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MoonshotAI: Kimi K2.6

moonshotai/kimi-k2.6

텍스트입력: text · image도구추론262K2026. 4. 20. 추가됨

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세션 비용 US$0.00

MoonshotAI: Kimi K2.6 한눈에 보기

입력 가격이 텍스트 모델 434개의 중앙값보다 44% 높습니다.
262,144 토큰의 컨텍스트 윈도우, 긴 문서와 멀티턴 대화에 충분합니다.
에이전트와 통합을 위한 도구(함수) 호출을 지원합니다.
스키마 기반 구조화된 JSON 출력을 지원합니다.
추론 강도 조절을 지원합니다.
이미지를 입력으로 받습니다(비전).
일반적인 요청(입력 1,000 / 출력 500 토큰)의 비용은 약 US$0.00824입니다.

MoonshotAI: Kimi K2.6 소개

Kimi K2.6은 Moonshot AI의 텍스트 생성 모델로, api14에 모델 id moonshotai/kimi-k2.6으로 등록되어 있습니다. 이는 제공업체의 Kimi 라인에 속하며, Moonshot AI는 이를 장기 지평 코딩, 코딩 기반 UI/UX 생성, 멀티 에이전트 오케스트레이션을 위해 구축된 차세대 멀티모달 모델로 포지셔닝합니다. 제공업체 출시일은 2026-04-20입니다.

이 모델은 텍스트와 이미지 입력을 받아 텍스트를 반환합니다. 컨텍스트 윈도우는 262,144 토큰이고 최대 출력은 235,929 토큰이므로, 지시문과 함께 많은 양의 소스 자료가 제공되는 워크로드에 적합합니다. Moonshot AI는 이 모델이 Python, Rust, Go 전반에 걸친 복잡한 엔드투엔드 코딩 작업을 처리한다고 설명합니다. 이미지가 입력의 일부가 될 수 있으므로, 요청은 스크린샷, 다이어그램 또는 디자인 목업을 서면 지시문과 결합하고 텍스트를 돌려받을 수 있습니다.

이러한 기능은 몇 가지 실용적인 용도를 시사합니다. 장기 지평 코딩 작업은 큰 컨텍스트와 출력 허용량에 맞는데, 요청이 상당한 저장소 컨텍스트를 담고 확장된 결과를 생성할 수 있기 때문입니다. 코딩 기반 UI 및 UX 생성은 코드 능력과 이미지 입력의 결합에서 나옵니다. 개발자는 시각적 참조를 제공하고 마크업이나 컴포넌트 코드를 요청할 수 있습니다. 멀티 에이전트 오케스트레이션은 또 다른 의도된 용도로, 모델이 단일 프롬프트에만 답하는 것이 아니라 다른 에이전트나 도구를 조정합니다. 디자인이나 다이어그램을 읽고 텍스트로 설명하거나 변환하는 것과 같은 텍스트와 이미지의 혼합 작업도 입력 모달리티에 의해 지원됩니다.

api14의 OpenAI 호환 API를 통해 모델을 호출하려면 모델 id moonshotai/kimi-k2.6을 사용하십시오. 지원되는 요청 매개변수는 frequency_penalty, include_reasoning, logit_bias, logprobs, max_tokens, min_p, parallel_tool_calls, presence_penalty, reasoning, repetition_penalty, response_format, seed, stop, structured_outputs, temperature, tool_choice, tools, top_k, top_logprobs, top_p입니다. 따라서 도구 사용과 구조화된 출력은 요청을 통해 직접 사용할 수 있으며, 샘플링 제어와 include_reasoning, reasoning 같은 추론 옵션도 함께 사용할 수 있습니다.

텍스트 출력 모델이므로 생성된 이미지나 오디오가 필요한 것은 여기서 범위를 벗어납니다. 그러한 출력 유형에는 다른 모델이 필요합니다. 텍스트 작업 내에서 염두에 둘 주요 제약은 입력과 출력 사이의 격차입니다. 컨텍스트 윈도우는 262,144 토큰이고 최대 출력은 235,929 토큰이므로, 긴 응답은 사용 가능한 공간의 큰 부분을 차지하고 입력을 위한 여지를 덜 남깁니다. 작업이 작은 프롬프트에 대해 짧은 답변만 필요로 한다면 전체 컨텍스트는 필요하지 않지만, 모델은 여전히 이를 지원합니다.

MoonshotAI: Kimi K2.6 API 호출 방법

대시보드에서 API 키를 만드세요.
사용하는 언어의 공식 openai SDK를 설치하세요.
baseURL을 https://api14.com/api/v1로, model을 "moonshotai/kimi-k2.6"로 설정하세요.

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-k2.6",
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Explain vector databases in two sentences."
    }
  ]
});
console.log(result.choices[0].message.content);

지원 파라미터

frequency_penaltyinclude_reasoninglogit_biaslogprobsmax_tokensmin_pparallel_tool_callspresence_penaltyreasoningrepetition_penaltyresponse_formatseedstopstructured_outputstemperaturetool_choicetoolstop_ktop_logprobstop_p

사양

컨텍스트 길이: 262,144
최대 출력: 235,929
입력: text, image
출력: text

api14 요청 수 · 최근 7일

MoonshotAI: Kimi K2.6: 자주 묻는 질문

MoonshotAI: Kimi K2.6 API 비용은 얼마인가요?: MoonshotAI: Kimi K2.6의 가격은 입력 US$2.28 / 100만 토큰입니다. 성공한 요청에 대해서만 USD 잔액에서 차감되며, 실패한 요청은 무료입니다.
MoonshotAI: Kimi K2.6의 컨텍스트 윈도우는 얼마인가요?: MoonshotAI: Kimi K2.6는(은) 요청당 최대 262,144 토큰을 읽습니다, 프롬프트, 대화 기록, 문서를 모두 합친 양입니다. 응답당 최대 235,929개의 출력 토큰을 생성합니다.
MoonshotAI: Kimi K2.6는(은) 무엇을 할 수 있나요?: MoonshotAI: Kimi K2.6는(은) text, image 입력을 받아 text 출력을 반환합니다. 지원 기능: 도구 호출, 구조화된 JSON 출력, 추론 강도 조절.
코드에서 MoonshotAI: Kimi K2.6를(을) 어떻게 호출하나요?: 어떤 OpenAI SDK든 base URL을 https://api14.com/api/v1로 지정하고 model을 "moonshotai/kimi-k2.6"로 설정하세요, 다른 코드 변경은 필요 없습니다. 이 페이지의 코드 패널에서 바로 쓸 수 있는 예제를 복사하세요.
MoonshotAI: Kimi K2.6의 대안은 무엇인가요?: 비슷한 가격대의 텍스트 모델: MoonshotAI: Kimi K2.7 Code, Qwen: Qwen3.5 397B A17B, Pareto 26.10. 모두 같은 API 키로 실행되므로 문자열 하나만 바꾸면 전환됩니다.

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