MoonshotAI: Kimi K2.7 Code tegen Qwen: Qwen3 235B A22B Thinking 2507
Een vergelijking naast elkaar van MoonshotAI: Kimi K2.7 Code (US$ 2,10 / 1M tekstdelen (≈ € 1,88)) en Qwen: Qwen3 235B A22B Thinking 2507 (US$ 1,58 / 1M tekstdelen (≈ € 1,41)) met actuele USD-prijzen en mogelijkheden uit de catalogus van api14. Beide werken via dezelfde OpenAI-compatibele API.
Specificaties
| MoonshotAI: Kimi K2.7 Code | Qwen: Qwen3 235B A22B Thinking 2507 | |
|---|---|---|
| Aanbieder | Moonshot AI | Qwen |
| Invoer | US$ 2,10 / 1M tekstdelen (≈ € 1,88) | US$ 1,58 / 1M tekstdelen (≈ € 1,41) |
| Uitvoer | US$ 12,25 / 1M tekstdelen (≈ € 10,98) | US$ 12,25 / 1M tekstdelen (≈ € 10,98) |
| Cache lezen | US$ 0,56 / 1M tekstdelen (≈ € 0,50) | - |
| Contextvenster | 262.144 | 128.000 |
| Maximale output | 235.929 | 16.384 |
| Invoer | text, image | text |
| Uitvoer | text | text |
| tool-aanroepen | ||
| Gestructureerde output | ||
| Instelbaar redeneren | ||
| Toegevoegd | 12 jun 2026 | 25 jul 2025 |
Belangrijkste verschillen
- Qwen: Qwen3 235B A22B Thinking 2507 is 25% goedkoper op inputtokens.
- MoonshotAI: Kimi K2.7 Code leest 2.0× meer context (262.144 tokens).
- Alleen MoonshotAI: Kimi K2.7 Code ondersteunt gestructureerde JSON-output.
- Een verzoek met 1.000 input- en 500 outputtokens kost US$ 0,00823 met MoonshotAI: Kimi K2.7 Code en US$ 0,00770 met Qwen: Qwen3 235B A22B Thinking 2507.
In detail
MoonshotAI: Kimi K2.7 Code is gemaakt door Moonshot AI, en Qwen: Qwen3 235B A22B Thinking 2507 is gemaakt door Qwen. Beide zijn tekstmodellen, wat betekent dat ze tekst retourneren, en beide worden via api14 geleverd onder dezelfde OpenAI-compatibele interface. Het Kimi-model werd door zijn aanbieder uitgebracht op 2026-06-12, terwijl het Qwen-model werd uitgebracht op 2025-07-25. De naam vertelt je iets over de intentie: Kimi K2.7 Code is gericht op code-werk, en het Qwen-model draagt het label Thinking, wat wijst op zwaar redenerende generatie.
Het duidelijkste verschil zit in de context en de invoer. Kimi K2.7 Code accepteert tekst- en beeldinput en biedt een contextvenster van 262144 tokens. Qwen3 235B A22B Thinking 2507 accepteert alleen tekst en biedt 128000 tokens. Als je prompt bijvoorbeeld een schermafbeelding, een diagram, een gescande pagina of een ander beeld bevat naast tekst, dan kan alleen het Kimi-model dit verwerken. Als je taak puur tekstueel is en comfortabel binnen 128000 tokens past, zijn beide modellen geschikt. Wat parameters betreft, exposeert Kimi K2.7 Code een bredere set, waaronder structured_outputs, response_format, logit_bias, logprobs, top_logprobs, min_p, repetition_penalty, parallel_tool_calls en seed. Het Qwen-model ondersteunt tools, tool_choice, reasoning, include_reasoning, temperature, top_p, top_k, frequency_penalty, presence_penalty, max_tokens en stop. Beide ondersteunen tool calling, dus geen van beiden heeft daar een exclusief voordeel, maar gestructureerde output-beperkingen worden alleen voor het Kimi-model vermeld.
Voor taalselectie begin je bij wat de aanvraag daadwerkelijk nodig heeft. Een lang repository context, multi-file refactors, grote logs, of alles waarbij je het model wilt beperken tot een JSON-schema of een specifiek responsformaat, wijst op Kimi K2.7 Code, vanwege het grotere venster en de parameters voor gestructureerde output. Werk dat voornamelijk redenerend is over een matige hoeveelheid tekst, waarbij je wilt dat het model nadenkt voordat het antwoord geeft en je geen beelden of schema-afdwinging nodig hebt, is een redelijke match voor Qwen3 235B A22B Thinking 2507. Als je onzeker bent, zijn de beslissende vragen eenvoudig: bevat de invoer een afbeelding, overschrijdt de prompt 128000 tokens, en heb je gestructureerde outputs nodig? Een ja op een van deze regels sluit het Qwen-model uit voor die aanroep.
Het aanroepen van een van beide via api14 is dezelfde operatie. Je stuurt een verzoek naar het OpenAI-compatibele chat completions endpoint met je api14-sleutel, en het enige wat verschilt tussen de twee modellen is de model id string. Gebruik "moonshotai/kimi-k2.7-code" voor het Kimi-model en "qwen/qwen3-235b-a22b-thinking-2507" voor het Qwen-model. Berichten, tools, temperatuur en de rest van het request body behouden dezelfde structuur, dus het wisselen is een een-regel-bewerking en je kunt ze op je eigen verkeer A/B-testen zonder client code opnieuw te schrijven. Onthoud alleen om de velden te verzenden die het gekozen model als ondersteund aangeeft, aangezien het Qwen-model de parameters voor gestructureerde output of logprob niet accepteert.
Wissel met één string
Beide modellen gebruiken hetzelfde endpoint en dezelfde verzoekstructuur. Verander de waarde van model van "moonshotai/kimi-k2.7-code" naar "qwen/qwen3-235b-a22b-thinking-2507", 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": "qwen/qwen3-235b-a22b-thinking-2507",
"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