Moonshot AI Models on AtlasCloud | Kimi
Atlas Cloud MoonshotAI API के माध्यम से संपूर्ण Kimi लाइनअप को होस्ट करता है, जिसमें गहन तर्क के लिए K2-Thinking से लेकर एजेंटिक कोडिंग के लिए K2.6 तक शामिल हैं। सभी 'पे-एज़-यू-गो' (जितना इस्तेमाल, उतना भुगतान) और 262K कॉन्टेक्स्ट के साथ हैं।
Large Language Models by Moonshot AI
Atlas Cloud पर तेज़ और किफ़ायती ढंग से उपलब्ध अग्रणी बड़े भाषा मॉडल के साथ चैट, रीज़निंग और एजेंट को बड़े पैमाने पर सशक्त बनाएं।
Moonshot AI Models API Pricing Details
Compare standard vs. our pricing across every Moonshot AI model.
| Model | Standard Price (USD) | Our Price (USD) | Discount | |
|---|---|---|---|---|
| Kimi K2.5 | $0.6/$3per 1M tokens262.1K context | $0.49/$2.5M in/outper 1M tokens262.1K context | — | View |
| Kimi-K2-Thinking | $0.6/$2.5per 1M tokens262.1K context | $0.6/$2.5M in/outper 1M tokens262.1K context | — | View |
| Kimi-K2-Instruct-0905 | $0.6/$2.5per 1M tokens262.1K context | $0.6/$2.5M in/outper 1M tokens262.1K context | — | View |
| Kimi-K2-Instruct | $0.6/$2.5per 1M tokens131.1K context | $0.7/$2.5M in/outper 1M tokens131.1K context | — | View |
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Moonshot AI API के उपयोग के मामले जिन्हें आप Atlas Cloud पर बना सकते हैं
Kimi के एजेंट स्वार्म और लॉन्ग-हॉराइजन निष्पादन क्षमताएं टीमों को एक ही स्वचालित सत्र में उन कार्यों को चलाने की अनुमति देती हैं जिनमें मानवीय प्रयास के कई दिन लग जाते। टीमें K2-Thinking के साथ M-series का उपयोग बड़े पैमाने पर स्वायत्त कोड परिवर्तन से लेकर बहु-दस्तावेज़ अनुसंधान तक सब कुछ कवर करने के लिए करती हैं।
लेगेसी कोडबेस आधुनिकीकरण
इंजीनियरिंग टीमें Kimi K2.6 का उपयोग लंबी अवधि के कोडिंग एजेंट चलाने के लिए करती हैं, जो कई घंटों के विस्तारित सत्रों में उत्पादन कोडबेस को स्वायत्त रूप से ओवरहाल करते हैं। एक प्रलेखित उदाहरण में, K2.6 ने 13 घंटों में 8 साल पुराने वित्तीय मिलान इंजन को फिर से लिखा और कमिट्स के बीच किसी भी मानवीय हस्तक्षेप के बिना थ्रूपुट में 185% का सुधार प्रदान किया। Atlas Cloud का उपयोग के अनुसार भुगतान (पे-एज़-यू-गो) मूल्य निर्धारण क्षमता प्रतिबद्धताओं के बिना इन विस्तारित एजेंटिक सत्रों को चलाना व्यावहारिक बनाता है।
समानांतर दस्तावेज़ बैच प्रसंस्करण
संचालन टीमें समानांतर में बड़े दस्तावेज़ बैचों को संसाधित करने के लिए Kimi K2.6 के 300-एजेंट स्वार्म का उपयोग करती हैं। एक सिंगल ऑर्केस्ट्रेशन रन ने एक सीवी (CV) का 100 नौकरी भूमिकाओं के साथ मिलान किया और आउटपुट के रूप में 100 पूरी तरह से अनुकूलित रिज्यूमे तैयार किए। यही पैटर्न अनुबंध समीक्षा, अनुपालन जांच और किसी भी ऐसे वर्कफ़्लो पर लागू होता है जहां एक निश्चित इनपुट का लक्ष्यों के एक बड़े, परिवर्तनशील सेट के विरुद्ध मूल्यांकन करने की आवश्यकता होती है।
जटिल विश्लेषण के लिए गहन तर्क
अनुसंधान और कानूनी टीमें Kimi K2-Thinking का उपयोग बहु-चरणीय विश्लेषण समस्याओं के लिए करती हैं जिनमें विस्तारित आंतरिक तर्क (internal reasoning) की आवश्यकता होती है। यह मॉडल प्रति सत्र 200 से 300 अनुक्रमिक टूल कॉल (sequential tool calls) का समर्थन करता है, जो चरणों के बीच मानवीय संकेत (human prompting) के बिना तर्क-कॉल-तर्क (reason-call-reason) चक्रों के माध्यम से लूप करता है। Atlas Cloud पर इसकी कीमत $0.6 प्रति मिलियन इनपुट टोकन है और यह बाकी Kimi लाइनअप के साथ 262K कॉन्टेक्स्ट विंडो साझा करता है।
स्वचालित शोध पत्र उत्पादन
शैक्षणिक और सामग्री टीमें स्रोत दस्तावेज़ों को पूर्ण शोध आउटपुट में बदलने के लिए Kimi K2.6 का उपयोग करती हैं। एक प्रदर्शित रन में, K2.6 ने एक ही सत्र में एक खगोल भौतिकी पेपर को 40-पृष्ठ के शोध पत्र, 20,000 से अधिक प्रविष्टियों वाले एक संरचित डेटासेट और 14 खगोल विज्ञान-ग्रेड चार्ट में बदल दिया। यह साहित्य-से-आउटपुट वर्कफ़्लो के टर्नअराउंड को हफ्तों से घटाकर घंटों कर देता है।
व्यापक स्तर पर व्यावसायिक पूर्वेक्षण
विकास और बिक्री टीमें संभावित ग्राहकों की पहचान करने और समानांतर में आउटरीच संपत्तियां उत्पन्न करने के लिए Kimi K2.6 स्वार्म्स (swarms) का उपयोग करती हैं। एक उदाहरण रन ने एक लक्षित शहर में बिना वेबसाइट वाले 30 खुदरा स्टोरों की पहचान की और प्रत्येक के लिए एक लैंडिंग पेज तैयार किया। यही पैटर्न लीड संवर्धन, प्रतिस्पर्धी परिदृश्य मैपिंग, और सूची के स्तर पर खोज और सामग्री निर्माण को संयोजित करने वाले किसी भी कार्य के लिए काम करता है।
दृश्य दस्तावेज़ और कोड विश्लेषण
उत्पाद और डेटा टीमें एक ही API कॉल में टेक्स्ट के साथ-साथ छवि और वीडियो इनपुट को प्रोसेस करने के लिए Kimi K2.5 और K2.6 की मूल विज़न क्षमताओं का उपयोग करती हैं। MoonViT एनकोडर बाहरी प्रीप्रोसेसिंग के बिना आरेखों, स्क्रीनशॉट, UI मॉकअप और दस्तावेज़ स्कैन को संभालता है। यह उन पाइपलाइनों के लिए उपयोगी है जो विज़ुअल विनिर्देशों को सीधे कोड में परिवर्तित करते हैं, या भारी छवियों वाले दस्तावेज़ों से संरचित डेटा निकालते हैं।
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सेल्स से संपर्क करेंMoonshot AI मॉडल के बारे में अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न
Kimi K2.6 is MoonshotAI's latest open-source multimodal LLM, released in April 2026 under a Modified MIT license. It runs a Mixture-of-Experts architecture with 1 trillion total parameters and 32 billion active during inference. It is designed for agentic coding, long-horizon task execution, and multi-agent swarm orchestration.
Kimi K2.6 एक ही रन में 4,000 समन्वित चरणों को निष्पादित करने वाले 300 उप-एजेंटों तक स्केल करता है। Atlas Cloud पर Kimi K2.5 100 उप-एजेंटों तक के साथ स्वार्म निष्पादन का समर्थन करता है। पूर्णतः स्वायत्त आउटपुट के लिए कार्यों को गतिशील रूप से समानांतर और डोमेन-विशिष्ट उप-कार्यों में विघटित किया जाता है।
Kimi K2-Thinking प्रति सत्र 200 से 300 क्रमिक टूल कॉल के साथ डीप चेन-ऑफ-थॉट रीज़निंग का उपयोग करता है। मॉडल तर्क करता है, एक टूल को कॉल करता है, परिणाम की व्याख्या करता है, दूसरे टूल को कॉल करता है, और बिना किसी मानवीय इनपुट के इस लूप को जारी रखता है। यह मल्टी-स्टेप लॉजिकल इन्फेरेंस, जटिल गणित और उन समस्याओं के लिए उपयुक्त है जहां विस्तारित आंतरिक तर्क सटीकता में सुधार करता है।
हाँ। Kimi K2.5 और K2.6 में MoonViT शामिल है, जो एक 400-मिलियन-पैरामीटर विज़न एनकोडर है और मूल रूप से छवियों और वीडियो को प्रोसेस करता है। आप बाहरी प्रीप्रोसेसिंग के बिना टेक्स्ट के साथ सीधे API कॉल में छवि या वीडियो इनपुट पास कर सकते हैं। यह विज़ुअल विश्लेषण, दस्तावेज़ को समझने और इमेज-टू-कोड जनरेशन वर्कफ़्लो का समर्थन करता है।
हाँ। Kimi K2.6 को एक संशोधित MIT लाइसेंस के तहत जारी किया गया है, जो व्यावसायिक उपयोग की अनुमति देता है। सेल्फ-होस्टेड डिप्लॉयमेंट के लिए ओपन वेट्स HuggingFace पर उपलब्ध हैं। उन टीमों के लिए जो बुनियादी ढांचे के ओवरहेड के बिना प्रबंधित एक्सेस पसंद करती हैं, Atlas Cloud भी API के माध्यम से K2.6 प्रदान करता है।
Kimi K2.6 ने SWE-Bench Verified पर 80.2% और टूल्स के साथ Humanity's Last Exam पर 54.0% स्कोर किया है, जो दोनों बेंचमार्क में GPT-5.5 से बेहतर है। यह BrowseComp में भी 83.2% के साथ सबसे आगे है, जो GPT-5.4 से ऊपर है। ये परिणाम GPT-5.5 की तुलना में प्रति मिलियन टोकन लगभग 80% कम लागत पर प्राप्त किए गए हैं।
Atlas Cloud पर Kimi K2.5 की कीमत प्रति मिलियन इनपुट टोकन $0.49 और प्रति मिलियन आउटपुट टोकन $2.5 है। Kimi K2-Thinking और K2-Instruct-0905 समान आउटपुट दर के साथ प्रति मिलियन इनपुट टोकन $0.6 पर चलते हैं। इसके वर्तमान विशिष्ट मूल्य निर्धारण के लिए Atlas Cloud Kimi K2.6 मॉडल पृष्ठ देखें।
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