Kimi API 模型选型指南：K3 vs K2.7 Code vs K2.6 性能与计费全解

Kimi 目前的 API 模型阵容已经形成了明确的分工：K3 是旗舰综合模型，K2.7 Code 专攻编程与代码 Agent，K2.6 则是仍在服役的通用多模态模型。这三款模型覆盖了从长程推理到代码生成再到日常多模态任务的不同需求，但它们的上下文窗口、推理模式、参数约束和计费口径各有差异。下面按使用场景拆解三者的定位，并给出调用和选型建议。

一、Kimi 现在有哪些 API 模型

截至 2026 年 9 月，Moonshot AI 官方 API 平台在架的 Kimi 模型主要有以下四款：

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K2.5 和 moonshot-v1 系列已于 2026 年 8 月 31 日下线。当前在架的四款模型中，K3 和 K2.7 Code 是官方重点推进的方向，K2.6 作为通用模型仍在提供调用。

二、Kimi K3 适合什么

Kimi K3 是月之暗面当前能力最强的旗舰模型，2.8 万亿参数，基于 KDA 混合线性注意力机制和 Attention Residuals 构建，是全球首个达到 3 万亿参数级别的开源模型。K3 的上下文窗口为 1,048,576 tokens，是 K2 系列的四倍。

K3 的推理能力始终开启，通过顶层 reasoning_effort 参数调节推理深度，支持 "low"、"high"、"max" 三档，默认为 "max"。切换档位会导致 prefix-cache 失效，因此建议在对话开始前确定档位，避免中途调整。

K3 的核心适用场景是长上下文带来的信息完整性。当一个任务需要同时参考大量源文件、技术文档、日志和对话历史时，1M 的窗口意味着这些材料可以在单次请求中同时呈现，模型不需要在信息不完整的情况下做出判断。在长程编码场景中，K3 可以在极少人工干预下持续完成长时间工程任务，理解和处理大型代码库，协调使用终端工具。它也能结合截图和视觉反馈优化前端开发和 CAD 等场景。

K3 的调用方式：

import os
from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key=os.environ["MOONSHOT_API_KEY"],
    base_url="https://api.moonshot.cn/v1",
)

completion = client.chat.completions.create(
    model="kimi-k3",
    messages=[
        {"role": "user", "content": "分析这段代码的线程安全问题。"},
    ],
    reasoning_effort="high",
)

print(completion.choices[0].message.content)

需要注意，K3 是旗舰模型，需要在开放平台完成充值（最低 10 元）后才能调用，新用户注册赠送的 15 元代金券不适用于 K3。

三、Kimi K2.7 Code 适合什么

Kimi K2.7 Code 是 K2 系列的代码优化变体，2026 年 6 月 12 日发布。与 K2.6 共享 1T MoE 架构、每 token 激活约 32B 参数，但针对编程任务做了专项优化。

在编程基准上的提升是显著的：Kimi Code Bench v2 提升 21.8%，Program Bench 提升 11.0%，MLS Bench Lite 提升 31.5%。SWE-bench Verified 上达到 76.8% 至 78.2%，在开源模型中排名第一，Terminal-Bench 2.1 得分 67.04%。这些数据意味着 K2.7 Code 在真实 GitHub issue 修复和终端操作类任务上已经进入了可用区间。

一个容易被忽略但实际影响很大的改进是推理效率。K2.7 Code 的 thinking token 消耗比 K2.6 减少了约 30%，直接降低了推理密集型工作负载的成本。在长时间 agent 会话中，这个差异会累积成可观的 token 节省。

参数约束方面，K2.7 Code 的思考模式默认开启且无法关闭，Preserved Thinking 强制启用。传入 thinking 参数时仅接受 {"type": "enabled", "keep": "all"}，其他配置会返回错误。当从 K2.6 迁移时，需要将历史 reasoning_content 回传至 messages 中，以满足 Preserved Thinking 的要求。temperature、top_p、n 等采样参数均被固定，传入任何值都会报错。K2.7 Code 不支持 JSON Mode 和 tool_choice: required。

四、Kimi K2.6 还有必要用吗

有。

K2.6 目前仍然是官方 API 可用的通用模型，1T MoE 架构、256K 上下文、支持文本 / 图片 / 视频输入，思考模式可开可关。它在几个场景中仍有不可替代性。

第一是思考模式的可配置性。K2.6 是当前在架模型中唯一允许关闭思考的 Kimi 模型。对于简单问答、代码补全这类不需要深度推理的任务，关闭思考可以显著降低输出 token 消耗和延迟。K3 和 K2.7 Code 的思考模式都无法关闭。

第二是 JSON Mode 和 Chat Prefix Completion 的支持。K2.6 支持这两项功能，而 K3 和 K2.7 Code 均不支持。如果你的应用依赖结构化输出约束或前缀补全，K2.6 是目前唯一的选择。

第三是成本敏感场景。K2.6 的缓存命中输入价格为 ¥1.10/1M tokens，是三款中最低的；输出价格 ¥27.00/1M tokens，与 K2.7 Code 持平，远低于 K3 的 ¥100.00/1M tokens。

从 K2.6 迁移到 K2.7 Code 的 API 使用方式完全一致，无需修改请求参数，只需将 model 字段从 kimi-k2.6 改为 kimi-k2.7-code。这为渐进式迁移提供了便利。

五、不同任务怎么选

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官方在 K3 发布时的建议也值得参考：日常代码提交和小规模 diff 保留 K2.7 Code 作为默认模型，仅在任务涉及多文件改动、跨模块 bug 或长时间 Agent 计划时切换到 K3。

六、Kimi API 怎么调用

Kimi API 完全兼容 OpenAI SDK，接入时只需替换 base_url 和 model 两个字段。先安装 SDK：

pip install --upgrade 'openai>=1.0'

初始化客户端：

import os
from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key=os.environ["MOONSHOT_API_KEY"],
    base_url="https://api.moonshot.cn/v1",
)

不同模型的调用差异主要体现在推理参数上：

# K3：通过 reasoning_effort 控制推理深度
client.chat.completions.create(
    model="kimi-k3",
    messages=messages,
    reasoning_effort="max",
)

# K2.7 Code：思考参数可省略，默认开启
client.chat.completions.create(
    model="kimi-k2.7-code",
    messages=messages,
)

# K2.6：可关闭思考以降低延迟
client.chat.completions.create(
    model="kimi-k2.6",
    messages=messages,
    extra_body={"thinking": {"type": "disabled"}},
)

如果使用国际站端点，将 base_url 替换为 https://api.moonshot.ai/v1，计费币种相应变为美元。

七、Kimi API 价格怎么算

三款模型的定价口径如下（国内站人民币计价）：

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K2.7 Code 的缓存命中输入比 K2.6 高出 ¥0.20/1M，未命中输入和输出价格两者一致。K3 的输出价格是 K2 系列的 3.7 倍，缓存未命中输入是 3.1 倍。

缓存对成本的影响值得单独关注。K2.6 和 K2.7 Code 的缓存命中与未命中输入价差约为 5.9 倍，K3 约为 10 倍。在长会话或多轮对话中，缓存命中率直接决定实际输入成本。K2.7 Code 和 K2.6 支持 Batch API，批量调用的价格约为标准价格的 60%：K2.6 批量输出 $2.40/1M tokens，输入 $0.57/1M tokens。

八、多模型混合调用时的管理策略

如果一个项目同时涉及 Kimi K3、K2.7 Code、DeepSeek、Qwen 或 GLM，每个模型都有自己的端点、鉴权方式和参数约束。K3 用 reasoning_effort，K2.7 Code 用 thinking 但只接受一种格式，K2.6 两者都支持但 tool_choice 行为不同。模型 ID 也各有前缀，DeepSeek 用 deepseek-v4-pro，GLM 用 glm-5.3，Qwen 用 qwen3.8-max，与 Kimi 的 kimi-k3 格式不统一。

在这种场景下，聚合类 API 网关的价值在于收敛客户端侧的适配成本。星链API 提供 OpenAI 兼容的统一接口，切换模型时只需修改 model 参数，无需为每个厂商维护独立的 SDK 和请求构造逻辑。但需要注意，统一入口不改变模型本身的参数约束和计费差异 ——K3 的 reasoning_effort 在网关层仍然是可用的，K2.7 Code 的固定采样参数也不会因为经过网关而变得可调。每个模型的调用日志和实际 token 消耗仍应独立记录，以便在切换上游或调整路由时做回归对比。

选型建议总结

K3 适合需要长上下文和深度推理的场景，尤其是当任务必须同时容纳大量上下文信息时。K2.7 Code 是日常编码和 Agent 工作流的经济选择，在编码基准上已经具备与头部闭源模型竞争的实力。K2.6 的价值在于可配置的思考模式、JSON Mode 支持以及更低的缓存命中价格，适合结构化输出需求和成本敏感的场景。

在接入之前，建议在控制台中逐一核验模型 ID 的精确写法、当前的价格表以及各模型支持的参数集合。官方文档给出的是模型能力的理论边界，实际生产环境中的表现还需要通过真实的业务任务来验证。

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