MoonshotAI: Kimi K2.7 Code 대 Qwen: Qwen3 235B A22B Thinking 2507
api14 카탈로그의 최신 USD 가격과 기능을 바탕으로 MoonshotAI: Kimi K2.7 Code(US$2.10 / 100만 토큰 (≈ ₩2,830))와(과) Qwen: Qwen3 235B A22B Thinking 2507(US$1.58 / 100만 토큰 (≈ ₩2,123))를 나란히 비교합니다. 두 모델 모두 같은 OpenAI 호환 API로 실행됩니다.
사양
| MoonshotAI: Kimi K2.7 Code | Qwen: Qwen3 235B A22B Thinking 2507 | |
|---|---|---|
| 제공업체 | Moonshot AI | Qwen |
| 입력 | US$2.10 / 100만 토큰 (≈ ₩2,830) | US$1.58 / 100만 토큰 (≈ ₩2,123) |
| 출력 | US$12.25 / 100만 토큰 (≈ ₩16,509) | US$12.25 / 100만 토큰 (≈ ₩16,509) |
| 캐시 읽기 | US$0.56 / 100만 토큰 (≈ ₩755) | - |
| 컨텍스트 윈도우 | 262,144 | 128,000 |
| 최대 출력 | 235,929 | 16,384 |
| 입력 | text, image | text |
| 출력 | text | text |
| 도구 호출 | ||
| 구조화된 출력 | ||
| 추론 조절 | ||
| 추가일 | 2026. 6. 12. | 2025. 7. 25. |
주요 차이점
- Qwen: Qwen3 235B A22B Thinking 2507의 입력 토큰 가격이 25% 더 저렴합니다.
- MoonshotAI: Kimi K2.7 Code는(은) 2.0배 더 긴 컨텍스트(262,144 토큰)를 읽습니다.
- 구조화된 JSON 출력은(는) MoonshotAI: Kimi K2.7 Code만 지원합니다.
- 입력 1,000 토큰, 출력 500 토큰 요청의 비용은 MoonshotAI: Kimi K2.7 Code에서 US$0.00823, Qwen: Qwen3 235B A22B Thinking 2507에서 US$0.00770입니다.
자세히 보기
MoonshotAI의 Kimi K2.7 Code와 Qwen의 Qwen3 235B A22B Thinking 2507은 모두 텍스트 모델이며, 반환하는 것이 텍스트라는 점이 같습니다. 두 모델 모두 동일한 OpenAI 호환 인터페이스인 api14를 통해 제공됩니다. Kimi 모델은 2026-06-12에 제공업체에 의해 출시되었고, Qwen 모델은 2025-07-25에 출시되었습니다. 이름에서 의도를 짐작할 수 있는데, Kimi K2.7 Code는 코드 작업에 중점을 두고 있으며, Qwen 모델은 Thinking 레이블을 가지고 있어 추론 중심의 생성을 나타냅니다.
가장 명확한 차이점은 컨텍스트와 입력입니다. Kimi K2.7 Code는 텍스트와 이미지 입력을 수용하며 262144 토큰의 컨텍스트 창을 제공합니다. Qwen3 235B A22B Thinking 2507은 텍스트만 수용하며 128000 토큰을 제공합니다. 따라서 프롬프트에 텍스트와 함께 스크린샷, 다이어그램, 스캔된 페이지 또는 기타 이미지가 포함된 경우, Kimi 모델만 이를 처리할 수 있습니다. 작업이 순수 텍스트이며 128000 토큰 내에 편안하게 들어간다면 두 모델 모두 사용 가능합니다. 파라미터 측면에서 Kimi K2.7 Code는 structured_outputs, response_format, logit_bias, logprobs, top_logprobs, min_p, repetition_penalty, parallel_tool_calls 및 seed를 포함하여 더 넓은 세트를 노출합니다. Qwen 모델은 tools, tool_choice, reasoning, include_reasoning, temperature, top_p, top_k, frequency_penalty, presence_penalty, max_tokens 및 stop을 지원합니다. 두 모델 모두 도구 호출을 지원하므로 이 부분에서 독점적인 우위는 없지만, 구조화된 출력 제약 조건은 Kimi 모델에 대해서만 나열되어 있습니다.
작업 선택을 위해서는 요청이 실제로 무엇을 필요로 하는지부터 시작해야 합니다. 긴 리포지토리 컨텍스트, 다중 파일 리팩토링, 대용량 로그 또는 모델이 JSON 스키마나 특정 응답 형식으로 제약되기를 원하는 모든 경우에는 더 큰 창과 구조화된 출력 파라미터를 갖춘 Kimi K2.7 Code가 적합합니다. 중간 정도의 텍스트에 대한 추론이 주를 이루고, 모델이 답변 전에 생각하기를 원하며 이미지나 스키마 적용이 필요하지 않은 작업은 Qwen3 235B A22B Thinking 2507에 적합합니다. 확신이 서지 않는다면 결정적인 질문은 간단합니다. 입력에 이미지가 포함되어 있습니까, 프롬프트가 128000 토큰을 초과합니까, 구조화된 출력이 필요합니까? 이 규칙 중 하나라도 '예'라면 해당 호출에 Qwen 모델을 사용할 수 없습니다.
api14를 통해 둘 중 하나를 호출하는 과정은 동일합니다. api14 키를 사용하여 OpenAI 호환 채팅 완성 엔드포인트로 요청을 보낼 때, 두 모델 간에 달라지는 유일한 것은 model id 문자열입니다. Kimi 모델에는 "moonshotai/kimi-k2.7-code"를, Qwen 모델에는 "qwen/qwen3-235b-a22b-thinking-2507"을 사용하십시오. 메시지, 도구, 온도 및 나머지 요청 본문은 동일한 형식을 유지하므로 전환은 한 줄 편집으로 가능하며 클라이언트 코드를 다시 작성하지 않고 자체 트래픽으로 두 모델을 A/B 테스트할 수 있습니다. 단, 선택한 모델이 지원하는 필드만 전송해야 한다는 점을 기억하십시오. Qwen 모델은 구조화된 출력이나 logprob 파라미터를 수용하지 않기 때문입니다.
Kimi 모델이 더 큰 창과 더 많은 파라미터를 가지고 있음에도 불구하고 Qwen 모델이 여전히 더 나은 선택인 경우가 있습니다. Qwen3 235B A22B Thinking 2507은 입력 측면에서 더 저렴하며, 출력 가격은 두 모델 간에 거의 동일하므로 입력 토큰이 청구서의 대부분을 차지하는 대용량 텍스트 전용 추론의 경우 Qwen 모델을 실행하는 비용이 더 적게 들 수 있습니다. 또한 추론과 include_reasoning을 지원하므로 워크플로우가 모델의 사고 과정을 검사하는 것에 의존한다면 그 경로도 이용할 수 있습니다. 프롬프트가 텍스트 전용이고 128000 토큰 내에 들어오며 구조화된 출력이 필요하지 않다면, Qwen 모델은 대안이 아닌 합리적인 기본값이 됩니다.
문자열 하나로 전환
두 모델은 같은 엔드포인트와 요청 형식을 사용합니다. model 값을 "moonshotai/kimi-k2.7-code"에서 "qwen/qwen3-235b-a22b-thinking-2507"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": "qwen/qwen3-235b-a22b-thinking-2507",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Explain vector databases in two sentences."
}
]
});
console.log(result.choices[0].message.content);
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