MoonshotAI: Kimi K2.6 contra Relace: Relace Search
Uma comparação lado a lado entre MoonshotAI: Kimi K2.6 (US$ 2,28 / 1M fragmentos (≈ R$ 12,52)) e Relace: Relace Search (US$ 3,50 / 1M fragmentos (≈ R$ 19,26)) com preços em USD e recursos atuais do catálogo do api14. Os dois funcionam pela mesma API compatível com OpenAI.
Especificações
| MoonshotAI: Kimi K2.6 | Relace: Relace Search | |
|---|---|---|
| Provedor | Moonshot AI | Relace |
| Entrada | US$ 2,28 / 1M fragmentos (≈ R$ 12,52) | US$ 3,50 / 1M fragmentos (≈ R$ 19,26) |
| Saída | US$ 11,94 / 1M fragmentos (≈ R$ 65,68) | US$ 10,50 / 1M fragmentos (≈ R$ 57,78) |
| Leitura de cache | US$ 0,52 / 1M fragmentos (≈ R$ 2,89) | - |
| Janela de contexto | 262.144 | 256.000 |
| Saída máxima | 235.929 | 128.000 |
| Entrada | text, image | text |
| Saída | text | text |
| chamada de ferramentas | ||
| Saída estruturada | ||
| Controle de raciocínio | ||
| Adicionado em | 20 de abr. de 2026 | 8 de dez. de 2025 |
Principais diferenças
- MoonshotAI: Kimi K2.6 é 35% mais barato nos tokens de entrada.
- Relace: Relace Search é 12% mais barato nos tokens de saída.
- Só o MoonshotAI: Kimi K2.6 suporta saída JSON estruturada.
- Só o MoonshotAI: Kimi K2.6 suporta controle do esforço de raciocínio.
- Uma requisição com 1.000 tokens de entrada e 500 de saída custa US$ 0,00824 com MoonshotAI: Kimi K2.6 e US$ 0,00875 com Relace: Relace Search.
Em detalhe
MoonshotAI: Kimi K2.6 é um modelo de texto da Moonshot AI, lançado em 2026-04-20. Relace: Relace Search é um modelo de texto da Relace, lançado em 2025-12-08. Ambos são servidos em api14 na categoria de texto, e ambos aceitam entrada de texto e retornam saída de texto, então, em um nível superficial, eles parecem endpoints de chat intercambiáveis. As diferenças aparecem quando você observa o que cada um aceita e quanto controle ele oferece.
Kimi K2.6 possui uma janela de contexto de 262144 tokens e aceita entrada de texto e imagem, enquanto Relace Search tem uma janela de contexto de 256000 tokens e aceita apenas texto. Esses dois tamanhos de contexto são próximos o suficiente para que nenhum seja significativamente maior para fins práticos, mas a diferença de modalidade é real: se sua requisição incluir uma imagem, Kimi K2.6 é o único dos dois que consegue recebê-la. Kimi K2.6 também expõe uma superfície de parâmetros muito mais ampla, incluindo reasoning e include_reasoning, structured_outputs, logit_bias, logprobs, top_logprobs, min_p, top_k, repetition_penalty, frequency_penalty, presence_penalty, parallel_tool_calls e seed. Relace Search suporta um conjunto mais restrito: max_tokens, response_format, seed, stop, temperature, tool_choice, tools e top_p. Kimi K2.6 é o único do par com saídas estruturadas e o único com controles de raciocínio, então tarefas que dependem de qualquer um desses pertencem ao Kimi K2.6.
Para o trabalho do dia a dia, a divisão é bastante clara. Se você precisa de um modelo para raciocinar sobre um problema passo a passo, emitir uma forma JSON estrita via saídas estruturadas, ou lidar com um prompt que mistura texto e imagens, chame Kimi K2.6. Se você está executando geração de texto simples ou chamada de ferramentas em que só precisa de temperature, top_p, sequências de parada e um formato de resposta, Relace Search cobre isso com menos ajustes para calibrar. Vale a pena verificar o custo na tabela de preços ao vivo antes de decidir, já que Kimi K2.6 é o mais barato dos dois na entrada, enquanto Relace Search é o mais barato na saída. Isso significa que a escolha mais barata depende da sua proporção de entrada para saída: cargas de trabalho com muitos prompts tendem para Kimi K2.6, enquanto cargas de trabalho com muita geração tendem para Relace Search.
Chamar qualquer um dos modelos através da api14 funciona da mesma forma porque a API é compatível com OpenAI. Você aponta seu cliente existente para a URL base da api14, envia suas mensagens para o endpoint de chat completions, e define o campo model como "moonshotai/kimi-k2.6" ou "relace/relace-search". Nada mais na forma da requisição muda. Alternar entre eles é uma edição de uma linha no id do modelo, então você pode comparar ambos com seu próprio tráfego sem reescrever sua integração. Tenha em mente que os parâmetros não são universais: se você enviar reasoning ou structured_outputs para Relace Search, ou logprobs e logit_bias, espere que sejam rejeitados ou ignorados, então condicione esses campos ao modelo que você está chamando.
Troque com uma string
Os dois modelos usam o mesmo endpoint e o mesmo formato de requisição. Mude o valor de model de "moonshotai/kimi-k2.6" para "relace/relace-search", prompts, streaming e ferramentas continuam funcionando.
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": "relace/relace-search",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Explain vector databases in two sentences."
}
]
});
console.log(result.choices[0].message.content);
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