This model is deprecated. We only continue performance benchmarking for the default 10k input token workload. Results for other workloads are historical and no longer updated.
Kimi has launched a newer model, Kimi K2.5. We suggest considering it instead.
For more information, see comparison of Kimi K2.5 to other models and API provider benchmarks for Kimi K2.5.
Kimi K2 Thinking Benchmarking e análise de provedores de API
Análise dos provedores de API do Kimi K2 Thinking em métricas de desempenho como latência (tempo até o primeiro token), velocidade de saída (tokens de saída por segundo), preço e outras. Os provedores de API avaliados incluem Novita, Amazon Bedrock, Microsoft Azure e Google Vertex.
Mais rápido
Velocidade de saída
4 provedores no total
Menor latência
Tempo até o primeiro token da resposta final
4 provedores no total
Menor preço
Preço combinado (por 1M de tokens)
4 provedores no total
Kimi K2 Thinking está disponível em 4 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 Azure (161.8 t/s), Google Vertex (148.1 t/s) e Amazon (122.3 t/s). A velocidade varia significativamente entre os provedores, com uma diferença de 332% entre o mais rápido e o mais lento.
- Em latência, Azure (13.67s), Google Vertex (14.42s) e Amazon (17.78s) têm o menor tempo até o primeiro token da resposta final.
- Em preço, Novita (0.79), Amazon (0.79) e Azure (0.79) têm os menores preços combinados por 1M de tokens.
- Azure oferece o melhor desempenho, com a maior velocidade e a menor latência. Para otimizar os custos, Novita tem o preço mais competitivo.
Destaques
Preços
Pricing: Cache Hit, Input, and Output
Pricing: Blended Price
Output Speed vs. Price
Velocidade
Medida pela velocidade de saída (tokens por segundo)
Output Speed: Kimi K2 Thinking
Latency vs. Output Speed
Latência
Medida pelo tempo (segundos) até o primeiro token
Tempo até o primeiro token da resposta final: provedores do Kimi K2 Thinking
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: provedores do Kimi K2 Thinking
Principais métricas de comparação e recursos da API
Perguntas frequentes
Perguntas comuns sobre os provedores do Kimi K2 Thinking
Kimi K2 Thinking está disponível em 4 provedores de API: Novita, Amazon, Azure e Google Vertex. Cada provedor oferece características de desempenho e preços diferentes.
Atualmente, o Kimi K2 Thinking está disponível em 4 provedores de API que avaliamos e acompanhamos.
Os provedores mais rápidos para o Kimi K2 Thinking em velocidade de saída são Azure (161.8 t/s), Google Vertex (148.1 t/s) e Amazon (122.3 t/s). A velocidade de saída mede a rapidez com que os tokens são gerados depois que o modelo começa a responder.
Os provedores com o menor tempo até o primeiro token da resposta final para o Kimi K2 Thinking são Azure (13.67s), Google Vertex (14.42s) e Amazon (17.78s). Uma latência menor significa um tempo de resposta inicial mais rápido.
3 de 4 provedores são compatíveis com o modo JSON para o Kimi K2 Thinking: Novita, Azure e Google Vertex.
Todos os 4 provedores do Kimi K2 Thinking são compatíveis com chamadas de funções (uso de ferramentas).
Ao escolher um provedor para o Kimi K2 Thinking, 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 Thinking, além de como ele se compara a outros modelos, consulte a página de visão geral do modelo. Ver visão geral do modelo
