モデル詳細
Kimi K2.7 Code HighSpeed
同じ基盤となる K2.7 を使用した Moonshot AI コーディング モデルを高速で提供します。
モデル仕様
- モデル ID
-
kimi-k2.7-code-highspeed
- コンテキスト長
- 262.144K
- 最大出力
- 262.144K
- 入出力モダリティ
- リリース
- 2026-06
02
API エンドポイント
MixRoute 単一ゲートウェイ、OpenAI 互換
-
OpenAI-compatible
/v1/chat/completionsPOST
03
料金
固定料金、単位: /1M Tokens
入力
$75.0000 /1M Tokens
生成
$75.0000 /1M Tokens
05
選定サマリー
ワークロード適合性を素早く判断
このモデルは何に向いていますか？
マルチモーダルモデル、入力：テキスト、画像、動画、出力：テキスト
kimi-k2.7-code-highspeed はマルチモーダルモデルです。仕様は、context window は 262,144 トークン、1 回の最大出力は 262,144 トークン。
使う前に何を確認すべきですか？
262,144 context、出力上限 262,144
kimi-k2.7-code-highspeed の採用前に、標準入力は $1.90／100 万トークン、対応が宣言されている機能：ツール呼び出し、構造化出力、ストリーミング、プロンプトキャッシュ、画像入力、OpenAI SDK 互換、知識カットオフは 2025-01、2026-06 公開。代表的なトラフィックで試験運用し、品質とレイテンシを確認してください。
なぜ MixRoute 経由で使うのですか？
kimi-k2.7-code-highspeed はキャッシュ読み取り料金で再送プロンプトのコストを削減
再送されるプレフィックスは 100 万トークンあたり 0.38 USD（キャッシュ読み取り料金、通常入力は 1.90 USD）で課金され、システムプロンプトの再送コストを抑えられます。MixRoute は OpenAI 互換エンドポイント /v1/chat/completions で kimi-k2.7-code-highspeed を提供します。既存のクライアントは https://api.mixroute.ai/v1 とモデル ID kimi-k2.7-code-highspeed に切り替えて、結合テストを再実行するだけです。
07
機能と互換性
未確認の機能は「Unknown」のまま、推測しません
ツール呼び出し
kimi-k2.7-code-highspeedは関数呼び出しとツール呼び出しをサポートします。
tools定義を送信すると、応答としてtool_callsが返され、それを実行して結果をフィードバックします。
構造化された出力
kimi-k2.7-code-highspeedは、必要に応じてJSON形式の出力を生成できます。
response_format: { type: "json_schema" }は有効なJSON出力を強制します。
ストリーミング配信
kimi-k2.7-code-highspeedはストリーム応答をサポートしています。
stream: trueはトークンを段階的にストリーミングするため、チャットUIはトークンが到着するたびにレンダリングされます。
プロンプトのキャッシュ
kimi-k2.7-code-highspeedは、サポートされているルーティング条件下でプロンプトのキャッシュをサポートします。
視覚入力
kimi-k2.7-code-highspeedはテキストと同時に画像入力を処理できます。
image_urlコンテンツパートに渡します。
OpenAI SDK
MixRouteのOpenAI互換エンドポイントを介してkimi-k2.7-code-highspeedを呼び出します。
base_url を https://api.mixroute.ai/v1 に変更します。その他はすべて OpenAI のスタイルに従います。
08
トークンコスト見積もり
このページの料金に基づく見積もりで、実請求ではありません
このモデルにはキャッシュ読み取り価格がないため、キャッシュ料金は計算されません
09
FAQ
本番環境のトラフィックをkimi-k2.7-code-highspeedに切り替える前に、トラフィックの代表的な部分でパイロットテストを実行し、出力品質、同時接続ピーク時のレイテンシ、リクエストあたりのコストを確認してください。エラーと再試行の動作を確認し、依存するリクエスト制限がプランと一致していることを確認してください。
単一エンドポイントで検証可能な判断
同じリクエスト形式でこのモデルと代替ルートをテスト
実際のワークロードから始め、品質、総コスト、障害条件を基に本番トラフィックを送るか判断します。