خلاصہ Moonshot AI فی الحال Kimi K2.7 Code کی قیمتیں یہ ہیں: $0.19 فی 1M cache-hit ان پُٹ ٹوکنز، $0.95 فی 1M cache-miss ان پُٹ ٹوکنز اور $4.00 فی 1M آؤٹ پُٹ ٹوکنز۔ Kimi K2.7 Code HighSpeed انہی ریٹس کو دگنا کر کے $0.38 / $1.90 / $8.00 کر دیتی ہے۔
اہم لاگت کے عوامل:
- Caching: Moonshot کے K2.7 میں cache-hit ان پُٹ، cache-miss ان پُٹ کے مقابلے میں 80% سستا ہے۔
- HighSpeed: تیز روٹ ٹوکن سطح پر دگنی قیمت لیتا ہے۔
- Batch API: سپورٹڈ ماڈلز حقیقی وقت کی قیمت کے 60% پر ہوتے ہیں، یعنی 40% بچت۔
- WebSearch: Moonshot ہر کامیاب بلٹ اِن سرچ کال پر $0.005 لیتا ہے، اور سرچ نتائج کو پروسیس کرنے کے لیے استعمال ہونے والے ٹوکنز الگ سے چارج ہوتے ہیں۔
- Compatibility: K2.7 Code کے لیے Thinking موڈ لازمی ہے، جبکہ Moonshot کا بلٹ اِن WebSearch Thinking آف ہونے پر ہی چلتا ہے۔
کوڈنگ ایجنٹس کے لیے سب سے مفید میٹرک فی ملین ٹوکن قیمت نہیں، بلکہ مکمل شدہ ٹاسک فی لاگت ہے، جس میں reasoning، caching، retries، ٹول کالز، لیٹنسی اور انسانی تصحیحات شامل ہوں۔
Kimi K2 API Pricing ایک نظر میں
ماخذ: Kimi K2.7 Code قیمتیں
| ماڈل یا روٹ | Cache-hit ان پُٹ | Cache-miss یا معیاری ان پُٹ | آؤٹ پُٹ | کانٹیکسٹ |
|---|---|---|---|---|
| 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 | الگ سے درج نہیں | $0.76 / 1M | تقریباً $3.20 / 1M | 256K |
Moonshot کے K2.7 کی قیمتیں اس وقت پروموشنل ہیں۔ Moonshot اور CometAPI ان پُٹ بلنگ کے ڈھانچے مختلف رکھتے ہیں، اس لیے ان کے درج ریٹس کو براہ راست ایک دوسرے کے متبادل نہ سمجھیں۔
Moonshot Kimi K2 Pricing کی وضاحت
K2.7 Code اور K2.6 میں cache-miss ان پُٹ اور آؤٹ پُٹ قیمتیں ایک جیسی ہیں۔ بنیادی ٹوکن سطح فرق یہ ہے کہ K2.7 Code cached ان پُٹ پر قدرے زیادہ چارج لیتا ہے، جبکہ HighSpeed K2.7 کے تمام ریٹس کو دگنا کر دیتا ہے۔
| ماڈل | موزوں ترین استعمال |
|---|---|
| kimi-k2.7-code | کوڈنگ ایجنٹس، ریپوزٹری ایڈِٹس اور طویل مدتی انجینئرنگ ٹاسکس |
| kimi-k2.7-code-highspeed | انٹرایکٹو کوڈنگ جہاں کم لیٹنسی پیمائش کے قابل قدر رکھتی ہو |
| kimi-k2.6 | عمومی ملٹی موڈل reasoning، ایجنٹس اور بلٹ اِن WebSearch |
| kimi-k2.5 | کم لاگت عمومی اور ملٹی موڈل ورک لوڈز |
Moonshot کے مطابق HighSpeed وہی بنیادی K2.7 Code ماڈل ہے جو ایک تیز تر روٹ سے فراہم کیا جاتا ہے۔ اس کی دستاویزی آؤٹ پُٹ اسپیڈ تقریباً 180 tokens per second ہے، جو کم کانٹیکسٹ حالات میں 260 tokens per second تک پہنچ سکتی ہے۔ وسائل کی توسیع کے دوران کیپیسٹی میں اتار چڑھاؤ ممکن ہے۔
لہٰذا HighSpeed بنیادی طور پر لیٹنسی کا انتخاب ہے، ماڈل کوالٹی کی الگ درجہ بندی نہیں۔
Moonshot Direct API کا متبادل: CometAPI
ڈیولپرز Kimi K2.7 Code تک براہِ راست Moonshot AI کے ذریعے یا CometAPI کی OpenAI-compatible API کے ذریعے رسائی حاصل کر سکتے ہیں۔
| رسائی روٹ | معیاری ان پُٹ | Cached ان پُٹ | آؤٹ پُٹ |
|---|---|---|---|
| Moonshot direct API | $0.95 / 1M cache miss | $0.19 / 1M | $4.00 / 1M |
| CometAPI | $0.76 / 1M | الگ سے درج نہیں | تقریباً $3.20 / 1M |
CometAPI کے درج معیاری ان پُٹ اور آؤٹ پُٹ ریٹس تقریباً 20% کم ہیں، جبکہ اعلیٰ cache-hit تناسب والے ورک لوڈز میں Moonshot زیادہ کفایتی ہو سکتا ہے۔
اگر آپ Kimi اور دیگر ماڈل پرووائیڈرز کے لیے ایک ہی API چاہتے ہیں تو CometAPI منتخب کریں۔ اگر آپ کے ورک فلو میں ایک جیسے prompts یا ریپوزٹری کانٹیکسٹ بارہا استعمال ہوتے ہیں تو Moonshot کی براہِ راست رسائی اختیار کریں۔
ماخذ: CometAPI پر Kimi K2.7 Code کی قیمت
موجودہ درج ریٹس پر، CometAPI Moonshot کے cache-miss ان پُٹ اور آؤٹ پُٹ ریٹس کے مقابلے میں تقریباً 20% سستا ہے۔
تاہم، CometAPI اپنی K2.7 ماڈل پیج پر الگ cache-hit قیمت نہیں دکھاتا۔ اس کا $0.76 معیاری ان پُٹ ریٹ Moonshot کے $0.19 cached-input ریٹ کے ساتھ براہ راست موازنہ نہیں کیا جا سکتا۔
وہ ٹیمیں جو طویل سسٹم پرامپٹس، ٹول تعریفیں یا ریپوزٹری کانٹیکسٹ بار بار استعمال کرتی ہیں، انہیں چاہیے کہ اپنے اصل ٹریفک کے ساتھ دونوں روٹس کو ٹیسٹ کریں۔ جس ورک لوڈ میں cache-hit تناسب بہت زیادہ ہو، اس کا نتیجہ اس ورک لوڈ سے مختلف ہو سکتا ہے جو زیادہ تر نیا کانٹیکسٹ بھیجتا ہو۔
تازہ ترین CometAPI پر Kimi K2.7 Code کی قیمت دیکھیں یا CometAPI قیمت صفحہ پر دستیاب ماڈلز کا موازنہ کریں۔
کانٹیکسٹ Caching Kimi API کی لاگت کیسے بدلتا ہے
Kimi ان پُٹ ٹوکنز کو cache hits یا cache misses کے طور پر بل کرتا ہے۔
Cache miss عموماً نیا یا ترمیم شدہ مواد ہوتا ہے، مثلاً:
- نئی ریپوزٹری فائلیں
- اپ ڈیٹ کردہ ہدایات
- تازہ ٹول نتائج
- بدلتی گفتگو کی ہسٹری
Cache hit میں دہرایا جانے والا مواد شامل ہو سکتا ہے، جیسے مستحکم سسٹم پرامپٹس، ٹول اسکیماؤں، کوڈنگ کنونشنز اور غیر تبدیل شدہ ریپوزٹری کانٹیکسٹ۔
K2.7 Code کے لیے cached ان پُٹ کی قیمت 1M ٹوکنز پر $0.19 ہے جبکہ uncached ان پُٹ کی $0.95۔ یعنی cache-hit ٹوکن 80% سستا ہے۔
دونوں زمروں کا الگ الگ حساب لگائیں:
Input cost =
(cache-hit tokens ÷ 1,000,000 × cache-hit price)
+
(cache-miss tokens ÷ 1,000,000 × cache-miss price)
Caching لاگت کی مثال
فرض کریں ایک ورک فلو میں:
- 800,000 cache-hit ٹوکنز
- 200,000 cache-miss ٹوکنز
| ٹوکن زمرہ | حساب | لاگت |
|---|---|---|
| Cache hit | 800,000 ÷ 1M × $0.19 | $0.15 |
| Cache miss | 200,000 ÷ 1M × $0.95 | $0.19 |
| کل ان پُٹ لاگت | $0.152 + $0.190 | $0.34 |
اسی 1M ٹوکنز کو مکمل طور پر cache-miss ریٹ پر گننے کی صورت میں لاگت $0.95 بنتی ہے۔ اس مثال میں، مخلوط cache پروفائل ان پُٹ لاگت کو $0.608 کم کر دیتا ہے۔
اسی لیے پروڈکشن ڈیش بورڈز کو cache-hit اور cache-miss ٹوکنز الگ سے ریکارڈ کرنے چاہئیں، صرف کل ان پُٹ استعمال دکھانا کافی نہیں۔
Kimi Batch API Pricing
Moonshot کا Batch API متعلقہ حقیقی وقت کے ماڈل کی قیمت کا 60% لیتا ہے، جس سے سپورٹڈ غیر ہم زمانی ورک لوڈز پر 40% بچت ملتی ہے۔ موجودہ دستاویزات K2.7 Code، K2.6 اور K2.5 کو Batch میں سپورٹڈ بتاتی ہیں۔
| Batch ماڈل | Cache-hit ان پُٹ | Cache-miss ان پُٹ | آؤٹ پُٹ |
|---|---|---|---|
| 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 ان کاموں کے لیے موزوں ہے:
- ریپوزٹری سطح کوڈ تجزیہ
- بڑے پیمانے پر ایویلوایشن رنز
- آف لائن کلاسیفکیشن
- نائٹلی enrichment
- مصنوعی ٹیسٹ جنریشن
- مائیگریشن تجزیہ
- سکیورٹی ریویو بیک لاگز
یہ IDE اسسٹنٹس، لائیو چیٹ اور دیگر ایسے ورک فلو کے لیے کم موزوں ہے جہاں صارف فوری جواب کا منتظر ہوتا ہے۔
بیک گراؤنڈ پروسیسنگ میں، 40% بچت بعض اوقات اس سے زیادہ قیمتی ہوتی ہے کہ آپ کسی سستے ماڈل پر شفٹ ہو جائیں جس کی ٹاسک کمپلیشن ریٹ کم ہو۔
Kimi WebSearch Pricing اور Compatibility
Moonshot ہر کامیاب بلٹ اِن $web_search کال پر $0.005 چارج کرتا ہے۔ جب ماڈل سرچ ٹول کو ٹرگر کیے بغیر ختم ہو جائے تو کوئی الگ ٹول فیس نہیں لگتی۔
سرچ نتائج کا مواد بھی اگلی ماڈل ریکوئسٹ میں شامل ہو سکتا ہے اور ان پُٹ ٹوکنز کے طور پر بل ہو سکتا ہے۔ Moonshot اس کے نتیجے میں بننے والے ٹوکن حساب کو یوں بیان کرتا ہے:
Total tokens =
prompt tokens + search-result tokens + completion tokens
ایک مکمل سرچ ورک فلو میں یہ شامل ہو سکتا ہے:
Initial model request
+ WebSearch tool fee
+ search-result input tokens
+ follow-up model request
+ retries
ایک اہم ماڈل پابندی بھی ہے۔ Moonshot کا بلٹ اِن WebSearch Thinking آف ہونے پر چلتا ہے، جبکہ K2.7 Code نان تھنکنگ موڈ کو سپورٹ نہیں کرتا۔ اس لیے آفیشل WebSearch مثال K2.6 کے ساتھ Thinking آف کر کے دکھائی گئی ہے۔
بلٹ اِن سرچ کے لیے K2.6 یا K2.5 استعمال کریں اور Thinking آف رکھیں۔
K2.7 کوڈنگ ایجنٹ پھر بھی نارمل فنکشن کالنگ کے ذریعے آزادانہ طور پر نافذ کردہ سرچ سروس کو کال کر سکتا ہے۔ اس صورت میں سرچ کی قیمت Moonshot کی $0.005 بلٹ اِن فیس کے بجائے بیرونی پرووائیڈر کے مطابق ہوگی۔
مثال 1: کوڈنگ ٹاسک کے لیے K2.7 Code کی لاگت
فرض کریں ایک کوڈنگ-ایجنٹ ورک فلو میں استعمال ہو:
- 30,000 cache-miss ان پُٹ ٹوکنز
- 8,000 آؤٹ پُٹ ٹوکنز، reasoning سمیت
- کوئی بلٹ اِن WebSearch کال نہیں
معیاری K2.7 Code
| جزو | حساب | لاگت |
|---|---|---|
| ان پُٹ | 30,000 ÷ 1M × $0.95 | $0.03 |
| آؤٹ پُٹ | 8,000 ÷ 1M × $4.00 | $0.03 |
| کل | $0.06 |
K2.7 Code HighSpeed
| جزو | حساب | لاگت |
|---|---|---|
| ان پُٹ | 30,000 ÷ 1M × $1.90 | $0.06 |
| آؤٹ پُٹ | 8,000 ÷ 1M × $8.00 | $0.06 |
| کل | $0.12 |
اسی ٹوکن استعمال کے لیے، HighSpeed کی لاگت عین دگنی بنتی ہے۔
CometAPI K2.7 Code
موجودہ CometAPI ریٹس استعمال کرتے ہوئے:
| جزو | حساب | لاگت |
|---|---|---|
| ان پُٹ | 30,000 ÷ 1M × $0.76 | $0.02 |
| آؤٹ پُٹ | 8,000 ÷ 1M × $3.19998 | تقریباً $0.0256 |
| کل | تقریباً $0.0484 |
یہ اس مثال میں Moonshot کے $0.0605 cache-miss ٹوکن خرچ کے مقابلے میں تقریباً 20% کم ہے۔ حساب میں ٹیکس، بیرونی ٹولز اور دیگر پلیٹ فارم سروسز شامل نہیں۔
مثال 2: بلٹ اِن WebSearch کے ساتھ K2.6
فرض کریں Thinking آف کے ساتھ K2.6 ورک فلو میں استعمال ہو:
- مکمل ورک فلو میں 30,000 cache-miss ان پُٹ ٹوکنز
- 8,000 آؤٹ پُٹ ٹوکنز
- ایک کامیاب بلٹ اِن WebSearch کال
یہ 30,000 ان پُٹ ٹوکنز وہ سرچ-نتائج مواد بھی شامل کرتے ہیں جو فالو اَپ ریکوئسٹ میں شامل کیا گیا ہے۔
| جزو | حساب | لاگت |
|---|---|---|
| ان پُٹ | 30,000 ÷ 1M × $0.95 | 0.0285 |
| آؤٹ پُٹ | 8,000 ÷ 1M × $4.00 | 0.0320 |
| WebSearch | 1 × $0.005 | 0.0050 |
| کل | 0.0655 |
اس مثال میں، براہِ راست WebSearch فیس کل کا تقریباً 7.6% بنتی ہے۔ طویل ریسرچ ورک فلو میں سرچ نتائج سے شامل ہونے والے ٹوکنز کی لاگت بذاتِ خود ٹول کال سے بڑھ سکتی ہے۔
انجینئرنگ تفصیلات جو آخری بل بدل سکتی ہیں
K2.7 Code ہمیشہ Thinking موڈ استعمال کرتا ہے
Source:* KIMI Thinking Mode Documentation
اگر Thinking آف کیا جائے تو K2.7 Code ایرر لوٹاتا ہے۔ اس کی reasoning reasoning_content کے ذریعے واپس آتی ہے، اور reasoning اور مرئی جواب دونوں ٹوکن استعمال میں شمار ہوتے ہیں۔
کئی مرحلوں والی ٹول کالز کے دوران، ایپلیکیشنز کو اسسٹنٹ کے reasoning_content کو گفتگو کے کانٹیکسٹ میں برقرار رکھنا ہوتا ہے۔ طویل ایجنٹ لوپس اس طرح موجودہ آؤٹ پُٹ استعمال اور بعد کے ان پُٹ استعمال دونوں میں اضافہ کر سکتے ہیں۔
max_tokens ایک حد ہے، مقررہ چارج نہیں
max_tokens پیرامیٹر اس زیادہ سے زیادہ مقدار کی وضاحت کرتا ہے جو ماڈل جنریٹ کر سکتا ہے۔ زیادہ سیٹنگ ماڈل کو reasoning اور جواب مکمل کرنے کے لیے گنجائش دیتی ہے، مگر پوری الاؤنس خودکار طور پر بل نہیں ہوتی۔
لاگت حقیقی طور پر پروسیس اور جنریٹ کیے گئے ٹوکنز کی بنیاد پر ہوتی ہے۔
بعض ریکوئسٹ پیرامیٹرز مقررہ ہیں
K2.7 Code میں کئی پیرامیٹرز کے لیے مقررہ ویلیوز درکار ہیں:
| پیرامیٹر | مطلوبہ ویلیو |
|---|---|
| temperature | 1 |
| top_p | 0.95 |
| n | 1 |
| presence_penalty | 0 |
| frequency_penalty | 0 |
کوئی اور ویلیو پاس کرنے پر ایرر آ سکتا ہے۔ وہ ایپلیکیشنز جو متعدد پرووائیڈرز پر یکساں OpenAI-compatible ریپر استعمال کرتی ہیں، انہیں ماڈل بدلتے وقت ہارڈ کوڈڈ ڈیفالٹس کی پڑتال کرنی چاہیے۔
عملی انضمام کے لیے یہ دیکھیں: CometAPI کے ساتھ Kimi K2.7 Code API کیسے استعمال کریں۔
بیرونی اپنائیت اور ڈیولپر سگنلز
سرکاری پرائسنگ دستاویزات بتاتی ہیں کہ بلنگ کیسے ہوتی ہے۔ بیرونی اپنائیت اس بات پر اضافی تناظر دیتی ہے کہ یہ کہاں استعمال ہو رہا ہے اور ڈیولپرز اسے کیسے پرکھ رہے ہیں۔
GitHub Copilot
GitHub نے 1 جولائی، 2026 کو Copilot میں Kimi K2.7 Code کو عام دستیابی پر لایا، اسے Copilot ماڈل پِکر میں پیش کیے جانے والا پہلا open-weight ماڈل قرار دیا۔ دستیابی ابتدا میں انفرادی پلانز کے لیے تھی اور 7 جولائی کو Business اور Enterprise پلانز تک بڑھا دی گئی۔
GitHub کی اپنائیت ایک مفید ڈسٹری بیوشن سگنل ہے، لیکن یہ ثابت نہیں کرتی کہ K2.7 ہر کوڈنگ ورک لوڈ پر دیگر ماڈلز سے بہتر کارکردگی دے گا۔
بیرونی ذرائع:
Open-weight ڈپلائمنٹ ایکو سسٹم
Moonshot نے Kimi K2.7 Code کو Hugging Face پر ایک ترمیم شدہ MIT لائسنس کے تحت جاری کیا ہے۔ ماڈل کارڈ 1 ٹریلین پیرامیٹرز کی mixture-of-experts معمار ی بیان کرتا ہے جس میں 32 بلین فعال پیرامیٹرز اور 256K کانٹیکسٹ ونڈو شامل ہے۔ اس میں Transformers، vLLM اور SGLang جیسے فریم ورکس کے لیے ڈپلائمنٹ ہدایات بھی شامل ہیں۔
Moonshot تقریباً 30% کم thinking-token استعمال K2.6 کے مقابلے میں اور ایجنٹک صلاحیت میں 10% بہتری رپورٹ کرتا ہے۔ یہ وینڈر-رپورٹڈ نتائج ہیں، انہیں آزادانہ ورک لوڈز کے ساتھ ویلیڈیٹ کرنا چاہیے۔
تفصیلات کے لیے دیکھیں: Hugging Face پر Kimi K2.7 Code ماڈل کارڈ۔
ڈیولپر کمیونٹی مباحثہ
Hacker News پر بحث لانچ مواد کے مقابلے میں زیادہ مخلوط ہے۔ کچھ ڈیولپرز Kimi کی open-weight دستیابی، ٹوکن ایفیشینسی اور کوڈنگ-ایجنٹ ٹولز کے ساتھ انضمام پر توجہ دیتے ہیں۔ دیگر کا مؤقف ہے کہ کم ٹوکن قیمت کا مطلب لازماً کم پروجیکٹ لاگت نہیں، اگر ماڈل کو زیادہ retries، نگرانی یا کانٹیکسٹ درکار ہو۔
یہ بحث اس رہنمائی کی مرکزی سفارش کی حمایت کرتی ہے: ماڈلز کا موازنہ حقیقی ریپوزٹریز سے ٹاسکس پر کریں اور ٹاسک کمپلیشن، retries اور انسانی ایڈٹس ناپیں—صرف اشتہاری ٹوکن ریٹس نہیں۔
دیکھیں: Hacker News پر Kimi K2.7 Code پر بحث۔
GPT بمقابلہ Claude بمقابلہ Kimi بمقابلہ DeepSeek API Pricing
ذیل کی جدول 13 جولائی، 2026 تک Kimi K2.7 Code، DeepSeek V4 Pro، Claude Sonnet 5 اور GPT-5.6 Sol کے موجودہ معیاری API ریٹس کا موازنہ کرتی ہے۔
| پرووائیڈر | ماڈل | معیاری ان پُٹ | Cached ان پُٹ یا read | آؤٹ پُٹ | نوٹس | CometAPI قیمت |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Moonshot AI | Kimi K2.7 Code | $0.95 / 1M | $0.19 / 1M | $4.00 / 1M | Promotional pricing | $0.76 ان پُٹ / ~$3.20 آؤٹ پُٹ |
| DeepSeek | DeepSeek V4 Pro | $0.435 / 1M cache miss | $0.003625 / 1M | $0.87 / 1M | 1M کانٹیکسٹ | $0.416 ان پُٹ / $0.832 آؤٹ پُٹ |
| Anthropic | Claude Sonnet 5 | $2.00 / 1M | $0.20 / 1M cache read | $10.00 / 1M | 31 اگست، 2026 تک تعارفی قیمتیں | $1.60 ان پُٹ / $8.00 آؤٹ پُٹ |
| OpenAI | GPT-5.6 Sol | $5.00 / 1M | $0.50 / 1M | $30.00 / 1M | معیاری short-context قیمتیں | $4.00 ان پُٹ / $24.00 آؤٹ پُٹ |
سرکاری قیمت حوالہ جات:
DeepSeek V4 Pro فی الحال 1M کانٹیکسٹ ونڈو کے ساتھ cache-hit ان پُٹ $0.003625، cache-miss ان پُٹ $0.435 اور آؤٹ پُٹ $0.87 فی ملین ٹوکنز دکھاتا ہے۔
Claude Sonnet 5 کی تعارفی قیمت 31 اگست، 2026 تک فی ملین ان پُٹ ٹوکنز $2، cache-read ٹوکنز $0.20 اور فی ملین آؤٹ پُٹ ٹوکنز $10 ہے۔ اس کے cache writes الگ قیمت پر ہیں، اور Anthropic نوٹ کرتا ہے کہ ماڈل کا نیا tokenizer ایک ہی متن کے لیے پہلے کے Claude ماڈلز کے مقابلے میں زیادہ ٹوکنز بنا سکتا ہے۔
GPT-5.6 Sol کی معیاری short-context قیمت فی ملین ان پُٹ ٹوکنز $5، cached-input ٹوکنز $0.50 اور آؤٹ پُٹ ٹوکنز $30 ہے۔ OpenAI الگ سے cache-write، long-context، Batch، Flex اور Priority ریٹس بھی درج کرتا ہے۔
درج ٹوکن ریٹس پر، Kimi K2.7 Code کی قیمت Claude Sonnet 5 اور GPT-5.6 Sol سے کم ہے، جبکہ DeepSeek V4 Pro سستا ہے۔ یہ طے نہیں کرتا کہ کسی مخصوص کوڈنگ ورک فلو کے لیے کس ماڈل کی کل لاگت کم ہوگی۔
کون سا Kimi ماڈل استعمال کریں؟
| ورک لوڈ | تجویز کردہ نقطہ آغاز |
|---|---|
| ریپوزٹری ایڈِٹس اور طویل کوڈنگ ٹاسکس | kimi-k2.7-code |
| انٹرایکٹو کوڈنگ جہاں لیٹنسی اہم ہو | kimi-k2.7-code-highspeed |
| عمومی ملٹی موڈل reasoning اور ایجنٹس | kimi-k2.6 |
| Moonshot بلٹ اِن WebSearch | Thinking آف کے ساتھ kimi-k2.6 یا kimi-k2.5 |
| کم لاگت عمومی ورک لوڈز | kimi-k2.5 |
| آف لائن ایویلوایشنز اور بَـلک پروسیسنگ | Batch API |
کوالٹی-حساس کوڈنگ کاموں کے لیے K2.7 Code فطری نقطہ آغاز ہے۔ جب تیز تر جوابات ڈیولپر تجربہ، کنورژن یا تھرو پُٹ بہتر بناتے ہوں تو HighSpeed آزمائیں۔
K2.6 عمومی ملٹی موڈل اور سرچ-گراؤنڈڈ ورک فلو کے لیے زیادہ لچکدار ہے، جبکہ K2.5 کے معیاری Kimi ٹوکن ریٹس سب سے کم ہیں۔
حقیقی لاگت کا جائزہ کیسے لیں
عوامی بینچ مارکس پر انحصار کرنے کے بجائے پروڈکشن ٹاسکس سے ایویلوایشن سیٹ بنائیں۔
مفید ٹیسٹ کیسز شامل ہیں:
- ریپوزٹری-سطح فیچر امپلیمینٹیشن
- پل ریکوئسٹ ریویو
- ڈیبگنگ اور ٹیسٹ جنریشن
- طویل کانٹیکسٹ کوڈ تجزیہ
- کئی مرحلوں والی ٹول کالز
- سرچ-بنیاد ڈیولپر سپورٹ
ٹریک کریں:
- کامیاب ٹاسک کمپلیشن
- cache-hit تناسب
- ان پُٹ اور آؤٹ پُٹ ٹوکنز
- reasoning-ٹوکن والیوم
- ٹول کال کامیابی
- retries کی تعداد
- p50 اور p95 لیٹنسی
- انسانی تصحیحات
- کل ورک فلو لاگت
حساب لگائیں:
Cost per completed task =
total workflow cost ÷ successfully completed tasks
مثلاً، اگر ایک ٹیم $10 خرچ کر کے 80 ٹاسکس کامیابی سے مکمل کرتی ہے:
Cost per completed task = $10 ÷ 80 = $0.125
سستے ٹوکنز والا ماڈل پھر بھی زیادہ لاگت دے سکتا ہے اگر اسے بار بار کوشش، طویل reasoning یا وسیع دستی ترمیم درکار ہو۔
روٹنگ، فallback اور ایویلوایشن کی مثالوں کے لیے CometAPI Cookbook دیکھیں۔
اکثر پوچھے جانے والے سوالات
Kimi K2.7 Code کی قیمت کتنی ہے؟
Moonshot فی الحال K2.7 Code کے لیے یہ قیمتیں دکھاتا ہے:
- $0.19 فی 1M cache-hit ان پُٹ ٹوکنز
- $0.95 فی 1M cache-miss ان پُٹ ٹوکنز
- $4.00 فی 1M آؤٹ پُٹ ٹوکنز
ریٹس اس وقت محدود مدت کی پروموشنل قیمتیں بتائی گئی ہیں۔
CometAPI کے ذریعے K2.7 Code کی قیمت کتنی ہے؟
CometAPI فی الحال K2.7 Code کے لیے $0.76 فی 1M ان پُٹ ٹوکنز اور $3.19998 فی 1M آؤٹ پُٹ ٹوکنز دکھاتا ہے۔
الگ cache-hit ریٹ ماڈل پیج پر نہیں دکھایا گیا۔
کیا Kimi Batch API لاگت کم کرتا ہے، اور کیا یہ K2.7 Code کو سپورٹ کرتا ہے؟
جی ہاں۔ Batch انفرنس حقیقی وقت کی قیمت کا 60% ہے، جو 40% بچت کے برابر ہے۔
Moonshot کی موجودہ Batch دستاویزات K2.7 Code، K2.6 اور K2.5 کو سپورٹڈ ماڈلز کے طور پر دکھاتی ہیں۔
Kimi WebSearch کی قیمت کتنی ہے؟
Moonshot کا بلٹ اِن $web_search ہر کامیاب کال پر $0.005 لیتا ہے۔
سرچ-نتائج کا مواد جب اگلی ماڈل ریکوئسٹ میں شامل ہو تو ان پُٹ ٹوکنز کے طور پر بل ہو سکتا ہے۔
کیا K2.7 Code پر Thinking آف کیا جا سکتا ہے؟
نہیں۔ Thinking آف کرنے والی ریکوئسٹ پر ایرر آتا ہے۔
کیا Kimi OpenAI-compatible ہے؟
جی ہاں۔ Moonshot OpenAI API فارمیٹ کے ساتھ مطابقت دستاویزی کرتا ہے، اگرچہ Thinking، پیرامیٹرز اور کئی مرحلوں والی ٹول کالز پر ماڈل-خصوصی پابندیاں لاگو رہتی ہیں۔
CometAPI کے ساتھ Kimi K2.7 Code آزمائیں
Kimi K2.7 Code کوڈنگ-ایجنٹ ورک لوڈز کے لیے مسابقتی قیمت پیش کرتا ہے، مگر بہترین روٹ صرف اشتہاری ٹوکن ریٹ سے بڑھ کر عوامل پر منحصر ہے۔
انتخاب سے پہلے موازنہ کریں:
Total workflow cost =
tokens + retries + tools + latency + human correction
CometAPI ڈیولپرز کو ایک یکجا API ورک فلو کے ذریعے Kimi کے ساتھ GPT، Claude، Gemini، DeepSeek، Grok اور دیگر ماڈل فیملیز ٹیسٹ کرنے دیتا ہے۔
تازہ ترین CometAPI قیمتیں دیکھیں، Kimi K2.7 Code ماڈل پیج کھولیں، اور اپنی ہی ریپوزٹریز کے حقیقی ٹاسکس سے ماڈل کو بینچ مارک کریں۔
مقصد محض سب سے سستا ٹوکن تلاش کرنا نہیں، بلکہ فی مکمل شدہ ٹاسک کم ترین لاگت حاصل کرنا ہے۔