Kimi-K2.7-Code 的設計目的是什麼？

Kimi-K2.7-Code 是一款針對程式開發的專用大型語言模型，並已針對代理式軟體工程、程式碼儲存庫級的程式碼理解，以及長時多步驟的開發工作流程進行優化。

開發者應使用哪個 API 模型 ID？

CometAPI 建議使用穩定的模型識別碼 `kimi-for-coding`，該識別碼會自動對應到最新的後端編碼模型版本。

Kimi-K2.7-Code 是否支援自託管？

是。Moonshot AI 以經修改的 MIT 授權條款釋出 Kimi-K2.7-Code 的開放權重模型，使社群能夠部署與進行實驗。

Kimi-K2.7-Code 相較於 Kimi-K2.6 有哪些改進？

根據 Moonshot AI，K2.7-Code 在多項程式開發評測中的基準分數均有提升，同時將推理 Token 的使用量降低約 30%，使長時間的程式開發任務更為高效。

Kimi-K2.7-Code 是否適用於 AI 程式代理？

是。該模型專為代理式工作流程進行調校，涵蓋檔案編輯、指令執行、長上下文處理與迭代式完成任務。

Kimi-K2.7-Code 在程式碼基準測試上的表現如何？

廠商公布的結果顯示，相較於 K2.6，在 Kimi Code Bench v2 提升 +21.8%、在 Program Bench 提升 +11.0%、在 MLS Bench Lite 提升 +31.5%。

我可以將 Kimi-K2.7-Code 與現有的 OpenAI 相容工具搭配使用嗎？

可以。Kimi Code 平台提供與 OpenAI 相容及與 Anthropic 相容的 API 端點，使許多現有的程式開發工具能以最少更動進行整合。

在什麼情況下應選擇 Kimi-K2.7-Code 而非通用模型？

當你的工作負載涉及儲存庫級程式開發、AI 軟體代理、IDE 整合或多檔案工程任務，且需要專業的程式開發能力勝過廣泛的通用對話時，Kimi-K2.7-Code 是極佳的選擇。

Moonshot AI

可使用熱門

kimi-k2.7-code

Kimi K2.7 Code API

Kimi K2.7 Code 是 Kimi 迄今為止最智能的程式設計模型，能在長上下文中可靠地遵循指令，並以更高的成功率完成程式設計任務。它支援文字、圖像與影片輸入，且僅支援思考模式、對話與 Agent 任務。

起始價格

$0.76 / 100 萬輸入 tokens

按使用量計費

API 健康狀態

可使用

正式環境端點

回應時間

支援非同步

實測 API 回應時間

發布時間

Jun 11, 2026

Moonshot AI

Playground

透過實際請求試用 Kimi K2.7 Code,檢視參數並在整合 API 前驗證輸出結果。

概覽

Kimi K2.7 Code 的實用總覽,涵蓋重要行為與整合注意事項。

Kimi K2.7 Code 的技術規格

規格	詳細資訊
模型名稱	Kimi K2.7 Code
模型 ID	kimi-k2.7-code
提供商	Moonshot AI
模型系列	Kimi K2
模型類型	以程式開發為重心的大型語言模型
架構	專家混合（MoE）
總參數量	1 兆（廠商報告）
啟用參數量	320 億（廠商報告）
輸入類型	文字
輸出類型	文字
上下文視窗	256K 權杖
推理模式	針對編碼工作流程的多步推理
工具支援	支援代理工作流程；完整規格未公開披露
函式呼叫	未公開披露
API 相容性	可透過 CometAPI 使用

什麼是 Kimi K2.7 Code？

Kimi K2.7 Code 是 Moonshot AI 在 Kimi K2 系列下開發的程式開發專用語言模型。該模型面向需要精準程式碼生成、長上下文理解與迭代式問題解決的專業軟體工程情境。

K2.7 Code 的設計理念著重於讓開發者處理完整專案，而非孤立的程式片段。透過支援極大上下文，模型可同時分析架構決策、實作細節、測試套件與文件。

在 Moonshot AI 生態系中，Kimi K2.7 Code 定位為高能力的程式開發模型，旨在提升開發者生產力、支援代理系統，並推動企業工程自動化。

Kimi K2.7 Code 的主要特性

1. 長上下文儲存庫理解

256K 權杖的上下文視窗讓開發者能在單一工作階段中提供大型儲存庫、API 文件、架構說明與支援資料。

2. 以程式開發為中心的最佳化

不同於一般對話模型，K2.7 Code 優先處理軟體工程任務，包括實作、偵錯、重構與說明。

3. 專家混合的效率

Moonshot AI 報告指出，模型在推論時僅啟用其總參數的子集，以平衡能力與計算效率。

4. 代理工作流程支援

K2.7 Code 設計用於支援迭代式的編碼工作流程，其中規劃、執行、驗證與修訂可跨多步驟進行。

5. 多檔案推理

開發者可分析大型專案中分散於各元件的相依性與互動。

Kimi K2.7 Code 的評測表現

截至撰寫時，對 Kimi K2.7 Code 的獨立評測覆蓋仍然有限。

Moonshot AI 公布了相較於先前 Kimi 發布版本的以下提升：

基準測試	報告提升幅度
Kimi Code Bench v2	+21.8%
Program Bench	+11.0%
MLS Bench Lite	+31.5%

這些數據來自廠商對外資訊，應視為廠商報告結果，而非獨立驗證的排名。

評測意義

上述提升顯示 Kimi K2.7 Code 著重於實務的編碼成果，而非一般對話表現。在以編碼為導向的評估中取得的增益，可能轉化為更佳的儲存庫理解、實作準確度與軟體工程生產力。

Kimi K2.7 Code 與類似模型比較

模型	上下文視窗	主要聚焦	優勢	最佳使用情境
Kimi K2.7 Code	256K	編碼	長上下文的工程工作流程	程式代理與儲存庫分析
Claude Code Models	大	編碼與推理	強大的指令遵循能力	企業級程式助理
GPT Coding Models	大	通用 + 編碼	廣泛的生態系支援	生產級應用與整合
DeepSeek Coding Models	大	編碼效率	具競爭力的開放式部署	重視成本的工程團隊

比較摘要

Kimi K2.7 Code 以長上下文處理與編碼專精的組合脫穎而出。優先考量儲存庫層級理解與代理工作流程的組織，可能從其架構中受益；而需要更廣泛多模態能力的團隊，或可傾向於更通用的替代方案。

已知限制

最大輸出權杖上限未公開披露。
獨立基準測試驗證仍有限。
公開文件未說明函式呼叫行為。
尚無視覺、音訊與視訊能力的文件化說明。
在編碼任務之外的效能特性較不明確。
與更成熟的生態系相比，企業部署指南仍相對有限。

如何在 CometAPI 上使用 Kimi K2.7 Code API

步驟 1：取得您的 API 金鑰

建立或登入您的 CometAPI 帳戶並產生 API 金鑰。確認最新支援的模型識別碼為：

kimi-k2.7-code

在部署前檢閱目前的端點文件以確認相容性需求。

步驟 2：測試模型

從貼近實際的開發提示開始，反映您的生產環境。

範例情境包括：

重構舊有模組。
審閱 Pull Request。
產生單元測試。
說明儲存庫架構。
依據規格實作功能。

以具代表性的工作負載進行測試，較之於人工合成範例，更能清楚了解模型行為。

步驟 3：整合至生產環境

在環境支援的情況下，使用與 OpenAI 相容的 SDK 模式以加速採用。

生產環境建議包括：

啟用串流回應以提升使用者體驗。
實作具指數退避的重試機制。
維護請求與回應記錄。
在執行前驗證產生的程式碼。
在關鍵工作流程加入人工審核。
以具代表性的工程任務監控品質指標。

Kimi K2.7 Code 尤其適合代理式開發系統，在整個軟體生命週期中持續地進行規劃、實作、驗證與反覆改進。

常見問題

定價

先參考上方的單次執行預估,再查看完整的 CometAPI 與官方價格比較。

第一次請求

$0.004

預估 CometAPI 使用費用

十次請求

$0.0396

預估 CometAPI 使用費用

十五次請求

$0.0594

預估 CometAPI 使用費用

Kimi K2.7 Code 的定價

探索 Kimi K2.7 Code 的競爭性定價，專為滿足各種預算和使用需求而設計。我們靈活的方案確保您只需為實際使用量付費，讓您能夠隨著需求增長輕鬆擴展。了解 Kimi K2.7 Code 如何在保持成本可控的同時提升您的專案效果。

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

API

複製可用的端點與程式碼範例,需要完整參數時再開啟完整 API 參考文件。

一個 API,直接對接正式環境模型

只需驗證一次,即可呼叫模型端點,並在各供應商間維持一致的計費與監控流程。

POST/v1/chat/completions

Kimi K2.7 Code 的範例程式碼和 API

存取完整的範例程式碼和 API 資源，以簡化您的 Kimi K2.7 Code 整合流程。我們詳盡的文件提供逐步指引，協助您在專案中充分發揮 Kimi K2.7 Code 的潛力。

POST

/v1/chat/completions

# 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

# 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);

功能

在選擇架構或評估正式環境負載前,先掌握模型的關鍵資訊。

支援的功能

現有模型 API 回傳的功能。

text-to-text

image-to-text

video-to-text

輸入與輸出

輸入

text

輸出

text

正式環境資訊

供應商: Moonshot AI
上下文: 依模型而定
商業使用: 支援

應用場景

將 Kimi K2.7 Code 用於符合其 text 能力的正式工作流程,並在長期整合前比較其他選項。

正式環境聊天與 Agent 工作流程

程式撰寫、分析與結構化生成

透過單一 API 進行大量自動化

其他模型

比較 CometAPI 提供的其他模型,在品質、延遲、功能與價格間取得平衡。

開啟模型比較 →

CometAPI

AUTO

CometAPI Auto API is an intelligent model routing feature that allows developers to access the appropriate AI model without specifying a specific model ID for each request.

查看模型

OpenAI

GPT-6 Astra

GPT-6 Astra，是用於複雜推理與程式編寫的旗艦模型。選擇 GPT-5.6 Terra，以平衡智慧與成本，

查看模型

Google

Gemini 3.8 Flash

Gemini 3.8 Flash 是新一代輕量級 Gemini 模型，其目標是在速度、成本與程式設計能力之間取得更佳平衡。

面向長時間執行的智能體的下一代智慧

GLM-5.3-Flash 是 GLM-5 系列中首個原生多模態模型，在維持極具成本效益的架構的同時，提供比 GLM-5.2 更強的智能。

查看模型

OpenAI

gpt-oss-20b(free)

探索 gpt-oss-20b(free) API。

查看模型

Uptime

在正式上線前,查看即時心跳資料、端點可用性與實測回應時間。

版本

在鎖定正式環境整合版本前,先查看可用的模型識別碼。

kimi-k2.7-code

持續探索

比較模型,繼續你的研究

Moonshot AI

可使用熱門

kimi-k2.7-code

Kimi K2.7 Code API

起始價格

$0.76 / 100 萬輸入 tokens

按使用量計費

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可使用

正式環境端點

回應時間

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實測 API 回應時間

發布時間

Jun 11, 2026

Moonshot AI

Playground

透過實際請求試用 Kimi K2.7 Code,檢視參數並在整合 API 前驗證輸出結果。

概覽

Kimi K2.7 Code 的實用總覽,涵蓋重要行為與整合注意事項。

Kimi K2.7 Code 的技術規格

規格	詳細資訊
模型名稱	Kimi K2.7 Code
模型 ID	kimi-k2.7-code
提供商	Moonshot AI
模型系列	Kimi K2
模型類型	以程式開發為重心的大型語言模型
架構	專家混合（MoE）
總參數量	1 兆（廠商報告）
啟用參數量	320 億（廠商報告）
輸入類型	文字
輸出類型	文字
上下文視窗	256K 權杖
推理模式	針對編碼工作流程的多步推理
工具支援	支援代理工作流程；完整規格未公開披露
函式呼叫	未公開披露
API 相容性	可透過 CometAPI 使用

什麼是 Kimi K2.7 Code？

在 Moonshot AI 生態系中，Kimi K2.7 Code 定位為高能力的程式開發模型，旨在提升開發者生產力、支援代理系統，並推動企業工程自動化。

Kimi K2.7 Code 的主要特性

1. 長上下文儲存庫理解

256K 權杖的上下文視窗讓開發者能在單一工作階段中提供大型儲存庫、API 文件、架構說明與支援資料。

2. 以程式開發為中心的最佳化

不同於一般對話模型，K2.7 Code 優先處理軟體工程任務，包括實作、偵錯、重構與說明。

3. 專家混合的效率

Moonshot AI 報告指出，模型在推論時僅啟用其總參數的子集，以平衡能力與計算效率。

4. 代理工作流程支援

K2.7 Code 設計用於支援迭代式的編碼工作流程，其中規劃、執行、驗證與修訂可跨多步驟進行。

5. 多檔案推理

開發者可分析大型專案中分散於各元件的相依性與互動。

Kimi K2.7 Code 的評測表現

截至撰寫時，對 Kimi K2.7 Code 的獨立評測覆蓋仍然有限。

Moonshot AI 公布了相較於先前 Kimi 發布版本的以下提升：

基準測試	報告提升幅度
Kimi Code Bench v2	+21.8%
Program Bench	+11.0%
MLS Bench Lite	+31.5%

這些數據來自廠商對外資訊，應視為廠商報告結果，而非獨立驗證的排名。

評測意義

Kimi K2.7 Code 與類似模型比較

模型	上下文視窗	主要聚焦	優勢	最佳使用情境
Kimi K2.7 Code	256K	編碼	長上下文的工程工作流程	程式代理與儲存庫分析
Claude Code Models	大	編碼與推理	強大的指令遵循能力	企業級程式助理
GPT Coding Models	大	通用 + 編碼	廣泛的生態系支援	生產級應用與整合
DeepSeek Coding Models	大	編碼效率	具競爭力的開放式部署	重視成本的工程團隊

比較摘要

已知限制

最大輸出權杖上限未公開披露。
獨立基準測試驗證仍有限。
公開文件未說明函式呼叫行為。
尚無視覺、音訊與視訊能力的文件化說明。
在編碼任務之外的效能特性較不明確。
與更成熟的生態系相比，企業部署指南仍相對有限。

如何在 CometAPI 上使用 Kimi K2.7 Code API

步驟 1：取得您的 API 金鑰

建立或登入您的 CometAPI 帳戶並產生 API 金鑰。確認最新支援的模型識別碼為：

kimi-k2.7-code

在部署前檢閱目前的端點文件以確認相容性需求。

步驟 2：測試模型

從貼近實際的開發提示開始，反映您的生產環境。

範例情境包括：

重構舊有模組。
審閱 Pull Request。
產生單元測試。
說明儲存庫架構。
依據規格實作功能。

以具代表性的工作負載進行測試，較之於人工合成範例，更能清楚了解模型行為。

步驟 3：整合至生產環境

在環境支援的情況下，使用與 OpenAI 相容的 SDK 模式以加速採用。

生產環境建議包括：

啟用串流回應以提升使用者體驗。
實作具指數退避的重試機制。
維護請求與回應記錄。
在執行前驗證產生的程式碼。
在關鍵工作流程加入人工審核。
以具代表性的工程任務監控品質指標。

Kimi K2.7 Code 尤其適合代理式開發系統，在整個軟體生命週期中持續地進行規劃、實作、驗證與反覆改進。

常見問題

定價

先參考上方的單次執行預估,再查看完整的 CometAPI 與官方價格比較。

第一次請求

$0.004

預估 CometAPI 使用費用

十次請求

$0.0396

預估 CometAPI 使用費用

十五次請求

$0.0594

預估 CometAPI 使用費用

Kimi K2.7 Code 的定價

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

API

複製可用的端點與程式碼範例,需要完整參數時再開啟完整 API 參考文件。

一個 API,直接對接正式環境模型

只需驗證一次,即可呼叫模型端點,並在各供應商間維持一致的計費與監控流程。

POST/v1/chat/completions

Kimi K2.7 Code 的範例程式碼和 API

存取完整的範例程式碼和 API 資源，以簡化您的 Kimi K2.7 Code 整合流程。我們詳盡的文件提供逐步指引，協助您在專案中充分發揮 Kimi K2.7 Code 的潛力。

POST

/v1/chat/completions

# 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

# 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);

功能

在選擇架構或評估正式環境負載前,先掌握模型的關鍵資訊。

支援的功能

現有模型 API 回傳的功能。

text-to-text

image-to-text

video-to-text

輸入與輸出

輸入

text

輸出

text

正式環境資訊

供應商: Moonshot AI
上下文: 依模型而定
商業使用: 支援

應用場景

將 Kimi K2.7 Code 用於符合其 text 能力的正式工作流程,並在長期整合前比較其他選項。

正式環境聊天與 Agent 工作流程

程式撰寫、分析與結構化生成

透過單一 API 進行大量自動化

其他模型

比較 CometAPI 提供的其他模型,在品質、延遲、功能與價格間取得平衡。

開啟模型比較 →

CometAPI

AUTO

CometAPI Auto API is an intelligent model routing feature that allows developers to access the appropriate AI model without specifying a specific model ID for each request.

查看模型

OpenAI

GPT-6 Astra

GPT-6 Astra，是用於複雜推理與程式編寫的旗艦模型。選擇 GPT-5.6 Terra，以平衡智慧與成本，

查看模型

Google

Gemini 3.8 Flash

Gemini 3.8 Flash 是新一代輕量級 Gemini 模型，其目標是在速度、成本與程式設計能力之間取得更佳平衡。

查看模型

Anthropic

Claude Fable 5.1

面向長時間執行的智能體的下一代智慧