
Kimi API is de open-weight K2-lijn van Moonshot AI, van de native multimodale K2.5 tot de voor code gespecialiseerde K2.7 Code. Omdat vision in het model is ingebouwd, kun je screenshots, UI-mockups en korte video's omzetten in werkende frontendcode, tot 100 parallelle sub-agents coördineren en redeneren over een context van 256K tokens. Atlas Cloud biedt de hele familie aan via één uniforme endpoint met transparante pay-as-you-go-prijzen. Begin vandaag nog met bouwen.
Atlas Cloud biedt u de nieuwste toonaangevende creatieve modellen in de industrie.
Vergelijk in één oogopslag de focus van elk Kimi endpoint en de standaardprijs per miljoen tokens.
| Modaliteit | Beschrijving |
|---|---|
| Kimi K2.7 Code API (Text to Text) | Speciaal gebouwd voor engineeringwerk: dit endpoint zet prompts in natuurlijke taal en bestaande bronbestanden om in werkende code, fixes en automatisering voor developers. Het is gericht op programmeren, debuggen en AI-workflows voor developers waarbij betrouwbare codegeneratie vooropstaat, met een standaardtarief van $0.95 per miljoen input tokens en $4 per miljoen output tokens. |
| Kimi K2.6 API (Text to Text) | Geef tekstprompts op en Kimi K2.6 levert doordachte antwoorden, code en gestructureerde output voor dagelijkse productiviteitstaken. Het model is verbeterd voor zowel redeneren als coderen en is geschikt voor teams die één algemeen inzetbaar model willen voor analyse, teksten opstellen en softwareontwikkeling, met gecachte input voor terugkerende context geprijsd op $0.16 per miljoen tokens. |
| Kimi K2.5 API (Text to Text) | Wanneer een taak lange documenten of meerstapspijplijnen omvat, verwerkt Kimi K2.5 uitgebreide tekstinputs en levert het samenhangende, contextbewuste antwoorden. Het is gebouwd voor begrip van lange context en intelligente workflows, en werkt met transparante pay-as-you-go-prijzen van $0.60 per miljoen input tokens en $3 per miljoen output tokens, zodat grootschalige analyse kostenefficiënt blijft. |
De Kimi API brengt de K2-modellen met biljoenen parameters van Moonshot AI naar één endpoint, met een contextvenster van 262,144 tokens, native invoer voor afbeeldingen en video, zelfsturende agentzwermen en gespecialiseerde modellen die zijn afgestemd op coderen, debuggen en redeneren over lange horizons.

K2.6 verwerkt tekst, afbeeldingen en video binnen één native multimodale architectuur en accepteert formaten van PNG en WebP tot MP4, MOV en WebM zonder externe plugins. De MoonViT vision encoder leest schermopnames, ontwerpbestanden en diagrammen rechtstreeks. Waar eerdere K2.5 tekst en afbeeldingen verwerkte, breidt K2.6 dezelfde stack uit naar volledig videobegrip, zodat visuele context gewoon een extra invoer wordt.

De Kimi API biedt een zelfsturende agentzwerm die opschaalt tot 300 sub-agents die samen ongeveer 4,000 gecoördineerde stappen uitvoeren. In plaats van op één enkele thread te redeneren, splitst K2.6 één groot doel op in parallelle vertakkingen en orkestreert het die tot afronding. Elke sub-agent draagt zijn eigen deel van de taak en rapporteert vervolgens terug aan het gedeelde plan. Dit ontwerp is geschikt voor automatisering over lange horizons, waarbij een project uit veel afhankelijke fasen bestaat.

Coderen staat centraal in de familie, met Kimi K2.7 Code dat speciaal is gebouwd voor programmeren, debuggen en workflows met developer agents. Op de SWE-Bench Pro coding benchmark haalt K2.6 58.6 en blijft het meerdere frontier models net voor bij fixes in echte repositories. Richt een van beide modellen op een falende testsuite en het spoort de fout op, stelt een patch voor en itereert totdat de build groen wordt.

Transparant redeneren nodig? Schakel de configureerbare thinking mode in en het model toont zijn stapsgewijze keten voordat het zich vastlegt op een antwoord, naast native tool en function calling. Op Atlas Cloud draait de volledige Kimi API achter één OpenAI-compatible key, met pay-as-you-go-prijzen per call en Day-0-toegang tot elke nieuwe release. Vervang je base URL en je bestaande code blijft werken.
Stuur één identieke briefing naar de Kimi API en twee concurrerende modellen, en vergelijk vervolgens de interactieve HTML-pagina die elk model bouwt op basis van exact dezelfde instructies.
Bouw een complete HTML-pagina in één bestand voor een speelbare Snake-arcadegame, met alle CSS en JavaScript inline en zonder externe dependencies, CDNs, afbeeldingen of fonts. Render het speelveld op een canvas met een modern neon-op-donker kleurenschema, vloeiende beweging en een zachte oplichtende trail achter de slang. Ondersteun besturing met pijltjestoetsen en WASD plus veeggebaren op touchapparaten, toon een live score en een blijvend opgeslagen high score, en laat de game geleidelijk sneller worden naarmate de score stijgt. Activeer een kleine particle burst telkens wanneer voedsel wordt gegeten, toon een geanimeerde game-over-overlay met een herstartknop, en houd de layout responsive zodat het speelveld gecentreerd en goed leesbaar blijft op zowel desktop als mobiel.
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
Maak één volledig zelfstandige HTML-file (alle CSS en JavaScript inline, absoluut geen externe dependencies, CDNs, afbeeldingen of web fonts) die een interactieve "levend digitaal terrarium" rendert: een afgesloten glazen pot in het midden van het scherm met daarin een zelfvoorzienend miniatuurregenwoud dat in realtime groeit. Open het in elke moderne browser en het moet direct op 60fps draaien, zonder build step. Kernscène en layout: centreer de compositie symmetrisch en behandel de glazen pot als het hero stage-element op een diepe, gevignetteerde donkere achtergrond (radiale gradient vanuit een zacht, mosverlicht centrum dat naar bijna zwarte randen vervaagt), zodat alle aandacht op de pot valt. Render alles op een full-window HTML5 Canvas onder echte glassmorphism DOM/CSS-chrome: de wand van de pot moet overtuigende glaskwaliteiten tonen — gebogen refractie-highlights, een heldere speculaire rim-light-streep, subtiele frosted blur en verspreide condensdruppels met kleine lensing — gerealiseerd met gelaagde radial/linear gradients, backdrop-filter blur, semi-transparante witte strokes en zachte box-shadows. Binnen in de pot ligt onderin donkere, vochtige leem en zweeft een lichte volumetrische mist langzaam rond. De drie technische lagen die moeten stapelen en naast elkaar bestaan (hier zie je het verschil tussen zwakke en sterke modellen: een zwak model maakt een statisch plaatje, een sterk model brengt de hele pot tot leven): 1. Recursieve L-system-groei: lianen, varenbladeren en mossen worden gegenereerd door een L-system / recursief vertakkingsalgoritme en animeren hun ontvouwen door de tijd heen — stengels worden langer, takken splitsen zich, varenbladeren rollen open, bladeren schalen met easing in. De groei is organisch en licht gerandomiseerd per tak (hoekjitter, aflopende dikte, lengteverval), zodat geen twee planten er na herladen identiek uitzien. 2. Particle system: amberkleurige, vuurvliegachtige lichtdeeltjes (tientallen) zweven en deinen door de mist met een zachte additive glow en subtiele parallax, plus opstijgende condens-/pollenspetters; particles reageren subtiel op pas gegroeide planten. 3. Dag-nachtlichtcyclus: een continue ambient light-loop laat het top-down key light bewegen van koelwitte dageraad → warme gouden schemering → diepe indigoblauwe nacht en terug, waarbij de hele scène, de glashighlights, de mist en de planttinten worden meegekleurd. Planten vertonen fototropisme: stengels buigen en laten hun toppen naar de actuele lichtrichting leunen terwijl die beweegt. Primaire interactie: klikken ergens op de potwand of in het interieur laat één zaadje in de leem vallen op de x-positie van de klik, en dat zaadje doorloopt een volledige, zichtbare levenscyclus in volgorde: het zaadje valt en komt tot rust, kiemt tot een scheut, de scheut vertakt recursief via het L-system, en bloeit daarna op volwassenheid uit tot een kleine gloeiende bloem. Elke fase gebruikt easing en is duidelijk leesbaar, met een zachte rimpel/stofpluim bij het landen. Meerdere klikken laten meerdere planten ontstaan die naast elkaar bestaan en blijven groeien, waardoor het terrarium geleidelijk verandert in een dichtere wildernis. Voeg een paar subtiele inline controls toe in glassmorphic pill buttons (bijv. "Reset terrarium" en een "Day/Night: auto ⇄ drag"-toggle waarmee de gebruiker het tijdstip van de dag kan scrubben, plus optioneel pauzeren). Toon een vage hintregel ("tik op het glas om een zaadje te planten") die vervaagt na de eerste interactie. Palet en sfeer: bosachtig inktgroen en mosachtig geelgroen blad, amber-/honinggloed voor de lichtdeeltjes en bloemen, koele teal-glastinten op de pot, warme goud- en koele indigowashes door de dag-nachtcyclus heen. Het geheel voelt stil, ademend en meditatief aan: trage zachte beweging, geen harde overgangen. Technische vereisten: gebruik requestAnimationFrame met delta-time zodat de animatie onafhankelijk is van de frame rate; maak het canvas responsive bij window resize met correcte devicePixelRatio-scaling en houd de pot gecentreerd; beperk particle-/branch-aantallen verstandig zodat alles soepel blijft; houd alle randomness seeded per plant zodat de groei natuurlijk oogt. Alles — geometrie, glow, glas, mist, belichting, particles en de recursieve planten — moet in code worden getekend of berekend, zonder externe assets. Lever uitsluitend het complete HTML-document, klaar om als één .html-bestand op te slaan en te openen.
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
Of je nu code uitrolt in enorme repositories, ontwerpen omzet naar interfaces of agent swarms orkestreert, de Kimi API brengt redeneren met lange context en native toolgebruik naar echte productieworkloads.
Kimi K2.7 Code leest volledige repositories binnen een venster van 262K tokens en refactort, debugt en breidt codebases in één keer uit. Teams vertrouwen erop om legacy-systemen te moderniseren en features over meerdere bestanden te leveren zonder projectcontext te verliezen.
Geef Kimi K2.5 een screenshot, mock-up of korte demovideo en het levert werkende front-endcode op basis van de visuele input. Designers en productteams zetten statische concepten in enkele minuten om in interactieve pagina's en prototypes.
Wanneer rapporten of contracten honderden pagina's beslaan, verwerken Kimi-modellen ze binnen een context van 256K tokens om trends en tegenstrijdigheden bloot te leggen. Analisten halen gestructureerde antwoorden met bronvermeldingen op in plaats van elke pagina handmatig te lezen.
Agent swarms laten Kimi K2.5 één doel opsplitsen in maximaal 100 parallelle sub-agents, waardoor de uitvoeringstijd tot 4,5x korter wordt. Teams automatiseren batchanalyses en langlopende builds die één enkel model niet kan afronden.
Kimi-modellen zijn getraind voor agentic tool use en roepen externe functies, APIs en zoekfuncties aan om taken te voltooien zonder stap-voor-stap prompting. Developers bouwen assistants die namens een gebruiker boeken, bevragen en handelen in echte systemen.
Omdat de Kimi API OpenAI-compatible is, hoef je alleen de base URL en één key te vervangen om verkeer naar Moonshot models te routeren. Startups adopteren Kimi zonder applicatielogica te herschrijven en betalen transparante prijzen per call.
Vergelijk de Kimi API met andere toonaangevende taalmodel-API's op Atlas Cloud en ontdek waar deze vooroploopt in contextlengte, invoerflexibiliteit en prijs per token.
| Model | Contextvenster | Invoertypen | Invoerprijs ($/1M tokens) | Uitvoerprijs ($/1M tokens) |
|---|---|---|---|---|
| Kimi K2.7 Code | 256K tokens | Tekst, afbeelding | $0.95 | $4.00 |
| Kimi K2.6 | 256K tokens | Tekst, afbeelding, video | $0.95 | $4.00 |
| Kimi K2.5 | 256K tokens | Tekst, afbeelding, video | $0.60 | $3.00 |
| DeepSeek V4 Pro | 1M tokens | Tekst | $1.74 | $3.45 |
| GLM 5.2 | 1M tokens | Tekst | $1.40 | $4.40 |
| Grok 4.5 | 500K tokens | Tekst | $2.00 | $6.00 |
| Doubao Seed 2.1 Pro | 256K tokens | Tekst | $0.90 | $4.50 |
Binnen enkele minuten aan de slag — volg deze eenvoudige stappen om modellen te integreren en uit te rollen via het platform van Atlas Cloud.
Registreer bij atlascloud.ai en voltooi de verificatie. Nieuwe gebruikers ontvangen gratis credits om het platform te verkennen en modellen te testen.
De combinatie van Kimi's geavanceerde modellen met het GPU-versnelde platform van Atlas Cloud biedt ongeëvenaarde prestaties, schaalbaarheid en ontwikkelaarservaring.
Lage Latentie:
GPU-geoptimaliseerde inferentie voor realtime reasoning.
Uniforme API:
Voer Kimi, GPT, Gemini en DeepSeek uit met één integratie.
Transparante Prijzen:
Voorspelbare op tokens gebaseerde facturering met serverloze opties.
Ontwikkelaarservaring:
SDK's, analytics, fine-tuning tools en sjablonen.
Betrouwbaarheid:
99,99% beschikbaarheid, RBAC en compliance-ready logging.
Beveiliging & Compliance:
SOC 2 Type II, HIPAA-afstemming, gegevenssoevereiniteit in VS.
De Kimi API geeft ontwikkelaars programmatische toegang tot Moonshot AI's Kimi-familie van large language models voor redeneren, coderen en begrip van lange context. Op Atlas Cloud bereik je deze via één OpenAI-compatibel endpoint, zodat één sleutel elke Kimi-versie dekt met pay-as-you-go-prijzen per call.
Atlas Cloud host meerdere versies, waaronder Kimi K2.5 voor lange context en agentic workflows, Kimi K2.6 als Moonshot's meest intelligente algemene model, en Kimi K2.7 Code voor programmeren en debuggen. Omdat ze hetzelfde requestformaat delen, hoef je bij het wisselen alleen één modelstring aan te passen.
Deze modellen blinken uit in complexe programmeertaken, analyse van repositories met meerdere bestanden, redeneren op basis van veel documenten en agentic tool calling. Teams kiezen Kimi wanneer een taak zowel een groot werkgeheugen als sterke stapsgewijze logica vereist, zoals het refactoren van een volledige codebase of het controleren van lange rapporten.
Facturering is pay-as-you-go, zonder abonnement en zonder minimumbedragen. Kimi K2.5 kost $0.60 per miljoen input tokens en $3.00 per miljoen output tokens, terwijl Kimi K2.6 en Kimi K2.7 Code $0.95 per miljoen input tokens en $4.00 per miljoen output tokens kosten. Context caching verlaagt de kosten van herhaalde of gedeelde prompts.
Omdat Atlas Cloud Kimi aanbiedt via een OpenAI-compatibele API, kun je je huidige OpenAI SDK naar het Atlas-endpoint laten wijzen en een Kimi-modelnaam invullen. Je hoeft je applicatielogica niet te herschrijven, waardoor het een echte drop-in is voor chat-, codeer- en agent-pipelines.
Kimi K2.5, K2.6 en K2.7 Code ondersteunen elk een contextvenster van 262,144 tokens, ongeveer 256K tokens. Met die capaciteit kun je volledige codebases, lange technische handleidingen of honderden pagina's aan rapporten in één request meegeven zonder handmatig op te delen.
Recente Kimi-versies zijn native multimodaal in plaats van alleen tekstgebaseerd. Kimi K2.6 accepteert tekst-, afbeeldings- en video-input, en Kimi K2.5 redeneert over gecombineerde visuele en teksttokens, zodat je screenshots, ontwerpbestanden of opnames kunt meegeven en het model deze naast je prompt kan interpreteren.
Ontwikkelaars kiezen het meestal vanwege kosten en context. Communityrapporten wijzen op aanzienlijke besparingen ten opzichte van toonaangevende propriëtaire modellen bij vergelijkbare codeerkwaliteit, en het 256K-venster kan taken op volledige repositories en volledige documenten aan die modellen met kortere context niet aankunnen. Begin vandaag nog met bouwen.
Handleidingen, tutorials en productupdates om het meeste uit Atlas Cloud te halen.