リポジトリの探索
関連するモジュールを提供し、証拠に裏付けられた依存関係マップを要求します。
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USD / 100万トークン
入力$0.87
キャッシュ読み取り$0.07
キャッシュ書き込み—
出力$3.51
- コンテキスト
- 256K
- 最大出力
- 16K
- ツール呼び出し
- ✓
- 推論
- ✓
- ビジョン
- ✓
- ストリーミング
- ✓
OpenAI互換API
import os
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://api.iteracompute.com/v1",
api_key=os.environ["ITERACOMPUTE_API_KEY"],
)
response = client.chat.completions.create(
model="moonshotai/kimi-k2.6",
messages=[{"role": "user", "content": "Hello!"}],
)
print(response.choices[0].message.content)import OpenAI from "openai";
const client = new OpenAI({
baseURL: "https://api.iteracompute.com/v1",
apiKey: process.env.ITERACOMPUTE_API_KEY,
});
const response = await client.chat.completions.create({
model: "moonshotai/kimi-k2.6",
messages: [{ role: "user", content: "Hello!" }],
});
console.log(response.choices[0].message.content);curl https://api.iteracompute.com/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer $ITERACOMPUTE_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "moonshotai/kimi-k2.6",
"messages": [{"role": "user", "content": "Hello!"}]
}'カタログ更新日：2026-10-19。
概要
Kimi-K2.6 は、256K コンテキスト、ストリーミング、推論を備えた IteraCompute OpenAI 互換 API を通じて利用できます。
タスクと選択のトレードオフ
文書による質疑応答
すべての事実に基づく回答には出典の一節が必要です。
モデルの品質ベンチマークではなく、カタログの機能と価格に基づいたタスクの提案。
ツールを選択
モデルの機能
このモデルのインターフェイスを通じて利用できる機能。2026 年 10 月 16 日に更新されました。
| 能力 | モデル開発者向けドキュメント | 私たちのインターフェース | ルートテスト |
|---|---|---|---|
| ツール呼び出し | サポートされています | サポートされています | 確認済み · 記録を参照 |
| 推論 | サポートされています | サポートされています | 確認済み · 記録を参照 |
| 画像入力 | サポートされています | サポートされています | 確認済み · 記録を参照 |
| ストリーミング | サポートされています | サポートされています | 確認済み · 記録を参照 |
| JSON モード (json_object) | サポートされています | サポートされています | 確認済み · 記録を参照 |
コンテキスト: 256K · 出力制限: 16K
ルート受け入れ実績
· moonshotai/kimi-k2.6 · POST /v1/chat/completions
保持されたゲートウェイ チェック。資格情報や生のログを使用せずに要約されます。以下のチェックのみが「検証済み」と表示されます。他のエントリはカタログ宣言のままです。
リクエストフィールドmodel, messages (17 × 19), temperature=0, max_tokens=768, max_completion_tokens=768, stream=true, stream_options.include_usage=true
主要な応答フィールドHTTP 200; choices[].delta.content → 323; [DONE]; usage.prompt_tokens=20; usage.completion_tokens=87; choices[].delta.reasoning_content: 187 chars
合格基準
323 と最終的な使用法を含む回答で SSE を完了しました。空でないreasoning_contentは、推論出力のみを検証します。
リクエストフィールドmodel, messages, tools=[lookup_receipt]; then role=tool + tool_call_id
主要な応答フィールドHTTP 200 × 2; message.tool_calls[].id; function.name=lookup_receipt; function.arguments={"order_id":"A17"}; message.content → R68-Z9
合格基準
関数と解析可能な引数を修正し、その後に提供されたツールの結果を含む最終応答を返します。工具サイクルは 1 回のみ。
リクエストフィールドmodel, messages (17 × 19 as JSON), response_format.type=json_object
主要な応答フィールドHTTP 200; choices[0].message.content → {"answer":323}
合格基準
json.loads(content) は {"answer":323} と等しくなります。この協力的なプロンプトは、任意のスキーマ強制を確立するものではありません。
リクエストフィールドmodel, messages[].content=[text, image_url] (one test image)
主要な応答フィールドHTTP 200; choices[0].message.content → 7284
合格基準
返信には、提供された画像内の 4 桁のコードが含まれています。画像は 1 つだけです。一般的な画質に関する主張はありません。
指定日に少量のサンプルを受け入れます。完全なコンテキストと出力制限はカタログ宣言です。長いコンテキストの品質、完全なコーディング ワークフロー、および持続的な安定性は、これらのチェックでは確立されませんでした。
このインターフェイスでは推論が有効になっています。思考オフ制御は提供されません。
JSON 応答の場合は、使用する前にアプリケーション スキーマを検証してください。入力と要求された出力はコンテキスト バジェットを共有します。
料金
100万トークンあたりの米ドルでの価格。
入力$0.87
キャッシュ読み取り$0.07
キャッシュ書き込み—
出力$3.51
タスク例: マップ関連のソース モジュール
すべての呼び出しで合計 24,000 の入力トークンと 2,500 の請求可能な出力トークンがあると仮定します。キャッシュがヒットしませんでした。
24,000 × $0.87 / 1M + 2,500 × $3.51 / 1M = $0.029655
使用状況が実際にこれらの入力トークンのうち 18,000 個がキャッシュされていると報告した場合は、その部分をキャッシュ入力レート ($0.07/1M): $0.015255 で置き換えます。キャッシュされたトークンは合計入力の一部であり、上に追加されることはありません。
2026-10-19 のカタログスナップショットに基づく計算例です。エージェントのすべての呼び出しと再試行、繰り返し送信する履歴、課金対象の推論出力を含めてください。精算には実際の使用量と Console の現行価格が適用されます。
毎月の費用を見積もる
上記のライブ価格とは独立した、2026-10-19 のカタログスナップショットを使用します。100万 tokens あたりの米ドル価格です。請求額ではなく概算です。
見積もりには標準のテキスト入力、キャッシュ読み取り、テキスト出力のみを含みます。長文コンテキストの追加料金、サービス階層、キャッシュ書き込み、画像出力、ツール料金は含みません。
入力にはキャッシュされたトークンが含まれます。出力には請求可能な推論が含まれます。エージェントのステップや再試行を含む、すべての API リクエストをカウントします。
計算と請求の根拠
月額コスト = リクエスト × [入力 × (1 − キャッシュされた共有) × 入力レート + 入力 × キャッシュされた共有 × キャッシュ読み取りレート + 出力 × 出力レート] / 1,000,000。
キャッシュされたトークンは合計入力の一部であり、上に追加されることはありません。使用状況から実際のキャッシュ読み取りヒットを使用します。プロンプトを繰り返してもヒットが保証されるわけではありません。欠落しているレートは未確認であり、$0 ではありません。個別のキャッシュ書き込み、ストレージ、その他の追加料金は含まれません。実際の使用量と現在のコンソールの価格に応じて決定します。
使用制限
- 入力と要求された最大出力はコンテキスト バジェットを共有します。両方をモデルの制限内に保ちます。
- 長いワークフローを制限されたステップに分割し、アプリケーションでツールのエラーと再試行を処理します。
- 推論トークンは課金対象の出力です。最終的なテキスト返信を取得するのに十分な生成バジェットを確保してください。
- コンソールで現在の在庫状況と価格を確認します。
APIパラメータ
| パラメータ/プロトコルフィールド | 使用法 |
|---|---|
model / messages | 正確なモデル ID とチャット メッセージ リストを使用する |
stream=true / stream_options.include_usage=true | SSE チャンクの受信、[DONE]、および最終的な使用方法 |
tools / tool_calls / role=tool | ツールで関数を定義し、tool_calls を実行して、role=tool で結果を返します。 |
response_format.type=json_object | 有効な JSON をリクエストします。アプリケーションに必要な構造を検証する |
reasoning_content | 推論出力は最終応答とは別のものであり、出力の使用量にカウントされます。 |
API
- ベースURL
https://api.iteracompute.com/v1- エンドポイント
POST /v1/chat/completions- モデルID
moonshotai/kimi-k2.6- 認証
- 権限: ベアラー ITERACOMPUTE_API_KEY
よくある質問
OpenAI SDK で Kimi-K2.6 を使用するにはどうすればよいですか?
Base_url を https://api.iteracompute.com/v1 に設定し、モデルを Moonshotai/kimi-k2.6 に設定します。IteraCompute API キーを使用して認証します。
Kimi-K2.6の価格はいくらですか?
料金セクションでは、100万トークンあたりの現在の入力、キャッシュ入力、出力料金（米ドル）をご確認いただけます。ご利用前に更新時間をご確認ください。
利用可能なコンテキストの長さはどれくらいですか?
現在のコンテキストと最大出力は上記のモデル仕様をご確認ください。入力と指定した最大出力でコンテキスト枠を共有します。
最初のリクエストの準備はできましたか?
キーを作成し、ツールを選択すると、空ではない最初の応答が返されます。