MoonshotAI: Kimi K2.7 Code (batch)

moonshotai/kimi-k2.7-code:batch

Выпущена 12 июня 2026 г.|262К контекст|54,49 ₽/М вход|229,42 ₽/М выход

MoonshotAI: Kimi K2.7 Code — это модель семейства Kimi K2 от Moonshot AI, ориентированная на кодирование и предназначенная для надёжного выполнения сквозных задач программирования в длинных контекстах. Она использует нативную мультимодальную архитектуру MoE, которая принимает текстовые и графические входные данные, и всегда работает в режиме мышления, сохраняя полное содержание рассуждений в многоходовых диалогах. С окном контекста в 256K токенов, она нацелена на долгосрочное кодирование, декомпозицию агентских задач и многоходовый диалог. Модель активирует 32 миллиарда параметров из примерно 1 триллиона общего числа.

Провайдер для MoonshotAI: Kimi K2.7 Code (batch)

Hubris маршрутизирует запросы к лучшему доступному провайдеру с автоматическим fallback при сбоях.

moonshotai

Latency

—

Throughput

—

Uptime

—

Контекст

262К

токенов

Макс. ответ

—

Вход

54,49 ₽

за 1М токенов

Выход

229,42 ₽

за 1М токенов

Кеш чтение

10,90 ₽

за 1М токенов

Модальности

Вход:ТекстИзображенияВыход:Текст

Провайдеры

Запросы обслуживает один из провайдеров ниже — маршрутизация автоматически выбирает оптимального по доступности и скорости в момент запроса. Итоговая стоимость зависит от того, какой провайдер обслужил запрос, и от попадания в кэш: при повторяющемся контексте вход тарифицируется по цене чтения кэша — до 60–80 % дешевле. Цены — в рублях за 1 млн токенов.


Together	54,49 ₽	229,42 ₽	10,90 ₽	—	—

Поддерживаемые параметры

frequency_penaltyinclude_reasoninglogit_biasmax_tokensmin_ppresence_penaltyreasoningrepetition_penaltyresponse_formatstopstructured_outputstemperaturetool_choicetoolstop_ktop_p

Тарификация для MoonshotAI: Kimi K2.7 Code (batch)

Цены в рублях за 1 млн токенов. Списание — за реальные токены, без подписок.

Тип	Цена в ₽	Единица
Вход	54,49 ₽	за 1М токенов
Выход	229,42 ₽	за 1М токенов
Кэш: чтение	10,90 ₽	за 1М токенов

Пример кода и API для MoonshotAI: Kimi K2.7 Code (batch)

Hubris — OpenAI-совместимый API. Используйте любой OpenAI SDK, поменяв только base URL и ключ.

Получить API-ключ

curl https://api.hubris.pw/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer sk-gw-..." \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "moonshotai/kimi-k2.7-code:batch",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Привет"}]
  }'

curl https://api.hubris.pw/v1/chat/completions \  -H "Authorization: Bearer sk-gw-..." \  -H "Content-Type: application/json" \  -d '{    "model": "moonshotai/kimi-k2.7-code:batch",    "messages": [{"role": "user", "content": "Привет"}]  }'

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    base_url="https://api.hubris.pw/v1",
    api_key="sk-gw-...",
)

response = client.chat.completions.create(
    model="moonshotai/kimi-k2.7-code:batch",
    messages=[{"role": "user", "content": "Привет"}],
)
print(response.choices[0].message.content)

from openai import OpenAIclient = OpenAI(    base_url="https://api.hubris.pw/v1",    api_key="sk-gw-...",)response = client.chat.completions.create(    model="moonshotai/kimi-k2.7-code:batch",    messages=[{"role": "user", "content": "Привет"}],)print(response.choices[0].message.content)

import OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI({
  baseURL: "https://api.hubris.pw/v1",
  apiKey: process.env.HUBRIS_API_KEY!,
});

const response = await client.chat.completions.create({
  model: "moonshotai/kimi-k2.7-code:batch",
  messages: [{ role: "user", content: "Привет" }],
});

console.log(response.choices[0].message.content);

import OpenAI from "openai";const client = new OpenAI({  baseURL: "https://api.hubris.pw/v1",  apiKey: process.env.HUBRIS_API_KEY!,});const response = await client.chat.completions.create({  model: "moonshotai/kimi-k2.7-code:batch",  messages: [{ role: "user", content: "Привет" }],});console.log(response.choices[0].message.content);

Другие модели от moonshotai

MoonshotAI: Kimi K3

Kimi K3 — это сверхкрупномасштабная, открытая мультимодальная модель рассуждений от Moonshot AI. Она подходит для сложного кодирования, работы со знаниями и долгосрочных агентных рабочих процессов, и особенно сильна в навигации по большим репозиториям, использовании инструментов, отладке и итерациях с изображениями, логами, тестами и обратной связью во время выполнения. Её архитектура использует KDA и Attention Residuals для вычислительной эффективности.

1.0М контекст·от 344,13 ₽/М

MoonshotAI: Kimi K2.7 Code

262К контекст·от 80,30 ₽/М

MoonshotAI Kimi Latest

Эта модель всегда перенаправляется на последнюю модель в семействе MoonshotAI Kimi.

1.0М контекст·от 332,66 ₽/М

MoonshotAI: Kimi K2.6

Kimi K2.6 — это мультимодальная модель нового поколения от Moonshot AI, разработанная для долгосрочного кодирования, генерации UI/UX на основе кодирования и оркестрации мультиагентов. Она справляется со сложными сквозными задачами кодирования на Python, Rust и Go, а также может преобразовывать промпты и визуальные входные данные в готовые к производству интерфейсы. Её архитектура роя агентов масштабируется до сотен параллельных субагентов для автономной декомпозиции задач — создания документов, веб-сайтов и электронных таблиц за один запуск без участия человека.

262К контекст·от 65,38 ₽/М

MoonshotAI: Kimi K2.5

Kimi K2.5 — это нативная мультимодальная модель Moonshot AI, обеспечивающая передовые возможности визуального кодирования и парадигму самонаправляемой агентной системы. Созданная на базе Kimi K2 с продолженным предварительным обучением на примерно 15 триллионах смешанных визуальных и текстовых токенов, она демонстрирует высокую производительность в общем рассуждении, визуальном кодировании и агентном вызове инструментов.

262К контекст·от 65,38 ₽/М

MoonshotAI: Kimi K2 Thinking

Kimi K2 Thinking — это самая передовая открытая модель рассуждений Moonshot AI на сегодняшний день, расширяющая серию K2 в область агентных рассуждений с длительным горизонтом. Построенная на архитектуре Mixture-of-Experts (MoE) с триллионом параметров, представленной в Kimi K2, она активирует 32 миллиарда параметров за один прямой проход и поддерживает контекстные окна размером 256 тысяч токенов. Модель оптимизирована для последовательного пошагового мышления, динамического вызова инструментов и сложных рабочих процессов рассуждений, охватывающих сотни ходов. Она чередует пошаговые рассуждения с использованием инструментов, обеспечивая автономные исследования, кодирование и написание текстов, которые могут продолжаться сотни последовательных действий без отклонений. Она устанавливает новые открытые бенчмарки на HLE, BrowseComp, SWE-Multilingual и LiveCodeBench, сохраняя при этом стабильное многоагентное поведение на протяжении 200–300 вызовов инструментов. Построенная на крупномасштабной архитектуре MoE с оптимизацией MuonClip, она сочетает в себе сильную глубину рассуждений с высокой эффективностью вывода для требовательных агентных и аналитических задач.

262К контекст·от 68,83 ₽/М