Kimi K2.7 Code QuickSilver Pro पर
Kimi K2.7 Code Moonshot का coding के लिए tune किया गया K2 है — K2.6 जैसा ही trillion-parameter architecture (32B active, 256K context), जिसे long-horizon agentic coding के लिए दोबारा tune किया गया है। QuickSilver Pro पर यह $0.584 input / $2.80 output प्रति 1M tokens है, OpenRouter की कीमत से 20% कम, जो है $0.73 / $3.50। Moonshot के अनुसार यह coding evals पर ज़्यादा score करते हुए प्रति task K2.6 से ~30% कम reasoning tokens इस्तेमाल करता है।
एक नज़र में
Long-horizon agentic coding — Moonshot का coding-tuned K2, K2.6 से कम reasoning-token overhead के साथ।
Pricing तुलना ($/1M tokens)
| Provider | Input | Output | QSP की तुलना में |
|---|---|---|---|
| QuickSilver Pro | $0.584 | $2.80 | सबसे कम कीमत |
| OpenRouter (moonshotai/kimi-k2.7-code) | $0.73 | $3.50 | 20% कम |
कब इस्तेमाल करें
K2.7 Code को किसी coding agent (opencode, Cline, Aider और Claude-Code-style loops) के engine के रूप में चुनें: multi-step refactors, repo-wide बदलाव, और plan-then-act agents जो 256K-token working set पर कई tool calls का तालमेल बिठाते हैं। यह ठीक उसी long-horizon agentic-coding trajectory के लिए tune किया गया है जहाँ लंबी-चौड़ी reasoning हर turn पर दोबारा पढ़ी जाती है — Moonshot के अनुसार यह K2.6 से ~30% कम reasoning tokens पर ज़्यादा coding-eval scores देता है।
कब कोई और model चुनें
रोज़मर्रा की chat, short-context codegen या non-agentic single-shot कामों के लिए इसकी per-token कीमत ज़रूरत से ज़्यादा है — DeepSeek V4 Flash ($0.086/$0.173) या V4 Pro ($0.70/$2.10) इनमें से ज़्यादातर कम खर्च में निपटा देते हैं। शुद्ध गणितीय reasoning के लिए DeepSeek V4 Pro। सामान्य (non-coding) Opus-class agentic planning के लिए Kimi K2.6 वह sibling है जिससे A/B करना चाहिए।
Quickstart (curl)
curl https://api.quicksilverpro.io/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer $QSP_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "kimi-k2.7-code",
"messages": [{"role": "user", "content": "Hello!"}]
}'OpenAI-संगत। base_url बदलकर एक लाइन में migration।
FAQ
वही K2 architecture — एक trillion parameters, 32B active, 256K context — लेकिन K2.7 Code को खास तौर पर long-horizon agentic coding के लिए दोबारा tune किया गया है। Moonshot के प्रकाशित आँकड़े ज़्यादा coding-eval scores (Kimi Code Bench v2, Program Bench, MLS Bench Lite) दिखाते हैं, जबकि यह प्रति task K2.6 से ~30% कम reasoning tokens निकालता है। Agent loops में हर turn की reasoning अगले turn पर input के रूप में दोबारा पढ़ी जाती है, इसलिए कम reasoning tokens का मतलब केवल प्रति call नहीं, बल्कि प्रति पूरे हुए task कम लागत है। सामान्य (non-coding) agentic planning के लिए K2.6 अब भी बेहतर चुनाव है; दोनों को अपने workload पर A/B करें।
हाँ — K2.7 Code एक OpenAI-compatible chat completions endpoint है। अपने agent को base_url=https://api.quicksilverpro.io/v1 पर point करें, अपनी QSP key paste करें, और model="kimi-k2.7-code" सेट करें। Streaming, tool calling और json_schema strict mode, सभी काम करते हैं, और `usage.cost` हर response के साथ report होता है ताकि आप cost-per-task सीधे देख सकें।
OpenRouter K2.7 Code को $0.73 input / $3.50 output प्रति 1M tokens पर list करता है; QuickSilver Pro $0.584 / $2.80 है — input और output दोनों पर 20% कम। Cache reads $0.1278/M हैं। वही OpenAI-compatible surface; migration सिर्फ़ base_url + key बदलना और `moonshotai/` provider prefix हटाना है।
नहीं। K2.7 Code हमेशा thinking करता है: `reasoning: { enabled: false }` reject कर दिया जाता है। Sampling overrides न भेजें, जब तक वे Moonshot के fixed values से मेल न खाते हों: temperature=1.0, top_p=0.95, n=1, presence_penalty=0 और frequency_penalty=0। tool_choice में `auto` या `none` support होता है।