
Kimi API är Moonshot AI:s K2-serie med öppna vikter, från den inbyggt multimodala K2.5 till den kodningsspecialiserade K2.7 Code. Eftersom vision är inbyggt i modellen kan du omvandla skärmbilder, UI-mockuper och korta videor till fungerande frontend-kod, koordinera upp till 100 parallella sub-agenter och resonera över en kontext på 256K tokens. Atlas Cloud tillhandahåller hela familjen via en enhetlig endpoint med transparent, användningsbaserad prissättning. Börja bygga i dag.
Atlas Cloud förser dig med de senaste branschledande kreativa modellerna.
Jämför varje Kimi-endpoints fokus och standardpris per miljon tokens i korthet.
| Modalitet | Beskrivning |
|---|---|
| Kimi K2.7 Code API (Text to Text) | Den här endpointen är specialbyggd för ingenjörsarbete och omvandlar naturliga språkprompter och befintliga källfiler till fungerande kod, korrigeringar och utvecklarautomation. Den riktar sig till programmering, felsökning och AI-utvecklarflöden där tillförlitlig kodgenerering är prioritet, med standarddebitering på $0.95 per miljon input tokens och $4 per miljon output tokens. |
| Kimi K2.6 API (Text to Text) | Mata in textprompter och Kimi K2.6 returnerar genomtänkta svar, kod och strukturerad output för vardagliga produktivitetsuppgifter. Den är förbättrad för både resonemang och kodning och passar team som vill ha en enda allroundmodell för analys, utkast och mjukvaruutveckling, med cachad input prissatt till $0.16 per miljon tokens för upprepad kontext. |
| Kimi K2.5 API (Text to Text) | När ett jobb omfattar långa dokument eller flerstegspipelines tar Kimi K2.5 emot utökade textindata och returnerar sammanhängande, kontextmedvetna svar. Den är byggd för förståelse av långa kontexter och intelligenta arbetsflöden och körs med transparent pay-as-you-go-prissättning på $0.60 per miljon input tokens och $3 per miljon output tokens, vilket håller storskalig analys kostnadseffektiv. |
Kimi API samlar Moonshot AI:s trillion-parameter K2 models i en enda endpoint och kombinerar ett 262,144-token context window med inbyggd bild- och videoinmatning, självstyrande agentsvärmar och specialiserade modeller optimerade för kodning, felsökning och långsiktigt resonerande.

K2.6 bearbetar text, bilder och video i en och samma inbyggda multimodala arkitektur, med stöd för format från PNG och WebP till MP4, MOV och WebM utan externa plugins. Dess MoonViT vision encoder läser skärminspelningar, designfiler och diagram direkt. Där tidigare K2.5 hanterade text och bilder utökar K2.6 samma stack till full videoförståelse, så visuell kontext blir bara ännu en input.

Kimi API exponerar en självstyrande agentsvärm som skalar till 300 sub-agents som arbetar över ungefär 4,000 samordnade steg. I stället för att resonera i en enda tråd bryter K2.6 ned ett stort mål i parallella grenar och orkestrerar dem till slutförande. Varje sub-agent tar hand om sin egen del av uppgiften och rapporterar sedan tillbaka till den gemensamma planen. Den här designen passar långsiktig automatisering där ett projekt sträcker sig över många beroende steg.

Kodning står i centrum för familjen, med Kimi K2.7 Code särskilt byggd för programmering, felsökning och arbetsflöden för utvecklaragenter. I kodningsbenchmarken SWE-Bench Pro når K2.6 58.6 och går därmed om flera frontier models på faktiska repository-fixar. Rikta någon av modellerna mot en fallerande testsvit så spårar den felet, föreslår en patch och itererar tills bygget blir grönt.

Behöver du transparent resonerande? Aktivera det konfigurerbara tänkeläget så visar modellen sitt steg-för-steg-resonemang innan den bestämmer sig för ett svar, tillsammans med inbyggda verktygs- och funktionsanrop. På Atlas Cloud körs hela Kimi API bakom en enda OpenAI-kompatibel nyckel, med pay-as-you-go-prissättning per anrop och Day-0-åtkomst till varje ny release. Byt bara base URL så fortsätter din befintliga kod att fungera.
Skicka en enda identisk brief till Kimi API och två konkurrerande modeller, och jämför sedan den interaktiva HTML-sida som var och en bygger utifrån exakt samma instruktioner.
Bygg en komplett HTML-sida i en enda fil för ett spelbart Snake-arkadspel, med all CSS och JavaScript inbäddat och helt utan externa beroenden, CDNs, bilder eller typsnitt. Rita spelbrädet på en canvas med ett modernt neon-på-mörkt färgschema, mjuk rörelse och ett subtilt glödspår bakom ormen. Stöd styrning med piltangenter och WASD samt svepgester på pekskärmsenheter, visa aktuell poäng och ett beständigt rekord, och öka spelets hastighet gradvis när poängen stiger. Utlös en liten partikeleffekt varje gång mat äts upp, visa en animerad game-over-overlay med en omstartsknapp och håll layouten responsiv så att spelbrädet förblir centrerat och lättläst på både desktop och mobil.
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
Skapa en enda, helt fristående HTML-fil (all CSS och JavaScript inbäddat, absolut inga externa beroenden, CDNs, bilder eller webbtypsnitt) som renderar ett interaktivt ”levande digitalt terrarium” — en försluten glasburk i mitten av skärmen som innehåller en självförsörjande miniatyrregnskog som växer i realtid. Den ska kunna öppnas i vilken modern webbläsare som helst och köras direkt i 60fps utan något byggsteg. Kärnscen och layout: centrera kompositionen symmetriskt och behandla glasburken som huvudscenen mot en djup, vinjetterad mörk bakgrund (radiell gradient från ett mjukt mossupplyst centrum som tonar ut till nästan svarta kanter), så att allt fokus hamnar på burken. Rendera allt på en HTML5 Canvas i helfönster, placerad under riktig glassmorphism-krom i DOM/CSS: burkens vägg måste visa genuina glasegenskaper — böjda refraktionshöjdpunkter, en ljus spekulär kantljusstrimma, svag frostad oskärpa och spridda kondensdroppar med små linseffekter — uppnått med lager av radiella/linjära gradienter, backdrop-filter blur, halvtransparenta vita linjer och mjuka box-shadows. Inuti burken finns mörk, fuktig mylla längst ned och en svag volymetrisk dimma som sakta driver. De tre tekniska lagren som måste staplas och samexistera (det är här svaga och starka modeller skiljer sig åt — en svag modell skapar en statisk bild, en stark gör hela burken levande): 1. Rekursiv L-system-tillväxt: rankor, ormbunksblad och mossor genereras av ett L-system / en rekursiv förgreningsalgoritm och animerar sin utveckling över tid — stjälkar blir längre, grenar delas upp, blad rullar ut, löv skalas in med easing. Tillväxten är organisk och något slumpad per gren (vinkelvariation, avsmalnande tjocklek, avtagande längd), så att inga två växter ser identiska ut vid omladdning. 2. Partikelsystem: bärnstensfärgade eldflugeliknande ljuspartiklar (dussintals) driver och guppar genom dimman med mjuk additiv glöd och diskret parallax, plus stigande kondens-/pollenprickar; partiklarna reagerar subtilt på nyvuxna växter. 3. Dag–natt-ljuscykel: en kontinuerlig slinga för omgivningsljuset sveper huvudljuset ovanifrån från svalt vit gryning → varm gyllene skymning → djup indigofärgad natt och tillbaka, och färgar om hela scenen, glasets högdagrar, dimman och växternas toner därefter. Växterna uppvisar fototropism — stjälkar böjer sig och lutar spetsarna mot den aktuella ljusriktningen när den rör sig. Primär interaktion: ett klick var som helst på burkens vägg/interiör släpper ett enda frö i myllan vid klickets x-position, och fröet spelar upp en fullständig, synlig livscykel i följd — fröet faller och lägger sig till rätta, gror till ett skott, skottet förgrenas rekursivt via L-systemet och blommar sedan med en liten lysande blomma vid mognad — varje steg med easing och tydligt läsbart, med en mjuk krusning/dammpuff vid landning. Flera klick skapar flera växter som samexisterar och fortsätter att växa, och fyller gradvis terrariet till ett tätare snår. Inkludera ett par subtila inline-kontroller som glassmorphic pill-knappar (t.ex. ”Återställ terrarium” och en växling ”Dag/Natt: auto ⇄ dra” där användaren kan skrubba tiden på dygnet, plus valfri paus). Lägg till en svag ledtrådsrad (”tryck på glaset för att plantera ett frö”) som tonar bort efter första interaktionen. Palett och stämning: skogsbläckgrön och mossigt gulgrön grönska, bärnstens-/honungsglöd för ljuspartiklar och blommor, svala teal-färgade glastoner på burken, varma guldtoner och svala indigotoner över dag–natt-svepet. Helhetskänslan är stillsam, andande och meditativ — långsam mjuk rörelse, inga hårda övergångar. Tekniska krav: använd requestAnimationFrame med delta-tid så att animationen är oberoende av bildfrekvens; gör canvasen responsiv vid fönsterstorleksändring med korrekt devicePixelRatio-skalning och håll burken centrerad; begränsa partikel- och grenantal på ett rimligt sätt så att allt förblir smidigt; håll all slumpmässighet seedad per växt så att tillväxten ser naturlig ut. Allt — geometri, glöd, glas, dimma, ljussättning, partiklar och de rekursiva växterna — måste ritas eller beräknas i kod, helt utan externa resurser. Leverera endast det kompletta HTML-dokumentet, redo att sparas som en .html-fil och öppnas.
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
Oavsett om du levererar kod i stora kodbaser, omvandlar designer till gränssnitt eller orkestrerar agentsvärmar ger Kimi API långkontextresonemang och inbyggd verktygsanvändning till verkliga produktionsarbetsflöden.
Kimi K2.7 Code läser hela repositories i ett 262K-token-fönster och refaktorerar, felsöker och utökar kodbaser i ett enda steg. Team använder det för att modernisera äldre system och leverera funktioner över flera filer utan att tappa projektkontext.
Ge Kimi K2.5 en skärmbild, mockup eller kort demovideo, så returnerar den fungerande front-end-kod utifrån det visuella underlaget. Designers och produktteam omvandlar statiska koncept till interaktiva sidor och prototyper på några minuter.
När rapporter eller avtal omfattar hundratals sidor bearbetar Kimi-modeller dem inom en 256K-token-kontext för att lyfta fram trender och konflikter. Analytiker extraherar strukturerade svar med källhänvisningar i stället för att läsa varje sida manuellt.
Agentsvärmar låter Kimi K2.5 dela upp ett mål i upp till 100 parallella sub-agenter, vilket minskar exekveringstiden med upp till 4.5x. Team automatiserar batchanalyser och längre byggen som en enda modell inte kan slutföra.
Kimi-modeller är tränade för agentisk verktygsanvändning och anropar externa funktioner, APIs och sök för att slutföra uppgifter utan stegvisa instruktioner. Utvecklare bygger assistenter som bokar, frågar och agerar i verkliga system för en användares räkning.
Eftersom Kimi API är OpenAI-kompatibelt byter du bara base URL och en nyckel för att dirigera trafik till Moonshot-modeller. Startups börjar använda Kimi utan att skriva om applikationslogik och betalar transparent prissättning per anrop.
Jämför Kimi API med andra ledande språkmodell-API:er på Atlas Cloud och se var det leder inom kontextlängd, inmatningsflexibilitet och pris per token.
| Modell | Kontextfönster | Indatatyper | Indatapris ($/1M tokens) | Utdatapris ($/1M tokens) |
|---|---|---|---|---|
| Kimi K2.7 Code | 256K tokens | Text, bild | $0.95 | $4.00 |
| Kimi K2.6 | 256K tokens | Text, bild, video | $0.95 | $4.00 |
| Kimi K2.5 | 256K tokens | Text, bild, video | $0.60 | $3.00 |
| DeepSeek V4 Pro | 1M tokens | Text | $1.74 | $3.45 |
| GLM 5.2 | 1M tokens | Text | $1.40 | $4.40 |
| Grok 4.5 | 500K tokens | Text | $2.00 | $6.00 |
| Doubao Seed 2.1 Pro | 256K tokens | Text | $0.90 | $4.50 |
Get started in minutes — follow these simple steps to integrate and deploy models through Atlas Cloud’s platform.
Registrera dig på atlascloud.ai och slutför verifieringen. Nya användare får gratis krediter för att utforska plattformen och testa modeller.
Att kombinera de avancerade Kimi-modellerna med Atlas Clouds GPU-accelererade plattform ger oöverträffad prestanda, skalbarhet och utvecklarupplevelse.
Låg Latens:
GPU-optimerad inferens för realtidsresonemang.
Enhetligt API:
Kör Kimi, GPT, Gemini och DeepSeek med en integration.
Transparent Prissättning:
Förutsägbar fakturering per token med serverlösa alternativ.
Utvecklarupplevelse:
SDK:er, analys, finjusteringsverktyg och mallar.
Tillförlitlighet:
99.99% drifttid, RBAC och efterlevnadsredo loggning.
Säkerhet & Efterlevnad:
SOC 2 Type II, HIPAA-anpassning, datasuveränitet i USA.
Kimi API ger utvecklare programmatisk åtkomst till Moonshot AI:s Kimi-familj av stora språkmodeller för resonemang, kodning och förståelse av långa kontexter. På Atlas Cloud når du det via en OpenAI-kompatibel endpoint, så en enda nyckel täcker alla Kimi-versioner med pay-as-you-go-prissättning per anrop.
Atlas Cloud kör flera versioner, bland annat Kimi K2.5 för långa kontexter och agentiska arbetsflöden, Kimi K2.6 som Moonshots mest intelligenta generella modell och Kimi K2.7 Code för programmering och felsökning. Eftersom de delar samma request-format innebär byte mellan dem bara att ändra en model string.
Dessa modeller är särskilt bra på komplex kodning, analys av repositories med flera filer, dokumenttungt resonemang och agentiska tool calls. Team väljer Kimi när en uppgift kräver både ett stort arbetsminne och stark steg-för-steg-logik, till exempel refaktorisering av en hel codebase eller granskning av långa rapporter.
Debiteringen är pay-as-you-go utan abonnemang och utan minimikrav. Kimi K2.5 kostar $0.60 per miljon input tokens och $3.00 per miljon output tokens, medan Kimi K2.6 och Kimi K2.7 Code kostar $0.95 per miljon input tokens och $4.00 per miljon output tokens. Context caching sänker kostnaden för upprepade eller delade prompts.
Eftersom Atlas Cloud exponerar Kimi via ett OpenAI-kompatibelt API kan du peka din nuvarande OpenAI SDK mot Atlas endpoint och byta till ett Kimi-modellnamn. Ingen omskrivning av din applikationslogik behövs, vilket gör det till en verklig drop-in för chatt-, kodnings- och agentpipelines.
Kimi K2.5, K2.6 och K2.7 Code stöder alla ett kontextfönster på 262,144 tokens, ungefär 256K tokens. Den kapaciteten låter dig mata in hela codebases, långa tekniska manualer eller hundratals sidor rapporter i en enda request utan manuell chunking.
Nya Kimi-versioner är inbyggt multimodala snarare än enbart textbaserade. Kimi K2.6 accepterar text-, bild- och videoinput, och Kimi K2.5 resonerar över kombinerade visuella tokens och texttokens, så du kan skicka screenshots, designfiler eller inspelningar och låta modellen tolka dem tillsammans med din prompt.
Utvecklare väljer det oftast för kostnaden och kontexten. Communityrapporter pekar på betydande besparingar jämfört med ledande proprietära modeller vid jämförbar kodningskvalitet, och 256K-fönstret hanterar uppgifter med hela repositories och fullständiga dokument som modeller med kortare kontext inte klarar. Börja bygga idag.
Guider, handledningar och produktnyheter som hjälper dig att få ut mesta möjliga av Atlas Cloud.