léger companion modèle à KAT-Coder-Pro optimisé pour instant IDE autocomplete, inline génération de code, et rapide unit testing.
Technical Specifications
- Provider
- Kwaipilot
- Category
- lightweight
- Release Date
- 2026-07
- Batch API Discount
- 50% off async batch
- Consumer Subscription
- API Pay-as-you-go
- Reasoning Effort Control
- Fixed
- Structured Outputs
- Yes
- Output Modalities
- text
- Official Documentation
- Visit Official Docs ↗
Data Privacy, Licensing & Deployment Governance
Official Provider Release Intelligence, API Quotas & Agentic Specs
- Official API Model ID (SDK String)
- kat-coder-air-v2-5
- Supported SDK & API Protocol
- Kwaipilot REST API (OpenAI-Compatible)
- Lifecycle & Deprecation Status
- Active GA (Guaranteed support through 2028+)
- Production Rate Limits (RPM & TPM)
- 5,000 – 15,000 RPM (Production Tier) · 800,000 – 2,000,000 TPM
- Long-Context Pricing Tier (>128K / >200K)
- Flat rate ($0.1/1M in) across full 256K window
- Prompt Cache Write & TTL Policy
- Cached input at $0.01/1M tokens
- Computer Use & Browser GUI Agent
- API / CLI Tool-Use & DOM Agent ready (no raw pixel desktop click loop)
- MCP & Parallel Tool Calling
- Native MCP Client/Server ready · Parallel function calling · 100% Strict JSON Schema
- Web Search Grounding & Code Sandbox
- Supported via external Tavily/Exa Search & E2B/Docker Sandbox tools
- Fine-Tuning & Distillation Support
- API Prompt Engineering & RAG Distillation
- Multimodal Tokenization Billing
- Text BPE (~4 chars/token)
- Weights Precision & Quantization
- Cloud-Hosted Proprietary (FP8 / BF16 Tensor Core Cluster)
- Minimum GPU VRAM Requirement
- Zero Local VRAM Required (100% Serverless Cloud API)
- Supported Inference Engines
- Managed Kwaipilot Cloud API
- System Card & Safety Framework
- Kwaipilot Production Safety & Alignment Verified
- Enterprise Compliance (SOC2 / HIPAA / ZDR)
- SOC2 Type II · GDPR · Zero Data Retention (ZDR) & HIPAA BAA Available on Enterprise Tier
KAT-Coder-Air V2.5 Cost, Context, Hardware & API Integration
Pay-as-you-go API is cheaper for this volume (saves $10.70/mo vs $20 flat plan).
Break-even point: ~1,075 requests/day equals $20/month.
Same Monthly Workload Cost Across Popular Reference Models
Live Prompt Paste Tokenizer & Cost Counter
Paste real system instructions, JSON schemas, or code to measure BPE token counts across tokenizers.
Hybrid Prompt Routing Cascade Simulator
Route routine queries to a fast lightweight model ($0.15/1M) and escalate only complex reasoning turns to KAT-Coder-Air V2.5:
Benchmark Scores & 6-Axis Capability Radar
- MMLU-Pro
- 74%
- HumanEval
- 86%
- Chatbot Arena Elo
- 1285pts
Strengths
- Blazing rapide 145 tokens/sec génération turnaround pour en temps réel IDE plugins
- très abordable $0.10 / 1M entrée tokens prix point
- Solid 256K fenêtre de contexte allowing broad file scope inspection
Limitations & Trade-offs
- Struggles sur deeply nested concurrent multithreading bugs par rapport à Pro
- texte-seulement API; manque de diagram/screenshot ingestion
Editorial Assessment
le ideal léger développeur copilot offrant vitesse et affordability.
Best for: IDE code completions, quick function génération, et automatisé documentation comments
Compare KAT-Coder-Air V2.5
Frequently Asked Questions about KAT-Coder-Air V2.5
How much does the KAT-Coder-Air V2.5 API cost per 1M tokens?+
KAT-Coder-Air V2.5 by Kwaipilot is priced at $0.1 per 1M input tokens and $0.4 per 1M output tokens. With prompt caching enabled, cached input tokens cost $0.01 per 1M tokens, and asynchronous Batch API requests receive a 50% discount.
Should I use a $20/month subscription or the KAT-Coder-Air V2.5 pay-as-you-go API?+
A flat $20/month consumer subscription is predictable for daily interactive chat and manual coding. However, if you are building software, running automated workflows, or sending low-to-moderate volume with prompt caching enabled, the pay-as-you-go API is typically far more cost-effective and offers higher rate limits without manual UI caps.
How many words and pages fit in KAT-Coder-Air V2.5's context window?+
KAT-Coder-Air V2.5 features a 256K tokens context window, which equals approximately 192,000 English words or ~512 standard single-spaced pages in a single prompt. Its maximum output generation per turn is 8,192 tokens.
Can I run KAT-Coder-Air V2.5 locally on my own GPU (Open Weights)?+
No, KAT-Coder-Air V2.5 is a proprietary closed-weights model hosted by Kwaipilot. It cannot be downloaded for local GPU execution and must be accessed via Kwaipilot's official API or cloud platform.
Does Kwaipilot train on data sent to the KAT-Coder-Air V2.5 API, and is commercial use allowed?+
API payloads are excluded from model training by default. License tier: Proprietary Commercial API (Kwaipilot Terms). Full commercial ownership of generated outputs. Supported deployment channels include: Kwaipilot Cloud API & Enterprise Endpoints.
How does KAT-Coder-Air V2.5 perform on coding and reasoning benchmarks?+
KAT-Coder-Air V2.5 achieves a composite Intelligence Index of 77/100, scoring N/A% on SWE-bench Verified, N/A% on GPQA Diamond, 74% on MMLU-Pro, and 1285 pts on Chatbot Arena Elo.
What is KAT-Coder-Air V2.5 best used for?+
KAT-Coder-Air V2.5 is best suited for: IDE code completions, quick function génération, et automatisé documentation comments. Assessment: le ideal léger développeur copilot offrant vitesse et affordability.
Kwaipilot Family Lineage, Routing Tiers & Upgrade Path
Step down to a lighter sibling for high-volume routing or step up to Kwaipilot's flagship reasoning tier:
AI Glossary & Architecture Concepts
View full glossary →Key machine learning concepts and benchmarks relevant to KAT-Coder-Air V2.5:
L'unité textuelle de base traitée par un modèle linguistique, représentant généralement 3 à 4 caractères ou environ 0,75 mot. Par exemple, une phrase courante est découpée en plusieurs jetons.
Une suite de tests standardisés permettant d'évaluer et de comparer objectivement les performances des modèles d'IA sur des tâches ciblées (code avec SWE-bench, mathématiques avec AIME, etc.).
Le nombre maximal de jetons qu'un modèle peut traiter simultanément (entrée et sortie comprises). Une fenêtre de 1 000 000 jetons permet d'analyser environ 750 000 mots en une seule requête.
Un modèle d'IA entraîné par apprentissage par renforcement pour allouer du temps de calcul à la réflexion logique avant d'émettre une solution, idéal pour les problèmes scientifiques et le code complexe.
Une méthode de raisonnement pas-à-pas où le modèle décompose le problème en étapes logiques intermédiaires avant de conclure, augmentant drastiquement la précision en mathématiques et programmation.
La capacité d'un LLM à déterminer quand une action externe est requise et à générer des arguments structurés pour invoquer des API, calculatrices ou bases de données avant de poursuivre.
Les scores de benchmarks, tarifs par token et limites évoluent rapidement. Vérifiez toujours les spécifications actuelles sur la documentation officielle du fournisseur.
Sources: Kwaipilot API Documentation↗