Kimi K2.7 Code 已在 Novita AI 上线，模型 ID 为 moonshotai/kimi-k2.7-code，采用兼容 OpenAI 的 chat/completions 端点，上下文窗口为 262,144 个 token，支持文本、图像和视频输入。本快速入门涵盖开发者所需的配置：身份验证、发送首次请求、使用视觉输入、添加函数调用以及了解定价。如需更全面地了解定位与用例，请参阅 Kimi K2.7 Code on Novita AI 概览。
Kimi K2.7 Code API 配置
首先准备三项配置信息：
| 项目 | 值 |
|---|---|
| API 密钥 | 创建 Novita AI API 密钥并存储在环境变量中，例如 NOVITA_API_KEY。 |
| 兼容 OpenAI 的基础 URL | https://api.novita.ai/openai |
| 聊天补全端点 | POST https://api.novita.ai/openai/v1/chat/completions |
| 模型 ID | moonshotai/kimi-k2.7-code |
Novita AI 文档索引 列出了兼容 OpenAI 的基础 URL，聊天补全 API 参考 文档了完整的请求与响应字段。
请勿将 API 密钥纳入版本控制。在本地开发环境中，将其导出为 shell 变量：
export NOVITA_API_KEY="your_api_key"
如果你的应用已使用 OpenAI SDK，只需将基础 URL 指向 Novita AI 并将模型设为 moonshotai/kimi-k2.7-code 即可，改动极小。
Kimi K2.7 Code 定价与限制
在代码中使用确切的模型 ID。在面向用户的界面中，请使用显示名称“Kimi K2.7 Code”。
| 字段 | 当前 Novita 值 |
|---|---|
| 显示名称 | Kimi K2.7 Code |
| API 模型 ID | moonshotai/kimi-k2.7-code |
| 模型系列 | MoonshotAI |
| 架构 | MoE，总参数 1T，激活参数 32B |
| 端点系列 | chat/completions，anthropic |
| 输入模态 | 文本、图像、视频 |
| 输出模态 | 文本 |
| 上下文窗口 | 262,144 个 token |
| 最大输出 token 数 | 262,144 个 token |
| 功能 | 函数调用、结构化输出、推理 |
截至 2026 年 6 月 16 日，Novita 为 moonshotai/kimi-k2.7-code 列出的 token 价格如下：
| Token 类型 | 标价 |
|---|---|
| 输入 token | 每百万 token $0.95 |
| 输出 token | 每百万 token $4.00 |
| 缓存读取输入 token | 每百万 token $0.19 |
定价、可用性和速率限制可能会发生变化。在生产环境上线或做出任何成本承诺前，请查看 Kimi K2.7 Code 模型页面 和 Novita AI 定价页面。
Kimi K2.7 Code cURL 示例
先发送一个纯文本请求，以确认身份验证、模型路由和响应解析是否正常，然后再添加视觉或工具调用。
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
}'
成功响应返回标准的聊天补全格式：一个 choices 数组、包含 content 的消息、模型/创建时间元数据，以及一个包含提示、补全和总 token 计数的 usage 对象。
使用此冒烟测试来验证：
- API 密钥有效且 Authorization header 格式正确。
- 模型 ID 被接受，未返回 404 或模型未找到错误。
- 你的客户端能够解析
choices[0].message.content。 - Token 使用情况已记录，以便从第一次请求开始监控成本。
Kimi K2.7 Code Python 示例
Novita AI 兼容 OpenAI Python SDK——只需设置 Novita 的基础 URL 即可使用。请根据你自身的依赖管理策略锁定 SDK 版本。
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)
对于较长的编码代理会话，请显式设置 max_tokens。Kimi K2.7 Code 最多支持 262,144 个输出 token，但生产环境中的代理应在每次交互时预算 token 用量，并在多步运行中监控累计成本。
图像与视频输入
Novita 将文本、图像和视频列为 Kimi K2.7 Code 的输入模态。对于视觉输入，在用户消息中传递一个 content 数组，包含 text 部分和 image_url 部分：
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)
多模态集成的实用顺序：
- 首先确认纯文本冒烟测试通过。
- 添加一个图像输入，任务需清晰可验证，例如从 UI 截图中提取标签。
- 针对实际工作负载，验证响应质量和响应格式。
- 单独测试视频输入——从短视频片段开始，确认请求格式，并衡量延迟和 token 成本，然后再将视频纳入生产环境路径。
不要假设每个兼容 OpenAI 的多模态负载都能被 Novita 托管的模型以完全相同的方式接受。在正式发布前，请根据当前的 Novita AI 文档 或控制台中针对 moonshotai/kimi-k2.7-code 的示例，验证确切的图像和视频负载格式。
函数调用与结构化输出
Kimi K2.7 Code 通过 tools 参数支持函数调用，并通过 response_format 支持结构化输出。这两项均在 Novita AI 模型页面上被列为支持的功能。
当模型应选择工具并返回结构化参数而不是以自然语言回答时，请使用函数调用：
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)
对于结构化输出，当你需要无需工具调用即可获得经过验证的 JSON 响应时，请使用带 json_schema 的 response_format。在依赖生产环境中的严格模式之前，请保持早期 schema 尽量精简，并针对 moonshotai/kimi-k2.7-code 返回的确切响应格式测试你的解析器。
Kimi K2.7 Code 的交错推理架构意味着它会在返回结果之前对多步任务进行推理。对于每次交互中涉及多个工具调用的代理式编码工作流，请在将生产流量路由到实际任务集之前，测试工具选择、参数质量和响应延迟。
生产测试清单
Kimi K2.7 Code 对输入、输出和缓存读取 token 分别定价。成本特征因工作负载而异：
- 长上下文代码审查：输入 token 数量大，成本占据主导。
- 代码生成代理：输出 token 用量随响应长度和交互次数增加而扩展。
- 重复上下文工作流：当稳定的系统提示、工具 schema 或仓库摘要跨多次调用重复出现时，适用缓存读取定价。
在生产环境上线前，对以下内容运行评估集：
- 短纯文本提示（延迟基线和身份验证检查）。
- 接近预期工作规模（而非最大窗口）的长上下文提示。
- 正确行为是使用有效参数调用函数的工具调用提示。
- 与你实际上传来源和文件处理方式一致的图像输入。
- 失败场景：过大的输入、缺少媒体 URL、无效 API 密钥以及超时行为。
功能列表描述的是可用性。在真实工作负载上进行评估，才能告诉你延迟、token 用量、工具参数质量和输出正确性是否满足生产标准。
常见问题解答
Kimi K2.7 Code 是否可以通过 Novita AI 使用？
是的。Novita AI 将 Kimi K2.7 Code 列为 Serverless LLM，API 模型 ID 为 moonshotai/kimi-k2.7-code。
正确的模型 ID 是什么？
在所有 API 调用中使用 moonshotai/kimi-k2.7-code。
我应该使用哪个端点？
使用兼容 OpenAI 的聊天补全端点：POST https://api.novita.ai/openai/v1/chat/completions。使用 OpenAI SDK 客户端时，将基础 URL 设为 https://api.novita.ai/openai。
Kimi K2.7 Code 的费用是多少？
截至 2026 年 6 月 16 日，Novita AI 标价为：每百万输入 token $0.95，每百万输出 token $4.00，每百万缓存读取输入 token $0.19。在进行任何采购决策前，请通过 Kimi K2.7 Code 模型页面 核实当前价格。
它支持图像和视频输入吗？
Novita 将文本、图像和视频列为输入模态。关于确切的负载格式，请在正式发布多模态功能前，通过当前的 Novita 文档或测试调用进行验证。
Kimi K2.7 Code 支持函数调用吗？
支持。在聊天补全请求中使用 tools 参数。Novita 将函数调用和结构化输出列为支持的功能。
上下文窗口是多少？
根据 Novita AI 模型页面，上下文窗口为 262,144 个 token，最大输出为 262,144 个 token。
