- Puntos clave
- ¿Qué es Kimi K2.7 Code?
- Acceso a la API de Kimi K2.7 Code en Novita AI
- Resumen de especificaciones y precios de Kimi K2.7 Code
- Capacidades clave para desarrolladores
- Cuándo usar Kimi K2.7 Code
- Cuándo no usar Kimi K2.7 Code
- Cómo encaja Kimi K2.7 Code en tu flujo de trabajo de API
- Recomendación final
- Preguntas frecuentes
- Artículos recomendados
Kimi K2.7 Code está disponible en Novita AI para equipos que construyen agentes de codificación, asistentes que utilizan herramientas y flujos de trabajo de ingeniería con contexto largo. Usa el ID de modelo moonshotai/kimi-k2.7-code con la API de chat compatible con OpenAI de Novita AI cuando necesites un modelo enfocado en codificación con una ventana de contexto de 262,144 tokens, entradas multimodales, llamada a herramientas, salidas estructuradas y precios claros por token.
Puntos clave
- Kimi K2.7 Code es un modelo de codificación y agente de MoonshotAI disponible a través de la API y Playground de Kimi K2.7 Code en Novita AI.
- El ID de modelo en Novita AI es
moonshotai/kimi-k2.7-code, con las familias de endpointschat/completionsyanthropiclistadas en la página del modelo. - La página del modelo muestra una ventana de contexto de 262,144 tokens y un máximo de 262,144 tokens de salida, lo que lo hace adecuado para contexto largo de repositorios, razonamiento multiarchivo y trazas extensas de agentes.
- A partir del 16 de junio de 2026, el precio es de $0.95 por 1M de tokens de entrada, $0.19 por 1M de tokens de entrada leídos de caché y $4.00 por 1M de tokens de salida.
¿Qué es Kimi K2.7 Code?
Kimi K2.7 Code es el modelo Kimi de MoonshotAI enfocado en codificación para flujos de trabajo de desarrollo de software con agentes. La página del modelo Kimi K2.7 Code de Novita AI lo describe como un modelo Mixture-of-Experts de 1T de parámetros con 32B de parámetros activados, una ventana de contexto de 256K, razonamiento intercalado y llamada a herramientas en múltiples pasos.
Para los desarrolladores, el valor es práctico: Kimi K2.7 Code está diseñado para indicaciones que incluyen más que un pequeño fragmento. Puede trabajar con contexto de repositorio más grande, razonar a través de planes de implementación de varios pasos, usar herramientas y devolver código o salidas estructuradas a través de una API. Esto lo convierte en una opción natural para asistentes de codificación, agentes conscientes del repositorio, copilotos de revisión de código y automatización interna donde la longitud del contexto y el comportamiento de uso de herramientas son importantes.
También admite entradas de texto, imagen y video con salida de texto. En la práctica, significa que puedes evaluarlo para inspección de interfaz de usuario, indicaciones de diseño a código, informes de errores basados en capturas de pantalla y flujos de trabajo de depuración multimodal, manteniendo el formato de respuesta basado en texto.
Acceso a la API de Kimi K2.7 Code en Novita AI
Kimi K2.7 Code está disponible a través de Novita AI bajo el ID de modelo exacto moonshotai/kimi-k2.7-code. La página del modelo lista dos familias de endpoints:
| Familia de endpoint | Qué significa para los desarrolladores |
|---|---|
chat/completions |
Usa Kimi K2.7 Code a través de una interfaz de finalización de chat compatible con OpenAI. |
anthropic |
Usa el modelo a través de la ruta de endpoint compatible con Anthropic de Novita AI cuando sea compatible con tus herramientas. |
Los detalles de los endpoints anteriores se basan en la página del modelo de Novita AI al 16 de junio de 2026.
Para la mayoría de los equipos de aplicación, la ruta compatible con OpenAI es la más simple para empezar. Mantén el patrón familiar de mensajes de chat, configura la URL base de Novita AI y establece el modelo en moonshotai/kimi-k2.7-code. Para ejemplos de código ejecutable y un tutorial paso a paso, consulta la guía de inicio rápido de la API de Kimi K2.7 Code.
Si estás comparando la opción más nueva de 1M de contexto de Moonshot para flujos de trabajo de API similares, la guía de inicio rápido de la API de Kimi K3 muestra el ID de modelo, endpoint y patrón de primera solicitud exactos en Novita AI.
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
api_key="TU_CLAVE_API_DE_NOVITA",
base_url="https://api.novita.ai/v3/openai",
)
response = client.chat.completions.create(
model="moonshotai/kimi-k2.7-code",
messages=[
{"role": "system", "content": "Eres un asistente de codificación cuidadoso."},
{"role": "user", "content": "Revisa esta función para verificar su corrección y casos extremos."},
],
max_tokens=4096,
temperature=0.2,
)
print(response.choices[0].message.content)
Crea y gestiona claves de API a través de Gestión de claves de Novita AI. Para la configuración de la cuenta, consulta la guía de inicio rápido de Novita AI.
Resumen de especificaciones y precios de Kimi K2.7 Code
| Campo | Detalles |
|---|---|
| Nombre mostrado | Kimi K2.7 Code |
| ID de modelo | moonshotai/kimi-k2.7-code |
| Tipo de modelo | Chat |
| Serie | MoonshotAI |
| Etiqueta de arquitectura | MoE |
| Resumen de parámetros | 1T de parámetros totales, 32B activados |
| URL base | https://api.novita.ai/v3/openai para llamadas compatibles con OpenAI |
| Familia de endpoint | chat/completions, anthropic |
| Modalidades de entrada | Texto, imagen, video |
| Modalidad de salida | Texto |
| Ventana de contexto | 262,144 tokens |
| Máximo de tokens de salida | 262,144 tokens |
| Características listadas | Serverless, llamada a funciones, salidas estructuradas, razonamiento |
| Precios | $0.95 / 1M tokens de entrada, $0.19 / 1M tokens de entrada leídos de caché, $4.00 / 1M tokens de salida |
| Límites de velocidad mostrados | T1: 30 RPM / 50,000,000 TPM; T2: 100 RPM / 50,000,000 TPM; T3: 1,000 RPM / 50,000,000 TPM; T4: 3,000 RPM / 50,000,000 TPM; T5: 6,000 RPM / 50,000,000 TPM |
| Mejor uso | Agentes de codificación, revisión de código, análisis de repositorio, asistentes de ingeniería estructurados, flujos de trabajo de desarrollo multimodal |
Las especificaciones y precios anteriores se basan en la página del modelo de Novita AI al 16 de junio de 2026.
Capacidades clave para desarrolladores
Llamada a herramientas: crea agentes que necesitan usar funciones
La llamada a funciones y las salidas estructuradas son importantes cuando tu aplicación necesita que el modelo haga más que responder en prosa. Ejemplos típicos incluyen búsqueda en repositorios, ejecución de pruebas, recuperación de información, triaje de tickets, revisión estructurada de código y enrutamiento de flujos de trabajo.
Usa la llamada a herramientas para acciones acotadas con esquemas claros. Mantén las operaciones de alto riesgo detrás de verificaciones explícitas de la aplicación, especialmente cuando un agente de codificación puede modificar archivos, ejecutar comandos o abrir pull requests.
Contexto largo: mantén más estado del repositorio a la vista
La ventana de contexto de 262,144 tokens brinda a los equipos espacio para fragmentos de código más grandes, descripciones de incidencias, registros, notas de dependencias y restricciones arquitectónicas. Aún necesitas recuperación y selección de contexto, pero tu agente tiene más espacio para conservar hechos que a menudo se pierden en sesiones de codificación con contexto corto.
Para obtener los mejores resultados, organiza el contexto por prioridad: objetivo de la tarea, archivos relevantes, salida de pruebas fallidas, contratos de API, restricciones y solo luego antecedentes de menor prioridad. El contexto largo ayuda más cuando la entrada está curada.
Entrada multimodal: admite flujos de trabajo de desarrollo impulsados por visión
Las entradas de texto, imagen y video abren rutas de evaluación para revisión de IU, informes de errores basados en capturas de pantalla, indicaciones de diseño a código y notas de depuración asistidas por video. Dado que la salida es texto, el modelo puede describir problemas, producir planes de implementación o generar cambios de código a partir de evidencia multimodal.
Salidas estructuradas: facilita la automatización de respuestas
El soporte de salidas estructuradas es útil cuando la respuesta del modelo alimenta automatizaciones posteriores. Un asistente de revisión de código puede devolver severidad, ruta de archivo, referencia de línea, confianza y parche sugerido. Un agente de triaje puede devolver componente, posible responsable, riesgo de reproducción y siguiente acción. La salida estructurada convierte al modelo de una interfaz de chat a un componente de servicio predecible.
Cuándo usar Kimi K2.7 Code
Agentes de codificación y herramientas para desarrolladores
Usa Kimi K2.7 Code cuando tu producto necesite un LLM que pueda razonar sobre código, llamar herramientas y devolver resultados estructurados. Buenos candidatos incluyen asistentes de IDE, agentes de codificación en terminal, revisores de pull requests, explicadores de fallos en pruebas, bots de plataforma interna y herramientas de triaje en CI.
Si tu equipo ya usa herramientas compatibles con OpenAI, el endpoint chat/completions listado en la página del modelo mantiene el trabajo de integración contenido.
Análisis de repositorio con contexto largo
Usa Kimi K2.7 Code cuando el modelo necesite mantener más que una pequeña indicación a la vista: cambios multiarchivo, notas de migración, registros, documentos de arquitectura, contratos de API o hilos de incidencias largos. Su ventana de contexto larga le da a tu aplicación espacio para enviar suficiente contexto para un análisis serio.
Para repositorios muy grandes, el contexto largo funciona mejor con recuperación. Enviar solo los archivos, registros y notas que afectan directamente la tarea generalmente produce mejores respuestas que enviar un repositorio completo de una vez.
Revisión de ingeniería multimodal
Usa Kimi K2.7 Code cuando un flujo de trabajo de ingeniería incluya capturas de pantalla, videos de IU o informes de errores visuales. Sus entradas de texto, imagen y video hacen que valga la pena probarlo para control de calidad de front-end, revisión de implementación de diseño y explicación de regresiones visuales.
Agentes de larga duración conscientes del costo
Debido a que Novita AI lista precios de lectura de caché para este modelo, Kimi K2.7 Code puede encajar en flujos de trabajo de contexto repetido donde un mensaje de sistema, esquema de herramientas, resumen de repositorio o documento de diseño estable aparece en muchas llamadas. En la práctica, la mejor opción depende de la reutilización de caché, la longitud de salida y el costo total de tokens para tu carga de trabajo.
Cuándo no usar Kimi K2.7 Code
Elige un modelo más pequeño para bots simples de preguntas frecuentes, tareas cortas de extracción o clasificación de bajo riesgo donde el contexto largo, la entrada multimodal y las características de agente de codificación no afectan el resultado.
Para flujos de trabajo de agentes de codificación, mantén controles de seguridad estándar: valida argumentos de herramientas, ejecuta comandos en entorno aislado, requiere aprobaciones para acciones destructivas y registra decisiones del modelo para auditoría.
Cómo encaja Kimi K2.7 Code en tu flujo de trabajo de API
Kimi K2.7 Code encaja en un flujo de trabajo de API de Novita AI como modelo de chat. Ten a mano estos valores de integración:
- ID de modelo:
moonshotai/kimi-k2.7-code - URL base compatible con OpenAI:
https://api.novita.ai/v3/openai - Familia de endpoint:
chat/completions - Ruta de compatibilidad opcional:
anthropic - Uso principal: codificación, llamada a herramientas, salidas estructuradas, razonamiento con contexto largo, entradas multimodales de ingeniería
Un camino práctico de implementación es comenzar en el Playground de Kimi K2.7 Code, mover las mismas indicaciones a un entorno de API y comparar los resultados en las tareas de codificación que tu equipo ya maneja. La calidad del resultado y el uso total de tokens suelen importar más que el precio por token por sí solo.
Para agentes de codificación, los puntos de comparación más útiles son:
| Área de evaluación | Qué medir |
|---|---|
| Corrección | ¿La corrección generada pasó las pruebas y preservó el comportamiento esperado? |
| Uso de herramientas | ¿El modelo llamó a la herramienta correcta con argumentos válidos? |
| Uso de contexto | ¿Usó los hechos del repositorio proporcionados en lugar de adivinar? |
| Costo | ¿Cuáles fueron los tokens de entrada, lectura de caché y salida por tarea completada? |
| Seguridad | ¿Evitó cambios destructivos y señaló suposiciones inciertas? |
Recomendación final
Usa Kimi K2.7 Code en Novita AI si estás construyendo agentes de codificación, asistentes conscientes del repositorio, herramientas de revisión de ingeniería multimodal o flujos de trabajo de desarrollador con contexto largo que necesiten acceso a API compatible con OpenAI. Comienza con moonshotai/kimi-k2.7-code, pruébalo en la API y Playground de Kimi K2.7 Code y compáralo con tu modelo actual usando tickets reales, pruebas fallidas y ejemplos de revisión de código.
Elige otro modelo cuando tu carga de trabajo sea corta, genérica o lo suficientemente sensible al costo como para que el contexto largo y las características de agente de codificación sean innecesarias.
Preguntas frecuentes
¿Qué es Kimi K2.7 Code?
Kimi K2.7 Code es un modelo de chat de MoonshotAI para flujos de trabajo de codificación y agentes. La página del modelo de Novita AI lo describe como un modelo MoE de 1T de parámetros con 32B de parámetros activados, una ventana de contexto de 256K, razonamiento intercalado y llamada a herramientas en múltiples pasos.
¿Está disponible Kimi K2.7 Code en Novita AI?
Sí. La página del modelo Kimi K2.7 Code en Novita AI lista el modelo como disponible a partir del 16 de junio de 2026.
¿Cuál es el ID de modelo de Kimi K2.7 Code en Novita AI?
El ID de modelo es moonshotai/kimi-k2.7-code.
¿Cuánto cuesta Kimi K2.7 Code en Novita AI?
A partir del 16 de junio de 2026, Novita AI lista los precios en $0.95 por 1M de tokens de entrada, $0.19 por 1M de tokens de entrada leídos de caché y $4.00 por 1M de tokens de salida.
¿Qué endpoints soporta Kimi K2.7 Code?
La página del modelo de Novita AI lista las familias de endpoints chat/completions y anthropic para Kimi K2.7 Code.
¿Para qué se usa mejor Kimi K2.7 Code?
Es más adecuado para agentes de codificación, asistentes que usan herramientas, análisis de repositorio, revisión estructurada de código y flujos de trabajo de desarrollo multimodal donde el contexto largo y la llamada a herramientas son importantes.
