Kimi K2.7 कोड 12 जून 2026 को जारी किया गया Moonshot AI का नया एजेंट कोडिंग मॉडल है। यह एक ट्रिलियन-पैरामीटर मिक्सचर-ऑफ-एक्स्पर्ट मॉडल है जो प्रति टोकन लगभग 32B मापदंडों को सक्रिय करता है, विशेष रूप से कोड जनरेशन, डीबगिंग, टूल उपयोग और लंबे मल्टी-स्टेप इंजीनियरिंग वर्कफ़्लो के लिए ट्यून किया गया है। मूनशॉट के अपने कोडिंग बेंचमार्क पर यह 50.9 (K2.6) से 62.0 तक कूदता है, और यह एमसीपीमार्क सत्यापित पर 81.1 प्रतिशत स्कोर करता है, जो कई फ्रंटियर बंद मॉडलों से आगे है।.
मॉडल आज EmpirioLabs पर एक 262,144-token संदर्भ विंडो, हमेशा पर तर्क, समारोह कॉलिंग, JSON मोड संरचित उत्पादन, और पाठ, छवि और वीडियो इनपुट के साथ लाइव है। आप इसे में कोशिश कर सकते हैं खेल या इसे OpenAI-compatible API के माध्यम से कॉल करें। पूर्ण कल्पना पर रहता है Kimi K2.7 कोड मॉडल पेज और एपीआई डॉक।.
मूल्य निर्धारण
बिलिंग का उपयोग आधारित है: इनपुट और आउटपुट टोकन प्रति टोकन मीटर होते हैं, और प्रत्येक चालान वेब खोज में एक छोटा प्रति-कॉल शुल्क होता है जो केवल तभी लागू होता है जब वास्तव में एक खोज होती है। वर्तमान प्रति टोकन दरें हमेशा पर रहती हैं मॉडल पेजतर्क हमेशा इस मॉडल के लिए होता है, और तर्क टोकन को आउटपुट टोकन के रूप में बिल दिया जाता है, इसलिए अपने अधिकतम टोकन को ध्यान में रखते हुए बजट किया जाता है।.
क्विकस्टार्ट
Kimi K2.7 कोड OpenAI-compatible है, इसलिए आधिकारिक SDK EmpirioLabs पर बेस URL को इंगित करके काम करते हैं:
openai आयात OpenAI क्लाइंट = OpenAI (api key="YOUR EMPIRIOLABS API KEY", base url=" https://api.empiriolabs.ai/v1",) उत्तर = ग्राहक.chat.completions.create(model=" kimi-k2-7-code ", संदेश=[ {"role": "उपयोगकर्ता", "content": "एक पायथन फ़ंक्शन को लिखें जो ओवरलैपिंग अंतराल को मर्ज करता है।"} ],) print(response.choices[0].message.reasoning contentस्ट्रीमिंग, फंक्शन कॉलिंग, JSON मोड, एन्थ्रोपिक शैली TOKEN समापन बिंदु, और TOKEN बॉक्स से बाहर सभी काम करने के लिए समापन बिंदु।.
इससे पहले कि आप निर्माण
कुछ परिचालन विवरण जो हमने मॉडल को ऊपर लाने के दौरान पुष्टि की थी:
- हमेशा सोच रहा है।. प्रत्येक प्रतिक्रिया में शामिल हैं
तर्क contentअंतिम उत्तर से पहले और इसे अक्षम नहीं किया जा सकता। उत्पादन टोकनों की ओर और अपने अधिकतम टोकन सीमा की ओर ध्यान देना, इसलिए हेडरूम छोड़ दें: एपीआई एक उदार आउटपुट बजट के लिए डिफ़ॉल्ट है और अनुरोध के अनुसार 131,072 आउटपुट टोकन को स्वीकार करता है।. - नमूनाकरण तय किया गया है।. मॉडल सेवा पिन्ड नमूना सेटिंग्स चलाता है, तो
तापमान,top p, और दंड ओवरराइड्स स्वीकार किए जाते हैं लेकिन अस्वीकार किए जाने के बजाय अनदेखा नहीं किया जाता है। आपका मौजूदा OpenAI-style कोड अपरिवर्तित काम करता है।. - वेब खोज में बनाया गया है।. सेट
" tool_web_search ": सचकिसी भी चैट अनुरोध पर और मॉडल अपने होस्ट किए गए वेब सर्च टूल को चलाता है: यह तय करता है कि जब खोज करना है, लाइव परिणाम पढ़ता है और जवाब में सूत्रों का हवाला देते हैं। प्रत्येक जांच की खोज में एक छोटा प्रति-search शुल्क शामिल होता है, केवल तभी बिल किया जाता है जब एक खोज वास्तव में चली जाती है और रिपोर्ट में दी जाती है।उपयोग tool_usage.web_search।. - टूल कॉल कैरी तर्क. जब आप अपना खुद का फंक्शन-कैलिंग लूप चलाते हैं, तो अपने साथ सहायक संदेश को फिर से खेलना
तर्क contentफील्ड बरकरार; मॉडल सेवा को बहु-चरण टूल कॉलिंग के दौरान संदर्भ में रहने के लिए वर्तमान टर्न के तर्क की आवश्यकता होती है।. - यह वास्तव में बहुआयामी है।. छवि और वीडियो इनपुट मानक OpenAI सामग्री सरणी के माध्यम से काम करते हैं, जो स्क्रीनशॉट या स्क्रीन रिकॉर्डिंग से अलग होने के लिए व्यावहारिक बनाता है।.
सारांश
Kimi K2.7 कोड एक उपयोग आधारित, प्रति टोकन एपीआई के लिए फ्रंटियर-लेवल एजेंटिक कोडिंग लाता है। प्रारंभ खेलपढ़ना docएक एपीआई कुंजी पकड़ो और अपने OpenAI SDK को इंगित करें https://api.empiriolabs.ai/v1।.
प्रकटीकरण: यह लेख एआई सहायता के साथ लिखा गया था और EmpirioLabs AI द्वारा समीक्षा की गई थी।.
