Kimi K2.6 是一款开源模型，具备顶尖的编程能力、长程执行能力以及 agent 集群能力。以下是 Kimi API 定价与 Kimi 会员方案的概览。
Kimi K2.6 API 定价概览
Kimi K2.6 API 采用基于 token 的定价模式，输入和输出处理均按每 100 万 token（1,000,000 token）计费，从而实现清晰、可预测的成本控制。
| 模型 | 单位 | 输入价格（缓存命中） | 输入价格（缓存未命中） | 输出价格 | 上下文窗口 |
|---|---|---|---|---|---|
| kimi-k2.6 | 100 万 tokens | $0.16 | $0.95 | $4.00 | 262,144 tokens |
Kimi K2.6 API 定价模型
Kimi K2.6 API 针对每次请求采用基于 token 的定价模型，与模型的每一次交互都会消耗 token，并按其类型计费。在该模型中，token 大致分为三类：输入 token、输出 token 和缓存输入 token。
输入 token
输入 token 代表发送给模型的所有内容，包括：
用户提示词
系统指令
对话历史或上下文
这些 token 决定了模型在生成回复之前需要处理多少上下文。
输出 token
输出 token 是模型针对请求生成的内容，代表实际由 AI 生成的内容，例如：
文本回复
代码生成
结构化输出
由于生成输出需要额外的计算量，其定价通常高于输入 token。
缓存输入 token
缓存输入 token 是指之前处理过的上下文被重复使用的情况。
如果相同或相似的上下文被重复使用，可以以更低的成本提供服务
这大大提高了重复性工作流的效率
这在长上下文应用或多轮交互中尤为有用
Kimi K2.6 API 的定价说明
Kimi K2.6 API 的定价遵循透明的按量计费模式，以下是一些重要细节，帮助开发者更好地理解计费和成本机制。
税费与计费政策
Kimi K2.6 API 定价所列价格均不含适用税费。系统会在结算时根据用户的账单所在地区和当地税务要求自动计算税费，确保每笔订单的开票准确且合规。
Token 用量说明
为便于理解 Kimi K2.6 API 的定价，计费统一采用以下 token 标准：
1M token = 1,000,000 token
输入 token 包括提示词和上下文信息
输出 token 代表模型生成的回复
这种结构确保了所有 Kimi API 请求的成本估算透明且可预测。
基于缓存的成本优化
Kimi K2.6 还包含缓存机制，有助于优化使用成本。在处理重复或相似的输入时，缓存输入 token 将按更低的费率计费，从而在 Kimi API 定价模式下降低整体消耗成本。
缓存输入 token 按优惠费率计费
复用上下文可减少总体 token 消耗
提升长会话和重复性工作流的效率
这使得 Kimi K2.6 API 的定价在提示词或上下文频繁复用的生产场景中更具成本效益。
虽然 Kimi API 没有面向生产用途的永久免费额度，但其定价模式设计得较为灵活和可扩展，开发者可以根据实际 token 消耗控制成本。
Kimi K2.6 的定价方案与使用层级
除了基于 API 用量的定价外，Kimi 还提供可随需求扩展的分层会员方案，方便你选择适合自身工作流的等级。这些方案让用户可以根据日常使用需求和规模要求选择最合适的层级。有关最新方案详情，请参阅官方会员页面。
| 功能 | Adagio | Moderato | Allegretto | Allegro | Vivace |
|---|---|---|---|---|---|
| 按年付费（月均） | 0 美元/月 | 15 美元/月 | 31 美元/月 | 79 美元/月 | 159 美元/月 |
| 并发任务数 | 1 个任务 | 2 个任务 | 2 个任务 | 4 个任务 | 4 个任务 |
| 智能体优先队列 | × | 4 倍速度 | 4 倍速度 | 4 倍速度 | 4 倍速度 |
| Agent 集群 | × | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ |
| 并发子智能体数 | × | 2 个子智能体 | 4 个子智能体 | 8 个子智能体 | 8 个子智能体 |
| Kimi Claw | × | × | ✓ | ✓ | ✓ |
| Kimi Claw（网页版、安卓端、PC 端） | × | × | ✓ | ✓ | ✓ |
| 与 Claw 群聊 | × | × | 10 次对话 | 10 次对话 | 10 次对话 |
| 部署带数据库的网站 | × | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ |
结语
Kimi K2.6 为开发者和普通用户都提供了灵活的定价方案。基于 token 的 API 定价保持了成本的透明和可预测性，并支持缓存以降低高用量或长上下文工作流中的开支。对于偏好结构化访问的用户，分层会员方案从免费到专业级别逐步扩展，涵盖智能体能力、并发任务以及 Kimi Claw 和 Agent 集群等工具。无论你是通过 API 集成，还是探索 Kimi 的完整功能，都能找到适合你工作流和预算的方案。