优势
- 256K 令牌上下文
- 文本、图像和视频输入
- 多步骤工具调用
- 高速版本约每秒 180 个令牌
最适合
- 长时间编码任务
- 代理式编码
- 数学和推理
在EDDI中运行
最快的方式是使用EDDI管理器：打开代理向导或Platform Operator，选择提供商和模型。如需自行配置，请针对所需的提供商按以下步骤操作。
Moonshot AI · type: "moonshot"
模型ID: kimi-k2.7-code, kimi-k2.7-code-highspeed
1. 存储凭据
在EDDI管理器中将提供商的API密钥添加到密钥库（Secrets Vault），或使用PUT /secretstore/secrets/default/moonshot-key，名称与下方所用一致。配置通过${vault:…}引用该密钥，因此它永远不会以明文出现。
${vault:moonshot-key}2. 配置LLM任务
将其用作代理工作流的langchain.json，或将参数粘贴到EDDI管理器的LLM编辑器中。
{
"tasks": [
{
"actions": [
"send_message"
],
"id": "chat",
"type": "moonshot",
"parameters": {
"apiKey": "${vault:moonshot-key}",
"modelName": "kimi-k2.7-code",
"systemMessage": "You are a helpful assistant",
"addToOutput": "true"
}
}
]
}或者通过一次调用创建整个代理
setup_agent会写入规则、LLM配置和工作流，然后部署代理。可通过MCP或POST /administration/agents/setup调用。
setup_agent(
agentName: "My kimi-k2.7-code agent",
systemPrompt: "You are a helpful assistant.",
provider: "moonshot",
model: "kimi-k2.7-code",
apiKey: "${vault:moonshot-key}"
)EDDI使用说明
- 此提供商要求在工具循环期间回传模型的推理内容。EDDI 的预设会替您完成：请将
returnThinking和sendThinking保持为默认值。 - Moonshot 固定了 kimi-k2.7-code 和 kimi-k2.6 的温度，因此不要在这两个模型上设置
temperature。
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来源
本页信息来自厂商文档，核实日期为2026-09-30。模型更新很快，在依赖这些限制之前，请先向厂商确认。此处不列出价格：请参阅厂商的定价页面。