Solutions Choose your path
For individuals Build, learn, and create with simple usage-based access. For business Scale teams, billing, governance, and model workflows. More English 繁體中文 日本語 한국어 Français Deutsch Español Italiano Português Русский العربية ไทย Tiếng Việt Bahasa Indonesia Bahasa Melayu Türkçe Polski Nederlands Danish Norsk Қазақ اردو
เริ่มต้นฟรี เริ่มต้นฟรี
500+ AI Model API, All In One API.
Just In CometAPI © 2026 CometAPI · All rights reserved
วิธีใช้งาน Kimi K2.7 Code API - CometAPI
guide / งานวิจัย CometAPI
วิธีใช้งาน Kimi K2.7 Code API วิธีใช้ Kimi K2.7 Code API: Kimi K2.7 Code คือโมเดลการให้เหตุผลที่เน้นโค้ดของ Moonshot AI สำหรับซอฟต์แวร์ระยะยาว เข้าถึงผ่าน CometAPI — 500+ โมเดล
Anna ทีมวิจัยโมเดล AI และ API วิธีใช้ Kimi K2.7 Code API: Kimi K2.7 Code คือโมเดลการให้เหตุผลที่เน้นโค้ดของ Moonshot AI สำหรับซอฟต์แวร์ระยะยาว เข้าถึงผ่าน CometAPI — 500+ โมเดล
ใช้สรุปนี้เพื่อดูคำตอบอย่างรวดเร็ว แล้วอ่านคู่มือเพื่อดูบริบท ตัวอย่าง และรายละเอียดการใช้งาน
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, เปิดตัวโดย Moonshot AI เมื่อวันที่ 12 มิถุนายน 2026 เป็นโมเดลที่เน้นการเขียนโค้ดซึ่งทรงพลังที่สุดของบริษัทจนถึงปัจจุบัน โมเดล Mixture-of-Experts (MoE) ขนาดพารามิเตอร์ 1T นี้เปิดใช้งานประมาณ 32B พารามิเตอร์ต่อโทเค็น มีหน้าต่างบริบท 256K–262K โทเค็น รองรับมัลติโหมดโดยกำเนิด (ข้อความ + วิสัยทัศน์) โหมดการคิดแบบบังคับ และความสามารถในการเรียกใช้เครื่องมือเชิงเอเยนต์ที่ได้รับการเพิ่มประสิทธิภาพ ให้ผลลัพธ์ที่ดีกว่า K2.6 อย่างชัดเจน รวมถึง +21.8% บน Kimi Code Bench v2 การทำตามคำสั่งในบริบทยาวที่ดีขึ้น และการใช้โทเค็นเพื่อการให้เหตุผลลดลง ~30% เพื่อให้เวิร์กโฟลว์เอเยนต์มีประสิทธิภาพมากขึ้น
สำหรับนักพัฒนาและทีมที่ต้องการการเข้าถึงที่คุ้มค่าและประสิทธิภาพสูงโดยไม่ต้องจัดการหลาย API key CometAPI
เรียนรู้ต่อ
เชื่อมโยงบทความนี้กับการตัดสินใจถัดไป ดูทุกหัวข้อ เผยแพร่เมื่อ Jun 16, 2026 ตรวจสอบความชัดเจน การอ้างอิงแหล่งที่มา และคำศัพท์ API ปัจจุบันแล้ว
What Kimi K2.7 Code is Kimi K2.7 Code คือโมเดลเชิงเอเยนต์ที่เน้นการเขียนโค้ด สร้างบนสถาปัตยกรรม Kimi K2.6 เป็นโมเดล MoE ขนาดพารามิเตอร์ 1T ที่มีพารามิเตอร์ทำงาน 32B หน้าต่างบริบท 256K และความสามารถด้านการโค้ดระยะยาวและเอเยนต์ที่แข็งแกร่ง ในทางปฏิบัติ หมายความว่าโมเดลถูกออกแบบมาเพื่อทำความเข้าใจฐานโค้ดขนาดใหญ่ วางแผนการเปลี่ยนแปลงข้ามไฟล์ เรียกใช้เครื่องมือ ตรวจสอบผลลัพธ์ และดำเนินการต่อโดยไม่หลุดประเด็น
ความแตกต่างของผลิตภัณฑ์ที่สำคัญที่สุดนั้นเรียบง่าย: K2.7 Code ไม่ใช่โมเดลที่ “เน้นแชตก่อน” แล้วค่อยเสริมด้วยความสามารถด้านโค้ด แต่เป็นโมเดลที่ “เน้นโค้ดก่อน เน้นการคิดก่อน” ซึ่งออกแบบมาสำหรับเวิร์กโฟลว์วิศวกรรมซอฟต์แวร์ที่การให้เหตุผล การใช้เครื่องมือ และการวนซ้ำเป็นส่วนหนึ่งของงาน นั่นคือเหตุผลที่มันน่าดึงดูดเป็นพิเศษสำหรับเอเยนต์โค้ด ผู้ช่วยใน IDE ผู้รีวิวรีโป และไปป์ไลน์การทดสอบอัตโนมัติ
Why Kimi K2.7 Code Stands Out in 2026
ความเหนือชั้นด้านการโค้ด: ความสามารถในการทำตามคำสั่งในบริบทยาวที่เหนือกว่าและอัตราความสำเร็จแบบ end-to-end ที่สูงกว่า เหมาะสำหรับพัฒนาแอปแบบฟูลสแต็ก ดีบักฐานโค้ดขนาดใหญ่ และการปรับปรุงแบบวนซ้ำ
รองรับมัลติโหมดโดยกำเนิด: ข้อความ + รูปภาพ + วิดีโอ สำหรับงาน vision-to-code (เช่น สร้างคอมโพเนนต์ React จากวิดีโอเดโม)
พลังเชิงเอเยนต์: การเรียกใช้เครื่องมือแบบหลายขั้นที่เชื่อถือได้พร้อมการคงเนื้อหาการให้เหตุผล
ประสิทธิภาพ: การใช้โทเค็นเพื่อการให้เหตุผลลดลง 30% แปลเป็นต้นทุนและความเร็วที่ดีขึ้น
CometAPI เปิดเผย Kimi K2.7 Code ผ่านเอ็นด์พอยต์ที่เข้ากันได้กับ OpenAI ซึ่งเป็นสิ่งที่ทีมส่วนใหญ่ต้องการ: รูปแบบการผสานงานเดียว ตัวเลือกโมเดลมากมาย หน้ารายการโมเดลของ CometAPI ระบุ Kimi K2.7 Code ที่ $0.76/M โทเค็นขาเข้า และ $3.19998/M โทเค็นขาออก (ใช้ kimi-k2.7-code)
สร้างบัญชี CometAPI และสร้าง API key จากคอนโซล CometAPI สำหรับระบบโปรดักชัน ให้เก็บคีย์ในตัวแปรสภาพแวดล้อมหรือตัวจัดการความลับแทนการฮาร์ดโค้ดลงในแอปพลิเคชัน เอกสารของ CometAPI แนะนำรูปแบบ SDK ที่เข้ากันได้กับ OpenAI เพื่อเร่งการนำไปใช้
Step 2: install the OpenAI SDK Kimi API เข้ากันได้กับ OpenAI และ CometAPI ใช้รูปแบบพื้นฐานเดียวกัน ใน Python:
pip install --upgrade openai
Step 3: send your first text request ตัวอย่าง Python ที่สะอาดสำหรับ CometAPI:
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": "คุณเป็นวิศวกรซอฟต์แวร์อาวุโส"},
{"role": "user", "content": "ปรับโครงสร้างฟังก์ชัน Python นี้เพื่อให้อ่านง่ายขึ้นและเพิ่ม type hints"}
],
max_completion_tokens=2048,
stream=False,
)
print(response.choices[0].message.content)
โครงร่างคำขอแบบนั้นใช้ได้เพราะ CometAPI และ Kimi ต่างก็ปฏิบัติตามรูปแบบการสนทนาแบบ OpenAI และ K2.7 Code รองรับ messages, tools, สตรีมมิง และบล็อกเนื้อหาแบบมัลติโหมดในครอบครัวเอ็นด์พอยต์เดียวกัน
Step 4: use streaming for a better product experience สำหรับผู้ช่วยการเขียนโค้ดแบบอินเทอร์แอกทีฟ ควรใช้สตรีมมิงเป็นค่าเริ่มต้น CometAPI แนะนำอย่างชัดเจนให้ใช้สตรีมมิงสำหรับ UX โปรดักชัน และเอ็นด์พอยต์แชตของ Kimi รองรับ stream: true การสตรีมมีความสำคัญเพราะงานสร้างโค้ดมักให้ความรู้สึกที่ดีกว่าเมื่อผู้ใช้สามารถเห็นโมเดลคิด วางแผนคร่าวๆ และสร้างโค้ดแบบค่อยเป็นค่อยไป
response = client.chat.completions.create(
model="kimi-k2.7-code",
messages=[
{"role": "system", "content": "คุณเป็นผู้ช่วยด้านการเขียนโค้ด"},
{"role": "user", "content": "เขียนเส้นทาง API ใน FastAPI สำหรับการอัปโหลดไฟล์ CSV ที่รวดเร็ว"}
],
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 รองรับอินพุตแบบมัลติโหมดโดยกำเนิด ทำให้เวิร์กโฟลว์ vision-to-code เป็นไปได้ เช่น การวิเคราะห์สกรีนช็อต ไดอะแกรม วิดีโอ หรือเอกสาร เพื่อการสร้าง/สกัดโค้ด
Kimi K2.7 Code รองรับข้อความมัลติโหมดที่มีบล็อก text, image_url และ video_url เอกสารอย่างเป็นทางการยังมีเอ็นด์พอยต์จัดการไฟล์สำหรับการสกัดความเข้าใจภาพ และการวิเคราะห์วิดีโอ API สำหรับอัปโหลดในปัจจุบันอนุญาตสูงสุด 1,000 ไฟล์ต่อผู้ใช้ แต่ละไฟล์สูงสุด 100 MB รวมสูงสุด 10 GB และบริการแยกวิเคราะห์ไฟล์ยังฟรีในตอนนี้ แต่ในช่วงทราฟฟิกหนาแน่นอาจถูกจำกัดอัตราได้
When to use file upload instead of base64 ใช้การอัปโหลดไฟล์เมื่อแอสเซ็ตมีขนาดใหญ่ ใช้ซ้ำหลายครั้ง หรือมีแนวโน้มจะชนขีดจำกัดขนาดของ request body แนะนำให้ใช้อัปโหลดไฟล์สำหรับวิดีโอขนาดใหญ่มาก และสำหรับรูปภาพหรือวิดีโอที่อ้างอิงหลายครั้ง ขนาดของ request body เป็นข้อจำกัดเชิงปฏิบัติ และเอกสารวิสัยทัศน์ระบุว่ารูปภาพแบบ URL-formatted ไม่รองรับ โดยต้องใช้ base64 สำหรับเนื้อหารูปภาพแบบอินไลน์
มีขีดจำกัดขนาด request body (ใช้ API อัปโหลดไฟล์สำหรับวิดีโอขนาดใหญ่แทน base64)
สำหรับการใช้ซ้ำหรือไฟล์ขนาดใหญ่: อัปโหลดผ่านเอ็นด์พอยต์ /v1/files และอ้างอิงด้วย ID
ไม่รองรับรูปภาพแบบ URL-formatted (อินไลน์ต้องใช้ base64 เท่านั้น) จำนวนรูปภาพยืดหยุ่น แต่ขนาดรวมต้อง ≤~100MB ต่อคำขอ
Images : png, jpeg, webp, gif (แนะนำ ≤4K ความละเอียด)Videos : mp4, mpeg, mov, avi, x-flv, mpg, webm, wmv, 3gpp (แนะนำ ≤2K ความละเอียด)Documents : สำหรับการอัปโหลดไฟล์ Kimi รองรับรูปแบบหลากหลาย รวมถึง PDF, DOCX, XLSX, PPTX, Markdown, HTML, JSON, รูปภาพ (พร้อม OCR), ไฟล์โค้ดหลายประเภท และชนิดรูปภาพที่พบบ่อย
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) อัปโหลดไฟล์เพื่อดึงข้อมูล
file_obj = client.files.create(
file=Path("system-design-spec.pdf"),
purpose="file-extract",
)
# 2) ดึงเนื้อหาที่สกัดได้
extracted_text = client.files.content(file_id=file_obj.id).text
# 3) ส่งข้อความที่สกัดไปยัง Kimi K2.7 Code
response = client.chat.completions.create(
model="kimi-k2.7-code",
messages=[
{"role": "system", "content": "คุณเป็นผู้ตรวจทานเชิงเทคนิค"},
{
"role": "user",
"content": (
"ทบทวนเอกสารออกแบบต่อไปนี้และระบุกรณีขอบของ API ที่ขาดไป:\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": "ตรวจสอบ UI mockup นี้เพื่อหาปัญหาการเข้าถึง"},
{"type": "image_url", "image_url": {"url": f"data:image/png;base64,{img_b64}"}},
],
}
],
max_completion_tokens=1500,
)
print(response.choices[0].message.content)
คู่มือเริ่มต้นอย่างเป็นทางการแสดงตัวอย่างลูปเครื่องมือแบบมัลติโหมดที่โมเดลขอให้ตรวจสอบคลิปวิดีโอ โค้ดของคุณดึงคลิปนั้นออกมา และคุณป้อนผลลัพธ์กลับเข้าไปเป็นผลลัพธ์ของเครื่องมือ นั่นคือกรอบความคิดที่ถูกต้องสำหรับ K2.7 Code: โมเดลวางแผน เครื่องมือดำเนินการ และโมเดลดำเนินต่อด้วยหลักฐานใหม่
mental model for K2.7 Code: the model plans, the tool executes, and the model continues with the new evidence.
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": "ตรวจสอบ UI mockup นี้เพื่อหาปัญหาการเข้าถึง"},
{"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 นี่คือส่วนที่ทีมมักจะไล่ดูเร็วเกินไป และนั่นคือจุดที่ปัญหาเริ่มต้น K2.7 Code ใช้รูปแบบแชตคอมพลีชันโดยรวมเหมือนกับ K2.6 แต่มีพฤติกรรมบางอย่างใน request body ที่ถูกล็อกไว้ โดย temperature ถูกตรึงที่ 1.0, top_p ที่ 0.95, n ที่ 1 และทั้ง presence_penalty และ frequency_penalty ที่ 0.0 ที่สำคัญ โมเดลจะเกิดข้อผิดพลาดหากคุณพยายามปิดโหมดการคิด
ฉบับใช้งานจริงสำหรับวิศวกรคือ: อย่าปรับจูน K2.7 Code เหมือนโมเดลสร้างสรรค์อเนกประสงค์ ให้คงค่าเริ่มต้น มุ่งเน้นที่พรอมป์ตที่ดี และทุ่มความพยายามไปกับการจัดกรอบงาน ออกแบบเครื่องมือ และการตรวจสอบ กล่าวอีกนัยหนึ่ง โมเดลนี้เน้น “การควบคุมเวิร์กโฟลว์” มากกว่า “การควบคุมความสุ่ม”
Kimi K2.7 Code vs K2.6: the request-body differences that matter Thinking mode เปิดตลอดเวลา; ตั้งค่า "disabled" แล้วเกิดข้อผิดพลาด เปิดหรือปิดได้ K2.7 ทำให้เวิร์กโฟลว์เอเยนต์ง่ายขึ้นเพราะไม่ต้องสลับโหมดการคิดต่อคำขอ Preserved Thinking เปิดตลอด; thinking.keep ถูกตีความเป็น "all" เลือกได้ผ่าน thinking.keep เซสชันการโค้ดหลายเทิร์นต้องคง reasoning_content ไว้อย่างครบถ้วน Temperature ตรึงที่ 1.0 ปรับได้ ไม่ควรปรับ K2.7 ด้วยค่าการสุ่มตามอำเภอใจ Top-p ตรึงที่ 0.95 ปรับได้ ควรยึดค่าเริ่มต้นที่โมเดลรองรับ n ตรึงที่ 1 ปรับได้ ได้ผลลัพธ์เดียวต่อคำขอ ซึ่งเหมาะกับลูปเอเยนต์ Penalties ตรึงที่ 0.0 ปรับได้ หลีกเลี่ยงการส่งตัวปรับจูนที่ไม่รองรับ Context 256K 256K ทั้งคู่รองรับรีโปใหญ่ แต่ K2.7 เฉพาะทางด้านโค้ดมากกว่า Output speed รุ่นความเร็วสูง ~180 โทเค็น/วินาที สูงสุด 260 ในบริบทสั้น ไม่ได้เน้นในลักษณะเดียวกัน มีประโยชน์เมื่อความหน่วงสำคัญกว่าการควบคุมแบบสัมบูรณ์
ข้อสรุปหลักคือ K2.7 Code ตั้งใจให้ปรับแต่งได้น้อยกว่า K2.6 เพื่อแลกกับประสบการณ์การโค้ดที่มีความเห็นเฉพาะ คุณควรพึ่งพาค่าเริ่มต้นแทนที่จะพยายามฝืนพฤติกรรมที่ตรึงไว้ของโมเดล นั่นเป็นคุณสมบัติ ไม่ใช่ข้อบกพร่อง สำหรับเอเยนต์ด้านการโค้ด
ที่มา: เอกสารอย่างเป็นทางการของ Moonshot K2.7 Code บังคับโหมดการคิดและการคงเหตุผลเพื่อให้การโค้ดหลายขั้นตอนมีความน่าเชื่อถือ ใช้ extra_body สำหรับพารามิเตอร์ด้านการคิดหากมีข้อจำกัดของ SDK
ข้อจำกัดเหล่านี้ช่วยลดความผันแปรในลูปเอเยนต์ เพิ่มอัตราความสำเร็จ แต่ต้องปรับเวิร์กโฟลว์จากการใช้งาน K2.6 ทั่วไป
Kimi K2.7 Code มีความสามารถในการเรียกใช้เครื่องมือแบบหลายเทิร์นที่แข็งแกร่ง เข้ากันได้กับรูปแบบของ OpenAI/Anthropic รองรับเครื่องมืออย่างเป็นทางการ (ค้นเว็บ รันโค้ด Excel หน่วยความจำ ฯลฯ) และฟังก์ชันแบบกำหนดเอง
Compatibility Highlights :
การเรียกใช้ฟังก์ชัน/เครื่องมือเต็มรูปแบบ รองรับทั้งแบบขนานและลำดับขั้น
การคิดและการเรียกเครื่องมือที่สอดประสานกันถูกเก็บรักษาข้ามเทิร์น
ทำงานได้ดีกับเฟรมเวิร์กเอเยนต์อย่าง Kimi Code CLI, Hermes Agent, ส่วนขยาย VS Code, Cline/RooCode
Precautions (Critical for Stability):
tool_choice : เคร่งครัดเฉพาะ "auto" หรือ "none" ค่าฯ อื่นทำให้เกิดข้อผิดพลาดMulti-step : เก็บข้อความของผู้ช่วยทั้งฉบับ (รวมถึง reasoning_content) ในอาร์เรย์ messages ของคำขอถัดไปเสมอ การตัดทิ้งทำให้เกิดข้อผิดพลาดContext Management : ด้วยบริบท 256K ให้สรุปหรือคัดทอนอย่างเหมาะสม; งานวิสัยทัศน์เพิ่มโทเค็นโอเวอร์เฮดRate Limits/Budgets : ตั้งงบประมาณรายวันในโปรเจกต์ Moonshot/CometAPI เฝ้าระวังความล่าช้าในการแยกไฟล์ช่วงพีคVision + Tools : ไฟล์ขนาดใหญ่ต้องใช้อัปโหลดเอ็นด์พอยต์ ทดสอบขีดจำกัดความละเอียดError Handling : ทำรีทรายสำหรับลูปเรียกใช้เครื่องมือ; โมเดลอาจต้องการคำแนะนำที่ชัดเจนใน system prompt สำหรับเอเยนต์ที่ซับซ้อน
จุดเด่นที่สุดของ CometAPI ไม่ใช่แค่การเข้าถึง แต่คือการลดแรงเสียดทานในการผสานระบบ แพลตฟอร์มนำเสนอ Kimi K2.7 Code ผ่านเอ็นด์พอยต์เดียวที่เข้ากันได้กับ OpenAI ซึ่งหมายความว่าคุณสามารถใช้ SDK มิดเดิลแวร์ รีทราย โค้ดสตรีมมิง และรูปแบบการสังเกตการณ์แบบเดียวกับที่คุณใช้กับผู้ให้บริการรายอื่นได้ CometAPI ยังวางตำแหน่งบริการในฐานะเส้นทางที่ต้นทุนต่ำกว่าราคาทางการ โดยประกาศส่วนลด 20% บนหน้าราคา K2.7 Code
หากผลิตภัณฑ์ของคุณเกี่ยวข้องกับการโค้ดระดับรีโป การดีบักหลายขั้นตอน การประสานงานเครื่องมือ หรือการวิเคราะห์แบบมัลติโหมด Kimi K2.7 Code ควรค่าแก่การพิจารณาอย่างจริงจัง สัญญาณที่แข็งแกร่งที่สุดของโมเดลนี้ไม่ใช่ความเนี้ยบแบบแชตทั่วไป แต่คือความน่าเชื่อถือในบริบทยาว การคงเนื้อหาการให้เหตุผล พฤติกรรมคำขอที่ตรึงแต่คาดเดาได้ และผลเบนช์มาร์กด้านการโค้ดที่ผู้ขายรายงานว่าดีกว่า K2.6 เมื่อเพิ่ม CometAPI คุณจะได้เส้นทางสู่โปรดักชันที่ใช้งานได้จริง: การผสานแบบเข้ากันได้กับ OpenAI เพียงครั้งเดียว สลับโมเดลครั้งเดียว และวิธีที่สะอาดขึ้นในการส่งมอบเอเยนต์โค้ดในสเกล
สมัครได้ที่ CometAPI , รับคีย์ของคุณ และทดสอบ Kimi K2.7 Code ได้ในไม่กี่นาที สำหรับการผสานแบบกำหนดเองหรือซัพพอร์ตระดับองค์กร โปรดดูเอกสาร CometAPI
