MoonshotAI: Kimi K2.7 Code 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 K2.7 Code（$2.10 / 100万トークン (≈ ￥331)）とRelace: Relace Search（$3.50 / 100万トークン (≈ ￥552)）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 K2.7 Code | Relace: Relace Search | |
|---|---|---|
| プロバイダー | Moonshot AI | Relace |
| 入力 | $2.10 / 100万トークン (≈ ￥331) | $3.50 / 100万トークン (≈ ￥552) |
| 出力 | $12.25 / 100万トークン (≈ ￥1,933) | $10.50 / 100万トークン (≈ ￥1,657) |
| キャッシュ読み取り | $0.56 / 100万トークン (≈ ￥88) | - |
| 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 | 2026/06/12 | 2025/12/08 |
主な違い
- MoonshotAI: Kimi K2.7 Codeは入力トークンが40%安くなっています。
- Relace: Relace Searchは出力トークンが14%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 K2.7 Codeだけです。
- 推論の強度の調整に対応しているのはMoonshotAI: Kimi K2.7 Code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 K2.7 Codeで$0.00823、Relace: Relace Searchで$0.00875です。
詳しく見る
MoonshotAI: Kimi K2.7 Code は Moonshot AI のテキストモデルで、2026-06-12 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 を通じて text カテゴリで提供されるため、別の SDK でアクセスする必要がある専用エンドポイントではありません。最初に押さえておくべき主な点は、両者が異なるチームによって異なる優先事項で作られたということで、それはパラメータ一覧と各モデルが受け入れるモダリティに表れています。
最も明確な違いは、各モデルが入力として受け取るものにあります。Kimi K2.7 Code はテキストと画像の入力を受け取り、テキストを返すため、プロンプトと一緒にスクリーンショット、図、スキャンしたページを送信できます。Relace Search はテキストのみを受け取ります。コンテキストについては、両者は十分に近く、その差を考慮して計画を立てる価値はありません。Kimi K2.7 Code は 262144 トークン、Relace Search は 256000 トークンと記載されており、定性的な比較ではコンテキストウィンドウに意味のある違いはないものとして扱われています。両者が本当に分かれるのは、サポートされるパラメータです。Kimi K2.7 Code は reasoning と include_reasoning、structured_outputs、logprobs と top_logprobs、logit_bias、min_p、repetition_penalty、frequency_penalty、presence_penalty、parallel_tool_calls、top_k、seed、stop、temperature、top_p、max_tokens、response_format、tool_choice、tools を公開しています。Relace Search がサポートするのは、はるかに短いセットです。max_tokens、response_format、seed、stop、temperature、tool_choice、tools、top_p です。したがって、structured outputs と reasoning は Kimi K2.7 Code でのみ利用でき、tool calling は両方で利用できます。
タスクの選択には、パラメータ一覧が実用的な指針になります。モデルにスキーマ準拠のオブジェクトを出力させたい場合、reasoning トレースを確認したい場合、または出力分布をきめ細かくバイアスまたはサンプリングしたい場合、それができるのは Kimi K2.7 Code です。ワークロードがプレーンテキスト入力とプレーンテキスト出力で、tool calls と response format を伴うものであれば、Relace Search は考慮すべきノブが少ない形でそれをカバーします。Vision 入力ももう一つの決定要因です。画像を受け取るのは Kimi K2.7 Code だけなので、スクリーンショットや図を含むものはそこに送る必要があります。価格については、Kimi K2.7 Code は入力で安い側であり、Relace Search は出力で安い側であるため、コストの状況はどちらか一方が一律に安いかどうかではなく、入力と出力の比率に依存します。現在の数値については、このページのライブ価格表を確認してください。
どちらのモデルも api14 を通じた呼び出しは同じように機能します。API が OpenAI 互換だからです。クライアントを api14 のベース URL に向け、messages を含む chat completions リクエストを送信し、model フィールドを設定します。両者の唯一の変更点はその文字列です。Kimi K2.7 Code には "moonshotai/kimi-k2.7-code" を、Relace Search には "relace/relace-search" を使用します。リクエストボディのその他の部分はそのままです。すでに tools、temperature、max_tokens、または response format を送信している場合、それらのフィールドは両方に引き継がれます。reasoning、structured_outputs、logprobs、または画像コンテンツを送信している場合、それらは Kimi K2.7 Code に属し、Relace Search はそれらを受け入れないため、1 つのペイロードが両方に適合すると仮定せず、モデルごとに別々のリクエスト形状を保ってください。
Kimi K2.7 Code 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場合もあります。タスクがテキストのみで、tool calling が必要で、入力に対して出力が多い場合、使用しない余分なパラメータよりも、安い出力側の方が重要です。response format と temperature 設定だけで十分な、単純な抽出やフォーマットのジョブについても同様です。そのような状況では、短いパラメータ一覧は制限ではなく、設定すべき表面積が少ないだけであり、タスクが決して触れない機能に対して支払うことを避けられます。
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-k2.7-code"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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