
Atlas Cloud host de volledige Kimi-reeks via de MoonshotAI API, van K2-Thinking voor diepgaand redeneren tot K2.6 voor agentic coding. Alles volgens het pay-as-you-go model, 262K context.
Geef chat, redeneren en agents schaalbaar kracht met toonaangevende grote taalmodellen, snel en betaalbaar geleverd op Atlas Cloud.
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 |
Instantly explore and experiment with 300+ production-ready models in the Atlas Playground. Start customizing with one click.
De agent swarm en langetermijnuitvoeringscapaciteiten van Kimi stellen teams in staat om taken die dagen van menselijke inspanning zouden vergen, in een enkele geautomatiseerde sessie uit te voeren. Teams gebruiken de M-series samen met K2-Thinking om alles te dekken, van autonome codewijzigingen tot grootschalig onderzoek van meerdere documenten.
Engineeringteams gebruiken Kimi K2.6 om langlopende coderingsagents uit te voeren die in uitgebreide sessies van meerdere uren autonoom productiecodebases herzien. In een gedocumenteerd voorbeeld herschreef K2.6 gedurende 13 uur een 8 jaar oude financiële matching-engine en leverde een doorvoerverbetering van 185% op zonder menselijke tussenkomst tussen de commits. De pay-as-you-go prijsstelling van Atlas Cloud maakt het praktisch om deze uitgebreide agentische sessies uit te voeren zonder capaciteitsverplichtingen.
Operationele teams gebruiken de 300-agent zwerm van Kimi K2.6 om grote batches documenten parallel te verwerken. Een enkele orkestratierun vergeleek één cv met 100 functierollen en leverde 100 volledig op maat gemaakte cv's als output op. Hetzelfde patroon is van toepassing op contractbeoordeling, nalevingscontroles en elke workflow waarbij een vaste invoer moet worden geëvalueerd tegen een grote, variabele set van doelen.
Onderzoeks- en juridische teams gebruiken Kimi K2-Thinking voor meerstapsanalyseproblemen die langdurig intern redeneren vereisen. Het model ondersteunt tot 200 tot 300 opeenvolgende tool-aanroepen per sessie, waarbij het door redeneer-aanroep-redeneer-cycli (reason-call-reason) loopt zonder menselijke prompts tussen de stappen. Op Atlas Cloud is de prijs $ 0,6 per miljoen invoertokens en deelt het de 262K-contextvenster met de rest van de Kimi-lijn.
Academische en contentteams gebruiken Kimi K2.6 om brondocumenten om te zetten in volledige onderzoeksresultaten. In een demonstratierun zette K2.6 in één sessie een astrofysica-paper om in een 40 pagina's tellend onderzoeksrapport, een gestructureerde dataset met meer dan 20.000 vermeldingen en 14 grafieken van astronomiekwaliteit. Dit verkort de doorlooptijd van literatuur-naar-resultaat workflows van weken naar uren.
Groei- en verkoopteams gebruiken Kimi K2.6-zwermen om parallel prospects te identificeren en outreach-middelen te genereren. Een voorbeeldrun identificeerde 30 winkels in een doelstad zonder websites en genereerde voor elk een landingspagina. Hetzelfde patroon werkt voor leadverrijking, het in kaart brengen van het concurrentielandschap en elke taak die ontdekking en contentgeneratie op lijstschaal combineert.
Product- en datateams gebruiken de native vision-mogelijkheden van Kimi K2.5 en K2.6 om beeld- en video-invoer samen met tekst te verwerken in dezelfde API-call. De MoonViT-encoder verwerkt diagrammen, screenshots, UI-mockups en documentscans zonder externe preprocessing. Dit is nuttig voor pipelines die visuele specificaties rechtstreeks in code omzetten, of gestructureerde gegevens extraheren uit documenten met veel afbeeldingen.
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 schaalt naar 300 sub-agenten die tot 4.000 gecoördineerde stappen uitvoeren in een enkele run. Kimi K2.5 op Atlas Cloud ondersteunt zwermuitvoering met maximaal 100 sub-agenten. Taken worden dynamisch opgesplitst in parallelle, domeinspecifieke subtaken voor volledig autonome output.
Kimi K2-Thinking maakt gebruik van diepgaande chain-of-thought redenering met 200 tot 300 sequentiële tool-aanroepen per sessie. Het model redeneert, roept een tool aan, interpreteert het resultaat, roept een andere tool aan en zet deze lus voort zonder menselijke tussenkomst. Het is geschikt voor meerfasige logische inferentie, complexe wiskunde en problemen waarbij uitgebreide interne redenering de nauwkeurigheid verbetert.
Ja. Kimi K2.5 en K2.6 bevatten MoonViT, een vision-encoder met 400 miljoen parameters die afbeeldingen en video's native verwerkt. U kunt beeld- of video-invoer direct doorgeven in de API-aanroep naast tekst zonder externe voorbewerking. Dit ondersteunt workflows voor visuele analyse, documentbegrip en beeld-naar-code-generatie.
Ja. Kimi K2.6 is uitgebracht onder een gewijzigde MIT-licentie, die commercieel gebruik toestaat. Open gewichten zijn beschikbaar op HuggingFace voor zelfgehoste implementaties. Atlas Cloud biedt K2.6 ook aan via API voor teams die de voorkeur geven aan beheerde toegang zonder infrastructuuroverhead.
Kimi K2.6 scoort 80,2% op SWE-Bench Verified en 54,0% op Humanity's Last Exam met tools, en presteert daarmee op beide benchmarks beter dan GPT-5.5. Het is ook koploper op BrowseComp met 83,2%, boven GPT-5.4. Deze resultaten worden behaald tegen ongeveer 80% lagere kosten per miljoen tokens dan GPT-5.5.
Kimi K2.5 is geprijsd op $ 0,49 per miljoen input-tokens en $ 2,5 per miljoen output-tokens op Atlas Cloud. Kimi K2-Thinking en K2-Instruct-0905 draaien op $ 0,6 per miljoen input-tokens met hetzelfde output-tarief. Bekijk de Kimi K2.6-modelpagina op Atlas Cloud voor de huidige specifieke prijzen.
Handleidingen, tutorials en productupdates om het meeste uit Atlas Cloud te halen.
Join the Discord community for the latest model updates, prompts, and support.