Kimi K2.7 Code 已在 Novita AI 上線，適合正在建構程式碼代理、工具使用助手與長上下文工程工作流程的團隊。當你需要一個具備 262,144 個 Token 上下文視窗、多模態輸入、工具呼叫、結構化輸出與明確 Token 定價的程式碼專注模型時，請使用模型 ID moonshotai/kimi-k2.7-code 搭配 Novita AI 的 OpenAI 相容聊天 API。
重點摘要
- Kimi K2.7 Code 是 MoonshotAI 推出的程式碼與代理模型，可透過 Novita AI 上的 Kimi K2.7 Code API 與 Playground 取得。
- 在 Novita AI 上的模型 ID 為
moonshotai/kimi-k2.7-code，模型頁面列出了chat/completions與anthropic兩種端點系列。 - 模型頁面顯示其具備 262,144 個 Token 的上下文視窗以及 262,144 個最大輸出 Token，適合處理大型儲存庫上下文、多檔案推理與延伸的代理追蹤紀錄。
- 截至 2026 年 6 月 16 日，定價為每 100 萬個輸入 Token 0.95 美元、每 100 萬個快取讀取輸入 Token 0.19 美元，以及每 100 萬個輸出 Token 4.00 美元。
什麼是 Kimi K2.7 Code？
Kimi K2.7 Code 是 MoonshotAI 專為代理式軟體開發工作流程所設計的程式碼 Kimi 模型。Novita AI 的 Kimi K2.7 Code 模型頁面 將其描述為一個具有 1T 參數的混合專家模型，啟動參數為 32B，具備 256K 上下文視窗、交錯思考與多步驟工具呼叫。
對開發者而言，其實際價值在於：Kimi K2.7 Code 專為包含多於一小段程式碼的提示所打造。它能處理較大的儲存庫上下文，推論多步驟的實作計畫，使用工具，並透過 API 回傳程式碼或結構化輸出。這使其成為程式碼助手、可感知儲存庫的代理、程式碼審查協作機器人，以及那些上下文長度與工具使用行為至關重要的內部自動化流程的自然選擇。
它也支援文字、圖片與影片輸入，並產生文字輸出。在實務上，這表示你可以評估它在 UI 檢視、設計轉程式碼提示、基於螢幕截圖的錯誤回報，以及多模態除錯工作流程中的表現，同時保持回應格式以文字為基礎。
在 Novita AI 上的 Kimi K2.7 Code API 存取
Kimi K2.7 Code 可透過 Novita AI 取得，確切模型 ID 為 moonshotai/kimi-k2.7-code。模型頁面列出了兩種端點系列：
| 端點系列 | 對開發者的意義 |
|---|---|
chat/completions |
透過相容 OpenAI 的聊天完成介面使用 Kimi K2.7 Code。 |
anthropic |
在工具支援的情況下，透過 Novita AI 的 Anthropic 相容端點路徑使用此模型。 |
上述端點細節基於 2026 年 6 月 16 日的 Novita AI 模型頁面。
對大多數應用團隊來說，相容 OpenAI 的路線是最簡單的起點。沿用你熟悉的聊天訊息模式，設定 Novita AI 的基礎 URL，並將模型設為 moonshotai/kimi-k2.7-code。如需可執行的程式碼範例與逐步說明，請參閱 Kimi K2.7 Code API 快速入門。
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
api_key="YOUR_NOVITA_API_KEY",
base_url="https://api.novita.ai/v3/openai",
)
response = client.chat.completions.create(
model="moonshotai/kimi-k2.7-code",
messages=[
{"role": "system", "content": "You are a careful coding assistant."},
{"role": "user", "content": "Review this function for correctness and edge cases."},
],
max_tokens=4096,
temperature=0.2,
)
print(response.choices[0].message.content)
透過 Novita AI 金鑰管理 建立與管理 API 金鑰。如需帳號設定，請參閱 Novita AI 快速入門指南。
Kimi K2.7 Code 規格與定價摘要
| 欄位 | 詳細資訊 |
|---|---|
| 顯示名稱 | Kimi K2.7 Code |
| 模型 ID | moonshotai/kimi-k2.7-code |
| 模型類型 | 聊天 |
| 系列 | MoonshotAI |
| 架構標籤 | MoE |
| 參數摘要 | 總參數 1T，啟動參數 32B |
| 基礎 URL | https://api.novita.ai/v3/openai（用於 OpenAI 相容呼叫） |
| 端點系列 | chat/completions、anthropic |
| 輸入模態 | 文字、圖片、影片 |
| 輸出模態 | 文字 |
| 上下文視窗 | 262,144 個 Token |
| 最大輸出 Token | 262,144 個 Token |
| 列出功能 | Serverless、函式呼叫、結構化輸出、推理 |
| 定價 | 每 100 萬個輸入 Token 0.95 美元、每 100 萬個快取讀取輸入 Token 0.19 美元、每 100 萬個輸出 Token 4.00 美元 |
| 顯示速率限制 | 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 |
| 最佳適用場景 | 程式碼代理、程式碼審查、儲存庫分析、結構化工程助手、多模態開發工作流程 |
以上規格與定價基於 2026 年 6 月 16 日的 Novita AI 模型頁面。
開發者的關鍵能力
工具呼叫：建構需要函式使用的代理
當你的應用程式需要模型不僅以散文形式回答時，函式呼叫與結構化輸出就很重要。典型的例子包括儲存庫搜尋、測試執行、資訊檢索、問題單分類、結構化程式碼審查以及工作流程路由。
對具有明確架構的有限操作使用工具呼叫。將高風險操作保留在明確的應用程式檢查後方，特別是當程式碼代理能夠修改檔案、執行命令或開啟 Pull Request 時。
長上下文：在視野中保留更多儲存庫狀態
262,144 個 Token 的上下文視窗為團隊提供了容納更大程式碼片段、問題描述、日誌、相依性說明與架構限制的空間。你仍然需要資訊檢索與上下文選擇，但你的代理有更多空間來保留那些在短上下文程式碼會話中經常遺失的事實。
為了獲得最佳結果，請按優先順序組織上下文：任務目標、相關檔案、失敗的測試輸出、API 合約、限制條件，然後才是優先級較低的背景資訊。當輸入經過精心策劃時，長上下文最有幫助。
多模態輸入：支援視覺驅動的開發工作流程
文字、圖片與影片輸入為 UI 審查、基於螢幕截圖的錯誤回報、設計轉程式碼提示，以及影片輔助的除錯筆記開啟了評估路徑。由於輸出是文字，模型可以描述問題、產生實作計畫，或根據多模態證據生成程式碼變更。
結構化輸出：讓回應更容易自動化
當模型回應需要饋入下游自動化流程時，結構化輸出支援非常有用。程式碼審查助手可以回傳嚴重性、檔案路徑、行號參照、信心度與建議的修補程式。分類代理可以回傳元件、可能的負責人、再現風險與下一步行動。結構化輸出將模型從聊天介面轉變為可預測的服務元件。
何時使用 Kimi K2.7 Code
程式碼代理與開發者工具
當你的產品需要一個能夠推論程式碼、呼叫工具並回傳結構化結果的 LLM 時，請使用 Kimi K2.7 Code。合適的候選場景包括 IDE 助手、終端機程式碼代理、Pull Request 審查者、測試失敗說明工具、內部平台機器人，以及 CI 問題分類工具。
如果你的團隊已經使用相容 OpenAI 的工具，模型頁面上列出的 chat/completions 端點可以將整合工作控制在有限範圍內。
具備長上下文的儲存庫分析
當模型需要保留的資訊超過一個小型提示所能容納的範圍時，請使用 Kimi K2.7 Code：多檔案變更、遷移說明、日誌、架構文件、API 合約或長篇問題討論串。其長上下文視窗讓你的應用程式有足夠空間發送足夠的上下文來進行嚴謹的分析。
對於非常大的儲存庫，長上下文與資訊檢索搭配使用效果最佳。僅發送直接影響任務的檔案、日誌與說明，通常比一次發送整個儲存庫能產生更好的答案。
多模態工程審查
當工程工作流程包含螢幕截圖、UI 影片或視覺化錯誤回報時，請使用 Kimi K2.7 Code。其文字、圖片與影片輸入使其值得在前端 QA、設計實作審查與視覺回歸解釋等場景中進行測試。
成本意識的長時間運作代理
由於 Novita AI 為此模型列出了快取讀取定價，因此 Kimi K2.7 Code 適用於重複上下文的工作流程，其中穩定的系統提示、工具架構、儲存庫摘要或設計文件會出現在多次呼叫中。在實務上，最佳適用性取決於快取重複使用率、輸出長度，以及工作負載的總 Token 成本。
何時不該使用 Kimi K2.7 Code
對於簡單的常見問題機器人、短文本擷取任務或低風險的分類任務，請選擇較小的模型，因為長上下文、多模態輸入與程式碼代理功能不會影響結果。
對於程式碼代理工作流程，請保持標準的安全控制措施：驗證工具引數、在沙盒環境中執行命令、對破壞性操作要求批准，並記錄模型決策以供稽核。
Kimi K2.7 Code 如何融入你的 API 工作流程
Kimi K2.7 Code 以聊天模型的形式融入 Novita AI 的 API 工作流程。請記住這些整合數值：
- 模型 ID：
moonshotai/kimi-k2.7-code - OpenAI 相容的基礎 URL：
https://api.novita.ai/v3/openai - 端點系列：
chat/completions - 可選的相容路徑：
anthropic - 主要用途：程式碼撰寫、工具呼叫、結構化輸出、長上下文推理、多模態工程輸入
一個實務的部署路徑是先在 Kimi K2.7 Code Playground 開始，將相同的提示移至 API 測試環境，並在你團隊已經處理的程式碼任務上比較結果。輸出品質與總 Token 用量通常比單純的每 Token 定價更重要。
對於程式碼代理，最有用的比較點是：
| 評估領域 | 衡量項目 |
|---|---|
| 正確性 | 產生的修復是否通過測試並保留預期行為？ |
| 工具使用 | 模型是否以有效的引數呼叫了正確的工具？ |
| 上下文使用 | 它是否使用了提供的儲存庫事實，而不是猜測？ |
| 成本 | 每個完成的任務產生了多少輸入、快取讀取與輸出 Token？ |
| 安全性 | 它是否避免了破壞性變更並標記了不確定的假設？ |
最終建議
如果你正在建構程式碼代理、可感知儲存庫的助手、多模態工程審查工具，或是需要相容 OpenAI API 存取的長上下文開發者工作流程，請在 Novita AI 上使用 Kimi K2.7 Code。從 moonshotai/kimi-k2.7-code 開始，在 Kimi K2.7 Code API 與 Playground 中進行測試，並使用實際的問題單、失敗的測試與程式碼審查範例，與你目前的模型進行比較。
當你的工作負載足夠短、通用或對成本敏感，以至於長上下文與程式碼代理功能變得不必要時，請選擇其他模型。
常見問題
什麼是 Kimi K2.7 Code？
Kimi K2.7 Code 是 MoonshotAI 針對程式碼與代理工作流程推出的聊天模型。Novita AI 的模型頁面將其描述為一個具有 1T 參數的 MoE 模型，啟動參數為 32B，具備 256K 上下文視窗、交錯思考與多步驟工具呼叫。
Kimi K2.7 Code 在 Novita AI 上可用嗎？
是的。截至 2026 年 6 月 16 日，Novita AI 上的 Kimi K2.7 Code 模型頁面 顯示該模型為可用狀態。
Kimi K2.7 Code 在 Novita AI 上的模型 ID 是什麼？
模型 ID 為 moonshotai/kimi-k2.7-code。
Kimi K2.7 Code 在 Novita AI 上的費用是多少？
截至 2026 年 6 月 16 日，Novita AI 列出的定價為每 100 萬個輸入 Token 0.95 美元、每 100 萬個快取讀取輸入 Token 0.19 美元，以及每 100 萬個輸出 Token 4.00 美元。
Kimi K2.7 Code 支援哪些端點？
Novita AI 模型頁面為 Kimi K2.7 Code 列出了 chat/completions 與 anthropic 兩種端點系列。
Kimi K2.7 Code 最適合用於什麼？
它最適合用於程式碼代理、工具使用助手、儲存庫分析、結構化程式碼審查，以及長上下文與工具呼叫至關重要的多模態開發工作流程。
