MoonshotAI: Kimi K2.7 Code kontra Nous: Hermes 4 405B
Porównanie MoonshotAI: Kimi K2.7 Code (2,10 USD / 1M tokenów (≈ 8,23 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 K2.7 Code | Nous: Hermes 4 405B | |
|---|---|---|
| Dostawca | Moonshot AI | Nous |
| Wejście | 2,10 USD / 1M tokenów (≈ 8,23 zł) | 3,50 USD / 1M tokenów (≈ 13,71 zł) |
| Wyjście | 12,25 USD / 1M tokenów (≈ 47,99 zł) | 10,50 USD / 1M tokenów (≈ 41,14 zł) |
| Odczyt z cache | 0,56 USD / 1M tokenów (≈ 2,19 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 | 12 cze 2026 | 26 sie 2025 |
Najważniejsze różnice
- MoonshotAI: Kimi K2.7 Code jest o 40% tańszy na tokenach wejściowych.
- Nous: Hermes 4 405B jest o 14% tańszy na tokenach wyjściowych.
- MoonshotAI: Kimi K2.7 Code przyjmuje 2.0× więcej kontekstu (262 144 tokenów).
- Tylko MoonshotAI: Kimi K2.7 Code obsługuje wywołania narzędzi.
- Żądanie z 1000 tokenów wejściowych i 500 wyjściowych kosztuje 0,00823 USD z MoonshotAI: Kimi K2.7 Code i 0,00875 USD z Nous: Hermes 4 405B.
Szczegółowo
MoonshotAI: Kimi K2.7 Code to model tekstowy od Moonshot AI, wydany 12 czerwca 2026. Nous: Hermes 4 405B to model tekstowy od Nous, wydany 26 sierpnia 2025. Oba są udostępniane przez api14 jako modele generowania tekstu i oba przyjmują tekst wejściowy oraz zwracają tekst wyjściowy. Główna różnica strukturalna między nimi to wiek i pochodzenie: Kimi K2.7 Code pochodzi od dostawcy, który skupił ostatnie prace na wspomaganiu kodowania, podczas gdy Hermes 4 405B to duży model ogólnego przeznaczenia od Nous.
Oba modele różnią się najwyraźniej pod względem okna kontekstu i obsługi danych wejściowych. Kimi K2.7 Code obsługuje długość kontekstu 262 144 tokenów i przyjmuje zarówno tekst, jak i obrazy na wejściu. Hermes 4 405B obsługuje długość kontekstu 131 072 tokenów i przyjmuje wyłącznie tekst. Zatem Kimi K2.7 Code daje około dwukrotnie więcej miejsca roboczego oraz możliwość dołączenia obrazów do żądania, podczas gdy Hermes 4 405B obsługuje tylko tekst. Jeśli chodzi o parametry, Kimi K2.7 Code udostępnia szerszy zestaw, w tym tools, tool_choice, parallel_tool_calls, logit_bias, min_p i seed. Hermes 4 405B obsługuje węższy zestaw, który obejmuje typowe kontrolki próbkowania i formatowania, ale nie wymienia tools ani tool_choice. Żaden z modeli nie jest wskazany jako jednoznacznie lepszy w przypadku ustrukturyzowanych wyników lub rozumowania; te pola nie różnią się między nimi w istotny sposób.
Przy praktycznym wyborze Kimi K2.7 Code jest naturalnym wyborem, gdy zadanie dotyczy kodu, długich plików lub repozytoriów, które muszą zmieścić się w jednym żądaniu, albo gdy chcesz przekazać zrzut ekranu, diagram lub inny obraz razem z tekstem. Jego obsługa narzędzi czyni go również wyborem do przepływów pracy w stylu agenta, w których model musi wywoływać funkcje lub uruchamiać wieloetapowe pętle narzędzi. Hermes 4 405B pasuje do ogólnej pracy z tekstem, gdy dane wejściowe są zwykłym tekstem i mieszczą się w 131 072 tokenach: tworzenie szkiców, streszczanie, odpowiadanie na pytania i podobne zadania. Jeśli Twoje prompty są wyłącznie tekstowe i wygodnie mieszczą się w mniejszym oknie, Hermes 4 405B jest rozsądnym domyślnym wyborem.
Wywoływanie któregokolwiek z tych modeli przez api14 działa tak samo. Oba są zgodne z OpenAI, więc kierujesz klienta na bazowy adres URL api14 i wysyłasz żądanie chat completions. Jedyną rzeczą, którą zmieniasz między nimi, jest identyfikator modelu: użyj "moonshotai/kimi-k2.7-code" dla Kimi K2.7 Code i "nousresearch/hermes-4-405b" dla Hermes 4 405B. Kształt żądania, uwierzytelnianie i parsowanie odpowiedzi pozostają identyczne, więc możesz przełączać modele dla każdego żądania lub porównywać wyniki bez przepisywania kodu integracji. Sprawdź tylko, czy wszystkie wysyłane parametry znajdują się na liście obsługiwanych przez dany model, ponieważ Hermes 4 405B nie przyjmuje pól związanych z narzędziami.
Jeśli chodzi o cenę, Kimi K2.7 Code jest tańszą opcją dla tokenów wejściowych, podczas gdy Hermes 4 405B jest tańszy dla tokenów wyjściowych. Aktualna tabela cen na tej stronie pokazuje bieżące liczby, więc przy wyborze rozważ oczekiwany stosunek danych wejściowych do wyjściowych. Jeśli Twoje obciążenie jest intensywne pod względem danych wejściowych, takie jak długie dokumenty lub duże konteksty kodu, Kimi K2.7 Code zwykle kosztuje mniej ogółem; jeśli generujesz długie wyniki z krótkich promptów, Hermes 4 405B może być lepszą wartością.
Zmień jednym ciągiem znaków
Oba modele używają tego samego endpointu i tej samej struktury żądania. Zmień wartość model z "moonshotai/kimi-k2.7-code" 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