
Kimi API, Moonshot AI की open-weight K2 लाइन है, जिसमें natively multimodal K2.5 से लेकर coding-specialized K2.7 Code तक शामिल हैं। चूंकि vision मॉडल में ही built-in है, आप screenshots, UI mockups और short videos को काम करने वाले frontend code में बदल सकते हैं, 100 तक parallel sub-agents को coordinate कर सकते हैं, और 256K token context में reasoning कर सकते हैं। Atlas Cloud पूरे परिवार को एक unified endpoint के ज़रिए transparent pay-as-you-go pricing के साथ उपलब्ध कराता है। आज ही बनाना शुरू करें।
Atlas Cloud आपको उद्योग में अग्रणी नवीनतम रचनात्मक मॉडल प्रदान करता है।
हर Kimi endpoint के फोकस और मानक प्रति-मिलियन-token मूल्य निर्धारण की एक नज़र में तुलना करें।
| मोडैलिटी | विवरण |
|---|---|
| Kimi K2.7 Code API (टेक्स्ट से टेक्स्ट) | इंजीनियरिंग कार्यों के लिए खास तौर पर बनाया गया यह endpoint, natural language prompts और मौजूदा source files को काम करने वाले code, fixes और developer automation में बदलता है। यह programming, debugging और AI developer workflows के लिए लक्षित है, जहाँ भरोसेमंद code generation प्राथमिकता होती है। इसका मानक शुल्क $0.95 प्रति मिलियन input tokens और $4 प्रति मिलियन output tokens है। |
| Kimi K2.6 API (टेक्स्ट से टेक्स्ट) | इसे text prompts दें और Kimi K2.6 रोज़मर्रा की productivity tasks में तर्कसंगत answers, code और structured output लौटाता है। reasoning और coding दोनों के लिए बेहतर बनाया गया यह मॉडल उन teams के लिए उपयुक्त है जो analysis, drafting और software development के लिए एक single general-purpose model चाहती हैं। repeated context के लिए cached input की कीमत $0.16 प्रति मिलियन tokens है। |
| Kimi K2.5 API (टेक्स्ट से टेक्स्ट) | जब कोई काम लंबे documents या multi-step pipelines में फैला हो, Kimi K2.5 extended text inputs को ingest करके coherent, context-aware responses लौटाता है। long-context understanding और intelligent workflows के लिए बनाया गया यह मॉडल transparent pay-as-you-go pricing पर चलता है: $0.60 प्रति मिलियन input tokens और $3 प्रति मिलियन output tokens, जिससे large-scale analysis cost-efficient रहता है। |
Kimi API, Moonshot AI के trillion-parameter K2 models को एक ही endpoint पर लाता है, जिसमें 262,144-token context window के साथ native image और video input, self-directed agent swarms, और coding, debugging तथा long-horizon reasoning के लिए tuned specialized models मिलते हैं।

K2.6 एक ही native multimodal architecture में text, images और video को process करता है, और external plugins के बिना PNG और WebP से लेकर MP4, MOV और WebM तक के formats स्वीकार करता है। इसका MoonViT vision encoder screen recordings, design files और diagrams को सीधे पढ़ता है। जहाँ पहले K2.5 text और images संभालता था, वहीं K2.6 उसी stack को full video understanding तक बढ़ाता है, ताकि visual context भी बस एक और input बन जाए।

Kimi API एक self-directed agent swarm expose करता है, जो लगभग 4,000 coordinated steps में काम करने वाले 300 sub-agents तक scale करता है। एक ही thread पर reasoning करने के बजाय, K2.6 एक बड़े objective को parallel branches में decompose करता है और उन्हें completion तक orchestrate करता है। हर sub-agent task का अपना हिस्सा संभालता है, फिर shared plan में report back करता है। यह design long-horizon automation के लिए उपयुक्त है, जहाँ project कई dependent stages में फैला होता है।

Coding इस family के केंद्र में है, जहाँ Kimi K2.7 Code को programming, debugging और developer agent workflows के लिए purpose-built किया गया है। SWE-Bench Pro coding benchmark पर K2.6 58.6 तक पहुँचता है, और real repository fixes में कई frontier models से थोड़ा आगे निकलता है। किसी भी model को failing test suite दें और यह fault trace करता है, patch propose करता है, और build green होने तक iterate करता है।

Transparent reasoning चाहिए? Configurable thinking mode enable करें और model जवाब commit करने से पहले अपनी step-by-step chain दिखाता है, साथ में native tool और function calling भी देता है। Atlas Cloud पर पूरा Kimi API एक OpenAI-compatible key के पीछे चलता है, pay-as-you-go per-call pricing और हर नई release के लिए Day-0 access के साथ। अपना base URL बदलें और आपका existing code चलता रहेगा।
Kimi API और दो प्रतिस्पर्धी मॉडल को एक ही समान brief भेजें, फिर तुलना करें कि बिल्कुल समान निर्देशों से हर मॉडल कौन-सा interactive HTML page बनाता है।
एक पूरा single-file HTML page बनाएँ, जिसमें खेलने योग्य Snake arcade game हो, सभी CSS और JavaScript inline हों, और कोई external dependencies, CDNs, images या fonts न हों। बोर्ड को canvas पर modern neon-on-dark color scheme, smooth movement और साँप के पीछे soft glow trail के साथ render करें। arrow-key और WASD control के साथ touch devices पर swipe gestures support करें, live score और persistent high score दिखाएँ, और score बढ़ने के साथ game की speed धीरे-धीरे बढ़ाएँ। Food खाने पर छोटा particle burst trigger करें, restart button के साथ animated game-over overlay दिखाएँ, और layout responsive रखें ताकि board desktop और mobile दोनों पर centered और legible रहे।
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
एक single, पूरी तरह self-contained HTML file बनाएँ (सभी CSS और JavaScript inline, बिल्कुल कोई external dependencies, CDNs, images या web fonts नहीं) जो एक interactive "जीवित digital terrarium" render करे — screen के center में रखा एक sealed glass jar, जिसके भीतर real time में बढ़ता हुआ self-sustaining miniature rainforest हो। इसे किसी भी modern browser में खोलते ही, बिना किसी build step के, 60fps पर तुरंत चलना चाहिए। Core scene और layout: composition को symmetrically center करें, glass jar को deep, vignetted dark background पर hero stage की तरह treat करें (soft moss-lit center से near-black edges तक fading radial gradient), ताकि पूरा focus jar पर रहे। सब कुछ full-window HTML5 Canvas पर render करें, जिसके ऊपर वास्तविक glassmorphism DOM/CSS chrome layer हो: jar wall में असली glass जैसी qualities दिखनी चाहिए — curved refraction highlights, bright specular rim-light streak, faint frosted blur, और tiny lensing वाले scattered condensation droplets — जिन्हें layered radial/linear gradients, backdrop-filter blur, semi-transparent white strokes और soft box-shadows से हासिल किया गया हो। Jar के अंदर bottom पर dark humid loam हो और धीरे-धीरे drift करने वाली faint volumetric mist हो। तीन technical layers जिन्हें stack होकर साथ-साथ coexist करना है (यहीं weak vs strong models अलग दिखते हैं — weak model static picture बनाएगा, strong model पूरे jar को जीवित बना देगा): 1. Recursive L-system growth: vines, fern fronds और mosses को L-system / recursive branching algorithm से generate किया जाए और समय के साथ उनके unfolding को animate किया जाए — stems लंबे हों, branches subdivide हों, fronds uncurl हों, leaves easing के साथ scale in हों। Growth organic हो और हर branch पर हल्की randomization हो (angle jitter, thickness taper, length decay), ताकि reload करने पर कोई दो plants identical न लगें। 2. Particle system: amber firefly-like light motes (dozens) mist में soft additive glow और gentle parallax के साथ drift और bob करें, साथ में rising condensation/pollen specks हों; particles newly grown plants पर subtly react करें। 3. Day–night lighting cycle: continuous ambient light loop top-down key light को cool white dawn → warm golden dusk → deep indigo night और फिर वापस sweep करे, और उसी के अनुसार पूरी scene, glass highlights, mist और plant tones को recolor करे। Plants में phototropism दिखे — stems bend हों और अपने tips को moving current light direction की ओर lean करें। Primary interaction: jar wall/interior पर कहीं भी click करने से click x-position पर loam में एक seed गिरे, और वह seed sequence में अपना पूरा, visible life cycle चलाए — seed गिरे और settle हो, germinate होकर sprout बने, sprout L-system के जरिए recursively branch करे, फिर maturity पर एक छोटा glowing flower bloom करे — हर stage eased और साफ़ समझ आने वाला हो, landing पर soft ripple/dust puff के साथ। Multiple clicks multiple plants spawn करें, जो साथ-साथ coexist करें और बढ़ते रहें, जिससे terrarium धीरे-धीरे denser thicket में भरता जाए। Glassmorphic pill buttons में कुछ subtle inline controls शामिल करें (जैसे "Terrarium reset करें" और "दिन/रात: auto ⇄ drag" toggle, जहाँ user time-of-day scrub कर सके, साथ में optional pause)। एक faint hint line दें ("seed लगाने के लिए glass पर tap करें") जो first interaction के बाद fade हो जाए। Palette और mood: foliage के लिए forest ink-green और mossy yellow-green, light motes और blooms के लिए amber/honey glow, jar पर cool teal-glass tints, day-night sweep में warm gold और cool indigo washes। Overall feeling शांत, साँस लेती हुई, meditative हो — slow gentle motion, कोई harsh transitions नहीं। Technical requirements: requestAnimationFrame को delta-time के साथ use करें ताकि animation frame-rate independent हो; window resize पर canvas को correct devicePixelRatio scaling के साथ responsive बनाएँ और jar centered रखें; particle/branch counts को sensible cap करें ताकि smooth रहे; सभी randomness per-plant seeded रखें ताकि growth natural लगे। सब कुछ — geometry, glow, glass, mist, lighting, particles और recursive plants — code में ही draw या compute होना चाहिए, zero external assets के साथ। केवल complete HTML document deliver करें, जिसे एक .html file के रूप में save करके open करने के लिए ready हो।
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
चाहे आप विशाल repositories में code ship कर रहे हों, designs को interfaces में बदल रहे हों, या agent swarms orchestrate कर रहे हों, Kimi API लंबे context वाली reasoning और native tool use को वास्तविक production workloads तक लाता है।
Kimi K2.7 Code 262K-token window के भीतर पूरी repositories पढ़ता है, और एक ही pass में codebases को refactor, debug और extend करता है। टीमें project context खोए बिना legacy systems को modernize करने और multi-file features ship करने के लिए इस पर भरोसा करती हैं।
Kimi K2.5 को screenshot, mockup या छोटा demo video दें, और वह visual input से working front-end code लौटाता है। Designers और product teams मिनटों में static concepts को interactive pages और prototypes में बदल देती हैं।
जब reports या contracts सैकड़ों pages तक जाते हैं, तो Kimi models उन्हें 256K-token context के भीतर process करके trends और conflicts सामने लाते हैं। Analysts हर page को manually पढ़ने के बजाय citations के साथ structured answers निकालते हैं।
Agent swarms Kimi K2.5 को एक goal को 100 तक parallel sub-agents में बाँटने देते हैं, जिससे execution time 4.5x तक घटता है। टीमें batch analysis और long-form builds automate करती हैं, जिन्हें एक single model पूरा नहीं कर सकता।
Agentic tool use के लिए trained, Kimi models step-by-step prompting के बिना tasks पूरा करने के लिए external functions, APIs और search को call करते हैं। Developers ऐसे assistants बनाते हैं जो user की ओर से real systems में booking, querying और actions कर सकें।
क्योंकि Kimi API OpenAI-compatible है, आप traffic को Moonshot models पर route करने के लिए base URL और एक key बदलते हैं। Startups application logic दोबारा लिखे बिना Kimi अपनाते हैं और transparent per-call pricing चुकाते हैं।
Atlas Cloud पर Kimi API की तुलना अन्य प्रमुख भाषा मॉडल APIs से करें और देखें कि कॉन्टेक्स्ट लंबाई, इनपुट लचीलापन और प्रति-token कीमत में यह कहाँ आगे है।
| मॉडल | कॉन्टेक्स्ट विंडो | इनपुट प्रकार | इनपुट कीमत ($/1M tokens) | आउटपुट कीमत ($/1M tokens) |
|---|---|---|---|---|
| Kimi K2.7 Code | 256K tokens | टेक्स्ट, इमेज | $0.95 | $4.00 |
| Kimi K2.6 | 256K tokens | टेक्स्ट, इमेज, वीडियो | $0.95 | $4.00 |
| Kimi K2.5 | 256K tokens | टेक्स्ट, इमेज, वीडियो | $0.60 | $3.00 |
| DeepSeek V4 Pro | 1M tokens | टेक्स्ट | $1.74 | $3.45 |
| GLM 5.2 | 1M tokens | टेक्स्ट | $1.40 | $4.40 |
| Grok 4.5 | 500K tokens | टेक्स्ट | $2.00 | $6.00 |
| Doubao Seed 2.1 Pro | 256K tokens | टेक्स्ट | $0.90 | $4.50 |
कुछ ही मिनटों में शुरू करें — इन सरल चरणों का पालन करके Atlas Cloud प्लेटफ़ॉर्म के ज़रिए मॉडल इंटीग्रेट और डिप्लॉय करें।
atlascloud.ai पर साइन अप करें और वेरिफिकेशन पूरा करें। नए यूज़र्स को प्लेटफ़ॉर्म एक्सप्लोर करने और मॉडल टेस्ट करने के लिए फ्री क्रेडिट मिलते हैं।
बेजोड़ प्रदर्शन, स्केलेबिलिटी और विकास अनुभव के लिए उन्नत Kimi मॉडल को Atlas Cloud के GPU त्वरण प्लेटफ़ॉर्म के साथ संयोजित करें।
कम विलंबता:
रियल-टाइम प्रतिक्रिया के लिए GPU-अनुकूलित इंफरेंसिंग।
एकीकृत API:
Kimi, GPT, Gemini और DeepSeek के लिए एक इंटीग्रेशन।
पारदर्शी मूल्य निर्धारण:
प्रति token बिलिंग, Serverless मोड का समर्थन।
डेवलपर अनुभव:
SDK, डेटा एनालिटिक्स, फाइन-ट्यूनिंग टूल और टेम्पलेट पूरी तरह से उपलब्ध हैं।
विश्वसनीयता:
99.99% उपलब्धता, RBAC अनुमति नियंत्रण, अनुपालन लॉगिंग।
सुरक्षा और अनुपालन:
SOC 2 Type II प्रमाणन, HIPAA अनुपालन, US डेटा संप्रभुता।
Kimi API डेवलपर्स को reasoning, coding और long-context understanding के लिए Moonshot AI के Kimi large language models परिवार तक प्रोग्रामेटिक एक्सेस देता है। Atlas Cloud पर आप इसे एक OpenAI-compatible endpoint के ज़रिए इस्तेमाल करते हैं, इसलिए एक ही key pay-as-you-go, per-call pricing के साथ हर Kimi version को कवर करती है।
Atlas Cloud कई versions होस्ट करता है, जिनमें long-context और agentic workflows के लिए Kimi K2.5, Moonshot का सबसे बुद्धिमान general model Kimi K2.6, और programming व debugging के लिए Kimi K2.7 Code शामिल हैं। क्योंकि ये एक ही request format साझा करते हैं, इनके बीच स्विच करने के लिए केवल एक model string बदलनी होती है।
ये models complex coding, multi-file repository analysis, भारी-भरकम documents पर reasoning, और agentic tool calling में उत्कृष्ट हैं। टीमें Kimi को तब चुनती हैं जब किसी काम में बड़ा working memory और मज़बूत step-by-step logic दोनों चाहिए हों, जैसे पूरे codebase को refactor करना या लंबे reports का audit करना।
Billing pay-as-you-go है, बिना subscription और बिना minimums के। Kimi K2.5 की कीमत $0.60 per million input tokens और $3.00 per million output tokens है, जबकि Kimi K2.6 और Kimi K2.7 Code $0.95 per million input tokens और $4.00 per million output tokens पर चलते हैं। Context caching repeated या shared prompts की लागत कम कर देती है।
क्योंकि Atlas Cloud Kimi को OpenAI-compatible API के ज़रिए expose करता है, आप अपने मौजूदा OpenAI SDK को Atlas endpoint पर point कर सकते हैं और Kimi model name इस्तेमाल कर सकते हैं। आपकी application logic को rewrite करने की ज़रूरत नहीं होती, जिससे यह chat, coding और agent pipelines के लिए सचमुच drop-in बन जाता है।
Kimi K2.5, K2.6 और K2.7 Code प्रत्येक 262,144 token context window, यानी लगभग 256K tokens, support करते हैं। यह क्षमता आपको manual chunking के बिना पूरे codebases, लंबे technical manuals या reports के सैकड़ों pages को एक single request में भेजने देती है।
नए Kimi versions text-only नहीं, बल्कि natively multimodal हैं। Kimi K2.6 text, image और video input स्वीकार करता है, और Kimi K2.5 combined visual और text tokens पर reason करता है, इसलिए आप screenshots, design files या recordings भेज सकते हैं और model उन्हें आपके prompt के साथ interpret कर सकता है।
Developers इसे सबसे ज़्यादा cost और context के लिए चुनते हैं। Community reports comparable coding quality पर leading proprietary models की तुलना में महत्वपूर्ण savings दिखाती हैं, और 256K window whole-repository और full-document tasks संभालती है जिन्हें shorter-context models नहीं संभाल सकते। आज ही build करना शुरू करें।
Atlas Cloud का भरपूर लाभ उठाने में मदद करने वाली गाइड, ट्यूटोरियल और प्रोडक्ट अपडेट।