Kimi API for Vision-to-Code Generation

Kimi API for Vision-to-Code Generation

Kimi API 是 Moonshot AI 的開放權重 K2 系列,涵蓋原生多模態的 K2.5 到專為程式開發最佳化的 K2.7 Code。由於視覺能力內建於模型中,你可以將螢幕截圖、UI mockup 和短影片轉換為可運作的前端程式碼,協調最多 100 個平行 sub-agent,並在 256K token context 中進行推理。Atlas Cloud 透過單一統一 endpoint 提供整個系列服務,並採用透明的 pay-as-you-go 定價。立即開始建置。

探索領先模型

Atlas Cloud 為您提供最新的行業領先創意模型。

為你的工作負載選擇合適的 Kimi API 模型

一目了然比較各個 Kimi endpoint 的重點定位與標準每百萬 token 定價。

模態說明
Kimi K2.7 Code API(文字到文字)此 endpoint 專為工程工作打造,可將自然語言提示與既有原始碼檔案轉換為可運作的程式碼、修正與開發者自動化流程。它鎖定程式設計、除錯與 AI 開發者工作流程,適合以可靠程式碼生成為優先的場景;標準計費為每百萬 input tokens $0.95、每百萬 output tokens $4。
Kimi K2.6 API(文字到文字)輸入文字提示後,Kimi K2.6 會針對日常生產力任務回傳具推理脈絡的答案、程式碼與結構化輸出。它同時強化推理與寫程式能力,適合想以單一通用模型處理分析、撰寫與軟體開發的團隊;重複使用的上下文可採 cached input,價格為每百萬 tokens $0.16。
Kimi K2.5 API(文字到文字)當任務涵蓋長文件或多步驟 pipeline 時,Kimi K2.5 可吸收延伸文字輸入,並回傳連貫且理解上下文的回應。它專為長上下文理解與智慧工作流程打造,採透明的 pay-as-you-go 計價:每百萬 input tokens $0.60、每百萬 output tokens $3,讓大規模分析也能維持成本效益。

Kimi API:從 256K 上下文到 300 個 Agent 叢集

Kimi API 將 Moonshot AI 的兆級參數 K2 模型整合到單一 endpoint,結合 262,144-token 上下文視窗、原生圖片與影片輸入、自主式 agent 叢集,以及針對程式撰寫、除錯與長程推理調校的專用模型。

原生圖片與影片理解

原生圖片與影片理解

K2.6 在單一原生多模態架構中處理文字、圖片與影片,支援從 PNG、WebP 到 MP4、MOV、WebM 等格式,無需外部外掛。其 MoonViT 視覺編碼器可直接讀取螢幕錄影、設計檔與圖表。相較於先前 K2.5 可處理文字與圖片,K2.6 將同一套技術堆疊延伸到完整影片理解,讓視覺上下文成為另一種輸入。

透過 Kimi API 啟用自主式 Agent 叢集

透過 Kimi API 啟用自主式 Agent 叢集

Kimi API 提供自主式 agent 叢集,可擴展至 300 個 sub-agents,協同執行約 4,000 個步驟。K2.6 不是在單一執行緒上推理,而是將一個大型目標拆解成多個平行分支,並協調它們完成任務。每個 sub-agent 負責任務中的一個切片,接著回報到共享計畫中。這種設計適合專案橫跨許多相依階段的長程自動化。

內建程式撰寫與除錯能力

內建程式撰寫與除錯能力

程式撰寫是此系列的核心,其中 Kimi K2.7 Code 專為 programming、debugging 與 developer agent workflows 打造。在 SWE-Bench Pro 程式碼基準測試中,K2.6 達到 58.6,在真實 repository 修復上略勝多個 frontier models。將任一模型指向失敗的 test suite,它就會追蹤故障、提出 patch,並反覆迭代直到 build 轉為綠燈。

透過單一 Kimi API Key 實現 Agentic 推理

透過單一 Kimi API Key 實現 Agentic 推理

需要透明的推理過程嗎?啟用可設定的 thinking mode,模型會在提交答案前呈現逐步 chain,並支援原生 tool 與 function calling。在 Atlas Cloud 上,整套 Kimi API 都由單一 OpenAI-compatible key 存取,採用按次付費的 per-call pricing,並在 Day-0 即可使用每個新版本。只要替換 base URL,既有程式碼就能繼續運作。

Kimi API 對決:同一個 Prompt,三個模型

將同一份完全相同的需求簡報送給 Kimi API 與兩個競品模型,然後比較它們依照相同指示各自建出的互動式 HTML 頁面。

提示詞

建立一個完整的單檔 HTML 頁面,用於可遊玩的 Snake 街機遊戲,所有 CSS 和 JavaScript 都必須內嵌,且完全沒有外部依賴、CDN、圖片或字型。使用 canvas 繪製遊戲棋盤,採用現代感的暗色霓虹配色、平滑移動效果,並在蛇身後方呈現柔和發光的拖尾。支援方向鍵與 WASD 控制,以及觸控裝置上的滑動手勢;顯示即時分數與可持久保存的最高分,並隨著分數上升逐步提高遊戲速度。每次吃到食物時觸發小型粒子爆發,顯示帶動畫的遊戲結束覆蓋層與重新開始按鈕,並保持響應式版面,讓棋盤在桌面與行動裝置上都能置中且清楚可讀。

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

提示詞

建立一個單一、完全自包含的 HTML 檔案(所有 CSS 與 JavaScript 皆內嵌,絕對沒有外部依賴、CDN、圖片或 web fonts),呈現一個互動式「活的數位生態玻璃瓶」——一個置於畫面中央的密封玻璃罐,裡面有一座能即時生長、自我維持的微型雨林。它必須能在任何現代瀏覽器中開啟後立即以 60fps 執行,不需要 build step。 核心場景與版面:以對稱方式置中整體構圖,將玻璃罐視為主舞台,背景使用深色且帶暗角的黑暗背景(從柔和苔蘚光感中心向近乎全黑的邊緣過渡的 radial gradient),讓所有焦點都落在玻璃罐上。所有內容繪製在全視窗 HTML5 Canvas 上,並疊加真實的 glassmorphism DOM/CSS 裝飾層:罐壁必須呈現真正的玻璃質感——彎曲折射高光、明亮的鏡面邊緣光條、淡淡的磨砂模糊,以及帶有微小透鏡效果的散落凝結水珠——透過多層 radial/linear gradients、backdrop-filter blur、半透明白色描邊與柔和 box-shadows 達成。罐內底部有深色潮濕壤土,並有淡淡的體積霧氣緩慢漂移。 必須堆疊並共存的三個技術層(這正是區分弱模型與強模型的地方——弱模型會做出靜態圖片,強模型會讓整個玻璃罐活起來): 1. 遞迴 L-system 生長:藤蔓、蕨葉與苔蘚由 L-system / recursive branching algorithm 生成,並隨時間動畫展開——莖幹伸長、分枝細分、蕨葉舒展、葉片以 easing 縮放長出。生長要自然,並在每個分枝上略帶隨機性(角度抖動、粗細漸縮、長度衰減),讓每次重新載入時沒有兩株植物看起來完全相同。 2. 粒子系統:數十個琥珀色螢火蟲般的光點在霧氣中漂浮與上下擺動,帶有柔和的 additive glow 與輕微 parallax,另外還有上升的凝結水/花粉微粒;粒子會對新長出的植物產生細微反應。 3. 日夜光照循環:連續的環境光迴圈會讓自上而下的主光從冷白黎明 → 溫暖金色黃昏 → 深靛藍夜晚再回來,並相應重新著色整個場景、玻璃高光、霧氣與植物色調。植物展現向光性——莖幹會隨目前光線方向移動而彎曲,並讓頂端朝向光源傾斜。 主要互動:點擊玻璃罐壁或內部的任意位置,會在點擊的 x 位置把一顆種子丟入壤土中,而那顆種子會依序播放完整且可見的生命週期——種子落下並停住、萌芽成幼苗、幼苗透過 L-system 遞迴分枝,最後在成熟時綻放一朵小型發光花朵——每個階段都要有 easing,且清楚可辨,落地時帶有柔和漣漪/塵土 puff。多次點擊會生成多株植物,它們共存並持續生長,逐漸把生態玻璃瓶填滿成更茂密的灌叢。加入幾個細緻的內嵌控制項,以 glassmorphic pill buttons 呈現(例如「Reset terrarium」以及「Day/Night: auto ⇄ drag」切換,讓使用者可拖曳調整一天中的時間,另可選擇加入 pause)。提供一行淡淡的提示文字(「tap the glass to plant a seed」),並在第一次互動後淡出。 調色盤與氛圍:使用森林墨綠與苔蘚黃綠作為葉片色,光點與花朵使用琥珀/蜂蜜色光暈,玻璃罐帶有冷調 teal-glass 色澤,日夜循環中穿插溫暖金色與冷靛藍光洗。整體感受要安靜、會呼吸、冥想般——緩慢溫柔的動態,沒有突兀轉場。 技術需求:使用 requestAnimationFrame 搭配 delta-time,讓動畫不受幀率影響;讓 canvas 能響應視窗尺寸變化,具備正確的 devicePixelRatio 縮放,並保持玻璃罐置中;合理限制粒子與分枝數量,以維持流暢;所有隨機性都要以每株植物為單位設定 seeded randomness,讓生長看起來自然。所有內容——幾何、光暈、玻璃、霧氣、光照、粒子與遞迴植物——都必須以程式碼繪製或計算,且零外部素材。只交付完整 HTML 文件,可直接儲存為單一 .html 檔並開啟。

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

讓 Kimi API 在你的技術堆疊中發揮作用

無論你是在大型程式碼庫中交付程式碼、將設計轉換成介面,或是編排代理叢集,Kimi API 都能把長上下文推理與原生工具使用能力帶進真實的生產工作負載。

使用 Kimi API 進行儲存庫規模的程式開發

Kimi K2.7 Code 可在 262K-token 視窗內讀取整個儲存庫,一次完成程式碼庫的重構、除錯與擴充。團隊仰賴它來現代化舊有系統,並在不遺失專案脈絡的情況下交付多檔案功能。

將設計轉換成前端程式碼

將螢幕截圖、mockup 或短版示範影片提供給 Kimi K2.5,它就能根據視覺輸入回傳可運作的前端程式碼。設計師與產品團隊可在幾分鐘內把靜態概念轉換成互動頁面與原型。

分析長篇文件與資料

當報告或合約長達數百頁時,Kimi models 可在 256K-token 上下文中處理內容,找出趨勢與衝突。分析師能擷取附引用來源的結構化答案,而不必手動閱讀每一頁。

透過 Kimi API 編排代理叢集

代理叢集可讓 Kimi K2.5 將單一目標拆分成最多 100 個並行子代理,將執行時間縮短最高 4.5x。團隊可自動化批次分析與長篇建置,完成單一模型無法獨力完成的工作。

驅動會使用工具的自主代理

Kimi models 經過代理式工具使用訓練,能呼叫外部函式、API 與搜尋來完成任務,不需要逐步提示。開發者可以打造能代表使用者在真實系統中預訂、查詢與執行操作的助理。

幾分鐘內遷移到 Kimi API

由於 Kimi API 與 OpenAI 相容,你只需替換 base URL 和一組 key,就能將流量導向 Moonshot models。新創團隊無需重寫應用程式邏輯即可採用 Kimi,並享有透明的按次呼叫計價。

Kimi API 與競品 LLM API 比較:上下文、模態與成本

在 Atlas Cloud 上將 Kimi API 與其他旗艦語言模型 API 進行比較,了解它在上下文長度、輸入彈性與每 token 價格上的優勢。

模型上下文視窗輸入類型輸入價格($/1M tokens)輸出價格($/1M tokens)
Kimi K2.7 Code256K tokens文字、圖片$0.95$4.00
Kimi K2.6256K tokens文字、圖片、影片$0.95$4.00
Kimi K2.5256K tokens文字、圖片、影片$0.60$3.00
DeepSeek V4 Pro1M tokens文字$1.74$3.45
GLM 5.21M tokens文字$1.40$4.40
Grok 4.5500K tokens文字$2.00$6.00
Doubao Seed 2.1 Pro256K tokens文字$0.90$4.50

如何在 Atlas Cloud 上使用 Kimi

幾分鐘即可上手 — 按照以下簡單步驟,透過 Atlas Cloud 平台整合和部署模型。

建立 Atlas Cloud 帳戶

在 atlascloud.ai 註冊並完成驗證。新用戶可獲得免費額度,用於探索平台和測試模型。

為何在 Atlas Cloud 使用 Kimi

將先進的 Kimi 模型與 Atlas Cloud 的 GPU 加速平台相結合,提供無與倫比的效能、可擴展性和開發體驗。

效能與靈活性

低延遲:
GPU 最佳化推理,實現即時回應。

統一 API:
一次整合,暢用 Kimi、GPT、Gemini 和 DeepSeek。

透明定價:
按 Token 計費,支援 Serverless 模式。

企業與規模

開發者體驗:
SDK、資料分析、微調工具和模板一應俱全。

可靠性:
99.99% 可用性、RBAC 權限控制、合規日誌。

安全與合規:
SOC 2 Type II 認證、HIPAA 合規、美國資料主權。

Kimi API 常見問題解答

Kimi API 讓開發者能以程式方式存取 Moonshot AI 的 Kimi 大型語言模型家族,用於推理、程式撰寫與長上下文理解。在 Atlas Cloud 上,你可以透過單一 OpenAI 相容端點使用它,因此一把金鑰即可涵蓋所有 Kimi 版本,並採用依用量、按次呼叫計費。

Atlas Cloud 託管多個版本,包括適合長上下文與代理式工作流程的 Kimi K2.5、Moonshot 最聰明的通用模型 Kimi K2.6,以及用於程式設計與除錯的 Kimi K2.7 Code。由於它們共用相同的請求格式,在模型之間切換只需要更改一個 model 字串。

這些模型擅長複雜程式開發、多檔案程式碼庫分析、以大量文件為基礎的推理,以及代理式工具呼叫。當任務同時需要大型工作記憶與強大的逐步邏輯時,團隊會選擇 Kimi,例如重構整個程式碼庫或稽核冗長報告。

計費採隨用隨付,無需訂閱,也沒有最低消費。Kimi K2.5 的價格為每百萬輸入 tokens $0.60、每百萬輸出 tokens $3.00;Kimi K2.6 與 Kimi K2.7 Code 則為每百萬輸入 tokens $0.95、每百萬輸出 tokens $4.00。上下文快取可降低重複或共用提示的成本。

由於 Atlas Cloud 透過 OpenAI 相容 API 提供 Kimi,你可以將目前的 OpenAI SDK 指向 Atlas 端點,並替換成 Kimi 模型名稱。無需重寫應用程式邏輯,因此它能真正直接接入聊天、程式開發與代理管線。

Kimi K2.5、K2.6 與 K2.7 Code 各自支援 262,144 token 的上下文視窗,約為 256K tokens。這樣的容量讓你可以在單一請求中放入整個程式碼庫、冗長的技術手冊,或數百頁報告,而不需要手動分段。

近期的 Kimi 版本是原生多模態,而非僅限文字。Kimi K2.6 接受文字、圖片與影片輸入;Kimi K2.5 則能對結合視覺與文字的 tokens 進行推理,因此你可以傳入螢幕截圖、設計檔或錄影,讓模型連同你的提示一起解讀。

開發者最常因為成本與上下文能力而選擇它。社群回報指出,相較於頂尖專有模型,在相近的程式撰寫品質下可大幅節省成本;而 256K 視窗能處理整個程式碼庫與完整文件任務,這是較短上下文模型做不到的。立即開始建置。

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Google最強大的創意模型現已在Atlas Cloud上全面可用。Veo 3.1提供電影等級的影片生成,Nano Banana 2支援高保真圖像建立,而Gemini為每個工作流程帶來多模態智慧。透過單一API key即可存取完整的Google模型套件,提供Day-0可用性和隨用隨付(pay-as-you-go)定價。

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