Proveedores y modelosMoonshot AI

Kimi K2.7 Code

Kimi K2.7 Code
Moonshot AI · Text Generation
POST /v1/chat/completions

Kimi K2.7 Code es el modelo de codificación agente de un billón de parámetros de Moonshot con contexto de 256K, razonamiento siempre activado y entradas de texto, imagen y vídeo.

A simple vista

CampoValor
ID de modelokimi-k2-7-code
Fecha de lanzamiento del modelo2026-06-16
Modalidades de entradaTexto, Imagen, Vídeo
Modalidades de salidaTexto
Ventana de contexto256K
Precisión del peso-
Tokens de salida máximo131,072
Característicasrazonamiento, function_calling, structured_output, multimodal, agentic_coding, web_search
Inferencia nativaNo
NuevoSí
Puntos finales soportadosPOST /v1/chat/completions, POST /v1/responses, POST /v1/messages

Precios

CargaEspecificacionesTarifa
Entradapor 1M de fichas de prompt$0.95
Producciónpor cada 1M de tokens generados$4.00
Búsqueda en la webpor llamada cuando se invoca$0.015

Solicitud de ejemplo

$curl https://api.empiriolabs.ai/v1/chat/completions \
>  -H 'Authorization: Bearer $EMPIRIOLABS_API_KEY' \
>  -H 'Content-Type: application/json' \
>  -d '{"model": "kimi-k2-7-code", "messages": [{"role":"user","content":"Hello"}]}'

Parámetros

ParámetroTipoObligatorioDefaultDescripción
max_tokensNúmerono16384Tokens de salida máximos. Los tokens de razonamiento cuentan para este límite. · Rango: 1 – 131072
stopCuerdano-Hasta 4 cadenas donde el modelo dejará de generar más tokens.
response_formatObjetono-Modo JSON compatible con OpenAI o formato de respuesta de esquema JSON.
tool_web_searchBooleanonofalsoBusca información en tiempo real en internet. Añade $0.015 al coste de la solicitud por cada llamada de búsqueda web invocada.

Notas

Soporta entradas de texto, imagen y vídeo con contexto de 256K, llamada a funciones, salida estructurada en modo JSON y búsqueda web integrada a $0.015 por llamada invocada. El pensamiento está siempre activo y no puede ser deshabilitado; Los tokens de razonamiento se presentan como tokens de salida. Se ignoran las anulaciones de temperatura y otras sustituciones de muestreo porque el servicio de modelos utiliza ajustes de muestreo fijos. La función multi-step que llama a través de la API debe reproducir el mensaje de asistente con su campo de reasoning_content intacto.

Facturación por herramienta (usage.tool_usage)

Cuando este modelo invoca herramientas integradas dentro de una sola petición, la respuesta lleva un mapa de usage.tool_usage normalizado junto a los recuentos de tokens. El número de herramientas ya está incluido en cost_usd y se presenta para mayor transparencia.

Variantes

:variant1

CampoValor
ID de modelokimi-k2-7-code:variant1
Fecha de lanzamiento del modelo2026-06-16
RegiónAlemania
Ventana de contexto256K
Precisión del peso-
Tokens de salida máximo16,384
Característicasrazonamiento, function_calling, structured_output, multimodal, agentic_coding, caché
Inferencia nativaNo
Puntos finales soportadosPOST /v1/chat/completions, POST /v1/responses, POST /v1/messages

Precios

CargaEspecificacionesTarifa
Entradapor 1M de fichas de prompt$0.8939 (era $0.95)
Producciónpor cada 1M de tokens generados$3.7131 (era $4.00)
Lectura implícita de cachépor cada 1M de tokens de entrada en caché$0.1788

Parámetros

ParámetroTipoObligatorioDefaultDescripción
max_tokensNúmerono16384Tokens de salida máximos. Los tokens de razonamiento cuentan para este límite. · Distribución: 1 – 16384
stopCuerdano-Hasta 4 cadenas donde el modelo dejará de generar más tokens.
response_formatObjetono-Modo JSON compatible con OpenAI o formato de respuesta de esquema JSON.

Machine-legible esquema: GET https://api.empiriolabs.ai/v1/models/kimi-k2-7-code.