MoonshotAI: Kimi K2.6 대 Nous: Hermes 4 405B
api14 카탈로그의 최신 USD 가격과 기능을 바탕으로 MoonshotAI: Kimi K2.6(US$2.28 / 100만 토큰 (≈ ₩3,066))와(과) Nous: Hermes 4 405B(US$3.50 / 100만 토큰 (≈ ₩4,717))를 나란히 비교합니다. 두 모델 모두 같은 OpenAI 호환 API로 실행됩니다.
사양
| MoonshotAI: Kimi K2.6 | Nous: Hermes 4 405B | |
|---|---|---|
| 제공업체 | Moonshot AI | Nous |
| 입력 | US$2.28 / 100만 토큰 (≈ ₩3,066) | US$3.50 / 100만 토큰 (≈ ₩4,717) |
| 출력 | US$11.94 / 100만 토큰 (≈ ₩16,085) | US$10.50 / 100만 토큰 (≈ ₩14,151) |
| 캐시 읽기 | US$0.52 / 100만 토큰 (≈ ₩708) | US$0.70 / 100만 토큰 (≈ ₩943) |
| 컨텍스트 윈도우 | 262,144 | 131,072 |
| 최대 출력 | 235,929 | 117,964 |
| 입력 | text, image | text |
| 출력 | text | text |
| 도구 호출 | ||
| 구조화된 출력 | ||
| 추론 조절 | ||
| 추가일 | 2026. 4. 20. | 2025. 8. 26. |
주요 차이점
- MoonshotAI: Kimi K2.6의 입력 토큰 가격이 35% 더 저렴합니다.
- Nous: Hermes 4 405B의 출력 토큰 가격이 12% 더 저렴합니다.
- MoonshotAI: Kimi K2.6는(은) 2.0배 더 긴 컨텍스트(262,144 토큰)를 읽습니다.
- 도구 호출은(는) MoonshotAI: Kimi K2.6만 지원합니다.
- 입력 1,000 토큰, 출력 500 토큰 요청의 비용은 MoonshotAI: Kimi K2.6에서 US$0.00824, Nous: Hermes 4 405B에서 US$0.00875입니다.
자세히 보기
MoonshotAI: Kimi K2.6은 Moonshot AI의 텍스트 모델로, 2026-04-20에 출시되었습니다. Nous: Hermes 4 405B는 Nous의 텍스트 모델로, 2025-08-26에 출시되었습니다. 둘 다 api14를 통해 텍스트 출력을 내는 채팅 모델로 제공되므로, 호출자 관점에서는 같은 종류의 엔드포인트이며, 단지 서로 다른 가중치와 서로 다른 제공자가 뒷받침할 뿐입니다.
가장 명확한 차이는 컨텍스트와 입력 모달리티입니다. Kimi K2.6은 262144 토큰의 컨텍스트를 받아들이고 텍스트와 이미지 입력을 모두 받는 반면, Hermes 4 405B는 131072 토큰으로 제한되며 텍스트만 받습니다. 따라서 긴 문서, 대규모 코드베이스 일부, 또는 프롬프트와 함께 스크린샷을 넣어야 한다면 Kimi K2.6이 할 수 있는 쪽입니다. 파라미터 측면에서 Kimi K2.6은 tools, tool_choice, parallel_tool_calls, logit_bias, min_p, seed를 포함해 더 넓은 표면을 노출하며, 이 중 어느 것도 Hermes 4 405B에는 나타나지 않습니다. 두 모델 모두 reasoning과 include_reasoning을 나열하고, 둘 다 structured_outputs와 response_format을 나열하므로, 선언된 내용을 기준으로는 추론이나 구조화된 출력에서 어느 쪽도 확실한 우위가 없습니다. 가격 측면에서 Kimi K2.6은 입력에서 둘 중 더 저렴하고, Hermes 4 405B는 출력에서 더 저렴하므로, 더 나은 거래는 워크로드가 입력 중심인지 출력 중심인지에 달려 있습니다.
실용적인 선택을 위해서는 작업에 이미지, 매우 긴 입력, 또는 도구 호출이 포함될 때 Kimi K2.6을 선택하세요. 에이전트 루프, 대형 문서에 대한 검색, 함수를 호출하거나 병렬 도구 호출을 실행해야 하는 모든 것은 여기에 잘 맞습니다. Hermes 4 405B는 프롬프트와 완성이 일반 텍스트이고, 컨텍스트가 131072 토큰 아래로 여유 있게 들어가며, 워크로드가 소비되는 입력보다 생성되는 출력에 의해 지배될 때 합리적인 선택입니다. 왜냐하면 출력 쪽이 더 저렴하기 때문입니다. 확실하지 않다면, Kimi K2.6의 입력 쪽이 더 저렴하다는 점이 많은 자료를 붙여 넣는 채팅 및 분석 작업에서 더 안전한 기본값이 되게 합니다.
api14를 통해 어느 모델을 호출하든 같은 작업입니다. 둘 다 OpenAI 호환되므로, 기존 클라이언트를 api14 기본 URL로 향하게 하고, chat completions 엔드포인트로 요청을 보내고, model 필드를 설정하면 됩니다. Kimi K2.6을 사용하려면 model id를 "moonshotai/kimi-k2.6"으로 설정하세요. Hermes 4 405B를 사용하려면 "nousresearch/hermes-4-405b"로 설정하세요. 요청 형태에서 다른 것은 바꿀 필요가 없습니다. 하나의 코드 경로를 유지하고 문자열만 바꿀 수 있으므로, 둘 사이의 A/B 테스트가 저렴해집니다. 다만 Hermes 4 405B로 전환하면 이미지 입력과 도구 관련 파라미터를 잃게 되므로, 요청에서 그것들을 제거하거나 기능 검사 뒤에 보호해야 한다는 점을 기억하세요.
Kimi K2.6이 더 강한 옵션처럼 보일 때도 Hermes 4 405B를 쓸 이유는 여전히 있습니다. 애플리케이션이 출력 중심이라면, 예를 들어 장문 생성, 긴 텍스트를 만들어 내는 요약, 또는 완성이 프롬프트보다 훨씬 큰 배치 작업에서는 더 저렴한 출력 쪽이 더 저렴한 입력 쪽보다 중요하며, Hermes 4 405B가 더 경제적인 선택이 됩니다. 또한 순전히 텍스트이고 컨텍스트 한도 내에 여유 있게 들어가는 워크로드에도 맞는데, 여기서는 Kimi K2.6의 추가 컨텍스트와 이미지 지원이 사용되지 않을 것입니다.
문자열 하나로 전환
두 모델은 같은 엔드포인트와 요청 형식을 사용합니다. model 값을 "moonshotai/kimi-k2.6"에서 "nousresearch/hermes-4-405b"로 바꾸기만 하면 프롬프트, 스트리밍, 도구가 그대로 작동합니다.
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": "nousresearch/hermes-4-405b",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Explain vector databases in two sentences."
}
]
});
console.log(result.choices[0].message.content);
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