MoonshotAI: Kimi K2.6 대 Relace: Relace Search
api14 카탈로그의 최신 USD 가격과 기능을 바탕으로 MoonshotAI: Kimi K2.6(US$2.28 / 100만 토큰 (≈ ₩3,086))와(과) Relace: Relace Search(US$3.50 / 100만 토큰 (≈ ₩4,748))를 나란히 비교합니다. 두 모델 모두 같은 OpenAI 호환 API로 실행됩니다.
사양
| MoonshotAI: Kimi K2.6 | Relace: Relace Search | |
|---|---|---|
| 제공업체 | Moonshot AI | Relace |
| 입력 | US$2.28 / 100만 토큰 (≈ ₩3,086) | US$3.50 / 100만 토큰 (≈ ₩4,748) |
| 출력 | US$11.94 / 100만 토큰 (≈ ₩16,192) | US$10.50 / 100만 토큰 (≈ ₩14,245) |
| 캐시 읽기 | US$0.52 / 100만 토큰 (≈ ₩712) | - |
| 컨텍스트 윈도우 | 262,144 | 256,000 |
| 최대 출력 | 235,929 | 128,000 |
| 입력 | text, image | text |
| 출력 | text | text |
| 도구 호출 | ||
| 구조화된 출력 | ||
| 추론 조절 | ||
| 추가일 | 2026. 4. 20. | 2025. 12. 8. |
주요 차이점
- MoonshotAI: Kimi K2.6의 입력 토큰 가격이 35% 더 저렴합니다.
- Relace: Relace Search의 출력 토큰 가격이 12% 더 저렴합니다.
- 구조화된 JSON 출력은(는) MoonshotAI: Kimi K2.6만 지원합니다.
- 추론 강도 조절은(는) MoonshotAI: Kimi K2.6만 지원합니다.
- 입력 1,000 토큰, 출력 500 토큰 요청의 비용은 MoonshotAI: Kimi K2.6에서 US$0.00824, Relace: Relace Search에서 US$0.00875입니다.
자세히 보기
MoonshotAI: Kimi K2.6은 Moonshot AI의 텍스트 모델로, 2026-04-20에 출시되었습니다. Relace: Relace Search는 Relace의 텍스트 모델로, 2025-12-08에 출시되었습니다. 둘 다 api14에서 텍스트 카테고리로 제공되며, 둘 다 텍스트 입력을 받아 텍스트 출력을 반환하므로 표면적으로는 서로 교체 가능한 채팅 엔드포인트처럼 보입니다. 차이는 각 모델이 무엇을 받아들이고 얼마나 많은 제어를 제공하는지 살펴보면 드러납니다.
Kimi K2.6은 262144 토큰의 컨텍스트 윈도우를 가지며 텍스트와 이미지 입력을 모두 받아들이는 반면, Relace Search는 256000 토큰의 컨텍스트 윈도우를 가지며 텍스트만 받아들입니다. 이 두 컨텍스트 크기는 실용적인 목적에서 어느 쪽도 의미 있게 더 크다고 할 수 없을 만큼 가깝지만, 모달리티 격차는 실재합니다: 요청에 이미지가 포함된다면 Kimi K2.6이 둘 중 유일하게 이를 받아들일 수 있습니다. Kimi K2.6은 또한 훨씬 더 넓은 파라미터 표면을 노출하는데, reasoning과 include_reasoning, structured_outputs, logit_bias, logprobs, top_logprobs, min_p, top_k, repetition_penalty, frequency_penalty, presence_penalty, parallel_tool_calls, seed가 포함됩니다. Relace Search는 더 좁은 집합을 지원합니다: max_tokens, response_format, seed, stop, temperature, tool_choice, tools, top_p. Kimi K2.6은 이 둘 중 structured outputs를 가진 유일한 모델이며 reasoning 제어를 가진 유일한 모델이므로, 둘 중 하나에 의존하는 작업은 Kimi K2.6에 속합니다.
일상적인 작업에서 구분은 상당히 명확합니다. 문제를 단계별로 추론하는 모델이 필요하거나, structured outputs를 통해 엄격한 JSON 형태를 출력하거나, 텍스트와 이미지를 혼합한 프롬프트를 처리해야 한다면 Kimi K2.6을 호출하세요. temperature, top_p, stop 시퀀스, response format만 필요한 단순한 텍스트 생성이나 도구 호출을 실행한다면 Relace Search가 조정할 노브가 더 적은 상태로 이를 처리합니다. 비용은 확정하기 전에 실시간 가격표에서 확인할 가치가 있는데, Kimi K2.6이 입력에서 둘 중 더 저렴하고 Relace Search가 출력에서 더 저렴하기 때문입니다. 즉, 더 저렴한 선택은 입력 대 출력 비율에 따라 달라집니다: 프롬프트가 많은 워크로드는 Kimi K2.6 쪽으로 기울고, 생성이 많은 워크로드는 Relace Search 쪽으로 기울습니다.
API가 OpenAI 호환되므로 api14를 통해 어느 모델을 호출하든 방식은 동일합니다. 기존 클라이언트를 api14 base URL로 지정하고, 메시지를 chat completions 엔드포인트로 보내고, model 필드를 "moonshotai/kimi-k2.6" 또는 "relace/relace-search"로 설정하면 됩니다. 요청 형태에서 달라지는 다른 것은 없습니다. 둘 사이 전환은 model id를 한 줄만 수정하면 되므로, 통합을 다시 작성하지 않고도 자체 트래픽에 대해 둘 다 벤치마크할 수 있습니다. 파라미터가 보편적이지 않다는 점을 명심하세요: Relace Search에 reasoning이나 structured_outputs를 보내거나 logprobs와 logit_bias를 보내면 거부되거나 무시될 것으로 예상해야 하므로, 호출하는 모델에 따라 해당 필드를 조건부로 설정하세요.
Kimi K2.6이 더 넓은 기능 집합을 갖고 있음에도 Relace Search가 더 나은 선택인 경우도 여전히 있습니다. 워크로드가 출력이 많고 reasoning 추적, structured outputs, 이미지 입력이 필요 없다면 Relace Search가 출력에서 더 저렴하며, 더 작은 파라미터 목록으로도 일반 텍스트 생성과 도구 호출에는 충분합니다. 또한 두 릴리스 중 더 오래된 것이므로, 이미 이에 대한 작동하는 통합이 있다면 Kimi K2.6이 제공하는 추가 모달리티나 파라미터가 특별히 필요하지 않은 한 이 사실들 안에서 이를 떠나야 할 기능상의 이유는 없습니다.
문자열 하나로 전환
두 모델은 같은 엔드포인트와 요청 형식을 사용합니다. model 값을 "moonshotai/kimi-k2.6"에서 "relace/relace-search"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": "relace/relace-search",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Explain vector databases in two sentences."
}
]
});
console.log(result.choices[0].message.content);
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