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MoonshotAI: Kimi K2.7 Code

moonshotai/kimi-k2.7-code

टेक्स्टइनपुट: text · imageToolsReasoning262K12 जून 2026 को जोड़ा गया

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MoonshotAI: Kimi K2.7 Code एक नज़र में

इनपुट कीमत 434 टेक्स्ट मॉडल के मीडियन से 49% ज़्यादा है।
2,62,144 tokens की context window, लंबे दस्तावेज़ों और कई चरणों वाली बातचीत के लिए काफी।
agents और integrations के लिए tool (function) calling सपोर्ट करता है।
schema के साथ structured JSON output सपोर्ट करता है।
reasoning effort नियंत्रण सपोर्ट करता है।
इनपुट के रूप में इमेज स्वीकार करता है (vision)।
एक सामान्य request (1,000 इनपुट / 500 आउटपुट tokens) की लागत लगभग $0.00821 है।

MoonshotAI: Kimi K2.7 Code के बारे में

Kimi K2.7 Code, Moonshot AI का एक कोडिंग-केंद्रित मॉडल है, जो Kimi K2 परिवार का हिस्सा है। Moonshot AI ने इसे लंबे संदर्भों में एंड-टू-एंड प्रोग्रामिंग कार्यों को विश्वसनीय रूप से पूरा करने के लिए बनाया है, और यह एक नेटिव मल्टीमॉडल मिक्सचर-ऑफ-एक्सपर्ट्स आर्किटेक्चर का उपयोग करता है। यह api14 पर टेक्स्ट श्रेणी में आता है, और प्रदाता इसे सामान्य-उद्देश्य वाले चैट मॉडल के बजाय स्पष्ट रूप से एक कोडिंग मॉडल के रूप में वर्णित करता है।

मॉडल टेक्स्ट और इमेज इनपुट स्वीकार करता है, और यह टेक्स्ट आउटपुट देता है, इसलिए आप अपने लिखित प्रॉम्प्ट के साथ स्क्रीनशॉट, डायग्राम या अन्य विज़ुअल सामग्री भेज सकते हैं। यह 262,144 टोकन की कॉन्टेक्स्ट विंडो और 235,929 टोकन के अधिकतम आउटपुट का समर्थन करता है। बड़े कॉन्टेक्स्ट और बड़ी आउटपुट सीमा का यह संयोजन意味着 आप बड़े कोडबेस या लंबे दस्तावेज़ डाल सकते हैं और फिर भी एक लंबा, पूर्ण उत्तर प्राप्त कर सकते हैं, न कि कटा हुआ। चूंकि यह एक रीज़निंग-सक्षम मॉडल है, यह संबंधित पैरामीटर के माध्यम से अपनी रीज़निंग भी प्रकट कर सकता है।

व्यावहारिक उपयोग इन क्षमताओं से निकलते हैं। लंबा कॉन्टेक्स्ट उन कार्यों के लिए उपयुक्त है जिनमें एक पूरा रिपॉज़िटरी या एक साथ कई बड़ी फ़ाइलें शामिल होती हैं, जैसे मॉड्यूल के बीच रिफैक्टरिंग, कई परतों में एक बग का पता लगाना, या असंगतियों के लिए कोडबेस की समीक्षा करना। इमेज इनपुट तब मदद करता है जब प्रासंगिक जानकारी किसी त्रुटि के स्क्रीनशॉट, UI मॉकअप, व्हाइटबोर्ड स्केच या सिस्टम आर्किटेक्चर के डायग्राम में हो। उदार आउटपुट सीमा पूरी फ़ाइलें, मल्टी-फ़ाइल परिवर्तन या विस्तृत स्पष्टीकरण उत्पन्न करने के लिए उपयोगी है जो अन्यथा बीच में कट जाते। रीज़निंग समर्थन उन समस्याओं के लिए उपयुक्त है जिन्हें अंतिम उत्तर से पहले चरण-दर-चरण विश्लेषण से लाभ होता है।

आप इसे मॉडल आईडी "moonshotai/kimi-k2.7-code" का उपयोग करके api14 के OpenAI-संगत API के माध्यम से कॉल करते हैं। चूंकि इंटरफ़ेस OpenAI से मेल खाता है, आप मौजूदा OpenAI SDK का उपयोग कर सकते हैं और उन्हें api14 पर इंगित कर सकते हैं। मॉडल अनुरोध पैरामीटर के एक विस्तृत सेट का समर्थन करता है: temperature, top_p, top_k, min_p, frequency_penalty, presence_penalty, repetition_penalty, max_tokens, stop, seed, logit_bias, logprobs, top_logprobs, response_format, structured_outputs, reasoning, include_reasoning, tools, tool_choice और parallel_tool_calls। टूल कॉलिंग और संरचित आउटपुट उपलब्ध हैं, जिससे मॉडल को उन एजेंट लूप या पाइपलाइन में जोड़ना सीधा हो जाता है जो मशीन-पठनीय परिणामों की अपेक्षा करते हैं।

तथ्यों में विशिष्ट सीमाएँ सूचीबद्ध नहीं हैं, इसलिए मुख्य विचार उपयुक्तता है। इसे एक कोडिंग मॉडल के रूप में स्थान दिया गया है, इसलिए उन कार्यों के लिए जो कोड-संबंधित नहीं हैं, कैटलॉग में कोई अन्य मॉडल बेहतर मेल हो सकता है। इसका इमेज इनपुट विज़ुअल कॉन्टेक्स्ट का समर्थन करता है, लेकिन आउटपुट केवल टेक्स्ट है, इसलिए यह इमेज उत्पन्न नहीं करेगा। यदि आपका कार्य ऑडियो या वीडियो इनपुट, या गैर-टेक्स्ट आउटपुट पर निर्भर करता है, तो कहीं और देखें।

MoonshotAI: Kimi K2.7 Code API कैसे कॉल करें

अपने dashboard में API key बनाएं।
अपनी भाषा के लिए आधिकारिक openai SDK इंस्टॉल करें।
baseURL को https://api14.com/api/v1 और model को "moonshotai/kimi-k2.7-code" पर सेट करें।

import OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI({
  baseURL: "https://api14.com/api/v1",
  apiKey: process.env.API14_API_KEY,
});

const result = await client.chat.completions.create({
  "model": "moonshotai/kimi-k2.7-code",
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Explain vector databases in two sentences."
    }
  ]
});
console.log(result.choices[0].message.content);

समर्थित parameters

frequency_penaltyinclude_reasoninglogit_biaslogprobsmax_tokensmin_pparallel_tool_callspresence_penaltyreasoningrepetition_penaltyresponse_formatseedstopstructured_outputstemperaturetool_choicetoolstop_ktop_logprobstop_p

स्पेसिफिकेशन

Context लंबाई: 2,62,144
अधिकतम आउटपुट: 2,35,929
इनपुट: text, image
आउटपुट: text

api14 पर requests · पिछले 7 दिन

MoonshotAI: Kimi K2.7 Code: अक्सर पूछे जाने वाले सवाल

MoonshotAI: Kimi K2.7 Code API की कीमत कितनी है?: MoonshotAI: Kimi K2.7 Code की कीमत इनपुट $2.35 / 1M tokens है। शुल्क आपके USD बैलेंस से सिर्फ सफल requests के लिए कटता है; फेल हुई requests मुफ्त हैं।
MoonshotAI: Kimi K2.7 Code की context window कितनी है?: MoonshotAI: Kimi K2.7 Code हर request में 2,62,144 tokens तक पढ़ता है, prompt, इतिहास और दस्तावेज़ मिलाकर। यह हर जवाब में 2,35,929 आउटपुट tokens तक लिखता है।
MoonshotAI: Kimi K2.7 Code क्या कर सकता है?: MoonshotAI: Kimi K2.7 Code text, image स्वीकार करता है और text लौटाता है। यह tool calling, structured JSON output, reasoning effort नियंत्रण सपोर्ट करता है।
अपने कोड से MoonshotAI: Kimi K2.7 Code कैसे कॉल करूं?: किसी भी OpenAI SDK को https://api14.com/api/v1 पर पॉइंट करें और model को "moonshotai/kimi-k2.7-code" पर सेट करें, कोड में और कोई बदलाव नहीं। इस पेज के कोड पैनल से तैयार उदाहरण कॉपी करें।
MoonshotAI: Kimi K2.7 Code के विकल्प क्या हैं?: मिलती-जुलती कीमत वाले टेक्स्ट मॉडल: Pareto 26.10, Pareto Latest, Relace: Relace Search। सभी एक ही API key से चलते हैं, इसलिए बदलना बस एक string बदलना है।

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