MoonshotAI: Kimi K2.6 vs. Relace: Relace Search
Ein direkter Vergleich von MoonshotAI: Kimi K2.6 (2,28 $ / 1 Mio. Tokens (≈ 2,04 €)) und Relace: Relace Search (3,50 $ / 1 Mio. Tokens (≈ 3,14 €)) mit aktuellen USD-Preisen und Funktionen aus dem api14-Katalog. Beide laufen über dieselbe OpenAI-kompatible API.
Technische Daten
| MoonshotAI: Kimi K2.6 | Relace: Relace Search | |
|---|---|---|
| Anbieter | Moonshot AI | Relace |
| Eingabe | 2,28 $ / 1 Mio. Tokens (≈ 2,04 €) | 3,50 $ / 1 Mio. Tokens (≈ 3,14 €) |
| Ausgabe | 11,94 $ / 1 Mio. Tokens (≈ 10,70 €) | 10,50 $ / 1 Mio. Tokens (≈ 9,41 €) |
| Cache-Lesen | 0,52 $ / 1 Mio. Tokens (≈ 0,47 €) | - |
| Kontextfenster | 262.144 | 256.000 |
| Max. Ausgabe | 235.929 | 128.000 |
| Eingabe | text, image | text |
| Ausgabe | text | text |
| Tool Calling | ||
| Strukturierte Ausgabe | ||
| Reasoning-Steuerung | ||
| Hinzugefügt | 20.04.2026 | 08.12.2025 |
Die wichtigsten Unterschiede
- MoonshotAI: Kimi K2.6 ist bei Eingabe-Tokens 35% günstiger.
- Relace: Relace Search ist bei Ausgabe-Tokens 12% günstiger.
- Nur MoonshotAI: Kimi K2.6 unterstützt strukturierte JSON-Ausgabe.
- Nur MoonshotAI: Kimi K2.6 unterstützt Steuerung des Reasoning-Aufwands.
- Eine Anfrage mit 1.000 Eingabe- und 500 Ausgabe-Tokens kostet mit MoonshotAI: Kimi K2.6 0,00824 $ und mit Relace: Relace Search 0,00875 $.
Im Detail
MoonshotAI: Kimi K2.6 ist ein Textmodell von Moonshot AI, veröffentlicht am 2026-04-20. Relace: Relace Search ist ein Textmodell von Relace, veröffentlicht am 2025-12-08. Beide werden auf api14 in der Kategorie Text bereitgestellt, und beide akzeptieren Texteingabe und liefern Textausgabe zurück, sodass sie auf den ersten Blick wie austauschbare Chat-Endpunkte wirken. Die Unterschiede zeigen sich, sobald man betrachtet, was jedes Modell akzeptiert und wie viel Kontrolle es bietet.
Kimi K2.6 hat ein Kontextfenster von 262144 Tokens und akzeptiert sowohl Text- als auch Bildeingabe, während Relace Search ein Kontextfenster von 256000 Tokens hat und nur Text akzeptiert. Diese beiden Kontextgrößen liegen so nah beieinander, dass keine für praktische Zwecke nennenswert größer ist, aber die Modalitätslücke ist real: Wenn Ihre Anfrage ein Bild enthält, ist Kimi K2.6 das einzige der beiden, das es aufnehmen kann. Kimi K2.6 bietet außerdem eine viel breitere Parameteroberfläche, darunter reasoning und include_reasoning, structured_outputs, logit_bias, logprobs, top_logprobs, min_p, top_k, repetition_penalty, frequency_penalty, presence_penalty, parallel_tool_calls und seed. Relace Search unterstützt einen schmaleren Satz: max_tokens, response_format, seed, stop, temperature, tool_choice, tools und top_p. Kimi K2.6 ist das einzige des Paares mit strukturierten Ausgaben und das einzige mit Reasoning-Steuerung, sodass Aufgaben, die von einem der beiden abhängen, zu Kimi K2.6 gehören.
Für die tägliche Arbeit ist die Aufteilung ziemlich klar. Wenn Sie ein Modell benötigen, das ein Problem Schritt für Schritt durchdenkt, eine strikte JSON-Form über strukturierte Ausgaben ausgibt oder einen Prompt verarbeitet, der Text und Bilder mischt, rufen Sie Kimi K2.6 auf. Wenn Sie eine unkomplizierte Textgenerierung oder Tool-Aufrufe ausführen, bei denen Sie nur temperature, top_p, Stoppsequenzen und ein Antwortformat benötigen, deckt Relace Search das mit weniger Stellschrauben ab. Die Kosten sollten Sie in der Live-Preistabelle prüfen, bevor Sie sich festlegen, da Kimi K2.6 bei der Eingabe das günstigere der beiden ist, während Relace Search bei der Ausgabe günstiger ist. Das bedeutet, die günstigere Wahl hängt von Ihrem Verhältnis von Eingabe zu Ausgabe ab: prompt-lastige Workloads tendieren zu Kimi K2.6, während generierungslastige Workloads zu Relace Search tendieren.
Der Aufruf eines der beiden Modelle über api14 funktioniert auf die gleiche Weise, da die API OpenAI-kompatibel ist. Sie richten Ihren vorhandenen Client auf die api14-Basis-URL, senden Ihre Nachrichten an den Chat-Completions-Endpunkt und setzen das Feld model entweder auf "moonshotai/kimi-k2.6" oder "relace/relace-search". Sonst ändert sich nichts an der Form der Anfrage. Das Wechseln zwischen ihnen ist eine Einzeilen-Änderung der Modell-ID, sodass Sie beide gegen Ihren eigenen Traffic benchmarken können, ohne Ihre Integration umzuschreiben. Beachten Sie, dass Parameter nicht universell sind: Wenn Sie reasoning oder structured_outputs an Relace Search senden, oder logprobs und logit_bias, rechnen Sie damit, dass sie abgelehnt oder ignoriert werden, also steuern Sie diese Felder abhängig vom Modell, das Sie aufrufen.
Wechseln mit einem String
Beide Modelle nutzen denselben Endpunkt und dieselbe Anfragestruktur. Ändern Sie den model-Wert von "moonshotai/kimi-k2.6" auf "relace/relace-search", Prompts, Streaming und Tools funktionieren weiter.
import OpenAI from "openai";
const client = new OpenAI({
baseURL: "https://api14.com/api/v1",
apiKey: process.env.API14_API_KEY,
});
const result = await client.chat.completions.create({
"model": "relace/relace-search",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Explain vector databases in two sentences."
}
]
});
console.log(result.choices[0].message.content);
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