
Kimi API to linia modeli open-weight K2 od Moonshot AI — od natywnie multimodalnego K2.5 po wyspecjalizowany do kodowania K2.7 Code. Ponieważ obsługa obrazu jest wbudowana w model, możesz przekształcać zrzuty ekranu, makiety UI i krótkie filmy w działający kod frontendu, koordynować do 100 równoległych sub-agentów i wnioskować w kontekście 256K tokenów. Atlas Cloud udostępnia całą rodzinę modeli przez jeden zunifikowany endpoint z przejrzystym cennikiem pay-as-you-go. Zacznij tworzyć już dziś.
Atlas Cloud zapewnia najnowsze, wiodące w branży modele kreatywne.
Porównaj w skrócie przeznaczenie każdego endpointu Kimi oraz standardowe ceny za milion tokenów.
| Modalność | Opis |
|---|---|
| Kimi K2.7 Code API (Text to Text) | Ten endpoint, zaprojektowany specjalnie do prac inżynieryjnych, przekształca prompty w języku naturalnym i istniejące pliki źródłowe w działający kod, poprawki oraz automatyzacje dla deweloperów. Jest przeznaczony do programowania, debugowania i przepływów pracy AI dla deweloperów, w których priorytetem jest niezawodne generowanie kodu; standardowa opłata wynosi $0.95 za milion tokenów wejściowych i $4 za milion tokenów wyjściowych. |
| Kimi K2.6 API (Text to Text) | Podaj prompty tekstowe, a Kimi K2.6 zwróci przemyślane odpowiedzi, kod i ustrukturyzowane dane wyjściowe do codziennych zadań produktywnościowych. Ulepszony zarówno pod kątem rozumowania, jak i kodowania, sprawdzi się w zespołach, które chcą jednego modelu ogólnego przeznaczenia do analizy, tworzenia treści i rozwoju oprogramowania, z cache’owanym wejściem w cenie $0.16 za milion tokenów dla powtarzanego kontekstu. |
| Kimi K2.5 API (Text to Text) | Gdy zadanie obejmuje długie dokumenty lub wieloetapowe potoki, Kimi K2.5 przyjmuje rozbudowane dane tekstowe i zwraca spójne odpowiedzi uwzględniające kontekst. Zbudowany z myślą o rozumieniu długiego kontekstu i inteligentnych przepływach pracy, działa w przejrzystym modelu pay-as-you-go w cenie $0.60 za milion tokenów wejściowych i $3 za milion tokenów wyjściowych, pomagając utrzymać opłacalność analiz na dużą skalę. |
Kimi API udostępnia bilionparametrowe modele K2 od Moonshot AI przez jeden endpoint, łącząc okno kontekstu 262,144 tokenów z natywnym wejściem obrazu i wideo, samodzielnie działającymi rojami agentów oraz wyspecjalizowanymi modelami dostrojonymi do programowania, debugowania i rozumowania w długim horyzoncie.

K2.6 przetwarza tekst, obrazy i wideo w ramach jednej natywnej architektury multimodalnej, obsługując formaty od PNG i WebP po MP4, MOV i WebM bez zewnętrznych wtyczek. Jego enkoder wizyjny MoonViT bezpośrednio odczytuje nagrania ekranu, pliki projektowe i diagramy. Tam, gdzie wcześniejszy K2.5 obsługiwał tekst i obrazy, K2.6 rozszerza ten sam stos o pełne rozumienie wideo, dzięki czemu kontekst wizualny staje się po prostu kolejnym wejściem.

Kimi API udostępnia samodzielnie działający rój agentów, który skaluje się do 300 podagentów pracujących w ramach około 4,000 skoordynowanych kroków. Zamiast rozumować w jednym wątku, K2.6 rozkłada jeden duży cel na równoległe gałęzie i orkiestruje je aż do ukończenia. Każdy podagent realizuje własny wycinek zadania, a następnie raportuje wyniki do wspólnego planu. Taka konstrukcja dobrze sprawdza się w automatyzacji w długim horyzoncie, gdy projekt obejmuje wiele zależnych od siebie etapów.

Programowanie jest centralnym elementem tej rodziny modeli, a Kimi K2.7 Code został zaprojektowany specjalnie do tworzenia oprogramowania, debugowania i przepływów pracy agentów deweloperskich. W benchmarku programistycznym SWE-Bench Pro model K2.6 osiąga wynik 58.6, wyprzedzając kilka modeli frontier w naprawach rzeczywistych repozytoriów. Skieruj dowolny z tych modeli na niesprawny zestaw testów, a prześledzi błąd, zaproponuje poprawkę i będzie iterować, aż build przejdzie na zielono.

Potrzebujesz przejrzystego rozumowania? Włącz konfigurowalny tryb myślenia, a model pokaże swój krok po kroku łańcuch rozumowania przed udzieleniem odpowiedzi, wraz z natywnym wywoływaniem narzędzi i funkcji. W Atlas Cloud całe Kimi API działa za jednym kluczem zgodnym z OpenAI, z rozliczeniem pay-as-you-go za każde wywołanie i dostępem Day-0 do każdej nowej wersji. Podmień bazowy URL, a istniejący kod będzie nadal działać.
Wyślij jeden identyczny brief do Kimi API i dwóch konkurencyjnych modeli, a następnie porównaj interaktywną stronę HTML, którą każdy z nich zbuduje na podstawie dokładnie tych samych instrukcji.
Zbuduj kompletną, jednoplikową stronę HTML z grywalną arcade'ową grą Snake, z całym CSS i JavaScript osadzonym inline oraz bez żadnych zewnętrznych zależności, CDN-ów, obrazów ani fontów. Renderuj planszę na canvasie w nowoczesnej kolorystyce neon-on-dark, z płynnym ruchem i delikatną, świecącą smugą za wężem. Obsłuż sterowanie strzałkami i WASD oraz gesty przesuwania na urządzeniach dotykowych, pokazuj wynik na żywo i trwały rekord, a wraz ze wzrostem wyniku stopniowo przyspieszaj grę. Wywołuj mały wybuch cząsteczek za każdym razem, gdy jedzenie zostanie zjedzone, wyświetlaj animowaną nakładkę końca gry z przyciskiem restartu i utrzymuj responsywny układ, tak aby plansza pozostawała wyśrodkowana i czytelna zarówno na desktopie, jak i na urządzeniach mobilnych.
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
Utwórz pojedynczy, w pełni samowystarczalny plik HTML (cały CSS i JavaScript inline, absolutnie bez zewnętrznych zależności, CDN-ów, obrazów ani web fontów), który renderuje interaktywne „żywe cyfrowe terrarium” — szczelnie zamknięty szklany słój umieszczony na środku ekranu, zawierający samowystarczalny miniaturowy las deszczowy rosnący w czasie rzeczywistym. Po otwarciu w dowolnej nowoczesnej przeglądarce musi od razu działać w 60fps, bez etapu buildowania. Główna scena i układ: wyśrodkuj kompozycję symetrycznie, traktując szklany słój jako główną scenę na głębokim, winietowanym ciemnym tle (gradient radialny od miękkiego, mchowo podświetlonego centrum przechodzący ku niemal czarnym krawędziom), tak aby cała uwaga skupiała się na słoju. Renderuj wszystko na pełnoekranowym HTML5 Canvas, warstwowanym pod rzeczywistą glassmorphismową oprawą DOM/CSS: ścianka słoja musi pokazywać autentyczne cechy szkła — zakrzywione refleksy refrakcji, jasną smugę światła krawędziowego, delikatne matowe rozmycie oraz rozproszone krople kondensacji z drobnym efektem soczewkowania — uzyskane za pomocą warstwowych gradientów radialnych/liniowych, backdrop-filter blur, półprzezroczystych białych obrysów i miękkich box-shadow. Wewnątrz słoja na dnie znajduje się ciemna, wilgotna próchnica oraz subtelna wolumetryczna mgiełka, która powoli dryfuje. Trzy warstwy techniczne, które muszą się na siebie nakładać i współistnieć (to tutaj odróżnia się słabe modele od mocnych — słaby model stworzy statyczny obrazek, mocny ożywi cały słój): 1. Rekurencyjny wzrost L-system: pnącza, liście paproci i mchy są generowane przez algorytm L-system / rekurencyjnego rozgałęziania i animują swoje rozwijanie w czasie — łodygi się wydłużają, gałęzie dzielą, liście paproci rozwijają, a liście skalują się z easingiem. Wzrost jest organiczny i lekko losowy dla każdej gałęzi (odchylenie kąta, zwężanie grubości, zanik długości), dzięki czemu po ponownym wczytaniu żadne dwie rośliny nie wyglądają identycznie. 2. System cząsteczek: bursztynowe świetliki podobne do drobinek światła (dziesiątki) dryfują i kołyszą się w mgle z miękkim addytywnym blaskiem i delikatną paralaksą, a do tego unoszą się drobinki kondensacji/pyłku; cząsteczki subtelnie reagują na nowo wyrosłe rośliny. 3. Cykl dnia i nocy: ciągła pętla światła otoczenia przesuwa główne światło z góry od chłodnego białego świtu → ciepłego złotego zmierzchu → głębokiej indygo nocy i z powrotem, odpowiednio przebarwiając całą scenę, refleksy szkła, mgłę i odcienie roślin. Rośliny wykazują fototropizm — łodygi wyginają się i kierują czubki ku aktualnemu kierunkowi światła, gdy ten się porusza. Główna interakcja: kliknięcie w dowolnym miejscu na ściance słoja lub w jego wnętrzu upuszcza pojedyncze nasiono do próchnicy w pozycji x kliknięcia, a to nasiono odtwarza pełny, widoczny cykl życia w sekwencji — nasiono spada i osiada, kiełkuje pęd, pęd rozgałęzia się rekurencyjnie przez L-system, a po osiągnięciu dojrzałości rozkwita małym świecącym kwiatem — każdy etap z easingiem i wyraźnie czytelny, z miękką falą/obłoczkiem pyłu przy lądowaniu. Wielokrotne kliknięcia tworzą wiele roślin, które współistnieją i dalej rosną, stopniowo wypełniając terrarium gęstszymi zaroślami. Dodaj kilka subtelnych kontrolek inline w glassmorphismowych przyciskach typu pill (np. „Reset terrarium” oraz przełącznik „Day/Night: auto ⇄ drag”, w którym użytkownik może przewijać porę dnia, plus opcjonalną pauzę). Dodaj delikatną linię podpowiedzi („tap the glass to plant a seed”), która znika po pierwszej interakcji. Paleta i nastrój: leśna atramentowa zieleń oraz mchowa żółtawa zieleń liści, bursztynowo-miodowy blask drobinek światła i kwiatów, chłodne turkusowo-szklane odcienie słoja, ciepłe złoto i chłodne indygo przechodzące przez cykl dnia i nocy. Całość ma sprawiać wrażenie cichej, oddychającej, medytacyjnej sceny — powolny łagodny ruch, bez ostrych przejść. Wymagania techniczne: użyj requestAnimationFrame z delta-time, aby animacja była niezależna od liczby klatek; spraw, by canvas responsywnie reagował na zmianę rozmiaru okna z poprawnym skalowaniem devicePixelRatio i utrzymaniem słoja w centrum; rozsądnie ogranicz liczbę cząsteczek i gałęzi, aby zachować płynność; zachowaj całe losowanie seeded per-plant, żeby wzrost wyglądał naturalnie. Wszystko — geometria, blask, szkło, mgła, oświetlenie, cząsteczki i rekurencyjne rośliny — musi być rysowane lub obliczane w kodzie, bez żadnych zewnętrznych zasobów. Dostarcz wyłącznie kompletny dokument HTML, gotowy do zapisania jako jeden plik .html i otwarcia.
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
Niezależnie od tego, czy wdrażasz kod w ogromnych repozytoriach, zamieniasz projekty w interfejsy, czy orkiestrujesz roje agentów, Kimi API wnosi wnioskowanie w długim kontekście i natywne użycie narzędzi do rzeczywistych obciążeń produkcyjnych.
Kimi K2.7 Code odczytuje całe repozytoria w oknie 262K-token, refaktoryzując, debugując i rozwijając bazy kodu w jednym przebiegu. Zespoły korzystają z niego, aby modernizować systemy legacy i dostarczać funkcje obejmujące wiele plików bez utraty kontekstu projektu.
Przekaż Kimi K2.5 zrzut ekranu, makietę lub krótkie wideo demonstracyjne, a model zwróci działający kod front-endowy na podstawie danych wizualnych. Projektanci i zespoły produktowe w kilka minut zmieniają statyczne koncepcje w interaktywne strony i prototypy.
Gdy raporty lub umowy liczą setki stron, modele Kimi przetwarzają je w kontekście 256K-token, aby wydobyć trendy i sprzeczności. Analitycy uzyskują ustrukturyzowane odpowiedzi z cytowaniami zamiast ręcznie czytać każdą stronę.
Roje agentów pozwalają Kimi K2.5 podzielić jeden cel na maksymalnie 100 równoległych sub-agentów, skracając czas wykonania nawet 4.5x. Zespoły automatyzują analizę wsadową i rozbudowane procesy tworzenia, których pojedynczy model nie byłby w stanie ukończyć.
Wytrenowane pod kątem agentowego użycia narzędzi modele Kimi wywołują zewnętrzne funkcje, APIs i wyszukiwanie, aby realizować zadania bez promptowania krok po kroku. Deweloperzy budują asystentów, którzy w imieniu użytkownika rezerwują, odpytują i działają w rzeczywistych systemach.
Ponieważ Kimi API jest zgodne z OpenAI, wystarczy podmienić base URL i jeden klucz, aby kierować ruch do modeli Moonshot. Startupy wdrażają Kimi bez przepisywania logiki aplikacji i płacą według przejrzystego cennika za wywołanie.
Porównaj Kimi API z innymi flagowymi interfejsami API modeli językowych w Atlas Cloud i sprawdź, gdzie wyróżnia się długością kontekstu, elastycznością danych wejściowych oraz ceną za token.
| Model | Okno kontekstu | Typy danych wejściowych | Cena wejścia ($/1M tokens) | Cena wyjścia ($/1M tokens) |
|---|---|---|---|---|
| Kimi K2.7 Code | 256K tokens | Tekst, obraz | $0.95 | $4.00 |
| Kimi K2.6 | 256K tokens | Tekst, obraz, wideo | $0.95 | $4.00 |
| Kimi K2.5 | 256K tokens | Tekst, obraz, wideo | $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 |
Zacznij w kilka minut — wykonaj te proste kroki, aby zintegrować i wdrożyć modele za pośrednictwem platformy Atlas Cloud.
Zarejestruj się na atlascloud.ai i ukończ weryfikację. Nowi użytkownicy otrzymują bezpłatne kredyty do eksploracji platformy i testowania modeli.
Połączenie zaawansowanych modeli Kimi z platformą GPU-akcelerowaną Atlas Cloud zapewnia niezrównaną wydajność, skalowalność i doświadczenie deweloperskie.
Niska Latencja:
Inferencja zoptymalizowana pod GPU dla rozumowania w czasie rzeczywistym.
Zunifikowane API:
Uruchamiaj Kimi, GPT, Gemini i DeepSeek za pomocą jednej integracji.
Przejrzysta Wycena:
Przewidywalne rozliczenia za token z opcjami serverless.
Doświadczenie Dewelopera:
SDK, analityka, narzędzia dostrajania i szablony.
Niezawodność:
99,99% dostępności, RBAC i logowanie gotowe na zgodność.
Bezpieczeństwo i Zgodność:
SOC 2 Type II, zgodność z HIPAA, suwerenność danych w USA.
Kimi API daje deweloperom programowy dostęp do rodziny dużych modeli językowych Kimi od Moonshot AI, przeznaczonych do rozumowania, kodowania i pracy z długim kontekstem. W Atlas Cloud korzystasz z niego przez jeden endpoint zgodny z OpenAI, więc jeden klucz obejmuje każdą wersję Kimi w modelu pay-as-you-go z rozliczaniem za każde wywołanie.
Atlas Cloud udostępnia kilka wersji, w tym Kimi K2.5 do długiego kontekstu i agentowych przepływów pracy, Kimi K2.6 jako najbardziej inteligentny ogólny model Moonshot oraz Kimi K2.7 Code do programowania i debugowania. Ponieważ korzystają z tego samego formatu żądań, przejście między nimi oznacza jedynie zmianę jednego ciągu znaków z nazwą modelu.
Te modele świetnie sprawdzają się w złożonym kodowaniu, analizie repozytoriów obejmujących wiele plików, rozumowaniu na podstawie dużej liczby dokumentów oraz agentowym wywoływaniu narzędzi. Zespoły sięgają po Kimi, gdy zadanie wymaga zarówno dużej pamięci roboczej, jak i silnej logiki krok po kroku, na przykład przy refaktoryzacji całej bazy kodu lub audycie obszernych raportów.
Rozliczenie działa w modelu pay-as-you-go, bez subskrypcji i bez minimów. Kimi K2.5 kosztuje $0.60 za milion tokenów wejściowych i $3.00 za milion tokenów wyjściowych, natomiast Kimi K2.6 oraz Kimi K2.7 Code kosztują $0.95 za milion tokenów wejściowych i $4.00 za milion tokenów wyjściowych. Buforowanie kontekstu obniża koszt powtarzanych lub współdzielonych promptów.
Ponieważ Atlas Cloud udostępnia Kimi przez API zgodne z OpenAI, możesz skierować obecny OpenAI SDK na endpoint Atlas i podmienić nazwę modelu na Kimi. Nie trzeba przepisywać logiki aplikacji, dzięki czemu jest to prawdziwy zamiennik typu drop-in dla czatów, kodowania i potoków agentowych.
Kimi K2.5, K2.6 i K2.7 Code obsługują okno kontekstu o długości 262,144 tokenów, czyli około 256K tokenów. Taka pojemność pozwala przekazywać całe bazy kodu, długie podręczniki techniczne lub setki stron raportów w jednym żądaniu, bez ręcznego dzielenia na fragmenty.
Najnowsze wersje Kimi są natywnie multimodalne, a nie wyłącznie tekstowe. Kimi K2.6 przyjmuje dane wejściowe w postaci tekstu, obrazów i wideo, a Kimi K2.5 rozumuje na połączonych tokenach wizualnych i tekstowych, więc możesz przekazywać zrzuty ekranu, pliki projektowe lub nagrania, a model zinterpretuje je razem z Twoim promptem.
Deweloperzy najczęściej wybierają je ze względu na koszt i kontekst. Raporty społeczności wskazują na znaczące oszczędności względem wiodących modeli własnościowych przy porównywalnej jakości kodowania, a okno 256K obsługuje zadania obejmujące całe repozytoria i pełne dokumenty, z którymi modele o krótszym kontekście sobie nie poradzą. Zacznij budować już dziś.
Poradniki, samouczki i nowości produktowe, dzięki którym w pełni wykorzystasz Atlas Cloud.