Type
Spéc.
Tarif
Entrée
par 1M de jetons d’invite
$0.95
Sortie
par 1M de jetons générés
$4.00
Recherche Web
par appel lors de l’invocation
$0.015
Kimi K2.7 Code et Kimi K2.6 côte à côte : caractéristiques, capacités, paramètres et tarifs en direct du catalogue EmpirioLabs.
Moonshot AI Génération de texteKimi K2.7 Code et Kimi K2.6 sont deux modèles Moonshot AI de la catégorie Génération de texte, disponibles via l'API EmpirioLabs.
| Spéc. | Kimi K2.7 Code | Kimi K2.6 |
|---|---|---|
| ID du modèle | kimi-k2-7-code | kimi-k2-6 |
| Auteur | Moonshot AI | Moonshot AI |
| Publié | 16 juin 2026 | 20 avr. 2026 |
| Fenêtre de contexte | 256K tokens | 256K tokens |
| Sortie max | 131 072 tokens | 16 000 tokens |
| Entrée | Texte Image Vidéo | Texte Image Vidéo |
| Sortie | Texte | Texte |
| Sortie structurée | JSON Schema | JSON Schema |
| Région | International | China |
| Endpoints | POST /v1/chat/completions POST /v1/responses POST /v1/messages POST /v1beta/models/kimi-k2-7-code:generateContent | POST /v1/chat/completions POST /v1/responses POST /v1/messages POST /v1beta/models/kimi-k2-6:generateContent |
| Capacités |
Tarifs en direct du catalogue EmpirioLabs pour les deux modèles. Chaque grille tarifaire correspond toujours à ce que l'API facture.
Paramètres de requête indiqués pour chaque modèle sur EmpirioLabs, avec les valeurs autorisées ou la plage le cas échéant. Un tiret signale un paramètre que le modèle n'indique pas.
| Paramètre | Kimi K2.7 Code | Kimi K2.6 |
|---|---|---|
| max_tokens | 1 à 262144 Par défaut: 32768 | 1 à 16000 |
| stop | string | string |
| tool_web_search | boolean Par défaut: false | - |
| max_tool_calls | 1 à 20 Par défaut: 5 | - |
| response_format | enum | enum |
| temperature | - | 0 à 1.99 Par défaut: 0.7 |
| top_p | - | 0 à 1 Par défaut: 0.9 |
| enable_thinking | - | boolean Par défaut: true |
| reasoning_effort | - | none, low, medium, high, max Par défaut: medium |
| thinking_budget | - | 1 à 81920 Par défaut: 32768 |
| web_search_linkup | - | boolean Par défaut: false |
| disable_formatting | - | boolean Par défaut: false |
Prend en charge les entrées texte, image et vidéo avec un contexte 256K, l’appel de fonctions, la sortie structurée en mode JSON et la recherche web intégrée à $0.015 par appel invoqué. La réflexion est toujours activée et ne peut pas être désactivée; les jetons de raisonnement sont facturés comme des jetons de sortie. Les dérogations de température et autres types d’échantillonnage sont ignorées car le service de modèle utilise des réglages d’échantillonnage fixes. L’appel de fonction en plusieurs étapes via l’API doit rejouer le message d’assistant avec son champ reasoning_content intact.
Kimi K2.7 Code sert l'API Chat Completions compatible OpenAI. Pointez n'importe quel SDK OpenAI vers https://api.empiriolabs.ai/v1 avec votre clé API EmpirioLabs et utilisez l'id de modèle kimi-k2-7-code. Les deux modèles s'appellent via le même endpoint. Définissez model sur kimi-k2-7-code ou kimi-k2-6. Obtenez une clé API depuis le tableau de bord EmpirioLabs.
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": "Write a haiku about the ocean."}
]
}'Kimi K2.7 Code est la version la plus récente (16 juin 2026) ; Kimi K2.6 est sorti le 20 avr. 2026. Les deux modèles ont une fenêtre de contexte de 256K tokens. Kimi K2.7 Code renvoie jusqu'à 131 072 tokens de sortie par réponse, Kimi K2.6 jusqu'à 16 000. Les caractéristiques, les grilles tarifaires et les paramètres de cette page proviennent du catalogue EmpirioLabs en direct.
Kimi K2.7 Code est la version la plus récente (16 juin 2026) ; Kimi K2.6 est sorti le 20 avr. 2026.
Kimi K2.6 affiche le tarif le plus bas pour Entrée (par 1M de jetons d’invite) et Sortie (par 1M de jetons générés). Les deux grilles tarifaires en direct sont sur cette page et correspondent toujours à ce que l'API facture.
Oui. Les deux modèles utilisent POST /v1/chat/completions avec la même clé API EmpirioLabs : la plupart des intégrations basculent en changeant la valeur model. Vérifiez d'abord le tableau des paramètres de cette page si vous dépendez d'un paramètre propre à un modèle.
Oui. Ouvrez chaque modèle dans le playground EmpirioLabs et lancez le même prompt sur les deux, avec les paramètres exposés par l'API.
Consultez nos tarifs ou contactez-nous si vous souhaitez que votre propre modèle soit déployé sur notre stack.