Hubris
Скачать из Google PlayСкачайте из RuStore
hubris

MoonshotAI: Kimi K2.6

moonshotai/kimi-k2.6
moonshotai
Выпущена 20 апреля 2026 г.|262К контекст|82,05 ₽/М вход|430,47 ₽/М выход
37,56 ₽за 1M токенов в среднемпо запросам клиентов за 30 дней, с учётом кэша

Kimi K2.6 — это мультимодальная модель нового поколения от Moonshot AI, разработанная для долгосрочного кодирования, генерации UI/UX на основе кодирования и оркестрации мультиагентов. Она справляется со сложными сквозными задачами кодирования на Python, Rust и Go, а также может преобразовывать промпты и визуальные входные данные в готовые к производству интерфейсы. Её архитектура роя агентов масштабируется до сотен параллельных субагентов для автономной декомпозиции задач — создания документов, веб-сайтов и электронных таблиц за один запуск без участия человека.

Провайдер для MoonshotAI: Kimi K2.6

Hubris маршрутизирует запросы к лучшему доступному провайдеру с автоматическим fallback при сбоях.

moonshotai
Контекст
262К
токенов
Макс. ответ
236К
токенов
Вход
82,05 ₽
за 1М токенов
Выход
430,47 ₽
за 1М токенов
Кеш чтение
18,94 ₽
за 1М токенов

Модальности

Вход:ТекстИзображенияВыход:Текст

Провайдеры

Запросы обслуживает один из провайдеров ниже — маршрутизация автоматически выбирает оптимального по доступности и скорости в момент запроса. Итоговая стоимость зависит от того, какой провайдер обслужил запрос, и от попадания в кэш: при повторяющемся контексте вход тарифицируется по цене чтения кэша — до 60–80 % дешевле. Цены — в рублях за 1 млн токенов.

Средняя фактическая цена
37,56 ₽
по запросам за 30 дней · за 1 млн токенов
Baidu−59 %
119,93 ₽49,17 ₽504,95 ₽207,03 ₽20,20 ₽8,28 ₽34 т/с99,7 %57,0 %
Chutes
49,23 ₽227,23 ₽4,92 ₽16 т/с99,0 %19,7 %
DigitalOcean
71,95 ₽302,97 ₽14,39 ₽52 т/с99,9 %0,1 %
StreamLake−37 %
119,92 ₽75,55 ₽504,95 ₽318,12 ₽20,19 ₽12,72 ₽81 т/с97,3 %0,6 %
CoreWeave
82,05 ₽430,47 ₽18,94 ₽9 т/с98,2 %0,2 %
Crusoe
88,37 ₽441,83 ₽44,18 ₽—97,1 %< 0,1 %
DeepInfra
94,68 ₽441,83 ₽18,94 ₽—100,0 %< 0,1 %
Venice
94,68 ₽441,83 ₽20,20 ₽—65,5 %< 0,1 %
Parasail
94,68 ₽441,83 ₽20,20 ₽—99,9 %< 0,1 %
SiliconFlow
97,20 ₽429,20 ₽17,67 ₽24 т/с100,0 %0,4 %
Inceptron
98,40 ₽473,39 ₽26,41 ₽40 т/с100,0 %22,0 %
Novita
100,99 ₽429,20 ₽20,20 ₽—99,5 %< 0,1 %
GMICloud−10 %
119,92 ₽107,93 ₽504,94 ₽454,45 ₽20,20 ₽18,18 ₽—0,0 %< 0,1 %
AtlasCloud
119,92 ₽504,95 ₽20,20 ₽—99,8 %< 0,1 %
Cloudflare
119,92 ₽504,95 ₽20,20 ₽—100,0 %< 0,1 %
Moonshot AI
119,92 ₽504,95 ₽20,20 ₽—96,3 %< 0,1 %
Phala
137,60 ₽580,69 ₽46,71 ₽—97,0 %< 0,1 %

Доля запросов, скорость и латентность считаются по нашему трафику за 30 дней, в разрезе по провайдеру. У одного провайдера может быть несколько строк — разные регионы или тарифы с отдельными ценами; эти значения общие для провайдера, поэтому в таких строках они совпадают.

Поддерживаемые параметры

frequency_penaltyinclude_reasoninglogit_biaslogprobsmax_tokensmin_pparallel_tool_callspresence_penaltyreasoningrepetition_penaltyresponse_formatseedstopstructured_outputstemperaturetool_choicetoolstop_ktop_logprobstop_p

Другие модели от moonshotai

MoonshotAI: Kimi K3

Kimi K3 — это сверхкрупномасштабная, открытая мультимодальная модель рассуждений от Moonshot AI. Она подходит для сложного кодирования, работы со знаниями и долгосрочных агентных рабочих процессов, и особенно сильна в навигации по большим репозиториям, использовании инструментов, отладке и итерациях с изображениями, логами, тестами и обратной связью во время выполнения. Её архитектура использует KDA и Attention Residuals для вычислительной эффективности.

1.0М контекст·от 34,84 ₽/М

MoonshotAI: Kimi K3.1 Pro

Kimi K3.1 Pro — это флагманская открытая мультимодальная модель рассуждений от Moonshot AI и пост-обученный преемник Kimi K3, с контекстным окном в 1M токенов. Она создана для долгосрочного кодирования, 3D-создания, финансовых исследований и сквозной агентной работы со знаниями, с нативным пониманием изображений и видео.

1.0М контекст·от 252,47 ₽/М

MoonshotAI: Kimi K2.7 Code

MoonshotAI: Kimi K2.7 Code — это модель семейства Kimi K2 от Moonshot AI, ориентированная на кодирование и предназначенная для надёжного выполнения сквозных задач программирования в длинных контекстах. Она использует нативную мультимодальную архитектуру MoE, которая принимает текстовые и графические входные данные, и всегда работает в режиме мышления, сохраняя полное содержание рассуждений в многоходовых диалогах. С окном контекста в 256K токенов, она нацелена на долгосрочное кодирование, декомпозицию агентских задач и многоходовый диалог. Модель активирует 32 миллиарда параметров из примерно 1 триллиона общих.

262К контекст·от 75,74 ₽/М

MoonshotAI: Kimi Latest

Эта модель всегда перенаправляется на последнюю модель в семействе MoonshotAI Kimi.

1.0М контекст·от 23,38 ₽/М

MoonshotAI: Kimi K2.5

Kimi K2.5 — это нативная мультимодальная модель Moonshot AI, обеспечивающая передовые возможности визуального кодирования и парадигму самонаправляемой агентной системы. Созданная на базе Kimi K2 с продолженным предварительным обучением на примерно 15 триллионах смешанных визуальных и текстовых токенов, она демонстрирует высокую производительность в общем рассуждении, визуальном кодировании и агентном вызове инструментов.

262К контекст·от 63,12 ₽/М

MoonshotAI: Kimi K2 Thinking

Kimi K2 Thinking — это самая передовая открытая модель рассуждений Moonshot AI на сегодняшний день, расширяющая серию K2 в область агентных рассуждений с длительным горизонтом. Построенная на архитектуре Mixture-of-Experts (MoE) с триллионом параметров, представленной в Kimi K2, она активирует 32 миллиарда параметров за один прямой проход и поддерживает контекстные окна размером 256 тысяч токенов. Модель оптимизирована для последовательного пошагового мышления, динамического вызова инструментов и сложных рабочих процессов рассуждений, охватывающих сотни ходов. Она чередует пошаговые рассуждения с использованием инструментов, обеспечивая автономные исследования, кодирование и написание текстов, которые могут продолжаться сотни последовательных действий без отклонений. Она устанавливает новые открытые бенчмарки на HLE, BrowseComp, SWE-Multilingual и LiveCodeBench, сохраняя при этом стабильное многоагентное поведение на протяжении 200–300 вызовов инструментов. Построенная на крупномасштабной архитектуре MoE с оптимизацией MuonClip, она сочетает в себе сильную глубину рассуждений с высокой эффективностью вывода для требовательных агентных и аналитических задач.

262К контекст·от 75,74 ₽/М