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Kimi K2.7 Code vs Qwen3 235B A22B Thinking 2507: prezzo API, contesto e funzionalità · api14

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

Un confronto fianco a fianco tra MoonshotAI: Kimi K2.7 Code (2,10 USD / 1M token (≈ 1,87 €)) e Qwen: Qwen3 235B A22B Thinking 2507 (1,58 USD / 1M token (≈ 1,40 €)) con i prezzi in USD e le funzionalità aggiornati dal catalogo di api14. Entrambi funzionano con la stessa API compatibile OpenAI.

Specifiche

	MoonshotAI: Kimi K2.7 Code	Qwen: Qwen3 235B A22B Thinking 2507
Fornitore	Moonshot AI	Qwen
Ingresso	2,10 USD / 1M token (≈ 1,87 €)	1,58 USD / 1M token (≈ 1,40 €)
Uscita	12,25 USD / 1M token (≈ 10,91 €)	12,25 USD / 1M token (≈ 10,91 €)
Lettura cache	0,56 USD / 1M token (≈ 0,50 €)	-
Finestra di contesto	262.144	128.000
Output massimo	235.929	16.384
Ingresso	text, image	text
Uscita	text	text
chiamata di strumenti
Output strutturato
Controllo del ragionamento
Aggiunto	12 giu 2026	25 lug 2025

Differenze principali

Qwen: Qwen3 235B A22B Thinking 2507 costa il 25% in meno sui token di input.
MoonshotAI: Kimi K2.7 Code legge 2.0× più contesto (262.144 token).
Solo MoonshotAI: Kimi K2.7 Code supporta output JSON strutturato.
Una richiesta con 1.000 token di input e 500 di output costa 0,00823 USD con MoonshotAI: Kimi K2.7 Code e 0,00770 USD con Qwen: Qwen3 235B A22B Thinking 2507.

Nel dettaglio

MoonshotAI: Kimi K2.7 Code è realizzato da Moonshot AI, e Qwen: Qwen3 235B A22B Thinking 2507 è realizzato da Qwen. Entrambi sono modelli di testo, il che significa che restituiscono testo, ed entrambi sono serviti tramite api14 sotto la stessa superficie compatibile con OpenAI. Il modello Kimi è stato rilasciato dal suo fornitore il 2026-06-12, mentre il modello Qwen è stato rilasciato il 2025-07-25. La denominazione dice qualcosa sull'intento: Kimi K2.7 Code è posizionato attorno al lavoro sul codice, e il modello Qwen porta l'etichetta Thinking, che punta a una generazione incentrata sul ragionamento.

La divisione più chiara è contesto e input. Kimi K2.7 Code accetta input di testo e immagini e offre una finestra di contesto di 262144 token. Qwen3 235B A22B Thinking 2507 accetta solo testo e offre 128000 token. Quindi se il tuo prompt include uno screenshot, un diagramma, una pagina scansionata o qualsiasi altra immagine insieme al testo, solo il modello Kimi può prenderla. Se il tuo compito è puro testo e rientra comodamente in 128000 token, entrambi sono validi. Sui parametri, Kimi K2.7 Code espone un insieme più ampio, tra cui structured_outputs, response_format, logit_bias, logprobs, top_logprobs, min_p, repetition_penalty, parallel_tool_calls e seed. Il modello Qwen supporta tools, tool_choice, reasoning, include_reasoning, temperature, top_p, top_k, frequency_penalty, presence_penalty, max_tokens e stop. Entrambi supportano la chiamata di strumenti, quindi nessuno dei due ha un vantaggio esclusivo lì, ma i vincoli di output strutturato sono elencati solo per il modello Kimi.

Per la selezione del compito, parti da ciò di cui la richiesta ha effettivamente bisogno. Contesto lungo di repository, refactoring multi-file, log di grandi dimensioni, o qualsiasi cosa in cui vuoi che il modello sia vincolato a uno schema JSON o a un formato di risposta specifico punta a Kimi K2.7 Code, a causa della finestra più grande e dei parametri di output strutturato. Il lavoro che è principalmente ragionamento su una quantità moderata di testo, in cui vuoi che il modello pensi prima di rispondere e non hai bisogno di immagini o imposizione di schema, è un adattamento ragionevole per Qwen3 235B A22B Thinking 2507. Se non sei sicuro, le domande decisive sono semplici: l'input contiene un'immagine, il prompt supera 128000 token, e hai bisogno di output strutturati? Un sì a una qualsiasi di queste esclude il modello Qwen per quella chiamata.

Chiamare uno dei due tramite api14 è la stessa operazione. Invii una richiesta all'endpoint chat completions compatibile con OpenAI con la tua chiave api14, e l'unica cosa che cambia tra i due modelli è la stringa dell'id del modello. Usa "moonshotai/kimi-k2.7-code" per il modello Kimi e "qwen/qwen3-235b-a22b-thinking-2507" per il modello Qwen. Messaggi, strumenti, temperature e il resto del corpo della richiesta mantengono la stessa forma, quindi passare da uno all'altro è una modifica di una riga e puoi fare A/B sui due sul tuo traffico senza riscrivere il codice client. Ricorda solo di inviare solo i campi che il modello scelto elenca come supportati, poiché il modello Qwen non accetta i parametri di output strutturato o logprob.

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-k2.7-code" a "qwen/qwen3-235b-a22b-thinking-2507", prompt, streaming e tool continuano a funzionare.

MoonshotAI: Kimi K2.7 Code: dettagli e banco di prova →Qwen: Qwen3 235B A22B Thinking 2507: dettagli e banco di prova →

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 contro Qwen: Qwen3 235B A22B Thinking 2507

Specifiche

Differenze principali

Nel dettaglio

Cambia modello con una stringa

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