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

Kimi-K2.7-Code is a coding-specialized large language model optimized for agentic software engineering, repository-scale code understanding, and long multi-step development workflows.

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

According to Moonshot AI, K2.7-Code improves benchmark scores across several coding evaluations while reducing reasoning-token usage by around 30%, making long-running coding tasks more efficient.

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

Yes. The Kimi Code platform exposes OpenAI-compatible and Anthropic-compatible API endpoints, allowing many existing coding tools to integrate with minimal changes.

What API model ID should developers use?

CometAPIrecommends using the stable model identifier `kimi-for-coding`, which automatically maps to the latest backend coding model release.

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

Yes. The model is specifically tuned for agent-style workflows involving file editing, command execution, long context handling, and iterative task completion.

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

Yes. Moonshot AI has released Kimi-K2.7-Code as an open-weight model under a Modified MIT License, enabling community deployment and experimentation.

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

Vendor-reported results show improvements of +21.8% on Kimi Code Bench v2, +11.0% on Program Bench, and +31.5% on MLS Bench Lite compared with K2.6.

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

Kimi-K2.7-Code is a strong choice when your workload involves repository-scale coding, AI software agents, IDE integration, or multi-file engineering tasks where specialized coding capabilities matter more than broad general-purpose conversation.

API Kimi K2.7 Code ราคาประหยัด | text-to-text

Playground สำหรับ Kimi K2.7 Code

สำรวจ Playground ของ Kimi K2.7 Code — สภาพแวดล้อมแบบโต้ตอบสำหรับทดสอบโมเดลและรันคำถามแบบเรียลไทม์ ลองใช้ prompts ปรับพารามิเตอร์ และทำซ้ำทันทีเพื่อเร่งการพัฒนาและตรวจสอบกรณีการใช้งาน

ข้อกำหนดทาง技术ของ Kimi K2.7 Code

สเปก	รายละเอียด
ชื่อโมเดล	Kimi K2.7 Code
รหัสโมเดล	kimi-k2.7-code
ผู้ให้บริการ	Moonshot AI
ตระกูลโมเดล	Kimi K2
ประเภทโมเดล	โมเดลภาษาขนาดใหญ่ที่มุ่งเน้นการเขียนโค้ด
สถาปัตยกรรม	Mixture-of-Experts (MoE)
จำนวนพารามิเตอร์ทั้งหมด	1 ล้านล้าน (ตามที่ผู้จำหน่ายรายงาน)
พารามิเตอร์ที่ใช้งาน	32 พันล้าน (ตามที่ผู้จำหน่ายรายงาน)
ชนิดอินพุต	ข้อความ
ชนิดเอาต์พุต	ข้อความ
หน้าต่างบริบท	256K โทเค็น
โหมดการให้เหตุผล	การให้เหตุผลแบบหลายขั้นสำหรับเวิร์กโฟลว์การเขียนโค้ด
การรองรับเครื่องมือ	รองรับเวิร์กโฟลว์แบบ Agent; สเปกฉบับเต็มยังไม่เปิดเผยต่อสาธารณะ
การเรียกใช้ฟังก์ชัน	ยังไม่เปิดเผยต่อสาธารณะ
ความเข้ากันได้ของ API	ใช้งานได้ผ่าน CometAPI

Kimi K2.7 Code คืออะไร?

Kimi K2.7 Code คือโมเดลภาษาที่เชี่ยวชาญด้านการเขียนโค้ดซึ่งพัฒนาโดย Moonshot AI เป็นส่วนหนึ่งของตระกูล Kimi K2 โมเดลนี้มุ่งเป้าไปที่เคสใช้งานวิศวกรรมซอฟต์แวร์ระดับมืออาชีพที่ต้องการการสร้างโค้ดอย่างแม่นยำ ความเข้าใจบริบทยาว และการแก้ปัญหาแบบวนซ้ำ

แนวคิดการออกแบบของ K2.7 Code เน้นให้ผู้พัฒนาทำงานกับโปรเจ็กต์ครบชุดแทนที่จะเป็นเพียงโค้ดสั้นๆ แยกส่วน ด้วยการรองรับบริบทที่ใหญ่มาก โมเดลสามารถวิเคราะห์การตัดสินใจด้านสถาปัตยกรรม รายละเอียดการใช้งาน ชุดทดสอบ และเอกสารประกอบไปพร้อมกัน

ภายในระบบนิเวศของ Moonshot AI, Kimi K2.7 Code ทำหน้าที่เป็นโมเดลการเขียนโค้ดสมรรถนะสูงที่มุ่งเพิ่มผลิตภาพนักพัฒนา รองรับระบบเอเจนต์ และระบบอัตโนมัติด้านวิศวกรรมระดับองค์กร

คุณสมบัติหลักของ Kimi K2.7 Code

1. ความเข้าใจรีโพซิทอรีในบริบทยาว

หน้าต่างบริบทขนาด 256K โทเค็นช่วยให้นักพัฒนาสามารถส่งรีโพซิทอรีขนาดใหญ่ เอกสาร API บันทึกสถาปัตยกรรม และเอกสารประกอบอื่นๆ ได้ในเซสชันเดียว

2. การปรับแต่งที่เน้นการเขียนโค้ด

ต่างจากโมเดลสนทนาทั่วไป K2.7 Code ให้ความสำคัญกับงานวิศวกรรมซอฟต์แวร์ เช่น การพัฒนา แก้บั๊ก รีแฟกเตอร์ และอธิบายโค้ด

3. ประสิทธิภาพแบบ Mixture-of-Experts

Moonshot AI รายงานว่าโมเดลจะเปิดใช้งานเพียงส่วนย่อยของพารามิเตอร์ทั้งหมดระหว่างการอนุมาน ช่วยสร้างสมดุลระหว่างความสามารถและประสิทธิภาพการคำนวณ

4. การรองรับเวิร์กโฟลว์แบบ Agent

K2.7 Code ถูกออกแบบให้รองรับเวิร์กโฟลว์การเขียนโค้ดแบบวนซ้ำที่มีการวางแผน ดำเนินการ ตรวจสอบ และแก้ไขหลายขั้นตอน

5. การให้เหตุผลแบบหลายไฟล์

นักพัฒนาสามารถวิเคราะห์การพึ่งพาและปฏิสัมพันธ์ระหว่างองค์ประกอบที่กระจายอยู่ในโปรเจ็กต์ขนาดใหญ่ได้

ประสิทธิภาพบน Benchmark ของ Kimi K2.7 Code

ณ เวลาที่เขียนนี้ การครอบคลุมผล benchmark โดยอิสระสำหรับ Kimi K2.7 Code ยังมีจำกัด

Moonshot AI ได้เผยแพร่การปรับปรุงต่อไปนี้เมื่อเทียบกับรุ่น Kimi ก่อนหน้า:

Benchmark	การปรับปรุงที่รายงาน
Kimi Code Bench v2	+21.8%
Program Bench	+11.0%
MLS Bench Lite	+31.5%

ตัวเลขเหล่านี้มาจากการสื่อสารของผู้จำหน่าย และควรตีความว่าเป็นผลที่ผู้จำหน่ายรายงาน ไม่ใช่อันดับที่ได้รับการตรวจสอบโดยอิสระ

ความหมายของผล Benchmark

การปรับปรุงที่รายงานบ่งชี้ว่า Kimi K2.7 Code มุ่งเน้นผลลัพธ์ด้านการเขียนโค้ดในทางปฏิบัติมากกว่าความสามารถในการสนทนาทั่วไป คะแนนที่เพิ่มขึ้นในการประเมินที่เน้นงานโค้ดอาจสะท้อนถึงความเข้าใจรีโพซิทอรีที่ดีขึ้น ความแม่นยำในการพัฒนา และผลิตภาพด้านวิศวกรรมซอฟต์แวร์ที่สูงขึ้น

Kimi K2.7 Code เทียบกับโมเดลที่คล้ายกัน

โมเดล	หน้าต่างบริบท	โฟกัสหลัก	จุดแข็ง	เคสใช้งานที่เหมาะสมที่สุด
Kimi K2.7 Code	256K	การเขียนโค้ด	เวิร์กโฟลว์วิศวกรรมที่มีบริบทยาว	เอเจนต์สำหรับการเขียนโค้ดและการวิเคราะห์รีโพซิทอรี
Claude Code Models	ขนาดใหญ่	การเขียนโค้ดและการให้เหตุผล	ความสามารถในการทำตามคำสั่งที่แข็งแกร่ง	ผู้ช่วยการเขียนโค้ดสำหรับองค์กร
GPT Coding Models	ขนาดใหญ่	ทั่วไป + การเขียนโค้ด	รองรับระบบนิเวศอย่างกว้างขวาง	แอปพลิเคชันและการบูรณาการสำหรับงานจริง
DeepSeek Coding Models	ขนาดใหญ่	ประสิทธิภาพการเขียนโค้ด	การปรับใช้แบบเปิดที่มีความสามารถในการแข่งขัน	ทีมวิศวกรรมที่คำนึงถึงต้นทุน

สรุปการเปรียบเทียบ

Kimi K2.7 Code โดดเด่นด้วยการผสานความสามารถในการประมวลผลบริบทยาวกับความเชี่ยวชาญด้านการเขียนโค้ด องค์กรที่ให้ความสำคัญกับความเข้าใจระดับรีโพซิทอรีและเวิร์กโฟลว์แบบเอเจนต์อาจได้รับประโยชน์จากสถาปัตยกรรมนี้ ในขณะที่ทีมที่ต้องการความสามารถมัลติโหมดที่กว้างกว่าอาจเลือกใช้ทางเลือกที่ใช้งานทั่วไปมากกว่า

ข้อจำกัดที่ทราบ

ขีดจำกัดจำนวนโทเค็นเอาต์พุตสูงสุดยังไม่เปิดเผยต่อสาธารณะ
การยืนยันผล benchmark โดยอิสระยังมีจำกัด
เอกสารสาธารณะไม่ได้ระบุพฤติกรรมการเรียกใช้ฟังก์ชัน
ความสามารถด้านภาพ เสียง และวิดีโอยังไม่มีการจัดทำเอกสาร
ลักษณะประสิทธิภาพนอกเหนือจากงานด้านโค้ดยังไม่ชัดเจนเท่าไร
แนวทางการปรับใช้ระดับองค์กรยังมีจำกัดเมื่อเทียบกับระบบนิเวศที่สุกงอมมากกว่า

วิธีใช้ Kimi K2.7 Code API บน CometAPI

ขั้นตอนที่ 1: รับคีย์ API ของคุณ

สร้างหรือลงชื่อเข้าใช้บัญชี CometAPI ของคุณและสร้างคีย์ API ยืนยันว่าตัวระบุโมเดลล่าสุดที่รองรับคือ:

kimi-k2.7-code

ทบทวนเอกสาร endpoint ปัจจุบันก่อนการใช้งานเพื่อยืนยันข้อกำหนดด้านความเข้ากันได้

ขั้นตอนที่ 2: ทดสอบโมเดล

เริ่มจากพรอมต์การพัฒนาที่ใกล้เคียงสภาพแวดล้อมการผลิตของคุณ

ตัวอย่างสถานการณ์ได้แก่:

การรีแฟกเตอร์โมดูลเดิม
ทบทวน pull request
สร้างแบบทดสอบหน่วย (unit tests)
อธิบายสถาปัตยกรรมของรีโพซิทอรี
พัฒนาฟีเจอร์ตามข้อกำหนด

การทดสอบกับภาระงานตัวแทนช่วยให้เข้าใจพฤติกรรมของโมเดลได้ชัดเจนกว่าตัวอย่างสังเคราะห์

ขั้นตอนที่ 3: ผนวกรวมสู่การใช้งานจริง

เมื่อสภาพแวดล้อมของคุณรองรับ ให้ใช้รูปแบบ SDK ที่เข้ากันได้กับ OpenAI เพื่อเร่งการนำไปใช้

ข้อแนะนำสำหรับการใช้งานจริง ได้แก่:

เปิดใช้งานการสตรีมคำตอบเพื่อปรับปรุงประสบการณ์ผู้ใช้
ใช้กลไก retry พร้อม exponential backoff
บันทึก log ของคำขอและคำตอบ
ตรวจสอบความถูกต้องของโค้ดที่สร้างก่อนรัน
เพิ่มการตรวจทานโดยมนุษย์สำหรับเวิร์กโฟลว์ที่มีความสำคัญ
ติดตามตัวชี้วัดคุณภาพโดยใช้ภารกิจวิศวกรรมแบบตัวแทน

Kimi K2.7 Code เหมาะอย่างยิ่งกับระบบการพัฒนาแบบ agentic ที่มีการวางแผน พัฒนา ตรวจสอบ และวนซ้ำอย่างต่อเนื่องตลอดวงจรชีวิตซอฟต์แวร์

คำถามที่พบบ่อย

ราคาสำหรับ Kimi K2.7 Code

สำรวจราคาที่แข่งขันได้สำหรับ Kimi K2.7 Code ที่ออกแบบมาให้เหมาะสมกับงบประมาณและความต้องการการใช้งานที่หลากหลาย แผนการบริการที่ยืดหยุ่นของเรารับประกันว่าคุณจะจ่ายเฉพาะสิ่งที่คุณใช้เท่านั้น ทำให้สามารถขยายขนาดได้ง่ายเมื่อความต้องการของคุณเพิ่มขึ้น ค้นพบว่า Kimi K2.7 Code สามารถยกระดับโปรเจกต์ของคุณได้อย่างไรในขณะที่ควบคุมต้นทุนให้อยู่ในระดับที่จัดการได้

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

โค้ดตัวอย่างและ API สำหรับ Kimi K2.7 Code

เข้าถึงโค้ดตัวอย่างที่ครอบคลุมและทรัพยากร API สำหรับ Kimi K2.7 Code เพื่อปรับปรุงกระบวนการผสานรวมของคุณ เอกสารประกอบที่มีรายละเอียดของเราให้คำแนะนำทีละขั้นตอน ช่วยให้คุณใช้ประโยชน์จากศักยภาพเต็มรูปแบบของ Kimi K2.7 Code ในโครงการของคุณ

POST

/v1/chat/completions

#!/bin/bash

# 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

#!/bin/bash

# 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);

รุ่นของ Kimi K2.7 Code

เหตุผลที่ Kimi K2.7 Code มีสแนปช็อตหลายตัวอาจรวมถึงปัจจัยที่อาจเกิดขึ้น เช่น ความแปรผันของผลลัพธ์หลังการอัปเดตที่ต้องการสแนปช็อตรุ่นเก่าสำหรับความสม่ำเสมอ การให้ช่วงเวลาเปลี่ยนผ่านสำหรับนักพัฒนาเพื่อการปรับตัวและการย้ายข้อมูล และสแนปช็อตที่แตกต่างกันซึ่งสอดคล้องกับเอนด์พอยต์ระดับโลกหรือระดับภูมิภาคเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพประสบการณ์ผู้ใช้ สำหรับความแตกต่างโดยละเอียดระหว่างเวอร์ชัน โปรดอ้างอิงเอกสารทางการ

Version
kimi-k2.7-code