Kimi K2.7 Code Benchmarking e análise de provedores de API
Esta análise ajuda você a escolher o melhor provedor de API de Kimi K2.7 Code para seu caso de uso.
Mais rápido
Velocidade de saída
9 provedores no total
Menor latência
Tempo até o primeiro token da resposta final
9 provedores no total
Menor preço
Preço combinado (por 1M de tokens)
9 provedores no total
Kimi K2.7 Code está disponível em 9 provedores de API, cada um com características de desempenho e preços diferentes. Veja abaixo uma comparação das principais métricas entre os provedores.
- Em velocidade de saída, os principais provedores são CoreWeave (271.6 t/s), Baseten (222.3 t/s) e Nebius (FP4) (220.7 t/s). A velocidade varia significativamente entre os provedores, com uma diferença de 567% entre o mais rápido e o mais lento.
- Em latência, CoreWeave (9.34s), Baseten (10.51s) e Modular (11.63s) têm o menor tempo até o primeiro token da resposta final.
- Em preço, DeepInfra (0.57), CoreWeave (0.60) e Baseten (0.70) têm os menores preços combinados por 1M de tokens. Os preços variam em até 2.2x entre os provedores.
- CoreWeave oferece o melhor desempenho, com a maior velocidade e a menor latência. Para otimizar os custos, DeepInfra tem o preço mais competitivo.
Destaques
Atualização: A carga de trabalho padrão do benchmarking de desempenho passou a usar 10k tokens de entrada para representar melhor os casos de uso em produção. Você ainda pode selecionar outras cargas de trabalho acima.
Preços
Pricing: Cache Hit, Input, and Output
Pricing: Blended Price
Pricing: Cache Discount
Output Speed vs. Price
Velocidade
Medida pela velocidade de saída (tokens por segundo)
Output Speed: Kimi K2.7 Code
Latency vs. Output Speed
Latência
Medida pelo tempo (segundos) até o primeiro token
Tempo até o primeiro token da resposta final
Tempo de resposta de ponta a ponta
Seconds to output 500 tokens, calculated based on time to first token, 'thinking' time for reasoning models, and output speed
Tempo de resposta de ponta a ponta
Principais métricas de comparação e recursos da API
256k | Aberto | $1.89 | 221 | 1.80 | 14.17 | 10.10 | |||
65.5k | Aberto | $1.20 | 58 | 5.16 | 51.94 | 38.22 | |||
262k | Aberto | $0.89 | 272 | 1.13 | 11.18 | 8.21 | |||
262k | Aberto | $0.76 | 222 | 0.48 | 12.76 | 10.03 | |||
262k | Aberto | $1.69 | 203 | 0.65 | 14.09 | 10.98 | |||
262k | Aberto | $0.55 | 53 | 3.74 | 55.69 | 42.43 | |||
262k | Aberto | $0.39 | 41 | 1.08 | 67.39 | 54.16 | |||
262k | Aberto | $0.52 | 122 | 0.69 | 23.10 | 18.31 | |||
256k | Aberto | $0.54 | 49 | 2.88 | 59.07 | 45.89 | |||
Perguntas frequentes
Perguntas comuns sobre os provedores do Kimi K2.7 Code
Atualmente, o Kimi K2.7 Code está disponível em 9 provedores de API que avaliamos e acompanhamos.
Os provedores mais rápidos para o Kimi K2.7 Code em velocidade de saída são CoreWeave (271.6 t/s), Baseten (222.3 t/s) e Nebius (FP4) (220.7 t/s). A velocidade de saída mede a rapidez com que os tokens são gerados depois que o modelo começa a responder.
Os preços do Kimi K2.7 Code variam em até 2.2x entre os provedores. O mais acessível é DeepInfra, com $0.57 por 1M de tokens, enquanto Nebius (FP4) cobra $1.25 por 1M de tokens.
Todos os 9 provedores do Kimi K2.7 Code são compatíveis com o modo JSON para saída estruturada.
Todos os 9 provedores do Kimi K2.7 Code são compatíveis com chamadas de funções (uso de ferramentas).
Ao escolher um provedor para o Kimi K2.7 Code, considere a velocidade de saída (para tarefas que exigem alta vazão), a latência (para aplicações interativas que precisam de respostas iniciais rápidas), o preço (para cargas de trabalho atentas aos custos) e os recursos da API, como modo JSON e chamadas de funções.
Sim. O desempenho dos provedores pode variar ao longo do tempo devido a mudanças na infraestrutura, balanceamento de carga e atualizações. Avaliamos continuamente todos os provedores e exibimos as tendências históricas de desempenho nos gráficos de evolução ao longo do tempo.
Para saber mais sobre a inteligência, as capacidades e as modalidades do Kimi K2.7 Code, além de como ele se compara a outros modelos, consulte a página de visão geral do modelo. Ver visão geral do modelo
