
Atlas Cloud, derin akıl yürütme için K2-Thinking'den ajan tabanlı kodlama için K2.6'ya kadar tüm Kimi serisini MoonshotAI API aracılığıyla barındırır. Tümü kullandıkça öde (pay-as-you-go) modelinde ve 262K bağlam kapasitelidir.
Atlas Cloud'da hızlı ve uygun maliyetle sunulan önde gelen büyük dil modelleriyle sohbeti, akıl yürütmeyi ve ajanları büyük ölçekte güçlendirin.
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.
Kimi'nin etmen sürüsü ve uzun ufuklu yürütme yetenekleri, ekiplerin günlerce insan çabası gerektirecek görevleri tek bir otomatik oturumda yürütmesini sağlar. Ekipler, otonom kod değişikliklerinden büyük ölçekli çoklu belge araştırmalarına kadar her şeyi kapsamak için K2-Thinking ile birlikte M-series'i kullanır.
Mühendislik ekipleri, Kimi K2.6'yı uzun süreli çok saatlik oturumlar boyunca üretim kod tabanlarını otonom olarak elden geçiren uzun vadeli kodlama aracıları çalıştırmak için kullanır. Belgelenmiş bir örnekte K2.6, 8 yıllık bir finansal eşleştirme motorunu 13 saat boyunca yeniden yazdı ve işlemeler (commits) arasında insan müdahalesi olmadan verimde %185'lik bir iyileşme sağladı. Atlas Cloud'un kullandıkça öde fiyatlandırması, bu uzatılmış aracı oturumlarını kapasite taahhütleri olmadan çalıştırmayı pratik hale getiriyor.
Operasyon ekipleri, büyük belge yığınlarını paralel olarak işlemek için Kimi K2.6'nın 300 ajanlı sürüsünü kullanır. Tek bir orkestrasyon çalışması, bir özgeçmişi 100 iş rolüyle eşleştirdi ve çıktı olarak tamamen özelleştirilmiş 100 özgeçmiş üretti. Aynı model, sözleşme incelemesi, uyumluluk kontrolleri ve sabit bir girdinin geniş, değişken bir hedef kümesine karşı değerlendirilmesi gereken herhangi bir iş akışı için de geçerlidir.
Araştırma ve hukuk ekipleri, kapsamlı dahili akıl yürütme gerektiren çok adımlı analiz sorunları için Kimi K2-Thinking'i kullanıyor. Model, oturum başına 200 ila 300'e kadar ardışık araç çağrısını (tool calls) destekleyerek, adımlar arasında insan komutu (prompt) olmadan akıl yürütme-çağrı-akıl yürütme döngülerinden geçer. Atlas Cloud'da fiyatı bir milyon girdi tokeni (input tokens) başına 0,6 ABD dolarıdır ve 262K bağlam penceresini Kimi serisinin geri kalanıyla paylaşır.
Akademik ekipler ve içerik ekipleri, kaynak belgeleri tam araştırma çıktılarına dönüştürmek için Kimi K2.6'yı kullanıyor. Gösterilen bir çalışmada K2.6, tek bir oturumda bir astrofizik makalesini 40 sayfalık bir araştırma makalesine, 20.000'den fazla giriş içeren yapılandırılmış bir veri kümesine ve 14 astronomi düzeyinde grafiğe dönüştürdü. Bu, literatürden çıktıya iş akışlarındaki geri dönüş süresini haftalardan saatlere indirir.
Büyüme ve satış ekipleri, potansiyel müşterileri belirlemek ve paralel olarak erişim varlıkları oluşturmak için Kimi K2.6 sürülerini kullanır. Bir örnek çalıştırma, hedef bir şehirde web sitesi olmayan 30 perakende mağazasını tespit etti ve her biri için bir açılış sayfası oluşturdu. Aynı model, potansiyel müşteri zenginleştirme, rekabet ortamı haritalama ve liste ölçeğinde keşif ile içerik üretimini birleştiren her türlü görev için geçerlidir.
Ürün ve veri ekipleri, aynı API çağrısında metinle birlikte görüntü ve video girişlerini işlemek için Kimi K2.5 ve K2.6'nın yerel görüntü işleme özelliklerini kullanır. MoonViT kodlayıcı, diyagramları, ekran görüntülerini, kullanıcı arayüzü (UI) maketlerini ve belge taramalarını harici bir ön işleme gerek duymadan işler. Bu, görsel spesifikasyonları doğrudan koda dönüştüren veya görsel ağırlıklı belgelerden yapılandırılmış veri çıkaran ardışık düzenler (pipelines) için oldukça kullanışlıdır.
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, tek bir çalışmada 4.000'e kadar koordineli adımı yürüten 300 alt aracıya ölçeklenir. Atlas Cloud üzerindeki Kimi K2.5, 100 alt aracıya kadar sürü yürütmesini destekler. Tam otonom çıktı için görevler dinamik olarak paralel ve alana özgü alt görevlere ayrıştırılır.
Kimi K2-Thinking, oturum başına 200 ila 300'e kadar ardışık araç çağrısı ile derin düşünce zinciri (chain-of-thought) akıl yürütmeyi kullanır. Model akıl yürütür, bir aracı çağırır, sonucu yorumlar, başka bir aracı çağırır ve insan müdahalesi olmadan bu döngüye devam eder. Çok adımlı mantıksal çıkarım, karmaşık matematik ve genişletilmiş dahili akıl yürütmenin doğruluğu artırdığı problemler için uygundur.
Evet. Kimi K2.5 ve K2.6, görüntüleri ve videoları yerel olarak işleyen 400 milyon parametreli bir vizyon kodlayıcısı olan MoonViT'i içerir. Harici ön işleme olmadan metinle birlikte doğrudan API çağrısında görüntü veya video girdilerini geçirebilirsiniz. Bu, görsel analiz, belge anlama ve görüntüden koda üretim iş akışlarını destekler.
Evet. Kimi K2.6, ticari kullanıma izin veren değiştirilmiş bir MIT lisansı altında yayınlanmıştır. Kendi sunucunuzda barındırılan dağıtımlar (self-hosted) için açık ağırlıklar HuggingFace'te mevcuttur. Atlas Cloud ayrıca altyapı yükü olmadan yönetilen erişimi tercih eden ekipler için API aracılığıyla K2.6'yı sağlamaktadır.
Kimi K2.6, SWE-Bench Verified'da %80,2 ve araçlarla Humanity's Last Exam'de %54,0 puan alarak her iki benchmark testinde de GPT-5.5'i geride bırakıyor. Ayrıca BrowseComp'ta %83,2 ile GPT-5.4'ün üzerinde lider konumda. Bu sonuçlar, milyon token başına GPT-5.5'ten yaklaşık %80 daha düşük bir maliyetle elde ediliyor.
Kimi K2.5, Atlas Cloud üzerinde milyon girdi tokeni başına 0,49 $ ve milyon çıktı tokeni başına 2,5 $ olarak fiyatlandırılmıştır. Kimi K2-Thinking ve K2-Instruct-0905, aynı çıktı oranı ile milyon girdi tokeni başına 0,6 $ seviyesinde çalışır. Mevcut spesifik fiyatlandırması için Atlas Cloud Kimi K2.6 model sayfasını kontrol edin.
Atlas Cloud'dan en iyi şekilde yararlanmanız için kılavuzlar, eğitimler ve ürün güncellemeleri.
Join the Discord community for the latest model updates, prompts, and support.