MoonshotAI: Kimi K2.6 tegen Nous: Hermes 4 405B
Een vergelijking naast elkaar van MoonshotAI: Kimi K2.6 (US$ 2,28 / 1M tekstdelen (≈ € 2,04)) en Nous: Hermes 4 405B (US$ 3,50 / 1M tekstdelen (≈ € 3,14)) met actuele USD-prijzen en mogelijkheden uit de catalogus van api14. Beide werken via dezelfde OpenAI-compatibele API.
Specificaties
| MoonshotAI: Kimi K2.6 | Nous: Hermes 4 405B | |
|---|---|---|
| Aanbieder | Moonshot AI | Nous |
| Invoer | US$ 2,28 / 1M tekstdelen (≈ € 2,04) | US$ 3,50 / 1M tekstdelen (≈ € 3,14) |
| Uitvoer | US$ 11,94 / 1M tekstdelen (≈ € 10,70) | US$ 10,50 / 1M tekstdelen (≈ € 9,41) |
| Cache lezen | US$ 0,52 / 1M tekstdelen (≈ € 0,47) | US$ 0,70 / 1M tekstdelen (≈ € 0,63) |
| Contextvenster | 262.144 | 131.072 |
| Maximale output | 235.929 | 117.964 |
| Invoer | text, image | text |
| Uitvoer | text | text |
| tool-aanroepen | ||
| Gestructureerde output | ||
| Instelbaar redeneren | ||
| Toegevoegd | 20 apr 2026 | 26 aug 2025 |
Belangrijkste verschillen
- MoonshotAI: Kimi K2.6 is 35% goedkoper op inputtokens.
- Nous: Hermes 4 405B is 12% goedkoper op outputtokens.
- MoonshotAI: Kimi K2.6 leest 2.0× meer context (262.144 tokens).
- Alleen MoonshotAI: Kimi K2.6 ondersteunt tool-aanroepen.
- Een verzoek met 1.000 input- en 500 outputtokens kost US$ 0,00824 met MoonshotAI: Kimi K2.6 en US$ 0,00875 met Nous: Hermes 4 405B.
In detail
MoonshotAI: Kimi K2.6 is een tekstmodel van Moonshot AI, uitgebracht op 2026-04-20. Nous: Hermes 4 405B is een tekstmodel van Nous, uitgebracht op 2025-08-26. Beide worden via api14 aangeboden als chatmodellen met tekstuitvoer, dus vanuit het perspectief van de aanroeper zijn het hetzelfde soort endpoint, alleen ondersteund door andere gewichten en andere providers.
De duidelijkste splitsing is context en invoermodaliteit. Kimi K2.6 accepteert een context van 262144 tokens en neemt zowel tekst- als afbeeldingsinvoer, terwijl Hermes 4 405B beperkt is tot 131072 tokens en alleen tekst accepteert. Dus als je een lang document, een groot stuk codebase of een schermafbeelding samen met je prompt wilt invoeren, is Kimi K2.6 degene die dat kan. Qua parameters biedt Kimi K2.6 een breder oppervlak, waaronder tools, tool_choice, parallel_tool_calls, logit_bias, min_p en seed, die geen van alle voorkomen bij Hermes 4 405B. Beide modellen vermelden reasoning en include_reasoning, en beide vermelden structured_outputs en response_format, dus geen van beide heeft een duidelijk voordeel op het gebied van reasoning of gestructureerde uitvoer op basis van wat is gedeclareerd. Qua prijs is Kimi K2.6 de goedkopere van de twee voor invoer, terwijl Hermes 4 405B goedkoper is voor uitvoer, dus de betere deal hangt af van of je workload invoerzwaar of uitvoerzwaar is.
Voor praktische selectie kies je Kimi K2.6 wanneer de taak afbeeldingen, zeer lange invoer of tool calling omvat. Agent-loops, retrieval over grote documenten en alles wat functies moet aanroepen of parallelle tool calls moet uitvoeren, passen er goed bij. Hermes 4 405B is een redelijke keuze wanneer je prompts en completions platte tekst zijn, je context ruim onder 131072 tokens past en je workload wordt gedomineerd door gegenereerde uitvoer in plaats van verbruikte invoer, aangezien de uitvoerkant de goedkopere is. Als je twijfelt, maakt het feit dat de invoerkant van Kimi K2.6 goedkoper is het de veiligere standaard voor chat- en analysetaken waarbij je veel materiaal plakt.
Het aanroepen van een van beide modellen via api14 is dezelfde handeling. Beide zijn OpenAI-compatibel, dus je richt je bestaande client op de api14 base URL, stuurt een verzoek naar het chat completions-endpoint en stelt het model-veld in. Om Kimi K2.6 te gebruiken, stel je het model-id in op "moonshotai/kimi-k2.6". Om Hermes 4 405B te gebruiken, stel je het in op "nousresearch/hermes-4-405b". Niets anders in de vorm van het verzoek hoeft te veranderen. Je kunt één codepad aanhouden en de string verwisselen, wat A/B-testen tussen hen goedkoop maakt. Onthoud alleen dat als je overschakelt naar Hermes 4 405B, je afbeeldingsinvoer en de tool-gerelateerde parameters verliest, dus verwijder die uit het verzoek of scherm ze af achter een capaciteitscontrole.
Er is nog steeds een geval voor Hermes 4 405B, zelfs wanneer Kimi K2.6 de sterkere optie lijkt. Als je applicatie uitvoerzwaar is, bijvoorbeeld langvormige generatie, samenvatting die lange tekst produceert, of batchtaken waarbij de completion veel groter is dan de prompt, dan weegt de goedkopere uitvoerkant zwaarder dan de goedkopere invoerkant, en wordt Hermes 4 405B de economischere keuze. Het past ook bij workloads die puur tekstueel zijn en ruim binnen de contextlimiet vallen, waar de extra context en afbeeldingsondersteuning van Kimi K2.6 ongebruikt zouden blijven.
Wissel met één string
Beide modellen gebruiken hetzelfde endpoint en dezelfde verzoekstructuur. Verander de waarde van model van "moonshotai/kimi-k2.6" naar "nousresearch/hermes-4-405b", prompts, streaming en tools blijven werken.
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);
Meer vergelijkingen
- LiquidAI: LFM3-1.7B tegen Ricursive: Ripple 65B Preview
- LiquidAI: LFM3-1.7B tegen Crouton Alpha
- LiquidAI: LFM3-1.7B tegen Tencent: Hy4
- LiquidAI: LFM3-1.7B tegen Z.ai: GLM 5.3 FlashX Legal
- Ricursive: Ripple 65B Preview tegen Crouton Alpha
- Ricursive: Ripple 65B Preview tegen Tencent: Hy4
- Ricursive: Ripple 65B Preview tegen Z.ai: GLM 5.3 FlashX Legal
- Crouton Alpha tegen Tencent: Hy4