MoonshotAI: Kimi K2.6 contra Relace: Relace Search
Una comparativa lado a lado de MoonshotAI: Kimi K2.6 (2,28 US$ / 1M fragmentos (≈ 2,04 €)) y Relace: Relace Search (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 | Relace: Relace Search | |
|---|---|---|
| Proveedor | Moonshot AI | Relace |
| 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 €) | - |
| Ventana de contexto | 262.144 | 256.000 |
| Salida máxima | 235.929 | 128.000 |
| Entrada | text, image | text |
| Salida | text | text |
| Llamadas a herramientas | ||
| Salida estructurada | ||
| Control del razonamiento | ||
| Añadido | 20 abr 2026 | 8 dic 2025 |
Diferencias clave
- MoonshotAI: Kimi K2.6 es 35% más barato en tokens de entrada.
- Relace: Relace Search es 12% más barato en tokens de salida.
- Solo MoonshotAI: Kimi K2.6 admite salida JSON estructurada.
- Solo MoonshotAI: Kimi K2.6 admite control del esfuerzo de razonamiento.
- 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 Relace: Relace Search.
En detalle
MoonshotAI: Kimi K2.6 es un modelo de texto de Moonshot AI, lanzado el 2026-04-20. Relace: Relace Search es un modelo de texto de Relace, lanzado el 2025-12-08. Ambos se sirven en api14 bajo la categoría de texto, y ambos aceptan entrada de texto y devuelven salida de texto, por lo que a simple vista parecen endpoints de chat intercambiables. Las diferencias aparecen una vez que se observa lo que cada uno acepta y cuánto control ofrece.
Kimi K2.6 tiene una ventana de contexto de 262144 tokens y acepta tanto entrada de texto como de imagen, mientras que Relace Search tiene una ventana de contexto de 256000 tokens y acepta solo texto. Esos dos tamaños de contexto son lo suficientemente cercanos como para que ninguno sea significativamente más grande a efectos prácticos, pero la brecha de modalidad es real: si tu solicitud incluye una imagen, Kimi K2.6 es el único de los dos que puede aceptarla. Kimi K2.6 también expone una superficie de parámetros mucho más amplia, que incluye reasoning e include_reasoning, structured_outputs, logit_bias, logprobs, top_logprobs, min_p, top_k, repetition_penalty, frequency_penalty, presence_penalty, parallel_tool_calls y seed. Relace Search admite un conjunto más reducido: max_tokens, response_format, seed, stop, temperature, tool_choice, tools y top_p. Kimi K2.6 es el único del par con salidas estructuradas y el único con controles de razonamiento, por lo que las tareas que dependen de cualquiera de esos dos pertenecen a Kimi K2.6.
Para el trabajo diario, la división es bastante clara. Si necesitas un modelo que razone un problema paso a paso, emita una forma JSON estricta mediante salidas estructuradas, o maneje un prompt que mezcle texto e imágenes, llama a Kimi K2.6. Si estás ejecutando generación de texto sencilla o llamadas a herramientas donde solo necesitas temperature, top_p, secuencias de parada y un formato de respuesta, Relace Search cubre eso con menos parámetros que ajustar. Vale la pena revisar el costo en la tabla de precios en vivo antes de comprometerte, ya que Kimi K2.6 es el más barato de los dos en entrada mientras que Relace Search es el más barato en salida. Eso significa que la opción más barata depende de tu relación entrada a salida: las cargas de trabajo con muchos prompts se inclinan hacia Kimi K2.6, mientras que las cargas de trabajo con mucha generación se inclinan hacia Relace Search.
Llamar a cualquiera de los dos modelos a través de api14 funciona de la misma manera porque la API es compatible con OpenAI. Apuntas tu cliente existente a la URL base de api14, envías tus mensajes al endpoint de chat completions, y estableces el campo model a "moonshotai/kimi-k2.6" o "relace/relace-search". Nada más en la forma de la solicitud cambia. Cambiar entre ellos es una edición de una línea al id del modelo, así que puedes comparar ambos con tu propio tráfico sin reescribir tu integración. Ten en cuenta que los parámetros no son universales: si envías reasoning o structured_outputs a Relace Search, o logprobs y logit_bias, espera que sean rechazados o ignorados, así que condiciona esos campos al modelo que estás llamando.
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 "relace/relace-search": 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": "relace/relace-search",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Explain vector databases in two sentences."
}
]
});
console.log(result.choices[0].message.content);
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