Choose your path
请提供需要翻译的具体文本（如网页内容、表格或文档片段），例如包含 Kimi K2.7、K2.6、K2.5 的 API 定价、缓存费率、Batch 优惠、WebSearch 收费、CometAPI 价格与编码代理成本的原始内容；我将严格保留结构并翻译为泰语。
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)TLDR Moonshot AI กำหนดราคา Kimi K2.7 Code ที่ $0.19 ต่อ 1M โทเค็นอินพุตแบบ cache-hit, $0.95 ต่อ 1M โทเค็นอินพุตแบบ cache-miss และ $4.00 ต่อ 1M โทเค็นเอาต์พุต ส่วน Kimi K2.7 Code HighSpeed คิดราคาสองเท่าที่ $0.38 / $1.90 / $8.00
ประเด็นต้นทุนหลัก ได้แก่:
สำหรับเอเย่นต์ด้านโค้ด เมตริกที่มีประโยชน์ที่สุดไม่ใช่ราคาต่อหนึ่งล้านโทเค็น แต่คือ ต้นทุนต่อภารกิจที่เสร็จสิ้น รวมเหตุผล การแคช การลองใหม่ การเรียกใช้เครื่องมือ เวลาแฝง และการแก้ไขโดยมนุษย์
ที่มา: ราคา Kimi K2.7 Code
| รุ่นหรือเส้นทาง | อินพุตแบบ cache-hit | อินพุตแบบ cache-miss หรือมาตรฐาน | เอาต์พุต | คอนเท็กซ์ |
|---|---|---|---|---|
| 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 | Not separately listed | $0.76 / 1M | Approx. $3.20 / 1M | 256K |
ราคาของ K2.7 ของ Moonshot ขณะนี้เป็นแบบโปรโมชัน ทั้ง Moonshot และ CometAPI ใช้โครงสร้างการคิดเงินอินพุตที่ต่างกัน ดังนั้นอัตราที่แสดงไม่ควรเทียบกันโดยตรง
K2.7 Code และ K2.6 มีราคาสำหรับอินพุตแบบ cache-miss และเอาต์พุตเท่ากัน ความแตกต่างหลักในระดับโทเค็นคือ K2.7 Code คิดราคาสูงขึ้นเล็กน้อยสำหรับอินพุตที่แคชแล้ว ขณะที่ HighSpeed คูณสองทุกอัตราของ K2.7
| รุ่น | เหมาะสำหรับ |
|---|---|
| kimi-k2.7-code | เอเย่นต์เขียนโค้ด การแก้ไขรีโพสิทอรี และงานวิศวกรรมระยะยาว |
| kimi-k2.7-code-highspeed | การโต้ตอบเขียนโค้ดที่มูลค่าความหน่วงต่ำมีนัยสำคัญ |
| kimi-k2.6 | การให้เหตุผลมัลติโหมดทั่วไป เอเย่นต์ และ WebSearch ในตัว |
| kimi-k2.5 | งานทั่วไปและมัลติโหมดที่ต้นทุนต่ำกว่า |
Moonshot อธิบาย HighSpeed ว่าเป็นรุ่น K2.7 Code เดิมที่ให้บริการผ่านเส้นทางที่เร็วกว่า ความเร็วเอาต์พุตที่ระบุไว้ประมาณ 180 โทเค็นต่อวินาที และอาจถึง 260 โทเค็นต่อวินาทีในสถานการณ์คอนเท็กซ์สั้น ความจุอาจผันผวนในระหว่างที่ Moonshot ขยายทรัพยากร
ดังนั้น HighSpeed จึงเป็นการเลือกเพื่อความหน่วงเป็นหลัก มากกว่าการเป็นระดับคุณภาพของโมเดลที่แยกต่างหาก
นักพัฒนาสามารถเข้าถึง Kimi K2.7 Code ผ่าน Moonshot AI โดยตรงหรือผ่าน CometAPI ที่เข้ากันได้กับ OpenAI API
| ช่องทางการเข้าถึง | อินพุตมาตรฐาน | อินพุตที่แคชแล้ว | เอาต์พุต |
|---|---|---|---|
| Moonshot direct API | $0.95 / 1M cache miss | $0.19 / 1M | $4.00 / 1M |
| CometAPI | $0.76 / 1M | Not separately listed | Approx. $3.20 / 1M |
ราคามาตรฐานอินพุตและเอาต์พุตที่ CometAPI แสดงต่ำกว่าโดยประมาณ 20% ขณะที่ Moonshot อาจคุ้มค่ากว่าสำหรับงานที่มีอัตรา cache-hit สูง
เลือก CometAPI หากต้องการ API เดียวสำหรับ Kimi และผู้ให้บริการโมเดลอื่น เลือกเข้าถึง Moonshot โดยตรงหากเวิร์กโฟลว์ของคุณใช้พรอมต์หรือคอนเท็กซ์ของรีโพสิทอรีเดิมซ้ำบ่อย
ในอัตราที่แสดงอยู่ตอนนี้ CometAPI ถูกกว่าโดยประมาณ 20% เมื่อเทียบกับราคาของ Moonshot สำหรับอินพุตแบบ cache-miss และเอาต์พุต
อย่างไรก็ตาม CometAPI ไม่ได้แสดงราคาแยกสำหรับ cache-hit บนหน้ารุ่น K2.7 ราคามาตรฐานอินพุต $0.76 ไม่ควรนำไปเทียบกับอัตราอินพุตที่แคชแล้ว $0.19 ของ Moonshot โดยตรง
ทีมที่ใช้พรอมต์ระบบยาว คำนิยามเครื่องมือ หรือคอนเท็กซ์รีโพสิทอรีซ้ำ ควรทดสอบทั้งสองเส้นทางโดยอิงจากทราฟฟิกจริง งานที่มีอัตรา cache-hit สูงมากอาจให้ผลแตกต่างจากงานที่ส่งคอนเท็กซ์ใหม่เป็นส่วนใหญ่
ตรวจดู ราคา Kimi K2.7 Code บน CometAPI ล่าสุด หรือเปรียบเทียบโมเดลที่มีอยู่ใน หน้าราคา CometAPI
Kimi คิดค่าโทเค็นอินพุตเป็น cache hit หรือ cache miss
โดยทั่วไป cache miss รวมถึงเนื้อหาใหม่หรือแก้ไข เช่น:
ส่วน cache hit อาจรวมถึงเนื้อหาที่ซ้ำ เช่น system prompt ที่เสถียร สคีมาของเครื่องมือ ข้อกำหนดการเขียนโค้ด และคอนเท็กซ์ของรีโพสิทอรีที่ไม่เปลี่ยน
สำหรับ K2.7 Code อินพุตที่แคชแล้วมีราคา $0.19 ต่อ 1M โทเค็น เทียบกับ $0.95 สำหรับอินพุตที่ไม่ได้แคช ทำให้โทเค็นแบบ cache-hit ถูกกว่า 80%
คำนวณสองหมวดแยกกัน:
Input cost =
(cache-hit tokens ÷ 1,000,000 × cache-hit price)
+
(cache-miss tokens ÷ 1,000,000 × cache-miss price)
สมมติหนึ่งกระบวนการเวิร์กโฟลว์:
| หมวดโทเค็น | การคำนวณ | ต้นทุน |
|---|---|---|
| Cache hit | 800,000 ÷ 1M × $0.19 | $0.15 |
| Cache miss | 200,000 ÷ 1M × $0.95 | $0.19 |
| ต้นทุนอินพุตรวม | $0.152 + $0.190 | $0.34 |
การคำนวณโทเค็น 1M เดียวกันทั้งหมดที่อัตรา cache-miss จะมีค่า $0.95 ในตัวอย่างนี้ โปรไฟล์แคชแบบผสมลดต้นทุนอินพุตลง $0.608
นี่คือเหตุผลที่แดชบอร์ดการผลิตควรบันทึกโทเค็น cache-hit และ cache-miss แยกกัน แทนที่จะรายงานเพียงยอดรวมอินพุต
Batch API ของ Moonshot คิดราคา 60% ของราคาของโมเดลแบบเรียลไทม์ เทียบเท่าประหยัด 40% สำหรับงานแบบ asynchronous ที่รองรับ ปัจจุบันเอกสารระบุว่า K2.7 Code, K2.6 และ K2.5 รองรับ Batch
| รุ่น Batch | อินพุต cache-hit | อินพุต cache-miss | เอาต์พุต |
|---|---|---|---|
| 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 เหมาะกับ:
ไม่เหมาะกับผู้ช่วยใน IDE แชทสด และเวิร์กโฟลว์อื่นที่ผู้ใช้รอคำตอบทันที
สำหรับงานเบื้องหลัง การประหยัด 40% อาจมีมูลค่าสูงกว่าการเปลี่ยนไปใช้โมเดลที่ถูกกว่าแต่มีอัตราสำเร็จงานต่ำกว่า
Moonshot คิด $0.005 ต่อการเรียก $web_search ในตัวที่สำเร็จ ไม่คิดค่าธรรมเนียมเครื่องมือแยกต่างหากเมื่อโมเดลจบโดยไม่เรียกเครื่องมือค้นหา
เนื้อหาผลการค้นหาอาจถูกเพิ่มในคำขอโมเดลถัดไปและถูกคิดเป็นโทเค็นอินพุต Moonshot กำหนดการคำนวณโทเค็นที่เกิดขึ้นว่า:
Total tokens =
prompt tokens + search-result tokens + completion tokens
เวิร์กโฟลว์การค้นหาที่สมบูรณ์จึงอาจรวมถึง:
Initial model request
+ WebSearch tool fee
+ search-result input tokens
+ follow-up model request
+ retries
มีข้อจำกัดที่สำคัญของโมเดล WebSearch ในตัวของ Moonshot ต้องปิด Thinking ขณะที่ K2.7 Code ไม่รองรับโหมดที่ไม่คิด (non-thinking) ตัวอย่าง WebSearch อย่างเป็นทางการจึงใช้ K2.6 โดยปิด Thinking
สำหรับ WebSearch ในตัวของ Moonshot ให้ใช้ K2.6 หรือ K2.5 โดยปิด Thinking
เอเย่นต์เขียนโค้ด K2.7 ยังสามารถเรียกบริการค้นหาที่ติดตั้งเองผ่านการเรียกฟังก์ชันตามปกติ กรณีนั้นราคาค้นหาจะขึ้นกับผู้ให้บริการภายนอก ไม่ใช่ค่าธรรมเนียม $0.005 ของ Moonshot
สมมติว่าเวิร์กโฟลว์เอเย่นต์โค้ดใช้:
| องค์ประกอบ | การคำนวณ | ต้นทุน |
|---|---|---|
| อินพุต | 30,000 ÷ 1M × $0.95 | $0.03 |
| เอาต์พุต | 8,000 ÷ 1M × $4.00 | $0.03 |
| รวม | $0.06 |
| องค์ประกอบ | การคำนวณ | ต้นทุน |
|---|---|---|
| อินพุต | 30,000 ÷ 1M × $1.90 | $0.06 |
| เอาต์พุต | 8,000 ÷ 1M × $8.00 | $0.06 |
| รวม | $0.12 |
สำหรับการใช้โทเค็นเท่ากัน HighSpeed มีต้นทุนมากขึ้นเป็นสองเท่า
ใช้อัตราปัจจุบันของ CometAPI:
| องค์ประกอบ | การคำนวณ | ต้นทุน |
|---|---|---|
| อินพุต | 30,000 ÷ 1M × $0.76 | $0.02 |
| เอาต์พุต | 8,000 ÷ 1M × $3.19998 | Approx. $0.0256 |
| รวม | Approx. $0.0484 |
ต่ำกว่าต้นทุนโทเค็นแบบ cache-miss ของ Moonshot ที่ $0.0605 ประมาณ 20% ในตัวอย่างนี้ การคำนวณไม่รวมภาษี เครื่องมือภายนอก และบริการแพลตฟอร์มอื่น
สมมติว่าเวิร์กโฟลว์ K2.6 โดยปิด Thinking ใช้:
โทเค็นอินพุต 30,000 รวมเนื้อหาผลการค้นหาที่นำเข้าไปในคำขอติดตามผลแล้ว
| องค์ประกอบ | การคำนวณ | ต้นทุน |
|---|---|---|
| อินพุต | 30,000 ÷ 1M × $0.95 | 0.0285 |
| เอาต์พุต | 8,000 ÷ 1M × $4.00 | 0.0320 |
| WebSearch | 1 × $0.005 | 0.0050 |
| รวม | 0.0655 |
ในตัวอย่างนี้ ค่าธรรมเนียม WebSearch โดยตรงคิดเป็นประมาณ 7.6% ของยอดรวม ในเวิร์กโฟลว์วิจัยที่ยาวขึ้น โทเค็นที่เพิ่มจากผลการค้นหาอาจมีค่ามากกว่าค่าการเรียกเครื่องมือเอง
ที่มา:* KIMI Thinking Mode Documentation
K2.7 Code จะคืนข้อผิดพลาดหากปิด Thinking เหตุผลจะถูกส่งคืนผ่าน reasoning_content และทั้งเหตุผลและคำตอบที่มองเห็นได้มีส่วนต่อการใช้โทเค็น
ระหว่างการเรียกเครื่องมือหลายขั้นตอน แอปต้องเก็บ reasoning_content ของผู้ช่วยไว้ในบริบทการสนทนา วงรอบเอเย่นต์ที่ยาวขึ้นจึงอาจเพิ่มทั้งการใช้เอาต์พุตปัจจุบันและอินพุตในภายหลัง
max_tokens เป็นขีดจำกัด ไม่ใช่ค่าคงที่ที่ต้องชำระพารามิเตอร์ max_tokens กำหนดจำนวนสูงสุดที่โมเดลอาจสร้างได้ การตั้งค่าสูงขึ้นทำให้โมเดลมีพื้นที่พอสำหรับเหตุผลและคำตอบ แต่ไม่ได้ถูกคิดเงินเต็มโควตาโดยอัตโนมัติ
ต้นทุนคิดตามโทเค็นที่ประมวลผลและสร้างจริง
K2.7 Code ต้องใช้ค่าตายตัวสำหรับพารามิเตอร์หลายรายการ:
| พารามิเตอร์ | ค่าที่ต้องใช้ |
|---|---|
| temperature | 1 |
| top_p | 0.95 |
| n | 1 |
| presence_penalty | 0 |
| frequency_penalty | 0 |
การส่งค่าอื่นอาจทำให้เกิดข้อผิดพลาด แอปที่ใช้ตัวห่อ OpenAI-compatible เดียวกันข้ามผู้ให้บริการหลายรายควรตรวจสอบค่าเริ่มต้นที่ฮาร์ดโค้ดก่อนสลับโมเดล
สำหรับตัวอย่างการผสานการใช้งานจริง ดู How to Use Kimi K2.7 Code API with CometAPI
GitHub ทำให้ Kimi K2.7 Code พร้อมใช้งานทั่วไปใน Copilot เมื่อวันที่ 1 กรกฎาคม 2026 โดยอธิบายว่าเป็นโมเดล open-weight แรกที่มีในตัวเลือกโมเดลของ Copilot เริ่มแรกครอบคลุมแผนบุคคลและขยายไปยังแผน Business และ Enterprise เมื่อวันที่ 7 กรกฎาคม
การนำไปใช้ของ GitHub เป็นสัญญาณการกระจายที่มีประโยชน์ แต่ไม่ได้พิสูจน์ว่า K2.7 จะเหนือกว่าโมเดลอื่นในทุกงานเขียนโค้ด
แหล่งภายนอก:
Moonshot เผยแพร่ Kimi K2.7 Code บน Hugging Face ภายใต้สัญญาอนุญาต MIT แบบปรับแต่ง การ์ดโมเดลอธิบายสถาปัตยกรรม mixture-of-experts ที่มีพารามิเตอร์ 1 ล้านล้าน โดยเปิดใช้งาน 32 พันล้านพารามิเตอร์ และมีหน้าต่างคอนเท็กซ์ 256K นอกจากนี้ยังมีคำแนะนำการปรับใช้สำหรับเฟรมเวิร์กอย่าง Transformers, vLLM และ SGLang
Moonshot รายงานว่าการใช้โทเค็นสำหรับการคิดลดลงประมาณ 30% เมื่อเทียบกับ K2.6 และความสามารถเชิงเอเย่นต์ดีขึ้น 10% นี่เป็นผลที่ผู้ขายรายงาน ควรยืนยันด้วยงานจริงที่เป็นอิสระ
ดู Kimi K2.7 Code model card on Hugging Face สำหรับรายละเอียดสถาปัตยกรรมและการปรับใช้
การสนทนาใน Hacker News มีความเห็นหลากหลายกว่าข่าวเปิดตัว บางนักพัฒนามุ่งที่ความเป็น open-weight ประสิทธิภาพโทเค็น และการผสานกับเครื่องมือเอเย่นต์โค้ดของ Kimi ขณะที่บางคนโต้แย้งว่าราคาโทเค็นที่ต่ำกว่าไม่รับประกันต้นทุนโครงการที่ต่ำกว่า หากโมเดลต้องลองใหม่มากกว่า ต้องมีการกำกับดูแล หรือคอนเท็กซ์ยาวกว่า
ข้อถกเถียงนี้สนับสนุนคำแนะนำหลักของคู่มือ: เปรียบเทียบโมเดลด้วยรีโพสิทอรีจริงและวัดการเสร็จสิ้นภารกิจ การลองใหม่ และการแก้ไขโดยมนุษย์ ไม่ใช่แค่อัตราโทเค็นที่โฆษณา
ตารางด้านล่างเปรียบเทียบอัตรา API มาตรฐานปัจจุบันสำหรับ Kimi K2.7 Code, DeepSeek V4 Pro, Claude Sonnet 5 และ GPT-5.6 Sol ณ วันที่ 13 กรกฎาคม 2026
| ผู้ให้บริการ | โมเดล | อินพุตมาตรฐาน | อินพุตแบบ cached/read | เอาต์พุต | หมายเหตุ | ราคาบน CometAPI |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Moonshot AI | Kimi K2.7 Code | $0.95 / 1M | $0.19 / 1M | $4.00 / 1M | Promotional pricing | $0.76 input / ~$3.20 output |
| DeepSeek | DeepSeek V4 Pro | $0.435 / 1M cache miss | $0.003625 / 1M | $0.87 / 1M | 1M context | $0.416 input / $0.832 output |
| Anthropic | Claude Sonnet 5 | $2.00 / 1M | $0.20 / 1M cache read | $10.00 / 1M | Intro pricing through Aug. 31, 2026 | $1.60 input / $8.00 output |
| OpenAI | GPT-5.6 Sol | $5.00 / 1M | $0.50 / 1M | $30.00 / 1M | Standard short-context pricing | $4.00 input / $24.00 output |
แหล่งอ้างอิงราคาทางการ:
DeepSeek V4 Pro ปัจจุบันระบุหน้าต่างคอนเท็กซ์ 1M โดยมีอินพุตแบบ cache-hit ที่ $0.003625 อินพุตแบบ cache-miss ที่ $0.435 และเอาต์พุต $0.87 ต่อหนึ่งล้านโทเค็น
อัตราแนะนำของ Claude Sonnet 5 คือ $2 ต่อหนึ่งล้านโทเค็นอินพุต $0.20 ต่อหนึ่งล้านโทเค็น cache-read และ $10 ต่อหนึ่งล้านโทเค็นเอาต์พุต จนถึงวันที่ 31 ส.ค. 2026 การเขียนแคชคิดราคาแยก และ Anthropic ระบุว่า tokenizer รุ่นใหม่อาจสร้างโทเค็นมากกว่ารุ่นก่อนสำหรับข้อความเดียวกัน
อัตรา short-context มาตรฐานของ GPT-5.6 Sol คือ $5 ต่อหนึ่งล้านโทเค็นอินพุต $0.50 ต่อหนึ่งล้านโทเค็นอินพุตที่แคชแล้ว และ $30 ต่อหนึ่งล้านโทเค็นเอาต์พุต OpenAI ยังระบุราคาแยกสำหรับการเขียนแคช, long-context, Batch, Flex และ Priority
ที่อัตราโทเค็นที่แสดง Kimi K2.7 Code ถูกกว่า Claude Sonnet 5 และ GPT-5.6 Sol ในขณะที่ DeepSeek V4 Pro ถูกกว่า อย่างไรก็ตามสิ่งนี้ไม่ได้บ่งชี้ว่าโมเดลใดมีต้นทุนต่ำที่สุดสำหรับเวิร์กโฟลว์เขียนโค้ดเฉพาะ
| เวิร์กโหลด | จุดเริ่มต้นที่แนะนำ |
|---|---|
| การแก้ไขรีโพสิทอรีและงานโค้ดระยะยาว | kimi-k2.7-code |
| การโต้ตอบเขียนโค้ดที่ความหน่วงสำคัญ | kimi-k2.7-code-highspeed |
| การให้เหตุผลมัลติโหมดทั่วไปและเอเย่นต์ | kimi-k2.6 |
| WebSearch ในตัวของ Moonshot | kimi-k2.6 หรือ kimi-k2.5 โดยปิด Thinking |
| งานทั่วไปที่ต้นทุนต่ำกว่า | kimi-k2.5 |
| การประมวลผลออฟไลน์และงานจำนวนมาก | Batch API |
K2.7 Code เป็นจุดเริ่มที่เหมาะสำหรับงานเขียนโค้ดที่ต้องการคุณภาพ HighSpeed ควรทดสอบเมื่อการตอบสนองที่เร็วขึ้นช่วยปรับปรุงประสบการณ์นักพัฒนา การเปลี่ยนใจ หรือปริมาณงาน
K2.6 ยืดหยุ่นกว่าสำหรับงานมัลติโหมดทั่วไปและเวิร์กโฟลว์อ้างอิงผลค้นหา ขณะที่ K2.5 มีอัตราโทเค็นมาตรฐานของ Kimi ที่ต่ำที่สุด
สร้างชุดประเมินจากภารกิจในผลิตจริง แทนที่จะอิงแต่เพียงเบนช์มาร์กสาธารณะ
กรณีทดสอบที่มีประโยชน์ ได้แก่:
ติดตาม:
คำนวณ:
Cost per completed task =
total workflow cost ÷ successfully completed tasks
ตัวอย่าง หากทีมใช้ $10 และสำเร็จ 80 ภารกิจ:
Cost per completed task = $10 ÷ 80 = $0.125
โมเดลที่โทเค็นถูกกว่าอาจยังมีต้นทุนสูงกว่า หากต้องลองใหม่หลายครั้ง ใช้เหตุผลยาว หรือจำเป็นต้องแก้ไขด้วยมือมาก
สำหรับตัวอย่างการรูต เลือกสำรอง และประเมินผล ดู CometAPI Cookbook
Moonshot ปัจจุบันระบุ K2.7 Code ที่:
อัตรานี้ถูกระบุว่าเป็นโปรโมชันระยะเวลาจำกัด
CometAPI ปัจจุบันระบุ K2.7 Code ที่ $0.76 ต่อ 1M โทเค็นอินพุต และ $3.19998 ต่อ 1M โทเค็นเอาต์พุต
อัตรา cache-hit แยกไม่ได้แสดงบนหน้ารุ่น
ใช่ การอนุมานแบบ Batch มีราคา 60% ของราคาแบบเรียลไทม์ เทียบเท่าการประหยัด 40%
เอกสาร Batch ปัจจุบันของ Moonshot ระบุว่ารองรับ K2.7 Code, K2.6 และ K2.5
$web_search ในตัวของ Moonshot มีค่า $0.005 ต่อการเรียกที่สำเร็จ
เนื้อหาผลการค้นหาอาจถูกคิดเป็นโทเค็นอินพุตเมื่อรวมในคำขอโมเดลถัดไป
ไม่ได้ คำขอที่ปิด Thinking จะส่งข้อผิดพลาด
ใช่ Moonshot ระบุความเข้ากันได้กับรูปแบบ OpenAI API แม้ว่าจะยังมีข้อจำกัดเฉพาะของโมเดลสำหรับ Thinking พารามิเตอร์ และการเรียกเครื่องมือหลายขั้นตอน
Kimi K2.7 Code มีราคาที่แข่งขันได้สำหรับเวิร์กโฟลว์เอเย่นต์เขียนโค้ด แต่ทางเลือกที่ดีที่สุดขึ้นกับมากกว่าแค่อัตราโทเค็นที่โฆษณา
ก่อนเลือกผู้ให้บริการ ให้เปรียบเทียบ:
Total workflow cost =
tokens + retries + tools + latency + human correction
CometAPI ช่วยให้นักพัฒนาทดสอบ Kimi ควบคู่กับ GPT, Claude, Gemini, DeepSeek, Grok และตระกูลโมเดลอื่นผ่านเวิร์กโฟลว์ API แบบรวม
ตรวจดู ราคาล่าสุดของ CometAPI เปิด หน้ารุ่น Kimi K2.7 Code และทดสอบโมเดลด้วยภารกิจจริงจากรีโพสิทอรีของคุณเอง
เป้าหมายไม่ใช่แค่หาโทเค็นที่ถูกสุด แต่คือหาต้นทุนต่อภารกิจที่เสร็จสิ้นต่ำที่สุด