kimi-k2.7-code

계속 탐색하기

모델을 비교하고 조사를 계속하세요

Moonshot AI

사용 가능 인기

kimi-k2.7-code

Kimi K2.7 Code API

시작 가격

$0.76 / 입력 토큰 100만 개

사용량 기반 요금제

API 상태

사용 가능

프로덕션 엔드포인트

응답 속도

비동기 지원

실측 API 응답 시간

출시일

Jun 11, 2026

Moonshot AI

Playground

실제 요청으로 Kimi K2.7 Code을(를) 사용해보고, 파라미터를 검토하며 API 통합 전 출력 결과를 검증하세요.

개요

Kimi K2.7 Code에 대한 실용적인 개요와 주요 동작 및 통합 시 고려사항입니다.

Kimi K2.7 Code의 기술 사양

사양	세부 정보
모델 이름	Kimi K2.7 Code
모델 ID	kimi-k2.7-code
제공사	Moonshot AI
모델 계열	Kimi K2
모델 유형	코딩 특化 대규모 언어 모델
아키텍처	Mixture-of-Experts (MoE)
전체 파라미터 수	1 trillion (공급업체 보고)
활성 파라미터 수	32 billion (공급업체 보고)
입력 유형	텍스트
출력 유형	텍스트
컨텍스트 윈도	256K tokens
추론 모드	코딩 워크플로를 위한 다단계 추론
도구 지원	에이전트 워크플로 지원; 전체 사양은 공개되지 않음
함수 호출	공개되지 않음
API 호환성	CometAPI를 통해 사용 가능

Kimi K2.7 Code란 무엇인가?

Moonshot AI의 생태계 내에서 Kimi K2.7 Code는 개발자 생산성, 에이전트 시스템, 엔터프라이즈 엔지니어링 자동화를 위한 고성능 코딩 모델의 역할을 맡는다.

Kimi K2.7 Code의 주요 기능

1. 장문맥 리포지토리 이해

256K-token 컨텍스트 윈도는 개발자가 대규모 리포지토리, API 문서, 아키텍처 노트, 지원 자료를 단일 세션에 제공할 수 있도록 해준다.

2. 코딩 중심 최적화

일반 대화형 모델과 달리, K2.7 Code는 구현, 디버깅, 리팩터링, 설명 등 소프트웨어 엔지니어링 작업을 우선시한다.

3. Mixture-of-Experts 효율성

Moonshot AI에 따르면, 이 모델은 추론 시 전체 파라미터의 일부만 활성화하여 성능과 연산 효율의 균형을 맞춘다.

4. 에이전트 워크플로 지원

K2.7 Code는 계획, 실행, 검증, 수정이 여러 단계에 걸쳐 이루어지는 반복적 코딩 워크플로를 지원하도록 설계되었다.

5. 다중 파일 추론

개발자는 대형 프로젝트 전반에 분산된 구성요소 간의 의존성과 상호작용을 분석할 수 있다.

Kimi K2.7 Code의 벤치마크 성능

작성 시점 기준으로, Kimi K2.7 Code에 대한 독립 벤치마크 범위는 여전히 제한적이다.

Moonshot AI는 이전 Kimi 릴리스 대비 다음과 같은 향상을 발표했다:

벤치마크	보고된 향상폭
Kimi Code Bench v2	+21.8%
Program Bench	+11.0%
MLS Bench Lite	+31.5%

이 수치는 공급업체 발표에서 비롯된 것으로, 독립적으로 검증된 순위가 아니라는 점에 유의해야 한다.

벤치마크의 의의

Kimi K2.7 Code와 유사 모델 비교

모델	컨텍스트 윈도	주요 초점	강점	권장 사용 사례
Kimi K2.7 Code	256K	코딩	장문맥 엔지니어링 워크플로	코딩 에이전트 및 리포지토리 분석
Claude Code Models	Large	코딩 및 추론	우수한 지시 준수	엔터프라이즈 코딩 어시스턴트
GPT Coding Models	Large	범용 + 코딩	폭넓은 에코시스템 지원	프로덕션 애플리케이션 및 통합
DeepSeek Coding Models	Large	코딩 효율	경쟁력 있는 오픈 배포	비용에 민감한 엔지니어링 팀

비교 요약

알려진 제한사항

최대 출력 토큰 한도는 공개되지 않았다.
독립적인 벤치마크 검증은 여전히 제한적이다.
공개 문서에 함수 호출 동작이 명시되어 있지 않다.
비전, 오디오, 비디오 기능은 문서화되지 않았다.
코딩 작업 외 성능 특성은 확립되지 않았다.
성숙한 생태계와 비교할 때 엔터프라이즈 배포 가이던스가 상대적으로 제한적이다.

CometAPI에서 Kimi K2.7 Code API를 사용하는 방법

1단계: API 키 받기

CometAPI 계정을 생성하거나 로그인하고 API 키를 발급받는다. 최신 지원 모델 식별자가 다음과 같은지 확인한다:

kimi-k2.7-code

배포 전에 최신 엔드포인트 문서를 검토하여 호환성 요구사항을 확인한다.

2단계: 모델 테스트

프로덕션 환경을 반영한 현실적인 개발 프롬프트로 시작한다.

예시 시나리오:

레거시 모듈 리팩터링.
Pull Request 리뷰.
단위 테스트 생성.
리포지토리 아키텍처 설명.
사양에 따른 기능 구현.

대표 워크로드를 대상으로 테스트하면 합성 예제보다 모델 동작을 더 명확히 파악할 수 있다.

3단계: 프로덕션에 통합

환경이 지원된다면, OpenAI 호환 SDK 패턴을 사용해 도입을 가속화한다.

프로덕션 권장사항:

사용자 경험 향상을 위해 스트리밍 응답을 활성화한다.
지수 백오프를 사용하는 재시도를 구현한다.
요청 및 응답 로깅을 유지한다.
실행 전에 생성된 코드를 검증한다.
중요 워크플로에는 휴먼 리뷰를 도입한다.
대표적인 엔지니어링 작업을 사용해 품질 지표를 모니터링한다.

Kimi K2.7 Code는 소프트웨어 수명 주기 전반에서 계획, 구현, 검증, 반복이 지속적으로 이루어지는 에이전틱 개발 시스템에 특히 적합하다.

자주 묻는 질문

가격

위의 간단한 견적을 단일 실행 기준으로 참고한 후, CometAPI와 공식 가격의 전체 비교를 확인하세요.

첫 번째 요청

$0.004

예상 CometAPI 사용 비용

10회 요청

$0.0396

예상 CometAPI 사용 비용

15회 요청

$0.0594

예상 CometAPI 사용 비용

Kimi K2.7 Code 가격

Model	Comet Price (USD / M Tokens)	Official Price (USD / M Tokens)	Discount
kimi-k2.7-code	입력:$0.76/M 출력:$3.19998/M	입력:$0.95/M 출력:$3.999975/M	-20%

API

작동하는 엔드포인트와 코드 예제를 복사하고, 모든 파라미터가 필요하면 전체 API 참조 문서를 여세요.

하나의 API로 프로덕션 준비된 모델 액세스

한 번만 인증하면 모델 엔드포인트를 호출하고, 제공업체 전반에서 동일한 결제 및 모니터링 워크플로를 유지할 수 있습니다.

POST/v1/chat/completions

Kimi K2.7 Code의 샘플 코드 및 API

POST

/v1/chat/completions

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

curl https://api.cometapi.com/v1/chat/completions \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer $COMETAPI_KEY" \
  -d '{
    "model": "kimi-k2.7-code",
    "messages": [
      {
        "role": "user",
        "content": "Write a Python function merge_intervals(intervals) that merges overlapping integer intervals. Include type hints, a concise docstring, and a short usage example. Return only the code."
      }
    ]
  }'

cURL Code Example

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

curl https://api.cometapi.com/v1/chat/completions \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer $COMETAPI_KEY" \
  -d '{
    "model": "kimi-k2.7-code",
    "messages": [
      {
        "role": "user",
        "content": "Write a Python function merge_intervals(intervals) that merges overlapping integer intervals. Include type hints, a concise docstring, and a short usage example. Return only the code."
      }
    ]
  }'

Python Code Example

import os

from openai import OpenAI

# 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-k2.7-code",
    messages=[
        {
            "role": "user",
            "content": (
                "Write a Python function merge_intervals(intervals) that merges "
                "overlapping integer intervals. Include type hints, a concise "
                "docstring, and a short usage example. Return only the code."
            ),
        }
    ],
)

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-k2.7-code",
  messages: [
    {
      role: "user",
      content:
        "Write a Python function merge_intervals(intervals) that merges overlapping integer intervals. Include type hints, a concise docstring, and a short usage example. Return only the code.",
    },
  ],
});

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

기능

아키텍처를 선택하거나 프로덕션 워크로드를 산정하기 전에 중요한 모델 정보를 확인하세요.

지원 기능

기존 모델 API가 반환하는 기능입니다.

text-to-text

image-to-text

video-to-text

입력 및 출력

입력

text

출력

text

프로덕션 프로필

제공업체: Moonshot AI
맥락: 모델별로 다름
상업적 이용: 지원됨

활용 사례

text 기능에 맞는 프로덕션 워크플로에 Kimi K2.7 Code을(를) 활용하고, 장기 통합 전에 다른 대안과 비교해 보세요.

프로덕션 채팅 및 에이전트 워크플로

코딩, 분석 및 구조화된 생성

하나의 API를 통한 대용량 자동화

다른 모델

품질, 지연 시간, 기능, 가격 트레이드오프에 따라 CometAPI에서 제공하는 다른 모델과 비교하세요.

모델 비교 열기 →

CometAPI

AUTO

CometAPI Auto API is an intelligent model routing feature that allows developers to access the appropriate AI model without specifying a specific model ID for each request.

모델 보기

OpenAI

gpt-oss-20b(free)

gpt-oss-20b(free) API 살펴보기.

모델 보기

Google

Gemini 3.8 Flash

Gemini 3.8 Flash는 속도, 비용, 코딩 역량 간의 더 나은 균형을 달성하는 것을 목표로 하는 차세대 경량 Gemini 모델입니다.

모델 보기

Anthropic

Claude Fable 5.1

장기 실행 에이전트를 위한 차세대 지능