本站参考价:输入 ¥1.54 / 输出 ¥7 每百万 tokens(渠道目录参考价 ¥7.7/¥35 × 0.2x;最终扣费以控制台为准)。

Moonshot AI · 代码模型 · 人民币渠道

Kimi K2.7 Code API 中转

Moonshot AI 的代码方向型号,模型代号为 kimi-k2.7-code,通过 island AI Coding 的 OpenAI 兼容接口中转调用。国产模型人民币渠道站内倍率 0.2x(本站售价 = 渠道目录参考价 × 0.2),介于 K2.6 与 K3 之间——本页渠道目录价格为定价目录公示数据。

更新日期:2026-10-06·模型代号:kimi-k2.7-code

1. Kimi K2.7 Code 是什么

Kimi K2.7 Code(kimi-k2.7-code)是 Moonshot AI K2 系列的代码方向型号,与通用档 K2.6 和更高价位档的 K3 并列。全天统一价、无分时段规则。

「代码方向」指其产品定位面向编程任务;实际编码表现以官方目录说明与你的任务实测为准,上下文窗口等规格以控制台模型列表为准。

2. 人民币价格表

计费项(元 / 百万 tokens)渠道目录参考价本站售价
输入¥7.7¥1.54
输出¥35.0¥7.0
缓存读¥1.302¥0.2604
缓存写¥0(不收费)不计费
计费倍率0.2x(本站售价 = 渠道目录参考价 × 0.2)

结算口径:本站售价按渠道目录参考价 × 站内倍率 0.2x 计算,全天统一价,明细以控制台账单为准。

3. 选型参考

  • K 系列三档阶梯:K2.6(¥1.33/¥5.6)→ K2.7 Code(¥1.54/¥7.0)→ K3(¥4.2/¥21)。K2.7 Code 与 K2.6 价差约 16%–25%,编程任务按方向选 K2.7 Code,通用任务用 K2.6 更省。
  • 长会话与代码库上下文:缓存读约为输入价的 1/6、缓存写不计费——编程助手类应用反复重放系统提示与代码库上下文,命中缓存后成本可显著低于按输入全价估算。
  • 国产代码模型横向:输入与 GLM-5.1(¥1.54/¥5.404)持平、输出更高;与 DeepSeek V4 Pro 平常档(¥1.386/¥4.158)相比输入略高、输出明显更高。

4. 编程任务成本怎么估算

Kimi K2.7 Code 面向代码场景,成本结构以“输入长、输出短、上下文可缓存”为特征。下表按本站输入 ¥1.54、输出 ¥7.0、缓存读 ¥0.2604 每百万 tokens 计算,缓存写不计费;这是成本估算,不代表通过率。

任务假设Token 构成估算费用决策意义
1 万次行级代码补全输入 300 万,输出 60 万约 ¥5.04补全类任务输出占比小,输入侧决定预算
5 万次单元测试生成输入 2,000 万,输出 1,500 万约 ¥41.3输出密集型任务应先在百次级样本上验证质量
1 万次带仓库上下文的缺陷修复缓存读 6,000 万,新增输入 500 万,输出 300 万约 ¥25.42仓库上下文命中缓存后,重复文件的代价大幅下降

计算方式是“各类 tokens ÷ 1,000,000 × 对应本站单价”后求和:补全任务的输入费为 3 × ¥1.54,输出费为 0.06 × ¥7.0。建议按仓库拆分统计缓存命中,跨仓库复用提示词时缓存收益会明显下降。

5. 哪些任务适合,哪些应换型号

任务状态优先选择验收方式
补全、重构建议、单测与缺陷修复K2.7 Code用固定缺陷集统计修复通过率与回归数
多轮仓库问答,上下文稳定复用K2.7 Code + 缓存对比开启缓存前后的单次请求费用
纯文本任务:摘要、翻译、标注换 Kimi K2.6非代码任务没有理由支付代码档差价
需要系列最新能力或更大上下文档位对照 Kimi K3先小样本实测,确认差距后再迁移

K2.7 Code 与 K2.6 的接口协议一致,切换只改 model 字段。不要用“代码专用”标签替代验收:把它放进你自己的 CI 流程跑一批真实缺陷,再决定它在流水线里的位置。

6. API 调用示例

cURL · OpenAI 兼容调用
curl https://www.codex789.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer sk-codex789-your-api-key" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "kimi-k2.7-code",
    "messages": [
      {"role": "user", "content": "阅读这段 TypeScript 模块,补齐缺失的错误处理分支"}
    ]
  }'

Python SDK

Python · openai SDK
from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    base_url="https://www.codex789.com/v1",
    api_key="sk-codex789-your-api-key",
)

resp = client.chat.completions.create(
    model="kimi-k2.7-code",
    messages=[{"role": "user", "content": "为这个函数写单元测试,覆盖边界条件"}],
)
print(resp.choices[0].message.content)

和旗舰 K3 的 ID、窗口与价格对照见Kimi K3 API 中转站指南。K2.7 Code 仍是编码模型,不要混用。

7. 常见问题

Kimi K2.7 Code 的调用代号是什么?

调用代号为 kimi-k2.7-code,由 Moonshot AI 提供,具体可用状态以控制台模型列表为准。

K2.7 Code 和 K2.6 怎么选?

本站售价 K2.7 Code 为 ¥1.54/¥7.0,K2.6 为 ¥1.33/¥5.6,每百万 tokens。K2.7 Code 是代码方向型号,价差约 16%–25%,编程任务按方向选型,通用任务用 K2.6 更省。

缓存读怎么计费?

缓存读本站 ¥0.2604 每百万 tokens(渠道目录 ¥1.302 × 0.2),约为输入价的 1/6;缓存写渠道目录标注不收费,本站同样不计费。

倍率是多少?

站内倍率 0.2x,国产模型人民币渠道统一(DeepSeek 除外为 0.3x);以控制台实时展示为准。