Kimi K2.7 Code ist auf Novita AI mit der Modell-ID moonshotai/kimi-k2.7-code, einem OpenAI-kompatiblen chat/completions-Endpunkt, einem 262.144-Token-Kontextfenster und Unterstützung für Text-, Bild- und Videoeingaben verfügbar. Dieser Schnellstart behandelt die Entwickler-Einrichtung: Authentifizierung, erste Anfrage senden, Bildeingabe verwenden, Funktionsaufrufe hinzufügen und die Preise verstehen, bevor du mit dem Bauen beginnst. Für einen umfassenderen Überblick über Positionierung und Anwendungsfälle siehe die Kimi K2.7 Code auf Novita AI Übersicht. Um Kimi K2.7 Code über den Anthropic-kompatiblen Endpunkt in Claude Code einzubinden, siehe Wie man Kimi K2.7 Code in Claude Code verwendet.
Kimi K2.7 Code API Einrichtung
Beginne mit drei Konfigurationspunkten:
| Element | Wert |
|---|---|
| API-Schlüssel | Erstelle und speichere einen Novita AI API-Schlüssel in einer Umgebungsvariable wie NOVITA_API_KEY. |
| OpenAI-kompatible Basis-URL | https://api.novita.ai/openai |
| Chat-Completions-Endpunkt | POST https://api.novita.ai/openai/v1/chat/completions |
| Modell-ID | moonshotai/kimi-k2.7-code |
Das Novita AI Dokumentationsverzeichnis listet die OpenAI-kompatible Basis-URL auf, und die Chat-Completions-API-Referenz dokumentiert die vollständigen Anfrage- und Antwortfelder.
Halte den API-Schlüssel außerhalb der Versionskontrolle. Exportiere ihn in deiner Shell für die lokale Entwicklung:
export NOVITA_API_KEY="your_api_key"
Wenn deine Anwendung bereits das OpenAI SDK verwendet, ist die Änderung minimal: Richte die Basis-URL auf Novita AI und setze das Modell auf moonshotai/kimi-k2.7-code.
Kimi K2.7 Code Preise und Grenzen
Verwende die genaue Modell-ID im Code. In der benutzerseitigen Oberfläche verwende den Anzeigenamen „Kimi K2.7 Code".
| Feld | Aktueller Novita-Wert |
|---|---|
| Anzeigename | Kimi K2.7 Code |
| API-Modell-ID | moonshotai/kimi-k2.7-code |
| Modellserie | MoonshotAI |
| Architektur | MoE, 1T Parameter gesamt, 32B aktiviert |
| Endpunkt-Familien | chat/completions, anthropic |
| Eingabe-Modalitäten | Text, Bild, Video |
| Ausgabe-Modalität | Text |
| Kontextfenster | 262.144 Token |
| Maximale Ausgabe-Token | 262.144 Token |
| Funktionen | Funktionsaufrufe, strukturierte Ausgaben, Reasoning |
Stand 16. Juni 2026 listet Novita diese Token-Preise für moonshotai/kimi-k2.7-code auf:
| Token-Typ | Gelisteter Preis |
|---|---|
| Eingabe-Token | 0,95 $ pro 1 M Token |
| Ausgabe-Token | 4,00 $ pro 1 M Token |
| Cache-Lese-Eingabe-Token | 0,19 $ pro 1 M Token |
Preise, Verfügbarkeit und Ratenlimits können sich ändern. Überprüfe die Kimi K2.7 Code Modellseite und die Novita AI Preisseite vor dem Produktionsstart oder einer Kostenverpflichtung.
Kimi K2.7 Code cURL-Beispiel
Beginne mit einer reinen Textanfrage, um Authentifizierung, Modell-Routing und Antwort-Parsing zu bestätigen, bevor du Vision- oder Tool-Aufrufe hinzufügst.
curl "https://api.novita.ai/openai/v1/chat/completions" \
-H "Content-Type: application/json" \
-H "Authorization: Bearer ${NOVITA_API_KEY}" \
-d '{
"model": "moonshotai/kimi-k2.7-code",
"messages": [
{
"role": "system",
"content": "You are a concise code review assistant."
},
{
"role": "user",
"content": "List three common mistakes when implementing retry logic in Python."
}
],
"max_tokens": 512,
"temperature": 0.2
}'
Eine erfolgreiche Antwort gibt die Standard-Chat-Completions-Struktur zurück: ein choices-Array, eine Nachricht mit content, Modell-/Erstellungs-Metadaten und ein usage-Objekt mit Prompt-, Completion- und Gesamt-Token-Anzahlen.
Verwende diesen Rauchtest, um Folgendes zu überprüfen:
- Der API-Schlüssel ist gültig und der Autorisierungs-Header ist korrekt formatiert.
- Die Modell-ID wird ohne 404- oder Modell-nicht-gefunden-Fehler akzeptiert.
- Dein Client kann
choices[0].message.contentparsen. - Die Token-Nutzung wird protokolliert, sodass du die Kosten ab der ersten Anfrage überwachen kannst.
Kimi K2.7 Code Python-Beispiel
Das OpenAI Python SDK funktioniert mit Novita AI, wenn du die Novita-Basis-URL setzt. Fixiere die SDK-Version gemäß deiner eigenen Abhängigkeitsrichtlinie.
import os
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://api.novita.ai/openai",
api_key=os.environ["NOVITA_API_KEY"],
)
response = client.chat.completions.create(
model="moonshotai/kimi-k2.7-code",
messages=[
{"role": "system", "content": "You are a concise code review assistant."},
{
"role": "user",
"content": "Review this Python function for off-by-one errors and missing edge cases:\n\ndef get_items(lst, start, end):\n return lst[start:end]",
},
],
max_tokens=512,
temperature=0.2,
)
print(response.choices[0].message.content)
print("Tokens used:", response.usage.total_tokens)
Für lange Coding-Agent-Sitzungen setze max_tokens explizit. Kimi K2.7 Code unterstützt bis zu 262.144 Ausgabe-Token, aber Produktionsagenten sollten die Token-Nutzung pro Durchlauf budgetieren und die kumulierten Kosten über mehrere Schritte hinweg überwachen.
Bild- und Videoeingabe
Novita listet Text, Bild und Video als Eingabe-Modalitäten für Kimi K2.7 Code auf. Für die Bildeingabe übergibst du ein content-Array in der Benutzernachricht mit einem text-Teil und einem image_url-Teil:
import os
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://api.novita.ai/openai",
api_key=os.environ["NOVITA_API_KEY"],
)
response = client.chat.completions.create(
model="moonshotai/kimi-k2.7-code",
messages=[
{"role": "system", "content": "You are a UI code review assistant."},
{
"role": "user",
"content": [
{
"type": "text",
"text": "Describe any accessibility issues visible in this UI screenshot and suggest CSS fixes.",
},
{
"type": "image_url",
"image_url": {"url": "https://example.com/screenshot.png"},
},
],
},
],
max_tokens=512,
)
print(response.choices[0].message.content)
Eine praktische Reihenfolge für die multimodale Integration:
- Bestätige zuerst, dass der reine Text-Rauchtest funktioniert.
- Füge eine Bildeingabe mit einer klar überprüfbaren Aufgabe hinzu, z. B. das Extrahieren von Beschriftungen aus einem UI-Screenshot.
- Validiere sowohl die Antwortqualität als auch die Antwortstruktur für deine tatsächliche Arbeitslast.
- Teste Videoeingaben separat – beginne mit kurzen Clips, überprüfe das Anfrageformat und messe Latenz sowie Token-Kosten, bevor du Video in einen Produktionspfad aufnimmst.
Gehe nicht davon aus, dass jede OpenAI-kompatible multimodale Nutzlast von jedem Novita-gehosteten Modell identisch akzeptiert wird. Überprüfe die genaue Bild- und Video-Nutzlast-Struktur in der aktuellen Novita AI Dokumentation oder in den Konsolenbeispielen für moonshotai/kimi-k2.7-code, bevor du auslieferst.
Funktionsaufrufe und strukturierte Ausgaben
Kimi K2.7 Code unterstützt Funktionsaufrufe über den tools-Parameter und strukturierte Ausgaben über response_format. Beide sind als Funktionen auf der Novita AI Modellseite aufgeführt.
Verwende Funktionsaufrufe, wenn das Modell ein Tool auswählen und strukturierte Argumente zurückgeben soll, anstatt in Prosa zu antworten:
import os
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://api.novita.ai/openai",
api_key=os.environ["NOVITA_API_KEY"],
)
tools = [
{
"type": "function",
"function": {
"name": "file_search",
"description": "Search the repository for files matching a pattern.",
"parameters": {
"type": "object",
"properties": {
"pattern": {
"type": "string",
"description": "Glob pattern to match, e.g. '**/*.py'",
},
"directory": {
"type": "string",
"description": "Root directory to search within.",
},
},
"required": ["pattern"],
},
},
}
]
response = client.chat.completions.create(
model="moonshotai/kimi-k2.7-code",
messages=[
{"role": "system", "content": "You are a repository analysis assistant."},
{
"role": "user",
"content": "Find all Python files in the src directory that might contain database migration logic.",
},
],
tools=tools,
tool_choice="auto",
temperature=0.1,
)
message = response.choices[0].message
if message.tool_calls:
for call in message.tool_calls:
print(f"Tool: {call.function.name}")
print(f"Arguments: {call.function.arguments}")
else:
print(message.content)
Für strukturierte Ausgaben verwende response_format mit json_schema, wenn du eine validierte JSON-Antwort ohne einen Tool-Aufruf benötigst. Halte frühe Schemas klein und teste deinen Parser anhand der genauen Antwortstruktur, die moonshotai/kimi-k2.7-code zurückgibt, bevor du dich im Produktionsbetrieb auf den strikten Modus verlässt.
Die verschachtelte Denkarchitektur von Kimi K2.7 Code bedeutet, dass es mehrstufige Aufgaben durchdenkt, bevor es ein Ergebnis zurückgibt. Teste für agentische Coding-Workflows mit mehreren Tool-Aufrufen pro Durchlauf, wie sich Tool-Auswahl, Argumentqualität und Antwortlatenz bei deinem tatsächlichen Aufgabensatz verhalten, bevor du Produktionsdatenverkehr leitest.
Produktionstest-Checkliste
Kimi K2.7 Code wird separat für Eingabe-, Ausgabe- und Cache-Lese-Token abgerechnet. Die Kostenprofile variieren erheblich je nach Arbeitslast:
- Langkontext-Code-Review: Große Eingabe-Token-Anzahlen dominieren die Kosten.
- Code-Generierungs-Agenten: Die Ausgabe-Token-Nutzung skaliert mit der Antwortlänge und der Anzahl der Durchläufe.
- Wiederholte-Kontext-Workflows: Cache-Lese-Preise gelten, wenn ein stabiler System-Prompt, Tool-Schema oder Repository-Zusammenfassung über viele Aufrufe hinweg wiederkehrt.
Führe vor der Produktion einen Evaluierungssatz durch, der Folgendes umfasst:
- Kurze reine Text-Prompts (Latenz-Baseline und Authentifizierungsprüfung).
- Langkontext-Prompts nahe deiner erwarteten Arbeitsgröße, nicht dem maximalen Fenster.
- Tool-Aufruf-Prompts, bei denen das korrekte Verhalten darin besteht, eine Funktion mit gültigen Argumenten aufzurufen.
- Bildeingaben, die deiner tatsächlichen Upload-Quelle und Dateiverarbeitung entsprechen.
- Fehlerfälle: überdimensionierte Eingabe, fehlende Medien-URL, ungültiger API-Schlüssel und Timeout-Verhalten.
Funktionslisten beschreiben, was verfügbar ist. Die Evaluierung anhand deiner tatsächlichen Arbeitslast sagt dir, ob Latenz, Token-Nutzung, Tool-Argumentqualität und Ausgabekorrektheit deine Produktionsanforderungen erfüllen.
FAQ
Ist Kimi K2.7 Code über Novita AI verfügbar?
Ja. Novita AI listet Kimi K2.7 Code als Serverless LLM mit der API-Modell-ID moonshotai/kimi-k2.7-code.
Was ist die korrekte Modell-ID?
Verwende moonshotai/kimi-k2.7-code in allen API-Aufrufen.
Welchen Endpunkt soll ich verwenden?
Verwende den OpenAI-kompatiblen Chat-Completions-Endpunkt: POST https://api.novita.ai/openai/v1/chat/completions. Setze die Basis-URL auf https://api.novita.ai/openai, wenn du einen OpenAI SDK-Client verwendest.
Wie viel kostet Kimi K2.7 Code?
Stand 16. Juni 2026 listet Novita AI 0,95 $ pro 1 M Eingabe-Token, 4,00 $ pro 1 M Ausgabe-Token und 0,19 $ pro 1 M Cache-Lese-Eingabe-Token. Überprüfe die aktuellen Preise auf der Kimi K2.7 Code Modellseite vor jeder Beschaffungsentscheidung.
Unterstützt es Bild- und Videoeingabe?
Novita listet Text, Bild und Video als Eingabe-Modalitäten. Überprüfe für die genaue Nutzlast-Struktur die aktuelle Novita-Dokumentation oder führe einen Testaufruf durch, bevor du multimodale Funktionen auslieferst.
Unterstützt Kimi K2.7 Code Funktionsaufrufe?
Ja. Verwende den tools-Parameter in der Chat-Completions-Anfrage. Novita listet Funktionsaufrufe und strukturierte Ausgaben als unterstützte Funktionen.
Wie groß ist das Kontextfenster?
262.144 Token Kontextfenster und maximal 262.144 Token Ausgabe, wie auf der Novita AI Modellseite aufgeführt.
