Kling 4.0 finns nu på Atlas Cloud – inbyggd 30-sekundersvideo
Kimi API for Vision-to-Code Generation

Kimi API for Vision-to-Code Generation

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.

Kimi är utvecklad av Moonshot AI. Atlas Cloud (som drivs av Atlas Cloud AI LLC) tillhandahåller åtkomst till modellen men äger den inte. Alla varumärken tillhör sina respektive ägare.

Utforska de Ledande Modellerna

Atlas Cloud förser dig med de senaste branschledande kreativa modellerna.

Matcha din arbetsbelastning med rätt Kimi API-modell

Jämför varje Kimi-endpoints fokus och standardpris per miljon tokens i korthet.

ModalitetBeskrivning
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, från 256K kontext till svärmar med 300 agenter

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.

Inbyggd förståelse av bilder och video

Inbyggd förståelse av bilder och video

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.

Självstyrande agentsvärmar via Kimi API

Självstyrande agentsvärmar via Kimi API

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 och felsökning inbyggt

Kodning och felsökning inbyggt

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.

Agentbaserat resonerande med en enda Kimi API-nyckel

Agentbaserat resonerande med en enda Kimi API-nyckel

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.

Kimi API-duell: En prompt, tre modeller

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.

Prompt

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

Prompt

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

Använd Kimi API i hela din stack

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.

Kodning i repository-skala med Kimi API

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.

Gör designer till front-end-kod

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.

Analysera långa dokument och data

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.

Orkestrera agentsvärmar via Kimi API

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.

Driv autonoma agenter som använder verktyg

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.

Migrera till Kimi API på några minuter

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.

Kimi API jämfört med konkurrerande LLM-API:er: kontext, modalitet och kostnad

Jämför Kimi API med andra ledande språkmodell-API:er på Atlas Cloud och se var det leder inom kontextlängd, inmatningsflexibilitet och pris per token.

ModellKontextfönsterIndatatyperIndatapris ($/1M tokens)Utdatapris ($/1M tokens)
Kimi K2.7 Code256K tokensText, bild$0.95$4.00
Kimi K2.6256K tokensText, bild, video$0.95$4.00
Kimi K2.5256K tokensText, bild, video$0.60$3.00
DeepSeek V4 Pro1M tokensText$1.74$3.45
GLM 5.21M tokensText$1.40$4.40
Grok 4.5500K tokensText$2.00$6.00
Doubao Seed 2.1 Pro256K tokensText$0.90$4.50

Hur man använder Kimi på Atlas Cloud

Get started in minutes — follow these simple steps to integrate and deploy models through Atlas Cloud’s platform.

Skapa ett Atlas Cloud-konto

Registrera dig på atlascloud.ai och slutför verifieringen. Nya användare får gratis krediter för att utforska plattformen och testa modeller.

Varför Använda Kimi på Atlas Cloud

Att kombinera de avancerade Kimi-modellerna med Atlas Clouds GPU-accelererade plattform ger oöverträffad prestanda, skalbarhet och utvecklarupplevelse.

Prestanda & flexibilitet

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.

Företag & Skala

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.

Frågor och svar om Kimi API

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.

Utforska Fler Familjer

Kling 4.0

Kling 4 API levererar Kling 4.0, videomodellen som Kuaishou släppte den 15 oktober 2026. Den genererar upp till 30 sekunder i en enda genomkörning, följer upp till 10 nyckelbildrutor, blandar 15 bilder, videor och motiv via Omni Reference och lägger till stereoljud med läppsynkronisering. Atlas Cloud betjänar alla fyra slutpunkter, inklusive videoredigering, på en enda OpenAI-kompatibel nyckel från 0,11 USD per sekund. Börja bygga idag.

Visa Familj

Seedance 2.5

Seedance 2.5 API ger utvecklare ByteDance Seeds gemensamma ljud- och videomodell, som genererar 4 till 30 sekunder i en enda genomkörning från text, en första bildruta eller upp till 50 referenser från bilder, video och ljud. Den redigerar valda regioner, förlänger klipp och följer white-model- och greenscreen-inmatningar. Atlas Cloud, en auktoriserad amerikansk återförsäljare, lägger till ett 480p-utkastsläge, inhemska 1080p-slutfiler och förbättrad 4K-leverans med betala-per-användning-prissättning.

Visa Familj

Wan 3.0

Wan 3.0 är Alibabas senaste videomodell, som producerar upp till 30 sekunder 1080p-video i 30fps med ljud i en enda generering. Styr den med en text-prompt, en första bildruta, upp till 10 referensbilder eller ett dokument. Standard kostar mindre per sekund, medan Prime bibehåller samma funktioner och returnerar resultat snabbare. Båda körs på samma Atlas Cloud-nyckel som Wan 2.7, 2.6 och 2.5.

Visa Familj

GPT Image 2.6

GPT Image 2.6 API ger utvecklare OpenAIs bildmodell som släpptes den 4 november 2026 i två versioner: Flare för snabb iteration och Sunburst för detaljerat visuellt arbete. Den genererar bilder 50 % snabbare än tidigare och lägger till animerad GIF-utdata, SVG-export, markup-redigeringar som riktar sig mot området du ringar in samt en komplexitetsinställning. Atlas Cloud tillhandahåller båda modellerna med en OpenAI-kompatibel nyckel med pay-as-you-go-prissättning.

Visa Familj

MiniMax H3

MiniMax H3 är MiniMax multimodala videofamilj för att skapa med text, bilder och referenser. Via de rutter som stöds bevarar den motiv från referensmedia, erbjuder flexibla bildformat och kombinerar genererat ljud med bild genom H3 Developer, med utdataprofiler som väljs per endpoint. Atlas Cloud samlar hela familjen bakom en enda OpenAI-kompatibel nyckel, med transparent användningsbaserad prissättning från standardpriset $0.038 per sekund. Börja bygga redan idag.

Visa Familj

GPT Image 2.5

GPT Image 2.5 är OpenAIs modell för bildgenerering och bildredigering, lanserad den 8 september 2026 i två API-versioner. Flare är standardversionen, med upp till 50 % lägre latens än GPT Image 2, medan Sunburst tar längre tid på sig för att erbjuda finare kontroll över detaljerade redigeringar. Båda stöder upp till 16 referensbilder, fem kvalitetsnivåer, transparenta bakgrunder och anpassade storlekar upp till 3840px. Atlas Cloud tillhandahåller GPT Image 2.5 API till OpenAIs priser per token, eller till ett fast pris per bild baserat på 1K-, 2K- eller 4K-nivå.

Visa Familj

Seedream 5.0 Pro

Seedream 5.0 Pro API ger utvecklare ByteDances kontrollerbara bildredigeringsmodell på Atlas Cloud. Den placerar redigeringar exakt med ankare och koordinater, separerar bilder i redigerbara lager, slår samman flera referenser och matchar exakta färger och material, med flerspråkig text i 2K och 3K. På Atlas Cloud når du den via en enda nyckel!

Visa Familj

Seedance 2.0

Seedance 2.0 är ByteDance:s produktionsmodell för video och möjliggör exakt skapande av videoklipp. Omvandla prompts till video, animera en bild för första bildrutan med valfri vägledning från sista bildrutan eller forma resultaten med referensmedia och valfri webbsökning. Atlas Cloud samlar dessa arbetsflöden i ett enhetligt API med transparent prissättning enligt användning och en OpenAI-kompatibel nyckel. Börja bygga idag.

Visa Familj

Kling V3.0

Från Kuaishou stöder Kling V3 API-familjen arbetsflöden för text, bilder och referensvideor. Överför rörelser samtidigt som karaktärens identitet bevaras, styr genereringen med visuella referenser och redigera videor med kommandon på naturligt språk. Atlas Cloud erbjuder Standard- och Pro-endpoints för olika produktionsbehov. Uppdatering: Kling V4 finns nu tillgänglig på Atlas Cloud. Utforska den på sidan [Kling V4](https://www.atlascloud.ai/zh/models/kling-v4).

Visa Familj

Grok Imagine Video

Grok Imagine Video ger utvecklare tillgång till xAI:s videofamilj för att skapa, animera, förlänga och redigera klipp. Generera videor på 1 till 15 sekunder från prompter, styr personer, objekt eller stilar med upp till sju referensbilder och arbeta i 480p eller 720p. Atlas Cloud samlar dessa funktioner via OpenAI-kompatibla endpoints med transparent, användningsbaserad prissättning. Börja bygga idag.

Visa Familj

Vidu Q4 Preview

Vidu Q4 är Vidus senaste flaggskeppsmodell för video, utformad för generering från bild till video och från referens till video. Den kan animera en enskild stillbild och skapa automatiska scenövergångar, vilket ger utvecklare två inmatningsvägar för olika produktarbetsflöden. Atlas Cloud tillhandahåller dedikerade API-endpoints med publicerade parameterscheman till det verifierade standardpriset $0.04 per sekund. Börja bygga redan idag.

Visa Familj

Gemini Omni 1.1 Flash

Gemini Omni 1.1 Flash är Google DeepMinds naturligt multimodala videomodellfamilj för flexibla produktionsarbetsflöden. Redigera befintligt material med textinstruktioner, bibehåll visuell konsekvens med upp till 10 referensbilder och 3 videoklipp eller förläng en tagning i kedjbara segment till 40 sekunder. Få tillgång till alla arbetsflöden på Atlas Cloud med en enda OpenAI-kompatibel API-nyckel, pay-as-you-go-prissättning och tillgänglighet från dag 0. Börja bygga idag.

Visa Familj

Ett API för all media-AI.

Utforska alla modeller