MoonshotAI: Kimi K2.6 対 Relace: Relace Search
api14カタログの最新のUSD料金と機能をもとに、MoonshotAI: Kimi K2.6（$2.28 / 100万トークン (≈ ￥360)）とRelace: Relace Search（$3.50 / 100万トークン (≈ ￥554)）を並べて比較します。どちらも同じOpenAI互換APIで動作します。
仕様
| MoonshotAI: Kimi K2.6 | Relace: Relace Search | |
|---|---|---|
| プロバイダー | Moonshot AI | Relace |
| 入力 | $2.28 / 100万トークン (≈ ￥360) | $3.50 / 100万トークン (≈ ￥554) |
| 出力 | $11.94 / 100万トークン (≈ ￥1,890) | $10.50 / 100万トークン (≈ ￥1,663) |
| キャッシュ読み取り | $0.52 / 100万トークン (≈ ￥83) | - |
| コンテキストウィンドウ | 262,144 | 256,000 |
| 最大出力 | 235,929 | 128,000 |
| 入力 | text, image | text |
| 出力 | text | text |
| ツール呼び出し | ||
| 構造化出力 | ||
| 推論の調整 | ||
| 追加日 | 2026/04/20 | 2025/12/08 |
主な違い
- MoonshotAI: Kimi K2.6は入力トークンが35%安くなっています。
- Relace: Relace Searchは出力トークンが12%安くなっています。
- 構造化JSON出力に対応しているのはMoonshotAI: Kimi K2.6だけです。
- 推論の強度の調整に対応しているのはMoonshotAI: Kimi K2.6だけです。
- 入力1,000トークン・出力500トークンのリクエストの費用は、MoonshotAI: Kimi K2.6で$0.00824、Relace: Relace Searchで$0.00875です。
詳しく見る
MoonshotAI: Kimi K2.6 は Moonshot AI のテキストモデルで、2026-04-20 にリリースされました。Relace: Relace Search は Relace のテキストモデルで、2025-12-08 にリリースされました。どちらも api14 上でテキストカテゴリとして提供されており、どちらもテキスト入力を受け取ってテキスト出力を返すため、表面的には互換可能なチャットエンドポイントに見えます。違いは、それぞれが何を受け付け、どれだけの制御を提供するかを見ると明らかになります。
Kimi K2.6 は 262144 トークンのコンテキストウィンドウを持ち、テキストと画像の両方の入力を受け付けますが、Relace Search のコンテキストウィンドウは 256000 トークンで、テキストのみを受け付けます。この2つのコンテキストサイズは実用上どちらかが意味的に大きいとは言えないほど近いですが、モダリティの差は現実です。リクエストに画像が含まれる場合、この2つのうちそれを受け取れるのは Kimi K2.6 だけです。Kimi K2.6 はさらに、reasoning と include_reasoning、structured_outputs、logit_bias、logprobs、top_logprobs、min_p、top_k、repetition_penalty、frequency_penalty、presence_penalty、parallel_tool_calls、seed を含む、はるかに広いパラメータ面を公開しています。Relace Search がサポートするのはより狭いセットです: max_tokens、response_format、seed、stop、temperature、tool_choice、tools、top_p。Kimi K2.6 はこのペアで唯一 structured outputs を持つものであり、唯一 reasoning 制御を持つものでもあるため、そのどちらかに依存するタスクは Kimi K2.6 に属します。
日々の作業では、住み分けはかなり明確です。問題を段階的に推論するモデルが必要な場合、structured outputs を通じて厳密な JSON 形状を出力する場合、またはテキストと画像を混在させたプロンプトを扱う場合は、Kimi K2.6 を呼び出してください。temperature、top_p、stop シーケンス、レスポンス形式だけが必要な単純なテキスト生成やツール呼び出しを実行する場合は、Relace Search がより少ない調整項目でそれをカバーします。コミットする前にライブの価格表でコストを確認する価値があります。Kimi K2.6 は入力でこの2つの中で安く、Relace Search は出力で安いからです。つまり、安い選択は入力対出力の比率に依存します。プロンプト重視のワークロードは Kimi K2.6 に傾き、生成重視のワークロードは Relace Search に傾きます。
api14 を通じてどちらのモデルを呼び出しても、API が OpenAI 互換であるため同じように機能します。既存のクライアントを api14 のベース URL に向け、メッセージを chat completions エンドポイントに送信し、model フィールドを "moonshotai/kimi-k2.6" または "relace/relace-search" のいずれかに設定します。リクエスト形状の他の部分は変わりません。それらの間の切り替えは model id の1行の編集なので、統合を書き直すことなく、両方を自分のトラフィックに対してベンチマークできます。パラメータは万能ではないことに注意してください。reasoning や structured_outputs を Relace Search に送信する場合、または logprobs と logit_bias を送信する場合は、拒否されるか無視されることを想定し、呼び出しているモデルに応じてそれらのフィールドを制御してください。
Kimi K2.6 の方が機能セットが広いにもかかわらず、Relace Search の方が良い選択であるケースは依然としてあります。ワークロードが出力重視で、reasoning トレース、structured outputs、画像入力が必要ない場合、Relace Search は出力で安く、そのより小さなパラメータリストはプレーンテキスト生成とツール呼び出しには十分です。また、これは2つのリリースのうち古い方であるため、すでにそれに対する動作する統合がある場合、Kimi K2.6 が提供する追加のモダリティやパラメータが特に必要でない限り、これらの事実の中にそれから移行すべき能力上の理由はありません。
文字列1つで切り替え
どちらのモデルも同じエンドポイントとリクエスト形式を使います。modelの値を"moonshotai/kimi-k2.6"から"relace/relace-search"に変えるだけで、プロンプト、ストリーミング、ツールはそのまま動きます。
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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