MoonshotAI: Kimi K2.6 kontra Nous: Hermes 4 405B
Porównanie MoonshotAI: Kimi K2.6 (2,28 USD / 1M tokenów (≈ 8,91 zł)) i Nous: Hermes 4 405B (3,50 USD / 1M tokenów (≈ 13,71 zł)) obok siebie na podstawie aktualnych cen w USD i możliwości z katalogu api14. Oba działają przez to samo API zgodne z OpenAI.
Specyfikacja
| MoonshotAI: Kimi K2.6 | Nous: Hermes 4 405B | |
|---|---|---|
| Dostawca | Moonshot AI | Nous |
| Wejście | 2,28 USD / 1M tokenów (≈ 8,91 zł) | 3,50 USD / 1M tokenów (≈ 13,71 zł) |
| Wyjście | 11,94 USD / 1M tokenów (≈ 46,76 zł) | 10,50 USD / 1M tokenów (≈ 41,14 zł) |
| Odczyt z cache | 0,52 USD / 1M tokenów (≈ 2,06 zł) | 0,70 USD / 1M tokenów (≈ 2,74 zł) |
| Okno kontekstu | 262 144 | 131 072 |
| Maks. wyjście | 235 929 | 117 964 |
| Wejście | text, image | text |
| Wyjście | text | text |
| Wywołania narzędzi | ||
| Ustrukturyzowane wyjście | ||
| Sterowanie rozumowaniem | ||
| Dodano | 20 kwi 2026 | 26 sie 2025 |
Najważniejsze różnice
- MoonshotAI: Kimi K2.6 jest o 35% tańszy na tokenach wejściowych.
- Nous: Hermes 4 405B jest o 12% tańszy na tokenach wyjściowych.
- MoonshotAI: Kimi K2.6 przyjmuje 2.0× więcej kontekstu (262 144 tokenów).
- Tylko MoonshotAI: Kimi K2.6 obsługuje wywołania narzędzi.
- Żądanie z 1000 tokenów wejściowych i 500 wyjściowych kosztuje 0,00824 USD z MoonshotAI: Kimi K2.6 i 0,00875 USD z Nous: Hermes 4 405B.
Szczegółowo
MoonshotAI: Kimi K2.6 to model tekstowy od Moonshot AI, wydany 2026-04-20. Nous: Hermes 4 405B to model tekstowy od Nous, wydany 2025-08-26. Oba są udostępniane przez api14 jako modele czatu z wyjściem tekstowym, więc z perspektywy wywołującego są to ten sam typ punktu końcowego, po prostu zasilane różnymi wagami i różnymi dostawcami.
Najjaśniejsze rozróżnienie to kontekst i modalność wejścia. Kimi K2.6 akceptuje kontekst 262144 tokenów i przyjmuje zarówno tekst, jak i obraz jako dane wejściowe, podczas gdy Hermes 4 405B jest ograniczony do 131072 tokenów i przyjmuje tylko tekst. Zatem jeśli musisz podać długi dokument, duży fragment kodu lub zrzut ekranu obok swojego zapytania, Kimi K2.6 jest tym, który to potrafi. Pod względem parametrów, Kimi K2.6 eksponuje szerszą powierzchnię, w tym tools, tool_choice, parallel_tool_calls, logit_bias, min_p i seed, żadne z których nie pojawia się w Hermes 4 405B. Oba modele podają reasoning i include_reasoning, a oba podają structured_outputs i response_format, więc żaden nie ma wyraźnej przewagi pod względem rozumowania ani struktury wyjściowej na podstawie tego, co jest deklarowane. Pod względem ceny, Kimi K2.6 jest tańszy od obu dla danych wejściowych, podczas gdy Hermes 4 405B jest tańszy dla danych wyjściowych, więc lepsza oferta zależy od tego, czy Twoje obciążenie jest obciążone danymi wejściowymi, czy danymi wyjściowymi.
Dla praktycznego wyboru, sięgnij po Kimi K2.6, gdy zadanie obejmuje obrazy, bardzo długie dane wejściowe lub wywołanie narzędzi. Pętle agentów, odzyskiwanie informacji z dużych dokumentów i wszystko, co wymaga wywoływania funkcji lub wykonywania równoległych wywołań narzędzi, pasuje do niego. Hermes 4 405B jest rozsądnym wyborem, gdy Twoje zapytania i uzupełnienia są czystym tekstem, Twój kontekst swobodnie mieści się poniżej 131072 tokenów, a Twoje obciążenie jest zdominowane przez wygenerowane dane wyjściowe, a nie konsumowane dane wejściowe, ponieważ jego strona wyjściowa jest tańsza. Jeśli nie jesteś pewien, tańsza strona wejściowa Kimi K2.6 czyni go bezpieczniejszym domyślny dla zadań czatu i analizy, w których wklejas dużo materiału.
Wywołanie któregokolwiek modelu przez api14 to ta sama operacja. Oba są kompatybilne z OpenAI, więc kierujesz swój istniejący klient na bazowy URL api14, wysyłasz żądanie do punktu końcowego czatu completions i ustawiasz pole model. Aby użyć Kimi K2.6, ustaw model id na "moonshotai/kimi-k2.6". Aby użyć Hermes 4 405B, ustaw go na "nousresearch/hermes-4-405b". Nic innego w kształcie żądania nie musi się zmieniać. Możesz zachować jeden ścieżkę kodu i zamienić ciąg znaków, co sprawia, że testowanie A/B między nimi jest tanie. Pamiętaj tylko, że jeśli zmienisz się na Hermes 4 405B, tracisz obraz jako dane wejściowe i parametry związane z narzędziami, więc usuń je z żądania lub zabezpiecz je za sprawdzeniem możliwości.
Istnieje wciąż przypadek na Hermes 4 405B, nawet gdy Kimi K2.6 wydaje się silniejszą opcją. Jeśli Twoja aplikacja jest obciążona danymi wyjściowymi, na przykład generowaniem długich tekstów, podsumowaniami, które generują długie teksty, lub zadaniami wsadowymi, gdzie uzupełnienie jest znacznie większe niż zapytanie, tańsza strona wyjściowa ma większe znaczenie niż tańsza strona wejściowa, a Hermes 4 405B staje się bardziej ekonomicznym wyborem. Pasuje on również do obciążeń, które są czysto tekstowe i swobodnie mieszczą się w jego limicie kontekstu, gdzie dodatkowy kontekst i wsparcie dla obrazów Kimi K2.6 pozostałyby nieużywane.
Zmień jednym ciągiem znaków
Oba modele używają tego samego endpointu i tej samej struktury żądania. Zmień wartość model z "moonshotai/kimi-k2.6" na "nousresearch/hermes-4-405b", prompty, streaming i narzędzia działają dalej.
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);
Więcej porównań
- LiquidAI: LFM3-1.7B kontra Ricursive: Ripple 65B Preview
- LiquidAI: LFM3-1.7B kontra Crouton Alpha
- LiquidAI: LFM3-1.7B kontra Tencent: Hy4
- LiquidAI: LFM3-1.7B kontra Z.ai: GLM 5.3 FlashX Legal
- Ricursive: Ripple 65B Preview kontra Crouton Alpha
- Ricursive: Ripple 65B Preview kontra Tencent: Hy4
- Ricursive: Ripple 65B Preview kontra Z.ai: GLM 5.3 FlashX Legal
- Crouton Alpha kontra Tencent: Hy4