Kimi K2.7 Code — Specifications
Compiled by Mustafa Ihsan from the vendor’s published documentation · Last updated
| المطوّر | مون شوت آي |
|---|---|
| النوع | نموذج لغوي كبير (للبرمجة، يعتمد على بنية MoE) |
| النمط | نص → نص |
| عدد المعايير (البارامترات) | تريليون معلَّمة إجمالي / 32 مليار نشطة (MoE) |
| نافذة السياق | 256 ألف رمز |
| الترخيص | ترخيص MIT معدل (مفتوح المصدر) |
| أوزان مفتوحة المصدر | نعم |
| أُطلِقَ | 2026-06 |
| سعر الإدخال | $0.6 /1M |
| سعر الإخراج | $2.5 /1M |
| مقدمو واجهات برمجة التطبيقات (API) | مونشوت آي آي، أوبن راوتر |
تشغيله محليًّا
| ذاكرة الفيديو (VRAM) بتنسيق 4 بت | نحو 500 جيجابايت |
|---|---|
| أقل وحدة معالجة رسومية (GPU) مطلوبة | خادوم متعدد وحدات معالجة رسومية (Multi-GPU) |
What is Kimi K2.7 Code?
Kimi K2.7 Code is Moonshot AI’s open coding model — a 1-trillion-parameter
mixture-of-experts with 32B active parameters, 384 experts across 61 layers, tuned
specifically for agentic software engineering. It has a 256K context, ships under a
modified-MIT licence, and uses roughly 30% fewer reasoning tokens than its predecessor.
That last figure is the one that pays. In an agentic coding loop the model reasons on
every step, and reasoning tokens are billed as output — so a 30% reduction in tokens spent
thinking is close to a 30% cut in the running cost of the agent, independent of the headline
price. At $0.60 in / $2.50 out per million tokens, K2.7 Code is already an order of magnitude
below frontier coding models; the token efficiency compounds that. The 256K context is
narrower than the 1M offered by several rivals, which matters for whole-repository reasoning
but rarely for the file-and-dependency scope most coding agents actually operate on.
Self-hosting needs around 500 GB at 4-bit, so this is an API model in practice for all but
the largest deployments.
Kimi K2.7 Code pricing: API cost per 1M tokens
| المدخلات (لكل مليون رمز) | $0.600 |
|---|---|
| المخرجات (لكل مليون رمز) | $2.50 |
| نسبة الإخراج إلى الإدخال | 4.2× |
| مدمجة (4:1 إدخال:إخراج) | $0.980 لكل مليون رمز |
What Kimi K2.7 Code costs per month
الإنفاق الشهري الفعلي عند نسبة إدخال إلى إخراج مقدارها 4:1 — وهي النسبة التي تولدها عادةً حمولات العمل الخاصة بالمحادثات أو أنظمة استرجاع المعلومات المعزَّزة (RAG).
| الحمل التشغيلي | الرموز شهريًّا | التكلفة شهريًّا |
|---|---|---|
| مشروع جانبي | 1 مليون رمز مدخلات / 0.25 مليون رمز مخرجات | $1.23 |
| فريق صغير | 20 مليون رمز مدخلات / 5 ملايين رمز مخرجات | $25 |
| الإنتاج | 200 مليون رمز مدخلات / 50 مليون رمز مخرجات | $245 |
احسب أرقامك الخاصة في حاسبة تكلفة واجهات برمجة تطبيقات الذكاء الاصطناعي (API).
Cheaper alternatives to Kimi K2.7 Code
| النموذج | المتوسط المُدمج بالدولار لكل مليون دولار | توفِّر |
|---|---|---|
| DeepSeek V4-Pro تم تصميمه بالتعاون الوثيق مع نظام iOS وإطار عمل Core ML. ولا تسعى آبل إلى تحقيق أعلى رقم ممكن في وحدات العمليات التريليونية في الثانية (TOPS)، بل تسعى إلى تحقيق | $0.522 | 47% cheaper |
| DeepSeek V4-Flash تم تصميمه بالتعاون الوثيق مع نظام iOS وإطار عمل Core ML. ولا تسعى آبل إلى تحقيق أعلى رقم ممكن في وحدات العمليات التريليونية في الثانية (TOPS)، بل تسعى إلى تحقيق | $0.168 | 83% cheaper |
هل تُشغِّله ذاتيًّا أم تدفع مقابل واجهة برمجية (API)؟
Kimi K2.7 Code is open-weight, so you can run it yourself. It needs نحو 500 جيجابايت of VRAM at 4-bit (Multi-GPU server). Self-hosting only beats the API once your volume is high enough to keep that hardware busy — the حاسبة المقارنة بين الاستضافة الذاتية وواجهة برمجة التطبيقات (API) يحسب نقطة التعادل بالنسبة لحجم الرموز الذي تستخدمه.
الأسئلة الشائعة
How much does Kimi K2.7 Code cost per 1M tokens?
Kimi K2.7 Code costs $0.600 per 1M input tokens and $2.50 per 1M output tokens. At a typical 4:1 input-to-output mix that blends to about $0.980 per 1M tokens.
How much does Kimi K2.7 Code cost per month?
A small-team workload of 20M input and 5M output tokens a month costs about $25 on Kimi K2.7 Code. A side project (1M in / 0.25M out) costs roughly $1.23.
What is a cheaper alternative to Kimi K2.7 Code?
DeepSeek V4-Pro is the strongest cheaper option in our database at $0.522 per 1M blended — about 47% less than Kimi K2.7 Code. It is also open-weight, so self-hosting is an option.
Can I run Kimi K2.7 Code locally?
Yes. Kimi K2.7 Code is open-weight and needs about ~500 GB of VRAM at 4-bit quantisation (Multi-GPU server).
Why does Kimi K2.7 Code charge more for output than input?
Output tokens are generated one at a time and cannot be batched the way a prompt can, so they cost the provider more to serve. Kimi K2.7 Code charges 4.2× more for output, which is why prompt-heavy workloads are far cheaper to run than generation-heavy ones.
الأسعار هي الأسعار المنشورة المعمول بها لواجهة برمجة التطبيقات الأساسية لكل نموذج، وتتم مراجعتها دوريًّا عند تحديث المزوِّدين لها. ولا تشمل الخصومات المقدَّمة على أساس الحجم أو المعالجة الدُّفعية أو المدخلات المؤقَّتة (cached-input). وقارن كل النماذج جنبًا إلى جنب في قاعدة بيانات نماذج الذكاء الاصطناعي أو لوحة تصنيف النماذج اللغوية الكبيرة (LLM).