
Kimi API adalah lini K2 berbobot terbuka dari Moonshot AI, mulai dari K2.5 yang multimodal secara native hingga K2.7 Code yang khusus untuk coding. Karena vision sudah terintegrasi dalam model, Anda dapat mengubah screenshot, mockup UI, dan video pendek menjadi kode frontend yang berfungsi, mengoordinasikan hingga 100 sub-agent paralel, dan melakukan penalaran dalam konteks 256K token. Atlas Cloud menyediakan seluruh keluarga model ini melalui satu endpoint terpadu dengan harga pay-as-you-go yang transparan. Mulai membangun hari ini.
Atlas Cloud menyediakan model kreatif terdepan dan terbaru di industri untuk Anda.
Bandingkan fokus setiap endpoint Kimi dan harga standar per million token secara sekilas.
| Modalitas | Deskripsi |
|---|---|
| Kimi K2.7 Code API (Text to Text) | Dibuat khusus untuk pekerjaan engineering, endpoint ini mengubah prompt bahasa alami dan file source yang sudah ada menjadi kode siap pakai, perbaikan, dan automasi developer. Model ini ditujukan untuk workflow pemrograman, debugging, dan AI developer saat generasi kode yang andal menjadi prioritas, dengan tarif standar $0.95 per million input tokens dan $4 per million output tokens. |
| Kimi K2.6 API (Text to Text) | Berikan prompt teks, dan Kimi K2.6 akan mengembalikan jawaban bernalar, kode, serta output terstruktur untuk berbagai tugas produktivitas sehari-hari. Ditingkatkan untuk reasoning maupun coding, model ini cocok bagi tim yang menginginkan satu model serbaguna untuk analisis, drafting, dan pengembangan software, dengan cached input seharga $0.16 per million tokens untuk konteks berulang. |
| Kimi K2.5 API (Text to Text) | Saat pekerjaan mencakup dokumen panjang atau pipeline multi-langkah, Kimi K2.5 memproses input teks yang panjang dan mengembalikan respons yang koheren serta sadar konteks. Dibangun untuk pemahaman long-context dan workflow cerdas, model ini menggunakan harga pay-as-you-go yang transparan sebesar $0.60 per million input tokens dan $3 per million output tokens, sehingga analisis berskala besar tetap hemat biaya. |
Kimi API menghadirkan model K2 trillion-parameter dari Moonshot AI ke satu endpoint, memadukan context window 262,144-token dengan input gambar dan video native, swarm agen yang dapat mengarahkan diri sendiri, serta model khusus yang dioptimalkan untuk coding, debugging, dan penalaran jangka panjang.

K2.6 memproses teks, gambar, dan video dalam satu arsitektur multimodal native, menerima format mulai dari PNG dan WebP hingga MP4, MOV, dan WebM tanpa plugin eksternal. Vision encoder MoonViT-nya membaca rekaman layar, file desain, dan diagram secara langsung. Jika K2.5 sebelumnya menangani teks dan gambar, K2.6 memperluas stack yang sama ke pemahaman video penuh, sehingga konteks visual menjadi input biasa lainnya.

Kimi API menyediakan swarm agen yang dapat mengarahkan diri sendiri dan dapat diskalakan hingga 300 sub-agent yang bekerja dalam sekitar 4,000 langkah terkoordinasi. Alih-alih bernalar dalam satu thread, K2.6 memecah satu tujuan besar menjadi cabang-cabang paralel dan mengorkestrasikannya hingga selesai. Setiap sub-agent membawa bagian tugasnya sendiri, lalu melaporkannya kembali ke rencana bersama. Desain ini cocok untuk otomasi jangka panjang ketika sebuah proyek mencakup banyak tahap yang saling bergantung.

Coding berada di pusat keluarga ini, dengan Kimi K2.7 Code yang dirancang khusus untuk pemrograman, debugging, dan workflow agen developer. Pada benchmark coding SWE-Bench Pro, K2.6 mencapai 58.6, sedikit mengungguli beberapa model frontier dalam perbaikan repository nyata. Arahkan salah satu model ke test suite yang gagal, dan model akan melacak sumber masalah, mengusulkan patch, lalu beriterasi hingga build berhasil.

Butuh penalaran yang transparan? Aktifkan mode thinking yang dapat dikonfigurasi, dan model akan menampilkan chain langkah demi langkah sebelum menetapkan jawaban, bersama tool calling dan function calling native. Di Atlas Cloud, seluruh Kimi API berjalan di balik satu key yang kompatibel dengan OpenAI, dengan pricing pay-as-you-go per call dan akses Day-0 ke setiap rilis baru. Ganti base URL Anda, dan code yang sudah ada tetap berjalan.
Kirim satu brief yang sama persis ke Kimi API dan dua model pesaing, lalu bandingkan halaman HTML interaktif yang masing-masing dibuat dari instruksi yang benar-benar sama.
Buat halaman HTML satu file yang lengkap untuk game arcade Snake yang dapat dimainkan, dengan semua CSS dan JavaScript inline serta tanpa dependensi eksternal, CDN, gambar, atau font sama sekali. Render papan permainan di canvas dengan skema warna neon modern di atas latar gelap, gerakan halus, dan jejak cahaya lembut di belakang ular. Dukung kontrol tombol panah dan WASD plus gestur swipe di perangkat sentuh, tampilkan skor langsung dan high score yang persisten, serta tingkatkan kecepatan game secara bertahap saat skor naik. Picu ledakan partikel kecil setiap kali makanan dimakan, tampilkan overlay game-over beranimasi dengan tombol restart, dan jaga layout tetap responsif agar papan selalu berada di tengah dan mudah dibaca di desktop maupun mobile.
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
Buat satu file HTML yang sepenuhnya mandiri (semua CSS dan JavaScript inline, sama sekali tanpa dependensi eksternal, CDN, gambar, atau web font) yang merender "terarium digital hidup" interaktif — sebuah stoples kaca tertutup di tengah layar yang berisi hutan hujan mini mandiri yang tumbuh secara real time. Saat dibuka di browser modern apa pun, halaman ini harus langsung berjalan pada 60fps tanpa build step. Adegan inti dan layout: pusatkan komposisi secara simetris, perlakukan stoples kaca sebagai panggung utama di atas latar gelap dengan vignette yang dalam (radial gradient dari pusat yang lembut diterangi nuansa lumut lalu memudar ke tepi hampir hitam) sehingga seluruh fokus tertuju pada stoples. Render semuanya pada HTML5 Canvas layar penuh yang dilapisi di bawah chrome DOM/CSS glassmorphism sungguhan: dinding stoples harus menampilkan kualitas kaca yang autentik — highlight refraksi melengkung, garis rim-light spekular yang terang, blur buram tipis, dan tetesan kondensasi tersebar dengan efek lensa kecil — dicapai dengan radial/linear gradient berlapis, backdrop-filter blur, stroke putih semi-transparan, dan box-shadow lembut. Di dalam stoples terdapat lempung gelap yang lembap di bagian bawah dan kabut volumetrik samar yang bergerak perlahan. Tiga lapisan teknis yang harus bertumpuk dan hidup berdampingan (di sinilah model lemah dan kuat terlihat berbeda — model lemah akan menghasilkan gambar statis, model kuat membuat seluruh stoples terasa hidup): 1. Pertumbuhan L-system rekursif: sulur, frond pakis, dan lumut dihasilkan oleh algoritma L-system / percabangan rekursif dan menganimasikan proses mekarnya seiring waktu — batang memanjang, cabang membelah, frond membuka gulungan, daun membesar dengan easing. Pertumbuhan terasa organik dan sedikit acak di tiap cabang (jitter sudut, taper ketebalan, peluruhan panjang) sehingga tidak ada dua tanaman yang terlihat identik saat reload. 2. Sistem partikel: mote cahaya amber mirip kunang-kunang (puluhan) melayang dan berayun di dalam kabut dengan glow aditif yang lembut dan parallax halus, ditambah bintik kondensasi/serbuk sari yang naik; partikel bereaksi secara subtil terhadap tanaman yang baru tumbuh. 3. Siklus pencahayaan siang–malam: loop cahaya ambient kontinu menggeser key light dari arah atas, dari fajar putih sejuk → senja emas hangat → malam indigo pekat lalu kembali lagi, sekaligus mewarnai ulang seluruh adegan, highlight kaca, kabut, dan rona tanaman. Tanaman menunjukkan fototropisme — batang membengkok dan ujungnya condong ke arah cahaya saat ini ketika cahaya bergerak. Interaksi utama: klik di mana saja pada dinding/interior stoples untuk menjatuhkan satu benih ke lempung pada posisi x klik, dan benih itu menjalani siklus hidup penuh yang terlihat secara berurutan — benih jatuh dan menetap, berkecambah menjadi tunas, tunas bercabang secara rekursif melalui L-system, lalu mekar menjadi bunga kecil bercahaya saat matang — setiap tahap memakai easing dan mudah dipahami, dengan ripple lembut/kepulan debu saat mendarat. Beberapa klik memunculkan beberapa tanaman yang hidup berdampingan dan terus tumbuh, perlahan mengisi terarium menjadi rumpun yang lebih lebat. Sertakan beberapa kontrol inline yang subtil dalam tombol pil glassmorphic (misalnya "Reset terarium" dan toggle "Siang/Malam: auto ⇄ seret" tempat pengguna dapat menggeser waktu dalam sehari, plus opsi pause). Berikan baris petunjuk samar ("ketuk kaca untuk menanam benih") yang memudar setelah interaksi pertama. Palet dan suasana: dedaunan hijau tinta hutan dan hijau kekuningan lumut, glow amber/madu untuk mote cahaya dan bunga, rona kaca teal sejuk pada stoples, sapuan emas hangat dan indigo sejuk sepanjang transisi siang-malam. Kesan keseluruhannya tenang, bernapas, meditatif — gerakan pelan yang lembut, tanpa transisi kasar. Persyaratan teknis: gunakan requestAnimationFrame dengan delta-time agar animasi independen dari frame-rate; buat canvas responsif terhadap resize jendela dengan scaling devicePixelRatio yang benar dan jaga stoples tetap di tengah; batasi jumlah partikel/cabang secara masuk akal agar tetap mulus; pertahankan semua randomness seeded per-plant agar pertumbuhan terlihat alami. Semuanya — geometri, glow, kaca, kabut, pencahayaan, partikel, dan tanaman rekursif — harus digambar atau dihitung dalam kode, tanpa aset eksternal sama sekali. Berikan hanya dokumen HTML lengkap, siap disimpan sebagai satu file .html dan dibuka.
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
Baik Anda merilis kode di repositori besar, mengubah desain menjadi antarmuka, maupun mengorkestrasi swarm agen, Kimi API menghadirkan penalaran konteks panjang dan penggunaan tool native untuk beban kerja produksi nyata.
Kimi K2.7 Code membaca seluruh repositori dalam jendela 262K-token, melakukan refactoring, debugging, dan perluasan codebase dalam satu proses. Tim mengandalkannya untuk memodernisasi sistem legacy dan merilis fitur multi-file tanpa kehilangan konteks proyek.
Berikan screenshot, mockup, atau video demo singkat ke Kimi K2.5, lalu model ini mengembalikan kode front-end yang berfungsi dari input visual tersebut. Desainer dan tim produk mengubah konsep statis menjadi halaman interaktif dan prototipe dalam hitungan menit.
Saat laporan atau kontrak mencapai ratusan halaman, model Kimi memprosesnya dalam konteks 256K-token untuk menampilkan tren dan konflik. Analis mengekstrak jawaban terstruktur dengan sitasi alih-alih membaca setiap halaman secara manual.
Swarm agen memungkinkan Kimi K2.5 memecah satu tujuan menjadi hingga 100 sub-agen paralel, memangkas waktu eksekusi hingga 4.5x. Tim mengotomatiskan analisis batch dan build berdurasi panjang yang tidak dapat diselesaikan oleh satu model saja.
Dilatih untuk penggunaan tool secara agentic, model Kimi memanggil fungsi eksternal, API, dan pencarian untuk menyelesaikan tugas tanpa prompting langkah demi langkah. Developer membangun asisten yang dapat memesan, melakukan query, dan bertindak di berbagai sistem nyata atas nama pengguna.
Karena Kimi API kompatibel dengan OpenAI, Anda cukup mengganti base URL dan satu key untuk mengarahkan trafik ke model Moonshot. Startup mengadopsi Kimi tanpa menulis ulang logika aplikasi dan membayar dengan harga per-call yang transparan.
Bandingkan Kimi API dengan API model bahasa unggulan lainnya di Atlas Cloud dan lihat keunggulannya dalam panjang konteks, fleksibilitas input, dan harga per token.
| Model | Jendela Konteks | Jenis Input | Harga Input ($/1M tokens) | Harga Output ($/1M tokens) |
|---|---|---|---|---|
| Kimi K2.7 Code | 256K tokens | Teks, Gambar | $0.95 | $4.00 |
| Kimi K2.6 | 256K tokens | Teks, Gambar, Video | $0.95 | $4.00 |
| Kimi K2.5 | 256K tokens | Teks, Gambar, Video | $0.60 | $3.00 |
| DeepSeek V4 Pro | 1M tokens | Teks | $1.74 | $3.45 |
| GLM 5.2 | 1M tokens | Teks | $1.40 | $4.40 |
| Grok 4.5 | 500K tokens | Teks | $2.00 | $6.00 |
| Doubao Seed 2.1 Pro | 256K tokens | Teks | $0.90 | $4.50 |
Mulai dalam hitungan menit — ikuti langkah-langkah sederhana berikut untuk mengintegrasikan dan men-deploy model melalui platform Atlas Cloud.
Daftar di atlascloud.ai dan selesaikan verifikasi. Pengguna baru mendapatkan kredit gratis untuk menjelajahi platform dan menguji model.
Gabungkan model Kimi canggih dengan platform akselerasi GPU Atlas Cloud untuk performa, skalabilitas, dan pengalaman pengembangan yang tak tertandingi.
Latensi Rendah:
Inferensi yang dioptimalkan GPU untuk respons real-time.
API Terpadu:
Satu integrasi untuk Kimi, GPT, Gemini, dan DeepSeek.
Harga Transparan:
Billing per token, mendukung mode Serverless.
Pengalaman Developer:
SDK, analitik data, alat fine-tuning, dan template tersedia lengkap.
Keandalan:
Ketersediaan 99.99%, kontrol izin RBAC, logging kepatuhan.
Keamanan & Kepatuhan:
Sertifikasi SOC 2 Type II, kepatuhan HIPAA, kedaulatan data AS.
Kimi API memberi developer akses programatis ke keluarga model bahasa besar Kimi dari Moonshot AI untuk penalaran, coding, dan pemahaman konteks panjang. Di Atlas Cloud, Anda mengaksesnya melalui satu endpoint yang kompatibel dengan OpenAI, sehingga satu key mencakup setiap versi Kimi dengan harga pay-as-you-go per panggilan.
Atlas Cloud menyediakan beberapa versi, termasuk Kimi K2.5 untuk konteks panjang dan workflow agentic, Kimi K2.6 sebagai model umum Moonshot yang paling cerdas, serta Kimi K2.7 Code untuk pemrograman dan debugging. Karena semuanya memakai format request yang sama, berpindah di antara model hanya perlu mengubah satu string model.
Model-model ini unggul untuk coding kompleks, analisis repository multi-file, penalaran berbasis banyak dokumen, dan agentic tool calling. Tim memilih Kimi saat sebuah pekerjaan membutuhkan working memory besar sekaligus logika langkah demi langkah yang kuat, seperti melakukan refactoring seluruh codebase atau mengaudit laporan panjang.
Billing bersifat pay-as-you-go tanpa langganan dan tanpa minimum. Kimi K2.5 dihargai $0.60 per juta input token dan $3.00 per juta output token, sementara Kimi K2.6 dan Kimi K2.7 Code dikenai $0.95 per juta input token dan $4.00 per juta output token. Context caching menurunkan biaya untuk prompt yang berulang atau digunakan bersama.
Karena Atlas Cloud mengekspos Kimi melalui API yang kompatibel dengan OpenAI, Anda dapat mengarahkan OpenAI SDK yang sudah digunakan ke endpoint Atlas dan mengganti nama model dengan model Kimi. Tidak perlu menulis ulang logika aplikasi Anda, sehingga Kimi benar-benar bisa menjadi drop-in untuk chat, coding, dan pipeline agent.
Kimi K2.5, K2.6, dan K2.7 Code masing-masing mendukung context window 262,144 token, sekitar 256K token. Kapasitas ini memungkinkan Anda memasukkan seluruh codebase, manual teknis yang panjang, atau ratusan halaman laporan ke dalam satu request tanpa chunking manual.
Versi Kimi terbaru bersifat multimodal secara native, bukan hanya teks. Kimi K2.6 menerima input teks, gambar, dan video, sementara Kimi K2.5 melakukan penalaran atas gabungan token visual dan teks, sehingga Anda dapat mengirim screenshot, file desain, atau rekaman dan meminta model menafsirkannya bersama prompt Anda.
Developer paling sering memilihnya karena biaya dan konteks. Laporan komunitas menunjukkan penghematan signifikan dibandingkan model proprietary terdepan dengan kualitas coding yang sebanding, dan window 256K mampu menangani tugas seluruh repository serta dokumen lengkap yang tidak dapat ditangani model berkonteks lebih pendek. Mulai bangun hari ini.
Panduan, tutorial, dan pembaruan produk untuk membantu Anda memaksimalkan Atlas Cloud.