
Kimi API es la línea K2 de pesos abiertos de Moonshot AI, desde el K2.5 multimodal nativo hasta el K2.7 Code especializado en programación. Como la visión está integrada en el modelo, puedes convertir capturas de pantalla, maquetas de interfaz de usuario y videos cortos en código frontend funcional, coordinar hasta 100 subagentes en paralelo y razonar en un contexto de 256K tokens. Atlas Cloud ofrece toda la familia a través de un único endpoint unificado con precios transparentes de pago por uso. Empieza a crear hoy mismo.
Atlas Cloud le proporciona los últimos modelos creativos líderes en la industria.
Compara de un vistazo el enfoque de cada endpoint de Kimi y su precio estándar por millón de tokens.
| Modalidad | Descripción |
|---|---|
| Kimi K2.7 Code API (Text to Text) | Diseñado específicamente para trabajos de ingeniería, este endpoint convierte prompts en lenguaje natural y archivos de código fuente existentes en código funcional, correcciones y automatización para desarrolladores. Está orientado a programación, depuración y flujos de trabajo de desarrollo con IA donde la prioridad es generar código de forma fiable, con una tarifa estándar de $0.95 por millón de tokens de entrada y $4 por millón de tokens de salida. |
| Kimi K2.6 API (Text to Text) | Proporciónale prompts de texto y Kimi K2.6 devuelve respuestas razonadas, código y salidas estructuradas para tareas cotidianas de productividad. Mejorado tanto para razonamiento como para programación, es adecuado para equipos que buscan un único modelo de propósito general para análisis, redacción y desarrollo de software, con entradas en caché a $0.16 por millón de tokens para contexto repetido. |
| Kimi K2.5 API (Text to Text) | Cuando una tarea abarca documentos extensos o pipelines de varios pasos, Kimi K2.5 ingiere entradas de texto ampliadas y devuelve respuestas coherentes y conscientes del contexto. Creado para la comprensión de contextos largos y flujos de trabajo inteligentes, funciona con precios transparentes de pago por uso de $0.60 por millón de tokens de entrada y $3 por millón de tokens de salida, lo que mantiene rentable el análisis a gran escala. |
La Kimi API lleva los modelos K2 de un billón de parámetros de Moonshot AI a un único endpoint, combinando una ventana de contexto de 262,144 tokens con entrada nativa de imagen y video, enjambres de agentes autodirigidos y modelos especializados ajustados para programación, depuración y razonamiento a largo plazo.

K2.6 procesa texto, imágenes y video dentro de una única arquitectura multimodal nativa, y acepta formatos desde PNG y WebP hasta MP4, MOV y WebM sin plugins externos. Su codificador de visión MoonViT lee directamente grabaciones de pantalla, archivos de diseño y diagramas. Mientras que K2.5 manejaba texto e imágenes, K2.6 extiende la misma pila a la comprensión completa de video, de modo que el contexto visual se convierte en una entrada más.

La Kimi API expone un enjambre de agentes autodirigido que escala hasta 300 sub-agentes trabajando en alrededor de 4,000 pasos coordinados. En lugar de razonar en un único hilo, K2.6 descompone un objetivo grande en ramas paralelas y las orquesta hasta completarlas. Cada sub-agente se encarga de su propia parte de la tarea y luego informa al plan compartido. Este diseño encaja con la automatización a largo plazo cuando un proyecto abarca muchas etapas dependientes.

La programación está en el centro de la familia, con Kimi K2.7 Code creado específicamente para programación, depuración y flujos de trabajo de agentes para desarrolladores. En el benchmark de programación SWE-Bench Pro, K2.6 alcanza 58.6, superando por poco a varios modelos frontier en correcciones de repositorios reales. Apunta cualquiera de los dos modelos a una suite de pruebas que falla y rastreará el fallo, propondrá un parche e iterará hasta que la compilación pase correctamente.

¿Necesitas razonamiento transparente? Activa el modo de pensamiento configurable y el modelo muestra su cadena paso a paso antes de comprometerse con una respuesta, junto con llamadas nativas a herramientas y funciones. En Atlas Cloud, toda la Kimi API se ejecuta detrás de una única clave compatible con OpenAI, con precios de pago por uso por llamada y acceso Day-0 a cada nueva versión. Cambia tu URL base y tu código existente seguirá funcionando.
Envía el mismo brief único a la Kimi API y a dos modelos rivales, y luego compara la página HTML interactiva que cada uno crea a partir de exactamente las mismas instrucciones.
Crea una página HTML completa de un solo archivo para un juego arcade de Snake jugable, con todo el CSS y JavaScript incrustados y sin dependencias externas, CDNs, imágenes ni fuentes. Renderiza el tablero en un canvas con una paleta moderna de neón sobre fondo oscuro, movimiento fluido y una suave estela luminosa detrás de la serpiente. Admite controles con las flechas y WASD, además de gestos de deslizamiento en dispositivos táctiles; muestra la puntuación en vivo y un récord persistente, y aumenta gradualmente la velocidad del juego a medida que sube la puntuación. Dispara una pequeña explosión de partículas cada vez que se come comida, muestra una superposición animada de fin de partida con un botón de reinicio y mantén el diseño responsive para que el tablero permanezca centrado y legible tanto en desktop como en móvil.
Generated with Kimi K2.7 Code on Atlas Cloud
Generated with GPT 5.5 on Atlas Cloud
Generated with Kimi K2.6 on Atlas Cloud
Crea un único archivo HTML totalmente autónomo (todo el CSS y JavaScript incrustados, absolutamente sin dependencias externas, CDNs, imágenes ni web fonts) que renderice un "terrario digital vivo" interactivo: un frasco de vidrio sellado situado en el centro de la pantalla que contiene una selva tropical en miniatura autosostenible que crece en tiempo real. Al abrirlo en cualquier navegador moderno, debe ejecutarse de inmediato a 60fps sin ningún paso de build. Escena y layout principales: centra la composición de forma simétrica, tratando el frasco de vidrio como el escenario protagonista sobre un fondo oscuro profundo con viñeta (gradiente radial desde un centro suavemente iluminado por musgo que se desvanece hacia bordes casi negros) para que toda la atención recaiga en el frasco. Renderiza todo en un HTML5 Canvas de ventana completa, bajo una capa real de chrome DOM/CSS con glassmorphism: la pared del frasco debe mostrar cualidades genuinas de vidrio — reflejos curvos de refracción, una franja brillante de luz especular en el borde, un sutil desenfoque esmerilado y gotas de condensación dispersas con pequeñas lentes — logradas con gradientes radiales/lineales en capas, backdrop-filter blur, trazos blancos semitransparentes y sombras suaves. Dentro del frasco hay limo húmedo y oscuro en el fondo y una leve niebla volumétrica que deriva lentamente. Las tres capas técnicas que deben apilarse y coexistir (aquí es donde se distinguen los modelos débiles de los fuertes: un modelo débil producirá una imagen estática; uno fuerte hará que todo el frasco esté vivo): 1. Crecimiento recursivo con L-system: enredaderas, frondes de helecho y musgos se generan mediante un L-system / algoritmo de ramificación recursiva y animan su despliegue con el tiempo: los tallos se alargan, las ramas se subdividen, los frondes se desenrollan y las hojas escalan con easing. El crecimiento es orgánico y ligeramente aleatorio por rama (variación de ángulo, afinamiento del grosor, decaimiento de longitud), de modo que no haya dos plantas idénticas al recargar. 2. Sistema de partículas: motas de luz ámbar similares a luciérnagas (decenas) flotan y oscilan a través de la niebla con un suave brillo aditivo y parallax sutil, además de partículas ascendentes de condensación/polen; las partículas reaccionan de forma sutil a las plantas recién crecidas. 3. Ciclo de iluminación día-noche: un bucle continuo de luz ambiental desplaza la luz principal cenital desde el amanecer blanco frío → atardecer dorado cálido → noche índigo profunda y de vuelta, recoloreando toda la escena, los reflejos del vidrio, la niebla y los tonos de las plantas en consecuencia. Las plantas muestran fototropismo: los tallos se curvan e inclinan sus puntas hacia la dirección actual de la luz a medida que esta se mueve. Interacción principal: al hacer clic en cualquier punto de la pared o el interior del frasco, cae una única semilla en el limo en la posición x del clic, y esa semilla reproduce una vida completa y visible en secuencia: la semilla cae y se asienta, germina en un brote, el brote se ramifica recursivamente mediante el L-system y luego florece una pequeña flor luminosa al madurar; cada etapa debe usar easing y ser claramente legible, con una suave ondulación/nube de polvo al aterrizar. Varios clics generan varias plantas que coexisten y siguen creciendo, llenando gradualmente el terrario hasta formar una espesura más densa. Incluye un par de controles inline sutiles en botones tipo píldora con glassmorphism (por ejemplo, "Restablecer terrario" y un conmutador "Día/Noche: auto ⇄ arrastrar" que permita al usuario desplazar la hora del día, además de una pausa opcional). Incluye una línea de pista tenue ("toca el vidrio para plantar una semilla") que se desvanezca tras la primera interacción. Paleta y ambiente: follaje verde tinta de bosque y verde amarillento musgoso, brillo ámbar/miel para las motas de luz y las flores, tintes fríos de vidrio verde azulado en el frasco, lavados de oro cálido e índigo frío a lo largo del ciclo día-noche. La sensación general debe ser tranquila, respirante y meditativa: movimiento lento y suave, sin transiciones bruscas. Requisitos técnicos: usa requestAnimationFrame con delta-time para que la animación sea independiente de la tasa de frames; haz que el canvas responda al cambio de tamaño de la ventana con escalado correcto según devicePixelRatio y mantén el frasco centrado; limita de forma sensata la cantidad de partículas/ramas para que se mantenga fluido; conserva toda la aleatoriedad con semilla por planta para que el crecimiento parezca natural. Todo — geometría, brillo, vidrio, niebla, iluminación, partículas y plantas recursivas — debe dibujarse o calcularse en código, sin ningún asset externo. Entrega únicamente el documento HTML completo, listo para guardarse como un archivo .html y abrirse.
Generated with Kimi K2.7 Code on Atlas Cloud
Generated with GPT 5.5 on Atlas Cloud
Generated with Kimi K2.6 on Atlas Cloud
Ya sea que estés enviando código en repositorios enormes, convirtiendo diseños en interfaces u orquestando enjambres de agentes, la API de Kimi aporta razonamiento de contexto largo y uso nativo de herramientas a cargas de trabajo reales de producción.
Kimi K2.7 Code lee repositorios completos dentro de una ventana de 262K tokens, refactorizando, depurando y ampliando bases de código en una sola pasada. Los equipos confían en él para modernizar sistemas heredados y entregar funcionalidades de varios archivos sin perder el contexto del proyecto.
Proporciona a Kimi K2.5 una captura de pantalla, una maqueta o un breve video de demostración, y devolverá código front-end funcional a partir de la entrada visual. Los diseñadores y equipos de producto convierten conceptos estáticos en páginas y prototipos interactivos en minutos.
Cuando los informes o contratos se extienden a cientos de páginas, los modelos Kimi los procesan dentro de un contexto de 256K tokens para revelar tendencias y conflictos. Los analistas extraen respuestas estructuradas con citas en lugar de leer cada página manualmente.
Los enjambres de agentes permiten que Kimi K2.5 divida un objetivo en hasta 100 subagentes paralelos, reduciendo el tiempo de ejecución hasta 4.5x. Los equipos automatizan análisis por lotes y compilaciones de formato largo que un solo modelo no puede completar.
Entrenados para el uso agéntico de herramientas, los modelos Kimi llaman a funciones externas, APIs y búsquedas para completar tareas sin indicaciones paso a paso. Los desarrolladores crean asistentes que reservan, consultan y actúan en sistemas reales en nombre del usuario.
Como la API de Kimi es compatible con OpenAI, solo tienes que cambiar la URL base y una clave para dirigir el tráfico a los modelos Moonshot. Las startups adoptan Kimi sin reescribir la lógica de la aplicación y pagan precios transparentes por llamada.
Compara la Kimi API con otras API de modelos de lenguaje insignia en Atlas Cloud y descubre dónde destaca en longitud de contexto, flexibilidad de entrada y precio por token.
| Modelo | Ventana de contexto | Tipos de entrada | Precio de entrada ($/1M tokens) | Precio de salida ($/1M tokens) |
|---|---|---|---|---|
| Kimi K2.7 Code | 256K tokens | Texto, Imagen | $0.95 | $4.00 |
| Kimi K2.6 | 256K tokens | Texto, Imagen, Vídeo | $0.95 | $4.00 |
| Kimi K2.5 | 256K tokens | Texto, Imagen, Vídeo | $0.60 | $3.00 |
| DeepSeek V4 Pro | 1M tokens | Texto | $1.74 | $3.45 |
| GLM 5.2 | 1M tokens | Texto | $1.40 | $4.40 |
| Grok 4.5 | 500K tokens | Texto | $2.00 | $6.00 |
| Doubao Seed 2.1 Pro | 256K tokens | Texto | $0.90 | $4.50 |
Empieza en minutos — sigue estos sencillos pasos para integrar y desplegar modelos a través de la plataforma de Atlas Cloud.
Regístrate en atlascloud.ai y completa la verificación. Los nuevos usuarios reciben créditos gratuitos para explorar la plataforma y probar modelos.
Combina modelos avanzados de Kimi con la plataforma acelerada por GPU de Atlas Cloud, proporcionando rendimiento, escalabilidad y experiencia de desarrollo incomparables.
Baja Latencia:
Inferencia optimizada por GPU para respuestas en tiempo real.
API Unificada:
Una sola integración para acceder a Kimi, GPT, Gemini y DeepSeek.
Precios Transparentes:
Facturación por Token, soporta modo Serverless.
Experiencia del Desarrollador:
SDK, análisis de datos, herramientas de ajuste fino y plantillas todo en uno.
Confiabilidad:
99.99% de disponibilidad, control de permisos RBAC, registros de cumplimiento.
Seguridad y Cumplimiento:
Certificación SOC 2 Type II, cumplimiento HIPAA, soberanía de datos en EE.UU.
La Kimi API ofrece a los desarrolladores acceso programático a la familia Kimi de modelos de lenguaje grandes de Moonshot AI para razonamiento, programación y comprensión de contexto largo. En Atlas Cloud accedes a ella mediante un único endpoint compatible con OpenAI, por lo que una sola clave cubre todas las versiones de Kimi con precios de pago por uso, por llamada.
Atlas Cloud aloja varias versiones, incluidas Kimi K2.5 para flujos de trabajo de contexto largo y agentes, Kimi K2.6 como el modelo general más inteligente de Moonshot, y Kimi K2.7 Code para programación y depuración. Como comparten el mismo formato de solicitud, pasar de uno a otro solo implica cambiar una cadena de modelo.
Estos modelos destacan en programación compleja, análisis de repositorios con varios archivos, razonamiento con muchos documentos y llamadas a herramientas por agentes. Los equipos recurren a Kimi cuando una tarea requiere tanto una gran memoria de trabajo como una sólida lógica paso a paso, como refactorizar una base de código completa o auditar informes extensos.
La facturación es de pago por uso, sin suscripción ni mínimos. Kimi K2.5 cuesta $0.60 por millón de tokens de entrada y $3.00 por millón de tokens de salida, mientras que Kimi K2.6 y Kimi K2.7 Code cuestan $0.95 por millón de tokens de entrada y $4.00 por millón de tokens de salida. El almacenamiento en caché del contexto reduce el coste de prompts repetidos o compartidos.
Como Atlas Cloud expone Kimi mediante una API compatible con OpenAI, puedes apuntar tu SDK de OpenAI actual al endpoint de Atlas y sustituirlo por un nombre de modelo Kimi. No hace falta reescribir la lógica de tu aplicación, lo que lo convierte en un reemplazo directo para pipelines de chat, programación y agentes.
Kimi K2.5, K2.6 y K2.7 Code admiten cada uno una ventana de contexto de 262,144 tokens, aproximadamente 256K tokens. Esa capacidad te permite enviar bases de código completas, manuales técnicos extensos o cientos de páginas de informes en una sola solicitud sin fragmentación manual.
Las versiones recientes de Kimi son multimodales de forma nativa, no solo de texto. Kimi K2.6 acepta entrada de texto, imagen y vídeo, y Kimi K2.5 razona sobre tokens visuales y de texto combinados, por lo que puedes enviar capturas de pantalla, archivos de diseño o grabaciones y hacer que el modelo los interprete junto con tu prompt.
Los desarrolladores suelen elegirla por su coste y contexto. Los informes de la comunidad apuntan a ahorros significativos frente a modelos propietarios líderes con una calidad de programación comparable, y la ventana de 256K permite abordar tareas de repositorios completos y documentos completos que los modelos con contextos más cortos no pueden manejar. Empieza a crear hoy mismo.
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