Kimi K2.7 Code vs Qwen3 235B A22B Thinking 2507: API कीमत, context और फीचर

हम cookies इस्तेमाल करते हैं. Cookies और ब्राउज़र स्टोरेज आपको साइन इन रखते हैं और आपकी प्राथमिकताएं याद रखते हैं। आपकी अनुमति से हम यह भी मापते हैं कि साइट कैसे इस्तेमाल होती है। आप कभी भी । हमारी cookie नीति देखें।

यहां नए हैं? देखें यह कैसे काम करता है प्लेग्राउंड, मॉडल और आपकी API key का 1 मिनट का टूर।

MoonshotAI: Kimi K2.7 Code बनाम Qwen: Qwen3 235B A22B Thinking 2507

api14 कैटलॉग की मौजूदा USD कीमतों और क्षमताओं के आधार पर MoonshotAI: Kimi K2.7 Code ($2.10 / 1M टोकन (≈ ₹198.53)) और Qwen: Qwen3 235B A22B Thinking 2507 ($1.58 / 1M टोकन (≈ ₹148.90)) की आमने-सामने तुलना। दोनों एक ही OpenAI-compatible API से चलते हैं।

स्पेसिफिकेशन

	MoonshotAI: Kimi K2.7 Code	Qwen: Qwen3 235B A22B Thinking 2507
प्रोवाइडर	Moonshot AI	Qwen
इनपुट	$2.10 / 1M टोकन (≈ ₹198.53)	$1.58 / 1M टोकन (≈ ₹148.90)
आउटपुट	$12.25 / 1M टोकन (≈ ₹1,158.08)	$12.25 / 1M टोकन (≈ ₹1,158.08)
कैश रीड	$0.56 / 1M टोकन (≈ ₹52.94)	-
संदर्भ विंडो	2,62,144	1,28,000
अधिकतम आउटपुट	2,35,929	16,384
इनपुट	text, image	text
आउटपुट	text	text
टूल कॉलिंग
संरचित आउटपुट
Reasoning नियंत्रण
जोड़ा गया	12 जून 2026	25 जुल॰ 2025

मुख्य अंतर

Qwen: Qwen3 235B A22B Thinking 2507 इनपुट tokens पर 25% सस्ता है।
MoonshotAI: Kimi K2.7 Code 2.0× ज़्यादा context पढ़ता है (2,62,144 tokens)।
सिर्फ MoonshotAI: Kimi K2.7 Code संरचित JSON आउटपुट सपोर्ट करता है।
1,000 इनपुट और 500 आउटपुट tokens वाली request की लागत MoonshotAI: Kimi K2.7 Code के साथ $0.00823 और Qwen: Qwen3 235B A22B Thinking 2507 के साथ $0.00770 है।

विस्तार से

MoonshotAI: Kimi K2.7 Code को Moonshot AI ने बनाया है, और Qwen: Qwen3 235B A22B Thinking 2507 को Qwen ने बनाया है। दोनों टेक्स्ट मॉडल हैं, यानी ये टेक्स्ट लौटाते हैं, और दोनों api14 के ज़रिए एक ही OpenAI-compatible surface पर सर्व किए जाते हैं। Kimi मॉडल को उसके provider ने 2026-06-12 को रिलीज़ किया था, जबकि Qwen मॉडल 2025-07-25 को रिलीज़ हुआ था। नामकरण इरादे के बारे में कुछ बताता है: Kimi K2.7 Code कोड काम के इर्द-गिर्द स्थित है, और Qwen मॉडल पर Thinking लेबल है, जो reasoning-भारी generation की ओर इशारा करता है।

सबसे साफ़ अंतर context और input का है। Kimi K2.7 Code टेक्स्ट और image input स्वीकार करता है और 262144 tokens का context window देता है। Qwen3 235B A22B Thinking 2507 केवल टेक्स्ट स्वीकार करता है और 128000 tokens देता है। तो अगर आपके prompt में टेक्स्ट के साथ कोई screenshot, diagram, scanned page या कोई अन्य image है, तो केवल Kimi मॉडल ही उसे ले सकता है। अगर आपका काम शुद्ध टेक्स्ट है और 128000 tokens के भीतर आराम से आ जाता है, तो दोनों व्यावहारिक हैं। parameters पर, Kimi K2.7 Code एक व्यापक सेट उजागर करता है, जिसमें structured_outputs, response_format, logit_bias, logprobs, top_logprobs, min_p, repetition_penalty, parallel_tool_calls और seed शामिल हैं। Qwen मॉडल tools, tool_choice, reasoning, include_reasoning, temperature, top_p, top_k, frequency_penalty, presence_penalty, max_tokens और stop का समर्थन करता है। दोनों tool calling का समर्थन करते हैं, इसलिए वहाँ किसी का भी विशेष लाभ नहीं है, लेकिन structured output constraints केवल Kimi मॉडल के लिए सूचीबद्ध हैं।

काम चुनने के लिए, इससे शुरू करें कि request को वास्तव में क्या चाहिए। लंबा repository context, multi-file refactors, बड़े logs, या ऐसा कुछ भी जहाँ आप मॉडल को JSON schema या किसी विशिष्ट response format तक सीमित रखना चाहते हैं, Kimi K2.7 Code की ओर इशारा करता है, क्योंकि बड़ा window और structured output parameters हैं। ऐसा काम जो मुख्य रूप से मध्यम मात्रा के टेक्स्ट पर reasoning है, जहाँ आप चाहते हैं कि मॉडल जवाब देने से पहले सोचे और आपको images या schema enforcement की ज़रूरत नहीं है, Qwen3 235B A22B Thinking 2507 के लिए उचित है। अगर आप अनिश्चित हैं, तो निर्णायक सवाल सरल हैं: क्या input में कोई image है, क्या prompt 128000 tokens से अधिक है, और क्या आपको structured outputs चाहिए? इनमें से किसी पर भी हाँ, उस call के लिए Qwen मॉडल को बाहर कर देता है।

इनमें से किसी को भी api14 के ज़रिए call करना एक ही काम है। आप अपनी api14 key के साथ OpenAI-compatible chat completions endpoint पर एक request भेजते हैं, और दोनों मॉडलों के बीच केवल model id string बदलती है। Kimi मॉडल के लिए "moonshotai/kimi-k2.7-code" और Qwen मॉडल के लिए "qwen/qwen3-235b-a22b-thinking-2507" इस्तेमाल करें। Messages, tools, temperature और बाकी request body का आकार वही रहता है, इसलिए स्विच करना एक पंक्ति का बदलाव है और आप client code दोबारा लिखे बिना अपने ही traffic पर दोनों का A/B कर सकते हैं। बस याद रखें कि केवल वही fields भेजें जिन्हें चुना गया मॉडल समर्थित के रूप में सूचीबद्ध करता है, क्योंकि Qwen मॉडल structured output या logprob parameters स्वीकार नहीं करता।

ऐसे मामले हैं जहाँ Qwen मॉडल फिर भी बेहतर विकल्प है, भले ही Kimi मॉडल का window बड़ा और parameters अधिक हों। Qwen3 235B A22B Thinking 2507 input पर सस्ता विकल्प है, और output pricing दोनों के बीच लगभग समान है, इसलिए उच्च मात्रा वाले text-only reasoning के लिए जहाँ input tokens आपके बिल पर हावी हैं, Qwen मॉडल चलाना कम खर्चीला हो सकता है। यह reasoning और include_reasoning का भी समर्थन करता है, इसलिए अगर आपका workflow मॉडल की सोच की जाँच पर निर्भर है, तो वह रास्ता वहाँ भी उपलब्ध है। अगर आपके prompts text-only हैं, 128000 tokens के भीतर आते हैं, और आपको structured outputs की ज़रूरत नहीं है, तो Qwen मॉडल fallback के बजाय एक वैध default है।

एक string से बदलें

दोनों मॉडल एक ही endpoint और request ढांचा इस्तेमाल करते हैं। model की वैल्यू "moonshotai/kimi-k2.7-code" से "qwen/qwen3-235b-a22b-thinking-2507" करें, prompts, streaming और tools पहले की तरह काम करते रहेंगे।

MoonshotAI: Kimi K2.7 Code विवरण और प्लेग्राउंड →Qwen: Qwen3 235B A22B Thinking 2507 विवरण और प्लेग्राउंड →

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": "qwen/qwen3-235b-a22b-thinking-2507",
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Explain vector databases in two sentences."
    }
  ]
});
console.log(result.choices[0].message.content);

MoonshotAI: Kimi K2.7 Code बनाम Qwen: Qwen3 235B A22B Thinking 2507

स्पेसिफिकेशन

मुख्य अंतर

विस्तार से

एक string से बदलें

और तुलनाएं