MoonshotAI: Kimi K2.6 contro Relace: Relace Search
Un confronto fianco a fianco tra MoonshotAI: Kimi K2.6 (2,28 USD / 1M token (≈ 2,04 €)) e Relace: Relace Search (3,50 USD / 1M token (≈ 3,14 €)) con i prezzi in USD e le funzionalità aggiornati dal catalogo di api14. Entrambi funzionano con la stessa API compatibile OpenAI.
Specifiche
| MoonshotAI: Kimi K2.6 | Relace: Relace Search | |
|---|---|---|
| Fornitore | Moonshot AI | Relace |
| Ingresso | 2,28 USD / 1M token (≈ 2,04 €) | 3,50 USD / 1M token (≈ 3,14 €) |
| Uscita | 11,94 USD / 1M token (≈ 10,70 €) | 10,50 USD / 1M token (≈ 9,41 €) |
| Lettura cache | 0,52 USD / 1M token (≈ 0,47 €) | - |
| Finestra di contesto | 262.144 | 256.000 |
| Output massimo | 235.929 | 128.000 |
| Ingresso | text, image | text |
| Uscita | text | text |
| chiamata di strumenti | ||
| Output strutturato | ||
| Controllo del ragionamento | ||
| Aggiunto | 20 apr 2026 | 8 dic 2025 |
Differenze principali
- MoonshotAI: Kimi K2.6 costa il 35% in meno sui token di input.
- Relace: Relace Search costa il 12% in meno sui token di output.
- Solo MoonshotAI: Kimi K2.6 supporta output JSON strutturato.
- Solo MoonshotAI: Kimi K2.6 supporta controllo del livello di ragionamento.
- Una richiesta con 1.000 token di input e 500 di output costa 0,00824 USD con MoonshotAI: Kimi K2.6 e 0,00875 USD con Relace: Relace Search.
Nel dettaglio
MoonshotAI: Kimi K2.6 è un modello testuale di Moonshot AI, rilasciato il 2026-04-20. Relace: Relace Search è un modello testuale di Relace, rilasciato il 2025-12-08. Entrambi sono serviti su api14 nella categoria text, ed entrambi accettano input testuale e restituiscono output testuale, quindi a livello superficiale sembrano endpoint di chat intercambiabili. Le differenze emergono quando si guarda a cosa accetta ciascuno e a quanto controllo offre.
Kimi K2.6 ha una finestra di contesto di 262144 token e accetta input sia testuale che immagini, mentre Relace Search ha una finestra di contesto di 256000 token e accetta solo testo. Queste due dimensioni di contesto sono abbastanza vicine che nessuna delle due è significativamente più grande per scopi pratici, ma il divario di modalità è reale: se la tua richiesta include un'immagine, Kimi K2.6 è l'unico dei due che può accettarla. Kimi K2.6 espone anche una superficie di parametri molto più ampia, tra cui reasoning e include_reasoning, structured_outputs, logit_bias, logprobs, top_logprobs, min_p, top_k, repetition_penalty, frequency_penalty, presence_penalty, parallel_tool_calls e seed. Relace Search supporta un insieme più ristretto: max_tokens, response_format, seed, stop, temperature, tool_choice, tools e top_p. Kimi K2.6 è l'unico della coppia con structured outputs e l'unico con controlli di reasoning, quindi i compiti che dipendono da uno dei due appartengono a Kimi K2.6.
Per il lavoro quotidiano, la divisione è piuttosto netta. Se hai bisogno di un modello che ragioni su un problema passo dopo passo, che emetta una forma JSON rigorosa tramite structured outputs, o che gestisca un prompt che mescola testo e immagini, chiama Kimi K2.6. Se stai eseguendo una generazione testuale semplice o una chiamata di strumenti in cui ti servono solo temperature, top_p, sequenze di stop e un formato di risposta, Relace Search copre questo con meno parametri da regolare. Vale la pena controllare il costo nella tabella dei prezzi live prima di impegnarti, dato che Kimi K2.6 è il più economico dei due sull'input mentre Relace Search è il più economico sull'output. Ciò significa che la scelta più economica dipende dal tuo rapporto input/output: i carichi di lavoro con molti prompt propendono per Kimi K2.6, mentre i carichi di lavoro con molta generazione propendono per Relace Search.
Chiamare uno dei due modelli tramite api14 funziona allo stesso modo perché l'API è compatibile con OpenAI. Punti il tuo client esistente all'URL di base di api14, invii i tuoi messaggi all'endpoint chat completions e imposti il campo model su "moonshotai/kimi-k2.6" oppure "relace/relace-search". Nient'altro nella forma della richiesta cambia. Passare dall'uno all'altro è una modifica di una riga all'id del modello, quindi puoi confrontare entrambi con il tuo traffico senza riscrivere la tua integrazione. Tieni presente che i parametri non sono universali: se invii reasoning o structured_outputs a Relace Search, oppure logprobs e logit_bias, aspettati che vengano rifiutati o ignorati, quindi condiziona quei campi al modello che stai chiamando.
Cambia modello con una stringa
Entrambi i modelli usano lo stesso endpoint e la stessa struttura di richiesta. Cambia il valore di model da "moonshotai/kimi-k2.6" a "relace/relace-search", prompt, streaming e tool continuano a funzionare.
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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