kimi-k2.6
Kimi K2.6 is Moonshot AI's next-generation multimodal model, designed for long-horizon coding, coding-driven UI/UX generation, and multi-agent orchestration. It handles complex end-to-end coding tasks across Python, Rust, and Go, and...
Funktionen
Modalitäten
Kurzstatistik
Leistung
Unterstützte Parameter
| Parameter | Immer | Standard |
|---|---|---|
| frequency_penalty | — | (nicht senden) |
| include_reasoning | — | |
| logit_bias | — | — |
| logprobs | — | — |
| max_tokens | — | |
| min_p | — | — |
| parallel_tool_calls | — | — |
| presence_penalty | — | (nicht senden) |
| reasoning | — | |
| reasoning_effort | — | — |
| repetition_penalty | — | (nicht senden) |
| response_format | — | — |
| seed | — | — |
| stop | — | — |
| structured_outputs | — | — |
| temperature | — | (nicht senden) |
| tool_choice | — | |
| tools | — | |
| top_k | — | (nicht senden) |
| top_logprobs | — | — |
| top_p | — | (nicht senden) |
Preise
| Input-Preis | $1.95 · 1M Tokens |
| Output-Preis | $8.21 · 1M Tokens |
| Kontextfenster | 262.1K Tokens |
| Kompatible Endpunkte | openai |
| Anbieter | Moonshot |
kimi-k2.6 aus deinem Code aufrufen
Richte jedes OpenAI-kompatible SDK auf UnoRouter aus und frage das Modell per Namen an. Ersetze YOUR_API_KEY durch einen echten Schlüssel aus deinem Dashboard.
curl https://api.unorouter.ai/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "kimi-k2.6",
"messages": [{"role": "user", "content": "Hello!"}]
}'Häufige Fragen
Was kostet kimi-k2.6 pro 1M Tokens?
Input kostet $1.95 pro 1M Tokens, Output $8.21 pro 1M Tokens. Abrechnung erfolgt pro Token, ohne Aufrundung auf Batch-Größen.
Wie greife ich per API auf kimi-k2.6 zu?
Sende Anfragen an den UnoRouter-Endpunkt /v1/chat/completions mit model=kimi-k2.6. Jede OpenAI-kompatible Client-Bibliothek funktioniert. Die Authentifizierung erfolgt über einen Standard-Bearer-Token.
Wie groß ist das Kontextfenster von kimi-k2.6?
kimi-k2.6 unterstützt ein Kontextfenster von 262.1K Tokens, aufgeteilt zwischen deinem Prompt und der Modellantwort.
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