Kimi K2.8 Preview 已在 APIMaster.ai 上線：$1 輸入 / $4 輸出

Kimi K2.8 Preview 有什麼新功能？

Kimi K2.8 Preview 於 2026 年 9 月 11 日在 Kimi Code 中推出。Moonshot 表示此版本改進了程式碼編寫與代理能力，思考效率比 K2.7 Code 更高，而整體效能則接近 K3。官方發行說明描述的是全面推出，而非有限度的實驗。

Kimi Code 的模型 ID 仍為 kimi-for-coding，因此現有的 Kimi Code 與支援的第三方設定無需重新命名即可獲得升級。在 APIMaster 上，另行列出的 API 模型為 kimi-k2.8-preview；透過 APIMaster 傳送的請求請使用該 ID。

此版本導入了最大 1M token 上下文、圖像與影片輸入，以及與 K3 相同的三種推理等級。最新的 Kimi Code 模型表列出 K2.8 的存取權限為新方案的 Plus 及以上，或舊方案的 Andante 及以上。此規定取代了發行公告中較寬鬆的會員資格措辭。這些是 Kimi Code 的規格；APIMaster 的使用則透過您的 API 金鑰另行計費。

Moonshot 將效能描述為接近 K3，但在此公告中並未提供新的數值基準分數。請將其視為供應商的評估，然後在您自己的任務上評估程式碼編寫品質與思考效率。

Kimi K2.8 Preview 與 K3：對開發者而言有何變化？

以下比較特別適用於 Kimi Code 的官方服務，採用其模型設定文件。

功能	K2.8 Preview	Kimi Code 中的 K3
模型 ID	kimi-for-coding	k3 或 k3-256k
定位	程式碼補全與例行開發；效能描述為接近 K3	適用於高要求工作的旗艦程式碼編寫模型
上下文	1,048,576 token	k3 為 1,048,576；k3-256k 為 262,144
會員存取	所有等級，包括 1M 視窗	Moderato 及以上；1M 需 Allegretto 及以上
推理強度	low、high、max；預設 max	low、high、max；預設 high
視覺輸入	圖像與影片	k3 為圖像與影片；k3-256k 僅圖像

Kimi Code 也保留了 kimi-for-coding-highspeed，其文件指出這是 K2.7 Code HighSpeed。這是一條獨立的路由，而非 K2.8 的高速版本。

對團隊而言，有用的比較是每完成一項任務的成本：模型能否修正問題、通過測試，並在可接受的時間內完成？先在有界變更與程式碼補全上評估 K2.8，再以 K3 比較更艱難的儲存庫工作。僅憑預覽公告無法確定哪個模型在您的程式碼庫上勝出。

1M 上下文視窗能實現什麼？

更大的視窗可以將更多原始檔、規格、測試輸出與對話歷史保持在一起。當一項變更橫跨多個套件，或當程式碼助理必須將實作細節與冗長的設計文件交叉參照時，這很有用。

它也支援視覺工作流程：螢幕截圖有助於說明 UI 缺陷，而影片輸入則可為錄製的互動提供上下文。實際的附件格式與限制取決於用戶端與路由。

1M 是上下文限制，而非完美記憶、無限使用或一百萬輸出 token 的承諾。 相關上下文仍然重要。我們建議從任務所需的檔案開始，僅在有所幫助時才加入更多，並在工作階段成長時衡量 token 用量與完成品質。

推理強度與模型路由如何運作？

K2.8 Preview 在 Kimi Code 中支援三種推理等級：

• low： 適用於狹窄編輯與直接問題的實用起點。
• high： 適用於涉及多項限制的除錯與變更，值得評估的等級。
• max： K2.8 的預設值；在困難的推理任務上，值得將其額外耗費的時間與 token 用量納入比較。

這些是評估建議，而非實測的速度或品質保證。Kimi Code 的文件也建議在切換模型時開啟新的對話，因為切換會使現有的上下文快取失效。

有一個重要的路由細節：在 Kimi Code 中，對 K3 或 K2.8 Preview 關閉思考，會將請求路由至不進行思考的 K2.8 Preview。 因此，在此已記載的條件下，一個設定為 K3 的請求可能由 K2.8 提供服務。

比較模型時，請記錄供應商、端點、模型 ID、思考設定與測試日期。回傳的模型名稱或模型自身對其身分的聲稱，並不足以證明是哪個模型提供了服務。此 Kimi Code 路由規則並不自動描述 Moonshot 的一般 API 或 APIMaster。在 APIMaster 上，請明確請求 kimi-k2.8-preview，並在所選路由上檢查選用的推理參數。

Kimi K2.8 Preview API 的價格是多少？

APIMaster 於 2026 年 9 月 22 日的即時市集檢查發現 kimi-k2.8-preview 有一條狀態為 1 的路由：

價格基準	輸入 / 1M token	輸出 / 1M token	啟用中的路由
APIMaster 上的 Kimi K2.8 Preview	$1.00	$4.00	1
Kimi K3 公布參考價	$3.00	$15.00	—

Moonshot 公開的 Kimi Code 頁面描述了會員存取，但並未公布單獨的 K2.8 按用量付費 token 表，因此我們不宣稱享有官方 K2.8 定價折扣。作為比較，K2.8 路由約比 K3 的輸入參考價低 67%，比其輸出參考價低 73%。這是跨模型比較；在投入正式流量前，請查看即時 Kimi K2.8 Preview 卡片，因為卡片具權威性。

其他 Kimi 路由也在同一日期進行了檢查。以下所有金額均為每百萬 token 的美元；範圍僅包含啟用中的路由。

APIMaster 模型	輸入範圍	輸出範圍	啟用中的路由	與公布價格的比較
Kimi K3	$2.25–$3.00	$11.25–$15.00	6	較 $3/$15 最高 25% off
Kimi K2.7 Code	$0.7125–$0.95	$3.00–$4.00	5	較 $0.95/$4 最高 25% off
Kimi K2.6	$0.75	$3.50	2	輸入約低 21%，輸出約低 12.5%，相較於 $0.95/$4

若要進行簡單的 K2.8 預算估算，在每百萬 $1/$4 的價格下，100,000 輸入 token 加上 10,000 輸出 token 花費 $0.14：$0.10 輸入加上 $0.04 輸出。多步驟代理會傳送多個請求；請使用計費用量記錄來估算整個工作階段。

如何透過 APIMaster.ai 使用 Kimi K2.8 Preview

APIMaster 提供與 OpenAI 相容的端點。直接呼叫閘道時，請使用 APIMaster 模型 ID kimi-k2.8-preview，而非 Kimi Code 內部的 kimi-for-coding ID。

1. 建立 APIMaster 帳戶並查看 Kimi K2.8 Preview 市集卡片。
2. 在 主控台 → API 金鑰中產生 API 金鑰。
3. 以模型 kimi-k2.8-preview 向 https://apimaster.ai/v1 傳送請求。

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="YOUR_APIMASTER_KEY",
    base_url="https://apimaster.ai/v1",
)

response = client.chat.completions.create(
    model="kimi-k2.8-preview",
    messages=[
        {
            "role": "user",
            "content": "Write a Python function that removes duplicates from a list while preserving order, and include three test cases.",
        }
    ],
)

print(response.choices[0].message.content)

Kimi Code 也可以透過其自訂登錄檔連線至 APIMaster。在 Kimi Code 的供應商設定中輸入 https://apimaster.ai/kimi/registry.json，使用您的 APIMaster API 金鑰，並選擇該金鑰所暴露的模型。登錄檔與市集卡片是允許 ID 的當前來源。

供應商設定螢幕截圖僅說明連線工作流程；它不能取代即時模型卡片或路由狀態。

為何要透過 APIMaster 評估您的程式碼編寫模型？

我們將模型選擇、即時路由定價、API 金鑰與用量追蹤整合於一處。您可以透過通用的 API 整合，將可用的 Kimi 模型與其他模型系列進行比較，然後在支援的程式碼編寫用戶端中使用同一帳戶。

從一個小型、可重複的任務開始：一個帶有失敗測試的錯誤修正、一個需要涵蓋率的函式，或一項跨多個檔案且有文件記載的變更。比較正確性、完成時間、工具行為與總成本。我們的 API 金鑰測試工具可協助檢查連線；僅憑請求成功並不足以確立模型身分或 1M 上下文支援。

FAQ

什麼是 Kimi K2.8 Preview？

這是 Moonshot 於 2026 年 9 月 11 日發布的 Kimi Code 版本，用於程式碼補全、例行開發與代理任務。它支援 1M 上下文、圖像、影片與三種推理等級。Moonshot 將整體效能描述為接近 K3，並回報思考效率較 K2.7 Code 有所提升。

我應該使用哪個模型 ID？

在 Kimi Code 內，使用 kimi-for-coding。透過 APIMaster，使用 kimi-k2.8-preview，即 APIMaster 市集卡片上顯示的模型 ID。請勿將一個供應商的 ID 替代另一個。

Kimi K2.8 Preview 在 APIMaster 上要多少錢？

2026 年 9 月 22 日的即時檢查發現一條啟用中的路由，價格為每百萬輸入 token $1、每百萬輸出 token $4。價格與可用性可能變動；請在使用前立即查看卡片。

誰可以在 Kimi Code 中使用 Kimi K2.8 Preview？

最新的 Kimi Code 模型表列出新方案的 Plus 及以上，或舊方案的 Andante 及以上，最大上下文為 1,048,576 token。這些會員權限與 APIMaster API 計費是分開的。上下文限制並非無限使用，且 API 路由限制應另行檢查。

停用 K3 思考會選用 K2.8 Preview 嗎？

是的，在 Kimi Code 內：停用思考的 K3 與 K2.8 請求，會由不進行思考的 K2.8 Preview 提供服務。這記載的是 Kimi Code 的行為。在 APIMaster 上，請明確請求 kimi-k2.8-preview，並檢查所選路由支援的參數。

我可以在 OpenAI SDK 中使用 Kimi K2.8 Preview 嗎？

可以。將 SDK 的 base URL 設為 https://apimaster.ai/v1，使用 APIMaster API 金鑰，並將 model 設為 kimi-k2.8-preview。從一個小型且經驗證的請求開始，並檢閱回應與用量記錄。

來源與驗證日期

• Kimi Code 模型規格、ID、上下文與路由。
• Kimi Code 9 月 11 日發行說明。
• Kimi 開放平台定價，其中列出 K3 與其他公開 API 模型，但沒有單獨的 K2.8 Preview token 價格。
• APIMaster 的 Kimi K2.8 Preview 即時市集資料，查閱於 2026 年 9 月 22 日。可用性與費率可能在發布後變動。

開始使用 Kimi K2.8 Preview

Kimi K2.8 Preview 將 Moonshot 的日常程式碼編寫與代理模型帶到 APIMaster，價格為 $1/M 輸入與 $4/M 輸出。註冊 APIMaster、建立 API 金鑰、透過 https://apimaster.ai/v1 呼叫 kimi-k2.8-preview，並從一項您能驗證結果的任務開始。開啟 Kimi K2.8 Preview 卡片以在擴大規模前確認當前路由。