MoonshotAI: Kimi K2.7 Code mot Qwen: Qwen3 235B A22B Thinking 2507
En jämförelse sida vid sida av MoonshotAI: Kimi K2.7 Code (2,10 US$ / 1M textdelar (≈ 20,77 kr)) och Qwen: Qwen3 235B A22B Thinking 2507 (1,58 US$ / 1M textdelar (≈ 15,58 kr)) med aktuella USD-priser och funktioner från api14-katalogen. Båda körs via samma OpenAI-kompatibla API.
Specifikationer
| MoonshotAI: Kimi K2.7 Code | Qwen: Qwen3 235B A22B Thinking 2507 | |
|---|---|---|
| Leverantör | Moonshot AI | Qwen |
| Indata | 2,10 US$ / 1M textdelar (≈ 20,77 kr) | 1,58 US$ / 1M textdelar (≈ 15,58 kr) |
| Utdata | 12,25 US$ / 1M textdelar (≈ 121,16 kr) | 12,25 US$ / 1M textdelar (≈ 121,16 kr) |
| Cacheläsning | 0,56 US$ / 1M textdelar (≈ 5,54 kr) | - |
| Kontextfönster | 262 144 | 128 000 |
| Max utdata | 235 929 | 16 384 |
| Indata | text, image | text |
| Utdata | text | text |
| Verktygsanrop | ||
| Strukturerad utdata | ||
| Styrning av resonemang | ||
| Tillagd | 12 juni 2026 | 25 juli 2025 |
Viktiga skillnader
- Qwen: Qwen3 235B A22B Thinking 2507 är 25% billigare på indata-tokens.
- MoonshotAI: Kimi K2.7 Code läser 2.0× mer kontext (262 144 tokens).
- Endast MoonshotAI: Kimi K2.7 Code stöder strukturerad JSON-utdata.
- Ett anrop med 1 000 indata- och 500 utdata-tokens kostar 0,00823 US$ med MoonshotAI: Kimi K2.7 Code och 0,00770 US$ med Qwen: Qwen3 235B A22B Thinking 2507.
Mer i detalj
MoonshotAI: Kimi K2.7 Code är gjord av Moonshot AI, och Qwen: Qwen3 235B A22B Thinking 2507 är gjord av Qwen. Båda är textmodeller, vilket innebär att text är vad de returnerar, och båda serveras via api14 under samma OpenAI-kompatibla yta. Kimi-modellen släpptes av sin leverantör den 2026-06-12, medan Qwen-modellen släpptes den 2025-07-25. Namngivningen säger något om avsikten: Kimi K2.7 Code är positionerad kring kodarbete, och Qwen-modellen bär etiketten Thinking, vilket pekar mot resonemangstung generering.
Den tydligaste uppdelningen är kontext och indata. Kimi K2.7 Code accepterar text och bild som indata och erbjuder ett kontextfönster på 262144 tokens. Qwen3 235B A22B Thinking 2507 accepterar endast text och erbjuder 128000 tokens. Så om din prompt innehåller en skärmbild, ett diagram, en skannad sida eller någon annan bild tillsammans med text, kan endast Kimi-modellen ta emot den. Om din uppgift är ren text och ryms bekvämt inom 128000 tokens, är båda användbara. När det gäller parametrar exponerar Kimi K2.7 Code en bredare uppsättning, inklusive structured_outputs, response_format, logit_bias, logprobs, top_logprobs, min_p, repetition_penalty, parallel_tool_calls och seed. Qwen-modellen stöder tools, tool_choice, reasoning, include_reasoning, temperature, top_p, top_k, frequency_penalty, presence_penalty, max_tokens och stop. Båda stöder verktygsanrop, så ingen av dem har en exklusiv fördel där, men begränsningar för strukturerad utdata listas endast för Kimi-modellen.
För uppgiftsval, utgå från vad begäran faktiskt behöver. Långt arkivkontext, refaktoreringar över flera filer, stora loggar, eller något där du vill att modellen ska begränsas till ett JSON-schema eller ett specifikt svarsformat pekar mot Kimi K2.7 Code, på grund av det större fönstret och parametrarna för strukturerad utdata. Arbete som i första hand är resonemang över en måttlig mängd text, där du vill att modellen ska tänka innan den svarar och du inte behöver bilder eller schematillämpning, passar rimligen Qwen3 235B A22B Thinking 2507. Om du är osäker är de avgörande frågorna enkla: innehåller indata en bild, överstiger prompten 128000 tokens, och behöver du strukturerad utdata? Ett ja på någon av dessa utesluter Qwen-modellen för det anropet.
Att anropa endera via api14 är samma operation. Du skickar en begäran till den OpenAI-kompatibla slutpunkten för chattkompletteringar med din api14-nyckel, och det enda som ändras mellan de två modellerna är strängen för modell-id. Använd "moonshotai/kimi-k2.7-code" för Kimi-modellen och "qwen/qwen3-235b-a22b-thinking-2507" för Qwen-modellen. Meddelanden, tools, temperature och resten av begärans brödtext behåller samma form, så att byta är en enradsändring och du kan A/B-testa de två på din egen trafik utan att skriva om klientkod. Kom bara ihåg att endast skicka fält som den valda modellen listar som stödda, eftersom Qwen-modellen inte accepterar parametrarna för strukturerad utdata eller logprob.
Det finns fall där Qwen-modellen fortfarande är det bättre valet även om Kimi-modellen har det större fönstret och fler parametrar. Qwen3 235B A22B Thinking 2507 är det billigare alternativet för indata, och utdatapriset är ungefär detsamma mellan de två, så för högvolymsmässigt textbaserat resonemang där indatatokens dominerar din räkning kan Qwen-modellen kosta mindre att köra. Den stöder också reasoning och include_reasoning, så om ditt arbetsflöde är beroende av att inspektera modellens tänkande är den vägen också tillgänglig där. Om dina prompter är endast text, ryms inom 128000 tokens, och du inte behöver strukturerad utdata, är Qwen-modellen ett legitimt standardval snarare än en reservlösning.
Byt med en sträng
Båda modellerna använder samma endpoint och anropsformat. Ändra model-värdet från "moonshotai/kimi-k2.7-code" till "qwen/qwen3-235b-a22b-thinking-2507", promptar, streaming och verktyg fortsätter att fungera.
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);
Fler jämförelser
- LiquidAI: LFM3-1.7B mot Ricursive: Ripple 65B Preview
- LiquidAI: LFM3-1.7B mot Crouton Alpha
- LiquidAI: LFM3-1.7B mot Tencent: Hy4
- LiquidAI: LFM3-1.7B mot Z.ai: GLM 5.3 FlashX Legal
- Ricursive: Ripple 65B Preview mot Crouton Alpha
- Ricursive: Ripple 65B Preview mot Tencent: Hy4
- Ricursive: Ripple 65B Preview mot Z.ai: GLM 5.3 FlashX Legal
- Crouton Alpha mot Tencent: Hy4