如何使用 Kimi K2.7 Code API

Kimi K2.7 Code, 由 Moonshot AI 於 2026 年 6 月 12 日發佈，是該公司迄今最強的程式設計導向模型。這是一個 1T 參數的 Mixture-of-Experts（MoE）模型，每個 token 啟用約 32B 參數，具備 256K–262K token 的上下文視窗、原生多模態支援（文字 + 視覺）、強制思考模式，以及增強的代理式工具呼叫能力。相較於 K2.6 帶來顯著提升，包括在 Kimi Code Bench v2 上 +21.8%、長上下文的指令遵循能力更佳，以及 ~30% 的推理 token 使用量降低，讓代理工作流程更高效。

對於希望以具成本效益的高效能方式存取，且不想管理多個 API 金鑰的開發者與團隊，CometAPI 提供無縫整合。CometAPI 提供具競爭力的定價（Kimi K2.7 Code 約 $0.76/1M tokens），並可使用 500+ 款其他模型，非常適合生產擴展、測試與統一化工作流程。

What Kimi K2.7 Code is

Kimi K2.7 Code 是一個以程式設計為核心的代理式模型，建立在 Kimi K2.6 架構之上。它是 1T 參數的 MoE 模型，具有 32B 活躍參數、256K 上下文視窗，並在長程程式開發與代理行為上表現出色。實務上，這意味著它能理解大型程式碼庫、規劃跨檔案變更、呼叫工具、驗證輸出，並在不丟失線索的情況下持續進行。

最重要的產品區別很簡單：K2.7 Code 不是一個「對話優先」且附帶程式能力的模型。它是以程式為先、思考為先，為軟體工程工作流程而設計，其中推理、工具使用與迭代是工作的一部分。因此，它特別適合程式代理、IDE 助理、倉庫審閱者與自動化測試管線。

Why Kimi K2.7 Code Stands Out in 2026

專精程式：更強的長上下文指令遵循與更高的端到端任務成功率。非常適合全端應用開發、大型程式碼庫除錯與迭代優化。
原生多模態支援：文字 + 圖像 + 影片，可用於 vision-to-code 任務（例如從影片示範生成 React 元件）。
代理能力：可靠的多步驟工具呼叫，並保留推理內容。
效率：推理 token 使用量降低 30%，帶來成本與速度上的收益。

如何使用 Kimi K2.7 Code API

How to use Kimi K2.7 Code API through CometAPI

CometAPI 透過與 OpenAI 相容的端點提供 Kimi K2.7 Code，這正是多數團隊的需求：一種整合模式，對應多款模型選擇。CometAPI 的模型頁面列出 Kimi K2.7 Code 的定價為 $0.76/M input tokens 與 $3.19998/M output tokens（使用 kimi-k2.7-code）。

Step 1: get your CometAPI key

建立 CometAPI 帳號並在 CometAPI 控制台產生 API 金鑰。對於生產系統，請將金鑰存放於環境變數或祕密管理工具中，而非硬編碼於應用程式。CometAPI 官方文件建議使用與 OpenAI 相容的 SDK 模式以加速導入。

Step 2: install the OpenAI SDK

Kimi API 與 OpenAI 相容，CometAPI 採用相同基本模式。以 Python 為例：

pip install --upgrade openai

Step 3: send your first text request

以下是 CometAPI 的乾淨 Python 範例：

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": "You are a senior software engineer."},
        {"role": "user", "content": "Refactor this Python function for readability and add type hints."}
    ],
    max_completion_tokens=2048,
    stream=False,
)

print(response.choices[0].message.content)

此請求結構之所以可行，是因為 CometAPI 與 Kimi 都遵循 OpenAI 風格的聊天補全語意，而 K2.7 Code 支援 messages、tools、串流與多模態內容區塊，且使用相同的端點族群。

Step 4: use streaming for a better product experience

對於互動式程式助理，串流應是預設選項。CometAPI 明確建議在生產 UX 中使用串流，而 Kimi 的聊天端點支援 stream: true。串流之所以重要，是因為在程式碼生成任務中，讓使用者能看到模型思考、擬定計畫，再逐步產出生程式碼，體驗更佳。

response = client.chat.completions.create(
    model="kimi-k2.7-code",
    messages=[
        {"role": "system", "content": "You are a coding assistant."},
        {"role": "user", "content": "Write a fast API route in FastAPI for uploading CSV files."}
    ],
    stream=True,
    max_completion_tokens=2048,
)

for event in response:
    delta = event.choices[0].delta
    if getattr(delta, "content", None):
        print(delta.content, end="")

Multimodal Tool Capability: File Uploads, Supported Formats, Workflow

Kimi K2.7 Code 支援原生多模態輸入，可進行 vision-to-code 工作流程，例如分析螢幕截圖、圖表、影片或文件以進行程式碼生成/抽取。

Kimi K2.7 Code 支援包含 text、image_url 與 video_url 區塊的多模態訊息。官方文件也提供檔案管理端點，用於抽取、影像理解與影片分析。上傳 API 目前允許每位使用者最多 1,000 個檔案，每個檔案上限 100 MB，總上傳容量上限 10 GB；檔案解析服務目前免費，但在尖峰時段可能會受限速影響。

When to use file upload instead of base64

當資產很大、會在多個提示中重複使用，或可能觸發請求本文大小限制時，請使用檔案上傳。對於非常大的影片，以及會被多次引用的圖片或影片，建議使用檔案上傳。請求本文大小是實際限制，且視覺文件指出該處不支援 URL 格式的圖片，若要內嵌圖片內容則需使用 base64。

File Upload Restrictions:

請求本文大小限制適用（大型影片請使用檔案上傳 API，而非 base64）。
若需重複使用或檔案很大：透過 /v1/files 端點上傳，並以 ID 引用。
不支援 URL 格式的圖片（內嵌圖片僅支援 base64）。圖片數量可彈性調整，但單次請求總大小 ≤~100MB。

Supported Formats:

Images: png, jpeg, webp, gif（建議 ≤4K 解析度）
Videos: mp4, mpeg, mov, avi, x-flv, mpg, webm, wmv, 3gpp（建議 ≤2K 解析度）
Documents: 檔案上傳方面，Kimi 接受多種格式，包括 PDF、DOCX、XLSX、PPTX、Markdown、HTML、JSON、影像（含 OCR）、許多程式碼檔與常見影像類型。

Sample workflow: upload a PDF, extract content, then analyze it

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) Upload the file for extraction
file_obj = client.files.create(
    file=Path("system-design-spec.pdf"),
    purpose="file-extract",
)

# 2) Fetch extracted content
extracted_text = client.files.content(file_id=file_obj.id).text

# 3) Send the extracted text to Kimi K2.7 Code
response = client.chat.completions.create(
    model="kimi-k2.7-code",
    messages=[
        {"role": "system", "content": "You are a technical reviewer."},
        {
            "role": "user",
            "content": (
                "Review the following design document and identify missing API edge cases:\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": "Review this UI mockup for accessibility issues."},
                {"type": "image_url", "image_url": {"url": f"data:image/png;base64,{img_b64}"}},
            ],
        }
    ],
    max_completion_tokens=1500,
)

print(response.choices[0].message.content)

Sample workflow: video analysis with a tool loop

官方快速上手範例示範了多模態工具迴圈：模型要求檢視某段影片、您的程式碼抽取該片段，然後您將結果作為工具輸出回饋。這正是 K2.7 Code 的正確心智模型：模型規劃、工具執行、模型據此證據繼續。

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": "Review this UI mockup for accessibility issues."},
                {"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

這是團隊通常略過太快的一節，而這往往就是痛點所在。K2.7 Code 與 K2.6 共享相同的一般聊天補全結構，但有數個請求本文行為被鎖定：temperature 固定為 1.0、top_p 固定為 0.95、n 固定為 1，presence_penalty 與 frequency_penalty 皆為 0.0。更重要的是，如果嘗試停用 thinking，模型會報錯。

給工程師的實用版本是：不要把 K2.7 Code 當作通用創作模型來調參。保持預設值，把重點放在優質提示、工具設計與驗證上。換句話說，這個模型更關乎「工作流程控制」而非「隨機性控制」。

Kimi K2.7 Code vs K2.6: the request-body differences that matter

Feature	Kimi K2.7 Code	Kimi K2.6	Why it matters
Thinking mode	Always on; "disabled" errors	Can be enabled or disabled	K2.7 is simpler for agent workflows because you do not toggle thinking per request.
Preserved Thinking	Always on; thinking.keep is treated as "all"	Optional via thinking.keep	Multi-turn coding sessions must keep reasoning_content intact.
Temperature	Fixed at 1.0	Configurable	You should not tune K2.7 with arbitrary sampling values.
Top-p	Fixed at 0.95	Configurable	Keep the model on its supported defaults.
n	Fixed at 1	Configurable	You get one result per request, which fits agent loops well.
Penalties	Fixed at 0.0	Configurable	Avoid passing unsupported tuning knobs.
Context	256K	256K	Both can handle large repos, but K2.7 is more coding-specialized.
Output speed	High-speed variant ~180 tokens/s, up to 260 in short contexts	Not highlighted the same way	Useful when latency matters more than absolute control.

核心結論是：K2.7 Code 刻意比 K2.6 的可調性更低，以換取更具主見的程式體驗。你應依賴預設值，而非與模型的固定行為對抗。對於程式代理而言，這是一種特性，而非缺陷。

來源：Moonshot 官方文件。K2.7 Code 強制啟用思考模式並保留推理內容，以確保多步驟程式開發的可靠性。如遇 SDK 限制，請使用 extra_body 傳遞 thinking 相關參數。

這些限制降低了代理迴圈中的變異性，提高成功率，但相較於一般的 K2.6 使用方式，工作流程需做相應調整。

Tool Use Compatibility and Precautions

Kimi K2.7 Code 提供強大的多輪工具呼叫能力，與 OpenAI/Anthropic 格式相容。它支援官方工具（網頁搜尋、程式碼執行、Excel、記憶體等）與自訂函式。

Compatibility Highlights:

完整的函式/工具呼叫，支援並行與序列。
交織的思考與工具呼叫可在多輪對話中保留。
與 Kimi Code CLI、Hermes Agent、VS Code 擴充、Cline/RooCode 等代理框架相容性佳。

Precautions (Critical for Stability):

tool_choice：僅支援 "auto" 或 "none"。其他值會報錯。
Multi-step：在後續的 messages 陣列中務必保留完整的 assistant 訊息（包含 reasoning_content）。刪除它會觸發錯誤。
Context Management：在 256K 上下文下需審慎摘要或修剪；視覺內容會增加 token 開銷。
Rate Limits/Budgets：在 Moonshot/CometAPI 專案中設定每日支出上限。留意檔案在尖峰時段的解析延遲。
Vision + Tools：大型檔案必須使用上傳端點；測試解析度限制。
Error Handling：為工具呼叫迴圈實作重試機制；對複雜代理，在 system 提示中給出明確指引。

Why CometAPI is a smart way to ship this model

CometAPI 的最大優勢不只是可用性，而是降低整合摩擦。該平台透過單一與 OpenAI 相容的端點提供 Kimi K2.7 Code，這意味著你可以重用既有的 SDK、中介層、重試、串流程式，以及對其他供應商已建立的可觀測性模式。CometAPI 的模型頁面也將服務定位為相較官方標價更低的路徑，並在 K2.7 Code 的定價頁面公布了 20% 的折扣。

Conclusion: Start Building with CometAPI Today

若你的產品涉及倉庫層級的程式開發、多步驟除錯、工具協作或多模態分析，Kimi K2.7 Code 值得認真考慮。該模型最強的訊號並非一般對話的打磨，而是長上下文可靠性、保留的推理、可預期但固定的請求行為，以及較 K2.6 更佳的供應商報告程式基準結果。再加上 CometAPI，便能獲得通往生產環境的務實路徑：一個與 OpenAI 相容的整合、一個模型切換，以及更簡潔的大規模上線程式代理方案。

前往 CometAPI 註冊、取得金鑰，並在數分鐘內測試 Kimi K2.7 Code。若需自訂整合或企業支援，請參閱 CometAPI 文件。