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 Giá Phải Chăng | text-to-text

Playground cho Kimi K2.7 Code

Khám phá Playground của Kimi K2.7 Code — môi trường tương tác để kiểm tra mô hình và chạy truy vấn theo thời gian thực. Thử prompts, điều chỉnh tham số và lặp lại ngay lập tức để tăng tốc phát triển và xác thực các trường hợp sử dụng.

Thông số kỹ thuật của Kimi K2.7 Code

Thông số	Chi tiết
Tên mô hình	Kimi K2.7 Code
ID mô hình	kimi-k2.7-code
Nhà cung cấp	Moonshot AI
Họ mô hình	Kimi K2
Loại mô hình	Mô hình ngôn ngữ lớn tập trung vào lập trình
Kiến trúc	Hỗn hợp chuyên gia (MoE)
Tổng số tham số	1 nghìn tỷ (theo báo cáo của nhà cung cấp)
Tham số hoạt động	32 tỷ (theo báo cáo của nhà cung cấp)
Loại đầu vào	Văn bản
Loại đầu ra	Văn bản
Cửa sổ ngữ cảnh	256K tokens
Chế độ suy luận	Suy luận nhiều bước cho quy trình làm việc về lập trình
Hỗ trợ công cụ	Hỗ trợ quy trình tác tử; thông số đầy đủ chưa được công bố công khai
Gọi hàm	Chưa được công bố công khai
Tương thích API	Cung cấp qua CometAPI

Kimi K2.7 Code là gì?

Kimi K2.7 Code là một mô hình ngôn ngữ chuyên về lập trình do Moonshot AI phát triển, thuộc họ Kimi K2. Mô hình hướng tới các trường hợp sử dụng kỹ thuật phần mềm chuyên nghiệp đòi hỏi khả năng sinh mã chính xác, hiểu ngữ cảnh dài và giải quyết vấn đề lặp lại.

Triết lý thiết kế đằng sau K2.7 Code tập trung vào việc cho phép nhà phát triển làm việc với toàn bộ dự án thay vì các đoạn mã rời rạc. Bằng cách hỗ trợ ngữ cảnh cực lớn, mô hình có thể phân tích đồng thời các quyết định kiến trúc, chi tiết triển khai, bộ kiểm thử và tài liệu.

Trong hệ sinh thái của Moonshot AI, Kimi K2.7 Code đóng vai trò là một mô hình lập trình hiệu năng cao hướng tới năng suất của nhà phát triển, hệ thống tác tử và tự động hóa kỹ thuật doanh nghiệp.

Tính năng chính của Kimi K2.7 Code

1. Hiểu kho mã trong ngữ cảnh dài

Cửa sổ ngữ cảnh 256K tokens cho phép nhà phát triển cung cấp các kho lưu trữ lớn, tài liệu API, ghi chú kiến trúc và tài liệu hỗ trợ trong một phiên làm việc.

2. Tối ưu hóa tập trung vào lập trình

Khác với các mô hình trò chuyện tổng quát, K2.7 Code ưu tiên các tác vụ kỹ thuật phần mềm như triển khai, gỡ lỗi, tái cấu trúc và giải thích.

3. Hiệu quả của kiến trúc Hỗn hợp chuyên gia (MoE)

Moonshot AI cho biết mô hình chỉ kích hoạt một tập con tham số trong quá trình suy luận, cân bằng giữa năng lực và hiệu quả tính toán.

4. Hỗ trợ quy trình tác tử

K2.7 Code được thiết kế để hỗ trợ các quy trình lập trình lặp lại, nơi lập kế hoạch, thực thi, kiểm chứng và chỉnh sửa diễn ra qua nhiều bước.

5. Suy luận đa tệp

Nhà phát triển có thể phân tích các phụ thuộc và tương tác giữa các thành phần phân tán trên các dự án lớn.

Hiệu năng benchmark của Kimi K2.7 Code

Tại thời điểm viết, phạm vi benchmark độc lập dành cho Kimi K2.7 Code vẫn còn hạn chế.

Moonshot AI đã công bố các cải thiện sau so với các phiên bản Kimi trước:

Benchmark	Mức cải thiện được báo cáo
Kimi Code Bench v2	+21.8%
Program Bench	+11.0%
MLS Bench Lite	+31.5%

Các con số này xuất phát từ thông tin do nhà cung cấp đưa ra và nên được hiểu là kết quả do nhà cung cấp báo cáo, không phải xếp hạng đã được xác minh độc lập.

Ý nghĩa của benchmark

Các cải thiện được báo cáo cho thấy Kimi K2.7 Code tập trung vào kết quả lập trình thực tiễn hơn là hiệu suất trò chuyện chung. Các mức tăng trong đánh giá định hướng lập trình có thể chuyển hóa thành khả năng hiểu kho mã tốt hơn, độ chính xác triển khai cao hơn và nâng cao năng suất kỹ thuật phần mềm.

Kimi K2.7 Code so với các mô hình tương tự

Mô hình	Cửa sổ ngữ cảnh	Trọng tâm chính	Điểm mạnh	Tình huống sử dụng phù hợp nhất
Kimi K2.7 Code	256K	Lập trình	Quy trình kỹ thuật ngữ cảnh dài	Tác tử lập trình và phân tích kho mã
Claude Code Models	Lớn	Lập trình và suy luận	Khả năng tuân thủ chỉ dẫn mạnh	Trợ lý lập trình cho doanh nghiệp
GPT Coding Models	Lớn	Tổng quát + lập trình	Hệ sinh thái hỗ trợ rộng	Ứng dụng sản xuất và tích hợp
DeepSeek Coding Models	Lớn	Hiệu suất lập trình	Triển khai mở có tính cạnh tranh	Đội kỹ thuật chú trọng chi phí

Tóm tắt so sánh

Kimi K2.7 Code khác biệt nhờ kết hợp khả năng xử lý ngữ cảnh dài với chuyên môn hóa cho lập trình. Các tổ chức ưu tiên hiểu biết ở quy mô kho mã và quy trình tác tử có thể hưởng lợi từ kiến trúc của mô hình, trong khi những đội ngũ cần khả năng đa phương thức rộng hơn có thể ưu tiên các lựa chọn đa dụng.

Hạn chế đã biết

Giới hạn token đầu ra tối đa chưa được công bố công khai.
Xác thực benchmark độc lập vẫn còn hạn chế.
Tài liệu công khai không nêu rõ hành vi gọi hàm.
Khả năng thị giác, âm thanh và video chưa được tài liệu hóa.
Đặc tính hiệu năng ngoài các tác vụ lập trình chưa được xác lập rõ.
Hướng dẫn triển khai doanh nghiệp còn tương đối hạn chế so với các hệ sinh thái trưởng thành hơn.

Cách sử dụng API Kimi K2.7 Code trên CometAPI

Bước 1: Lấy khóa API của bạn

Tạo hoặc đăng nhập vào tài khoản CometAPI và tạo khóa API. Xác nhận rằng định danh mô hình được hỗ trợ mới nhất là:

kimi-k2.7-code

Xem lại tài liệu điểm cuối hiện tại trước khi triển khai để xác nhận các yêu cầu tương thích.

Bước 2: Kiểm thử mô hình

Bắt đầu với các đề bài phát triển thực tế phản ánh môi trường sản xuất của bạn.

Ví dụ kịch bản bao gồm:

Tái cấu trúc một mô-đun kế thừa.
Xem xét một pull request.
Tạo bài kiểm thử đơn vị.
Giải thích kiến trúc kho mã.
Triển khai tính năng theo đặc tả.

Kiểm thử với khối lượng công việc đại diện mang lại hiểu biết rõ hơn về hành vi của mô hình so với các ví dụ tổng hợp.

Bước 3: Tích hợp vào môi trường sản xuất

Khi môi trường của bạn hỗ trợ, hãy sử dụng mẫu SDK tương thích với OpenAI để tăng tốc áp dụng.

Khuyến nghị cho môi trường sản xuất bao gồm:

Bật phản hồi dạng streaming để cải thiện trải nghiệm người dùng.
Triển khai thử lại với cơ chế backoff hàm mũ.
Duy trì ghi nhật ký yêu cầu và phản hồi.
Xác thực mã được tạo trước khi thực thi.
Bổ sung đánh giá của con người cho các quy trình quan trọng.
Giám sát các chỉ số chất lượng bằng các tác vụ kỹ thuật đại diện.

Kimi K2.7 Code đặc biệt phù hợp với các hệ thống phát triển mang tính tác tử, nơi lập kế hoạch, triển khai, xác minh và lặp lại diễn ra liên tục trong suốt vòng đời phần mềm.

Câu Hỏi Thường Gặp

Giá cả cho Kimi K2.7 Code

Khám phá mức giá cạnh tranh cho Kimi K2.7 Code, được thiết kế để phù hợp với nhiều ngân sách và nhu cầu sử dụng khác nhau. Các gói linh hoạt của chúng tôi đảm bảo bạn chỉ trả tiền cho những gì bạn sử dụng, giúp dễ dàng mở rộng quy mô khi yêu cầu của bạn tăng lên. Khám phá cách Kimi K2.7 Code có thể nâng cao các dự án của bạn trong khi vẫn kiểm soát được chi phí.

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

Mã mẫu và API cho Kimi K2.7 Code

Truy cập mã mẫu toàn diện và tài nguyên API cho Kimi K2.7 Code để tối ưu hóa quy trình tích hợp của bạn. Tài liệu chi tiết của chúng tôi cung cấp hướng dẫn từng bước, giúp bạn khai thác toàn bộ tiềm năng của Kimi K2.7 Code trong các dự án của mình.

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);

Các phiên bản của Kimi K2.7 Code

Lý do Kimi K2.7 Code có nhiều snapshot có thể bao gồm các yếu tố tiềm năng như: sự thay đổi đầu ra sau các bản cập nhật cần các snapshot cũ để đảm bảo tính nhất quán, cung cấp cho nhà phát triển thời gian chuyển tiếp để thích ứng và di chuyển, cũng như các snapshot khác nhau tương ứng với các endpoint toàn cầu hoặc khu vực nhằm tối ưu hóa trải nghiệm người dùng. Để biết chi tiết về sự khác biệt giữa các phiên bản, vui lòng tham khảo tài liệu chính thức.

Version
kimi-k2.7-code