Создавайте с CometAPIНужен один API для нескольких моделей?Протестируйте рабочий процесс в Playground, затем создайте API-ключ, когда модель и стоимость подойдут для вашего сценария.
Цены API Kimi K2 на 2026 год: тарифы на K2.7, Batch и WebSearch - CometAPI
Цены API Kimi K2 на 2026 год: тарифы на K2.7, Batch и WebSearch
Сравните стоимость API для Kimi K2.7, K2.6 и K2.5, ставки кэширования, экономию при пакетной обработке (Batch), сборы за WebSearch, цены CometAPI и реальные расходы на coding-agent.
Кратко Moonshot AI сейчас устанавливает цену для Kimi K2.7 Code на уровне $0.19 за 1M входных токенов при кэш-хите, $0.95 за 1M входных токенов при кэш-миссе и $4.00 за 1M выходных токенов. Для Kimi K2.7 Code HighSpeed эти ставки удваиваются до $0.38 / $1.90 / $8.00.
Основные факторы стоимости:
Кэширование: для K2.7 вход с кэш-хитом на 80% дешевле, чем вход с кэш-миссом.
HighSpeed: более быстрый маршрут стоит вдвое дороже на уровне токенов.
поддерживаемые модели стоят 60% от ставок в реальном времени, что эквивалентно экономии 40%.
Проверено на ясность, указание источников и актуальную терминологию API.
Batch API:
WebSearch: Moonshot взимает $0.005 за каждый успешный встроенный вызов поиска, плюс токены, используемые для обработки результатов поиска.
Совместимость: K2.7 Code требует режима Thinking, в то время как встроенный WebSearch Moonshot требует отключения Thinking.
Для кодирующих агентов наиболее полезная метрика — это не цена за миллион токенов, а стоимость за выполненную задачу, включая рассуждение, кэширование, повторы, вызовы инструментов, задержки и исправления человеком.
Цены Moonshot на K2.7 в настоящее время являются промоакцией. Moonshot и CometAPI также используют разные схемы тарификации по входу, поэтому их указанные ставки нельзя считать напрямую сопоставимыми.
Объяснение цен Moonshot Kimi K2
K2.7 Code и K2.6 имеют одинаковые цены на вход при кэш-миссе и выход. Основные различия на уровне токенов заключаются в том, что K2.7 Code немного дороже оценивает кэшированный вход, а HighSpeed удваивает все ставки K2.7.
Модель
Наилучшим образом подходит для
kimi-k2.7-code
Кодирующие агенты, правки репозиториев и долгосрочные инженерные задачи
kimi-k2.7-code-highspeed
Интерактивное кодирование, где сниженная задержка имеет измеримую ценность
kimi-k2.6
Общее мультимодальное рассуждение, агенты и встроенный WebSearch
kimi-k2.5
Более дешевые общие и мультимодальные нагрузки
Moonshot описывает HighSpeed как тот же базовый K2.7 Code, обслуживаемый через более быстрый маршрут. Заявленная скорость вывода составляет примерно 180 токенов в секунду, достигая до 260 токенов в секунду в сценариях с коротким контекстом. Емкость может колебаться по мере расширения ресурсов Moonshot.
Таким образом, HighSpeed — это прежде всего выбор в пользу меньшей задержки, а не отдельный уровень качества модели.
Прямая альтернатива Moonshot API: CometAPI
Разработчики могут получить доступ к Kimi K2.7 Code напрямую через Moonshot AI или через совместимый с OpenAI API CometAPI.
Маршрут доступа
Стандартный вход
Кэшированный вход
Выход
Прямой API Moonshot
$0.95 / 1M кэш-мисс
$0.19 / 1M
$4.00 / 1M
CometAPI
$0.76 / 1M
Не выделяется отдельно
Примерно $3.20 / 1M
Указанные цены CometAPI на стандартный вход и выход примерно на 20% ниже, в то время как Moonshot может быть более выгоден для нагрузок с высокой долей кэш-хитов.
Выбирайте CometAPI, если нужен единый API для Kimi и других провайдеров моделей. Выбирайте прямой доступ Moonshot, если ваш рабочий процесс часто повторно использует те же подсказки или контекст репозитория.
При текущих ставках CometAPI примерно на 20% дешевле, чем вход и выход при кэш-миссе у Moonshot.
Однако на странице модели K2.7 в CometAPI отдельная цена для кэш-хитов не указана. Ее стандартную цену $0.76 за вход не следует напрямую сравнивать с $0.19 за кэшированный вход у Moonshot.
Командам, которые многократно переиспользуют длинные системные подсказки, определения инструментов или контекст репозитория, стоит протестировать оба маршрута на реальном трафике. Нагрузка с очень высокой долей кэш-хитов может дать иной результат по сравнению с той, где чаще отправляется новый контекст.
Как кэширование контекста меняет стоимость Kimi API
Kimi тарифицирует входные токены как кэш-хиты или кэш-миссы.
Кэш-миссы обычно включают новый или измененный контент, такой как:
новые файлы репозитория
обновленные инструкции
свежие результаты инструментов
изменяющаяся история переписки
Кэш-хиты могут включать повторяющийся контент, такой как стабильные системные подсказки, схемы инструментов, кодовые соглашения и неизмененный контекст репозитория.
Для K2.7 Code кэшированный вход стоит $0.19 за 1M токенов против $0.95 за некэшированный вход. Это делает токен кэш-хита на 80% дешевле.
Расчет тех же 1M токенов целиком по ставке кэш-мисса обошелся бы в $0.95. В этом примере смешанный кэш-профиль снижает стоимость входа на $0.608.
Вот почему производственные дашборды должны учитывать токены кэш-хитов и кэш-миссов отдельно, а не сообщать только об общем входном расходе.
Цены Kimi Batch API
Batch API от Moonshot стоит 60% от соответствующей цены модели в реальном времени, что дает командам экономию 40% на поддерживаемых асинхронных нагрузках. Текущая документация включает K2.7 Code, K2.6 и K2.5 в список моделей Batch.
Batch-модель
Вход при кэш-хите
Вход при кэш-миссе
Выход
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 хорошо подходит для:
анализа кода на уровне репозитория
крупных прогонов оценивания
офлайн-классификации
ночного обогащения
генерации синтетических тестов
анализа миграций
бэклогов по проверке безопасности
Менее подходит для ассистентов в IDE, живого чата и других сценариев, где пользователь ждет немедленного ответа.
Для фоновой обработки экономия 40% может быть ценнее, чем переход на более дешевую модель с более низкой вероятностью завершения задач.
Цены Kimi WebSearch и совместимость
Moonshot взимает $0.005 за каждый успешный встроенный$web_searchвызов. Отдельная плата за инструмент не взимается, если модель завершает работу, не вызывая инструмент поиска.
Содержимое результатов поиска также может быть добавлено в следующий запрос модели и тарифицироваться как входные токены. Moonshot определяет соответствующий расчет токенов так:
Initial model request
+ WebSearch tool fee
+ search-result input tokens
+ follow-up model request
+ retries
Есть и важное ограничение по моделям. Встроенный WebSearch Moonshot требует отключения Thinking, в то время как K2.7 Code не поддерживает не-Thinking режим. Официальный пример WebSearch поэтому использует K2.6 с отключенным Thinking.
Для встроенного поиска Moonshot используйте K2.6 или K2.5 с отключенным Thinking.
Агент на K2.7 по-прежнему может вызывать реализованный вами сервис поиска через обычные вызовы функций. В этом случае стоимость поиска определяется внешним провайдером, а не встроенной платой Moonshot $0.005.
Пример 1: Стоимость K2.7 Code для задачи по кодированию
Предположим, что рабочий процесс кодирующего агента использует:
30,000 входных токенов при кэш-миссе
8,000 выходных токенов, включая рассуждение
без встроенного вызова WebSearch
Стандартный K2.7 Code
Компонент
Расчет
Стоимость
Вход
30,000 ÷ 1M × $0.95
$0.03
Выход
8,000 ÷ 1M × $4.00
$0.03
Итого
$0.06
K2.7 Code HighSpeed
Компонент
Расчет
Стоимость
Вход
30,000 ÷ 1M × $1.90
$0.06
Выход
8,000 ÷ 1M × $8.00
$0.06
Итого
$0.12
При одинаковом расходе токенов HighSpeed стоит ровно вдвое дороже.
CometAPI K2.7 Code
Используя текущие ставки CometAPI:
Компонент
Расчет
Стоимость
Вход
30,000 ÷ 1M × $0.76
$0.02
Выход
8,000 ÷ 1M × $3.19998
Примерно $0.0256
Итого
Примерно $0.0484
Это примерно на 20% ниже стоимости токенов K2.7 Moonshot при кэш-миссе в этом примере ($0.0605). Расчет не включает налоги, внешние инструменты и другие сервисы платформ.
Пример 2: K2.6 со встроенным WebSearch
Предположим, что рабочий процесс K2.6 с отключенным Thinking использует:
30,000 входных токенов при кэш-миссе по всему процессу
8,000 выходных токенов
один успешный встроенный вызов WebSearch
Эти 30,000 входных токенов включают контент результатов поиска, добавленный в последующий запрос.
Компонент
Расчет
Стоимость
Вход
30,000 ÷ 1M × $0.95
0.0285
Выход
8,000 ÷ 1M × $4.00
0.0320
WebSearch
1 × $0.005
0.0050
Итого
0.0655
В этом примере прямая плата за WebSearch составляет около 7.6% от общей суммы. В более длинных исследовательских процессах токены, добавленные результатами поиска, могут стоить дороже самого вызова инструмента.
Технические детали, которые могут повлиять на итоговый счет
K2.7 Code возвращает ошибку, если Thinking отключен. Его рассуждения возвращаются через reasoning_content, и как рассуждение, так и видимый ответ учитываются в расходе токенов.
Во время многошаговых вызовов инструментов приложения должны сохранять reasoning_content ассистента в контексте диалога. Более длинные циклы агента могут увеличивать как текущий расход выходных токенов, так и последующий вход.
max_tokens — это лимит, а не фиксированный сбор
Параметр max_tokens задает максимум, который модель может сгенерировать. Более высокое значение дает модели достаточно пространства для завершения рассуждения и ответа, но весь лимит не тарифицируется автоматически.
Стоимость основана на фактических токенах, обработанных и сгенерированных моделью.
Несколько параметров запроса фиксированы
K2.7 Code требует фиксированных значений для ряда параметров:
Параметр
Требуемое значение
temperature
1
top_p
0.95
n
1
presence_penalty
0
frequency_penalty
0
Передача других значений может вернуть ошибку. Приложения, использующие один и тот же совместимый с OpenAI враппер для разных провайдеров, должны проверить жестко заданные значения по умолчанию перед переключением модели.
Официальная документация по ценам объясняет, как тарифицируется модель. Внешнее принятие дает дополнительный контекст, где она используется и как разработчики ее оценивают.
GitHub Copilot
1 июля 2026 года GitHub сделал Kimi K2.7 Code общедоступной в Copilot, описав ее как первую модель с открытыми весами в переключателе моделей Copilot. Доступ изначально охватывал индивидуальные тарифы и был расширен до планов Business и Enterprise 7 июля.
Принятие GitHub — полезный сигнал, но оно не доказывает, что K2.7 превзойдет другие модели во всех задачах по кодированию.
Экосистема разворачивания моделей с открытыми весами
Moonshot публикует Kimi K2.7 Code на Hugging Face под модифицированной лицензией MIT. Карточка модели описывает архитектуру mixture-of-experts с 1 трлн параметров, 32 млрд активированных параметров и контекстным окном 256K. Она также включает инструкции по разворачиванию для таких фреймворков, как Transformers, vLLM и SGLang.
Moonshot сообщает примерно о 30% меньшем использовании thinking-токенов по сравнению с K2.6 и 10% улучшении агентных возможностей. Это результаты, заявленные поставщиком, и их следует проверять на независимых рабочих нагрузках.
Обсуждения на Hacker News более неоднозначны, чем материалы запуска. Некоторые разработчики акцентируют открытые веса Kimi, эффективность по токенам и интеграцию с инструментами кодирующих агентов. Другие утверждают, что более низкая цена токена не гарантирует более низкую стоимость проекта, если модель требует больше повторов, контроля или контекста.
Этот спор поддерживает центральную рекомендацию этого руководства: сравнивайте модели на реальных репозиториях и измеряйте выполненные задачи, повторы и правки человеком — а не только заявленные ставки за токены.
Таблица ниже сравнивает текущие стандартные ставки API для Kimi K2.7 Code, DeepSeek V4 Pro, Claude Sonnet 5 и GPT-5.6 Sol по состоянию на 13 июля 2026 года.
DeepSeek V4 Pro в настоящее время указывает контекстное окно 1M с ценой входа при кэш-хите $0.003625 за 1M, входа при кэш-миссе $0.435 и выхода $0.87 за миллион токенов.
Вводная ставка Claude Sonnet 5 — $2 за миллион входных токенов, $0.20 за миллион токенов кэш-чтения и $10 за миллион выходных токенов до 31 августа 2026 года. Запись кэша тарифицируется отдельно, и Anthropic отмечает, что более новый токенизатор модели может выдавать больше токенов для того же текста, чем более ранние модели Claude.
Стандартная ставка GPT-5.6 Sol для короткого контекста — $5 за миллион входных токенов, $0.50 за миллион кэшированных входных токенов и $30 за миллион выходных токенов. OpenAI также указывает отдельные ставки для записи кэша, длинного контекста, Batch, Flex и Priority.
По указанным ставкам за токены Kimi K2.7 Code дешевле Claude Sonnet 5 и GPT-5.6 Sol, тогда как DeepSeek V4 Pro еще дешевле. Это не устанавливает, какая модель обеспечит минимальную стоимость для конкретного рабочего процесса по кодированию.
Какую модель Kimi выбрать?
Нагрузка
Рекомендуемая отправная точка
Правки репозитория и долгие задачи по коду
kimi-k2.7-code
Интерактивное кодирование, важна задержка
kimi-k2.7-code-highspeed
Общее мультимодальное рассуждение и агенты
kimi-k2.6
Встроенный WebSearch Moonshot
kimi-k2.6 или kimi-k2.5 с отключенным Thinking
Более дешевые общие нагрузки
kimi-k2.5
Оффлайн-оценки и пакетная обработка
Batch API
K2.7 Code — естественная отправная точка для чувствительных к качеству задач по кодированию. HighSpeed стоит тестировать, когда более быстрые ответы улучшают DX, конверсию или пропускную способность.
K2.6 более гибкая для общих мультимодальных и поисково-обоснованных рабочих процессов, тогда как K2.5 имеет самые низкие стандартные ставки Kimi по токенам.
Как оценить реальную стоимость
Стройте набор оценивания на основе производственных задач, а не опирайтесь только на публичные бенчмарки.
Полезные тест-кейсы:
внедрение функций на уровне репозитория
ревью pull-request’ов
отладка и генерация тестов
анализ кода с длинным контекстом
многошаговые вызовы инструментов
поддержка разработчиков с поиском
Отслеживайте:
успешное завершение задач
долю кэш-хитов
входные и выходные токены
объем токенов рассуждения
успешность вызовов инструментов
число повторов
p50 и p95 задержку
правки человеком
общую стоимость рабочего процесса
Рассчитывайте:
Cost per completed task =
total workflow cost ÷ successfully completed tasks
Например, если команда потратила $10 и успешно завершила 80 задач:
Cost per completed task = $10 ÷ 80 = $0.125
Модель с более дешевыми токенами может обойтись дороже, если она требует повторов, более длинных рассуждений или масштабных ручных правок.
Для примеров маршрутизации, фолбэков и оценивания изучите CometAPI Cookbook.
Часто задаваемые вопросы
Сколько стоит Kimi K2.7 Code?
Moonshot сейчас указывает для K2.7 Code:
$0.19 за 1M входных токенов при кэш-хите
$0.95 за 1M входных токенов при кэш-миссе
$4.00 за 1M выходных токенов
Ставки помечены как промо-цены с ограниченным сроком.
Сколько стоит K2.7 Code через CometAPI?
CometAPI сейчас указывает для K2.7 Code $0.76 за 1M входных токенов и $3.19998 за 1M выходных токенов.
Отдельная ставка для кэш-хитов на странице модели не указана.
Снижает ли Batch API стоимость и поддерживает ли он K2.7 Code?
Да. Пакетная инференция стоит 60% от цены в реальном времени, что эквивалентно экономии 40%.
Текущая документация Batch от Moonshot включает K2.7 Code, K2.6 и K2.5 в список поддерживаемых моделей.
Сколько стоит Kimi WebSearch?
Встроенный $web_search Moonshot стоит $0.005 за успешный вызов.
Контент результатов поиска также может тарифицироваться как входные токены при включении в следующий запрос модели.
Можно ли отключить Thinking на K2.7 Code?
Нет. Запросы с отключенным Thinking возвращают ошибку.
Совместим ли Kimi с OpenAI?
Да. Moonshot документирует совместимость с форматом OpenAI API, хотя для Thinking, параметров и многошаговых вызовов инструментов действуют специфические для модели ограничения.
Протестируйте Kimi K2.7 Code с CometAPI
Kimi K2.7 Code предлагает конкурентоспособные цены для рабочих процессов кодирующих агентов, но лучший маршрут зависит не только от заявленной ставки за токены.
Перед выбором провайдера сравните:
Total workflow cost =
tokens + retries + tools + latency + human correction
CometAPI позволяет разработчикам тестировать Kimi вместе с GPT, Claude, Gemini, DeepSeek, Grok и другими семействами моделей через унифицированный API-процесс.
