Kimi K2.8 Preview 已在 APIMaster.ai 上线：$1 输入 / $4 输出

Kimi K2.8 Preview 有什么新内容？

Kimi K2.8 Preview 于 2026 年 9 月 11 日 在 Kimi Code 中发布。Moonshot 表示该版本提升了编码和智能体能力，思考效率高于 K2.7 Code，同时整体性能接近 K3。官方发布说明将其描述为全面推出，而非有限实验。

Kimi Code 的模型 ID 仍为 kimi-for-coding，因此现有的 Kimi Code 及受支持的第三方配置无需重命名即可获得升级。在 APIMaster 上，单独列出的 API 模型是 kimi-k2.8-preview；通过 APIMaster 发送请求时请使用该 ID。

该版本引入了最大 1M token 上下文、图像和视频输入，以及与 K3 相同的三档推理级别。最新的 Kimi Code 模型表列出 K2.8 的访问权限为 新套餐的 Plus 及以上，或旧版套餐的 Andante 及以上。这取代了发布公告中更宽泛的会员措辞。这些是 Kimi Code 的规格；APIMaster 的使用通过你的 API 密钥单独计费。

Moonshot 将性能描述为接近 K3，但在此公告中未提供新的数值基准分数。请将其视为厂商评估，然后在自己的任务上评估编码质量和思考效率。

Kimi K2.8 Preview 与 K3：对开发者而言有何变化？

以下对比专门针对 Kimi Code 的官方服务，使用其 模型配置文档。

功能	K2.8 Preview	Kimi Code 中的 K3
模型 ID	kimi-for-coding	k3 或 k3-256k
定位	代码补全和日常开发；性能被描述为接近 K3	面向高要求工作的旗舰编码模型
上下文	1,048,576 token	k3 为 1,048,576；k3-256k 为 262,144
会员访问	所有档位，包括 1M 窗口	Moderato 及以上；1M 需要 Allegretto 及以上
推理强度	low、high、max；默认 max	low、high、max；默认 high
视觉输入	图像和视频	k3 支持图像和视频；k3-256k 仅支持图像

Kimi Code 还保留了 kimi-for-coding-highspeed，其文档将其标识为 K2.7 Code HighSpeed。它是一条独立路由，而非 K2.8 的高速变体。

对于团队而言，有用的比较是每个已完成任务的成本：模型能否修复问题、通过测试并在可接受的时间内完成？首先在有界变更和代码补全上评估 K2.8，然后用 K3 比较更困难的仓库工作。仅凭预览公告无法确定哪个模型在你的代码库上胜出。

1M 上下文窗口能实现什么？

更大的窗口可以将更多源文件、规格说明、测试输出和对话历史保持在一起。当变更跨越多个包，或编码助手必须将实现细节与长篇设计文档交叉参照时，这非常有用。

它还支持视觉工作流：截图有助于说明 UI 缺陷，而视频输入可以为录制的交互提供上下文。实际的附件格式和限制取决于客户端和路由。

1M 是上下文限制，而非完美召回、无限使用或一百万输出 token 的承诺。 相关上下文仍然重要。我们建议从任务所需的文件开始，仅在有助于时添加更多内容，并随着会话增长测量 token 使用量和完成质量。

推理强度和模型路由如何工作？

K2.8 Preview 在 Kimi Code 中支持三档推理级别：

• low： 适用于狭窄编辑和简单问题的有用起点。
• high： 适用于调试和涉及多个约束的变更的评估级别。
• max： K2.8 的默认值；值得在困难推理任务上与其额外的时间和 token 消耗进行对比。

这些是评估建议，而非实测的速度或质量保证。Kimi Code 的文档还建议在更换模型时开启新对话，因为切换会使现有上下文缓存失效。

有一个重要的路由细节：在 Kimi Code 中，为 K3 或 K2.8 Preview 关闭思考都会将请求路由到不带思考的 K2.8 Preview。 因此，配置为 K3 的请求在此文档化条件下可能由 K2.8 提供服务。

在比较模型时，请记录提供商、端点、模型 ID、思考设置和测试日期。返回的模型名称或模型对自身身份的声明不足以证明是哪个模型服务了请求。此 Kimi Code 路由规则并不自动描述 Moonshot 的通用 API 或 APIMaster。在 APIMaster 上，请显式请求 kimi-k2.8-preview，并检查所选路由上的可选推理参数。

Kimi K2.8 Preview 的 API 价格是多少？

APIMaster 在 2026 年 9 月 22 日 的实时市场检查发现 kimi-k2.8-preview 有一条状态为 1 的路由：

价格基准	输入 / 1M token	输出 / 1M token	活跃路由
APIMaster 上的 Kimi K2.8 Preview	$1.00	$4.00	1
Kimi K3 公布参考价	$3.00	$15.00	—

Moonshot 的公开 Kimi Code 页面描述了会员访问权限，但未公布单独的 K2.8 按量付费 token 表，因此我们不会声称 K2.8 享有官方标价折扣。作为对比，K2.8 路由比 K3 的输入参考价低约 67%，比其输出参考价低 73%。这是跨模型比较；在生产流量之前请查看 实时 Kimi K2.8 Preview 卡片，因为卡片是权威来源。

其他 Kimi 路由也在同一日期进行了检查。以下所有金额均为每百万 token 的美元价格；范围仅包含活跃路由。

APIMaster 模型	输入范围	输出范围	活跃路由	与公布价格的对比
Kimi K3	$2.25–$3.00	$11.25–$15.00	6	较 $3/$15 最高优惠 25%
Kimi K2.7 Code	$0.7125–$0.95	$3.00–$4.00	5	较 $0.95/$4 最高优惠 25%
Kimi K2.6	$0.75	$3.50	2	输入较 $0.95 低约 21%，输出较 $4 低 12.5%

对于简单的 K2.8 预算估算，按 $1/$4 每百万计算，100,000 输入 token 加 10,000 输出 token 的成本为 $0.14：$0.10 输入加 $0.04 输出。多步骤智能体会发送不止一个请求；请使用计费使用记录来估算完整会话。

如何通过 APIMaster.ai 使用 Kimi K2.8 Preview

APIMaster 提供 OpenAI 兼容端点。直接调用网关时，请使用 APIMaster 模型 ID kimi-k2.8-preview，而非 Kimi Code 内部的 kimi-for-coding ID。

1. 创建 APIMaster 账户 并查看 Kimi K2.8 Preview 市场卡片。
2. 在 控制台 → API 密钥 中生成 API 密钥。
3. 使用模型 kimi-k2.8-preview 向 https://apimaster.ai/v1 发送请求。

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 也可以通过其自定义注册表连接到 APIMaster。在 Kimi Code 的提供商设置中输入 https://apimaster.ai/kimi/registry.json，使用你的 APIMaster API 密钥，并选择该密钥所暴露的模型。注册表和市场卡片是当前允许的 ID 的来源。

提供商设置截图仅用于说明连接工作流；它不能替代实时模型卡片或路由状态。

为什么通过 APIMaster 评估你的编码模型？

我们将模型选择、实时路由定价、API 密钥和使用跟踪集中在一处。你可以通过通用的 API 集成将可用的 Kimi 模型与其他模型系列进行比较，然后在受支持的编码客户端中使用同一账户。

从一个小型、可重复的任务开始：一个带有失败测试的 bug 修复、一个需要覆盖的函数，或一个跨多个文件的有文档记录的变更。比较正确性、完成时间、工具行为和总成本。我们的 API 密钥测试器 可以帮助检查连通性；仅凭一次成功请求并不能确定模型身份或 1M 上下文支持。

FAQ

什么是 Kimi K2.8 Preview？

它是 Moonshot 于 2026 年 9 月 11 日发布的 Kimi Code 版本，用于代码补全、日常开发和智能体任务。它支持 1M 上下文、图像、视频和三档推理级别。Moonshot 将整体性能描述为接近 K3，并报告思考效率较 K2.7 Code 有所提升。

我应该使用哪个模型 ID？

在 Kimi Code 内，使用 kimi-for-coding。通过 APIMaster，使用 kimi-k2.8-preview，即 APIMaster 市场卡片 上显示的模型 ID。不要将一个提供商的 ID 替换为另一个的。

Kimi K2.8 Preview 在 APIMaster 上多少钱？

2026 年 9 月 22 日的实时检查发现一条活跃路由，价格为 每百万输入 token $1、每百万输出 token $4。价格和可用性可能变化；使用前请立即查看卡片。

谁可以在 Kimi Code 中使用 Kimi K2.8 Preview？

最新的 Kimi Code 模型表列出新套餐的 Plus 及以上，或旧版套餐的 Andante 及以上，最大 1,048,576 token 上下文。这些会员权限与 APIMaster API 计费是分开的。上下文限制并非无限使用，API 路由限制应单独检查。

禁用 K3 思考是否会选择 K2.8 Preview？

是的，在 Kimi Code 内：禁用思考的 K3 和 K2.8 请求由不带思考的 K2.8 Preview 提供服务。这记录了 Kimi Code 的行为。在 APIMaster 上，请显式请求 kimi-k2.8-preview，并检查所选路由支持参数。

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

可以。将 SDK 的 base URL 设置为 https://apimaster.ai/v1，使用 APIMaster API 密钥，并将 model 设置为 kimi-k2.8-preview。从一个小型可验证请求开始，并查看响应和使用记录。

来源和验证日期

• Kimi Code 模型规格、ID、上下文和路由。
• Kimi Code 9 月 11 日发布说明。
• Kimi 开放平台定价，其中列出了 K3 和其他公开 API 模型，但没有单独的 K2.8 Preview token 价格。
• APIMaster 关于 Kimi K2.8 Preview 的实时市场数据，检查于 2026 年 9 月 22 日。可用性和费率可能在发布后发生变化。

开始使用 Kimi K2.8 Preview

Kimi K2.8 Preview 将 Moonshot 的日常编码和智能体模型带到 APIMaster，价格为 $1/M 输入和 $4/M 输出。注册 APIMaster，创建 API 密钥，通过 https://apimaster.ai/v1 调用 kimi-k2.8-preview，并从一个你可以验证结果的任务开始。打开 Kimi K2.8 Preview 卡片 以在扩大规模之前确认当前路由。