MoonshotAI: Kimi K2.6 contra Nous: Hermes 4 405B
Una comparativa lado a lado de MoonshotAI: Kimi K2.6 (2,28 US$ / 1M fragmentos (≈ 2,04 €)) y Nous: Hermes 4 405B (3,50 US$ / 1M fragmentos (≈ 3,14 €)) con precios actuales en USD y capacidades del catálogo de api14. Ambos funcionan a través de la misma API compatible con OpenAI.
Especificaciones
| MoonshotAI: Kimi K2.6 | Nous: Hermes 4 405B | |
|---|---|---|
| Proveedor | Moonshot AI | Nous |
| Entrada | 2,28 US$ / 1M fragmentos (≈ 2,04 €) | 3,50 US$ / 1M fragmentos (≈ 3,14 €) |
| Salida | 11,94 US$ / 1M fragmentos (≈ 10,70 €) | 10,50 US$ / 1M fragmentos (≈ 9,41 €) |
| Lectura de caché | 0,52 US$ / 1M fragmentos (≈ 0,47 €) | 0,70 US$ / 1M fragmentos (≈ 0,63 €) |
| Ventana de contexto | 262.144 | 131.072 |
| Salida máxima | 235.929 | 117.964 |
| Entrada | text, image | text |
| Salida | text | text |
| Llamadas a herramientas | ||
| Salida estructurada | ||
| Control del razonamiento | ||
| Añadido | 20 abr 2026 | 26 ago 2025 |
Diferencias clave
- MoonshotAI: Kimi K2.6 es 35% más barato en tokens de entrada.
- Nous: Hermes 4 405B es 12% más barato en tokens de salida.
- MoonshotAI: Kimi K2.6 lee 2.0× más contexto (262.144 tokens).
- Solo MoonshotAI: Kimi K2.6 admite llamadas a herramientas.
- Una solicitud con 1.000 tokens de entrada y 500 de salida cuesta 0,00824 US$ con MoonshotAI: Kimi K2.6 y 0,00875 US$ con Nous: Hermes 4 405B.
En detalle
MoonshotAI: Kimi K2.6 es un modelo de texto de Moonshot AI, lanzado el 2026-04-20. Nous: Hermes 4 405B es un modelo de texto de Nous, lanzado el 2025-08-26. Ambos se sirven a través de api14 como modelos de chat con salida de texto, así que desde el punto de vista del llamador son el mismo tipo de endpoint, solo respaldados por pesos diferentes y proveedores diferentes.
La división más clara es el contexto y la modalidad de entrada. Kimi K2.6 acepta un contexto de 262144 tokens y admite entrada tanto de texto como de imagen, mientras que Hermes 4 405B está limitado a 131072 tokens y admite solo texto. Así que si necesitas introducir un documento largo, un fragmento grande de código o una captura de pantalla junto con tu prompt, Kimi K2.6 es el que puede hacerlo. En cuanto a parámetros, Kimi K2.6 expone una superficie más amplia, incluidos tools, tool_choice, parallel_tool_calls, logit_bias, min_p y seed, ninguno de los cuales aparece en Hermes 4 405B. Ambos modelos listan reasoning e include_reasoning, y ambos listan structured_outputs y response_format, así que ninguno tiene una ventaja clara en razonamiento o salida estructurada según lo declarado. En precio, Kimi K2.6 es el más barato de los dos para entrada, mientras que Hermes 4 405B es más barato para salida, así que la mejor oferta depende de si tu carga de trabajo es intensiva en entrada o en salida.
Para la selección práctica, recurre a Kimi K2.6 cuando la tarea implique imágenes, entradas muy largas o llamada a herramientas. Los bucles de agentes, la recuperación sobre documentos grandes y cualquier cosa que necesite llamar a funciones o ejecutar llamadas a herramientas en paralelo le encajan bien. Hermes 4 405B es una elección razonable cuando tus prompts y completados son texto plano, tu contexto cabe cómodamente por debajo de 131072 tokens y tu carga de trabajo está dominada por salida generada en lugar de entrada consumida, ya que su lado de salida es el más barato. Si no estás seguro, que el lado de entrada de Kimi K2.6 sea más barato lo convierte en la opción predeterminada más segura para tareas de chat y análisis en las que pegas mucho material.
Llamar a cualquiera de los dos modelos a través de api14 es la misma operación. Ambos son compatibles con OpenAI, así que apuntas tu cliente existente a la URL base de api14, envías una solicitud al endpoint de chat completions y estableces el campo model. Para usar Kimi K2.6, establece el id del modelo como "moonshotai/kimi-k2.6". Para usar Hermes 4 405B, establécelo como "nousresearch/hermes-4-405b". Nada más en la forma de la solicitud tiene que cambiar. Puedes mantener una sola ruta de código e intercambiar la cadena, lo que hace que las pruebas A/B entre ellos sean baratas. Solo recuerda que si cambias a Hermes 4 405B pierdes la entrada de imagen y los parámetros relacionados con herramientas, así que elimínalos de la solicitud o protégelos detrás de una comprobación de capacidades.
Todavía hay un caso para Hermes 4 405B incluso cuando Kimi K2.6 parece la opción más fuerte. Si tu aplicación es intensiva en salida, por ejemplo generación de formato largo, resumen que produce texto extenso o trabajos por lotes donde el completado es mucho más grande que el prompt, el lado de salida más barato importa más que el lado de entrada más barato, y Hermes 4 405B se convierte en la elección más económica. También encaja en cargas de trabajo que son puramente de texto y cómodamente dentro de su límite de contexto, donde el contexto extra y el soporte de imágenes de Kimi K2.6 quedarían sin usar.
Cambia con una sola cadena
Ambos modelos usan el mismo endpoint y la misma estructura de solicitud. Cambia el valor de model de "moonshotai/kimi-k2.6" a "nousresearch/hermes-4-405b": los prompts, el streaming y las herramientas siguen funcionando.
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": "nousresearch/hermes-4-405b",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Explain vector databases in two sentences."
}
]
});
console.log(result.choices[0].message.content);
Más comparativas
- LiquidAI: LFM3-1.7B contra Ricursive: Ripple 65B Preview
- LiquidAI: LFM3-1.7B contra Crouton Alpha
- LiquidAI: LFM3-1.7B contra Tencent: Hy4
- LiquidAI: LFM3-1.7B contra Z.ai: GLM 5.3 FlashX Legal
- Ricursive: Ripple 65B Preview contra Crouton Alpha
- Ricursive: Ripple 65B Preview contra Tencent: Hy4
- Ricursive: Ripple 65B Preview contra Z.ai: GLM 5.3 FlashX Legal
- Crouton Alpha contra Tencent: Hy4