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DeepSeek V4 Pro (0813) vs Kimi K2.7 Code

vs

Welches und wann — kuratiertes Fazit, keine Benchmark-Tabelle

Wählen Sie deepseek-v4-pro-0813 für Long-Context-Text-Workloads: Sein 1000000-Token-Fenster ist fast das 4x der 256000 von kimi-k2.7-code, sein maximaler Output von 393216 ist das 12x des 32768-Limits, und Cache-Reads kosten $0.132 gegenüber $0.19, obwohl sein Input von $1.32 etwa das 1.4x der von B berechneten $0.95 ausmacht. Wählen Sie kimi-k2.7-code, wenn Sie Bild- oder Video-Input benötigen, den deepseek-v4-pro-0813 nicht akzeptiert, oder wenn günstige ungecachte Prompts wichtiger sind als die Fenstergröße; beachten Sie, dass Thinking bei diesem Modell nicht deaktiviert werden kann. Die Output-Preise liegen in jedem Fall eng beieinander, mit $3.96 gegenüber $4.

Preise

DeepSeek V4 Pro (0813) Kimi K2.7 Code Δ
Input / 1M Token $1.32 $0.95 1.4×
Output / 1M Token $3.96 $4 0.99×
Cache-Read / 1M Token $0.132 $0.19 0.69×
Cache-Schreiben keine separate Gebühr

Preise aus dem Live-Katalog zum Zeitpunkt des Builds; jede Modellseite enthält die aktuelle Übersicht.

Wo sie stehen — Eingabepreis pro 1M Tokens über alle 63 Chat-Modelle mit dieser Abrechnungseinheit (logarithmische Skala)

Fähigkeiten

DeepSeek V4 Pro (0813) Kimi K2.7 Code
Tool-Nutzung ja ja
Thinking-Kontrolle immer aktiv immer aktiv
Strukturierte Ausgabe ja
Prompt-Caching implizit (automatisch) implizit (automatisch)
Cache-Lebensdauer no fixed TTL (evicted when unused) nicht veröffentlicht
Minimales gecachtes Präfix nicht veröffentlicht nicht veröffentlicht

Spezifikationen

DeepSeek V4 Pro (0813) Kimi K2.7 Code
Input-Modalitäten Text Text Bild Video
Ausgabemodalitäten Text Text
Veröffentlicht 2026-08-13 2026-06
Kontextfenster 1M 256K
Maximaler Output 393K 33K
Thinking-Parameter reasoning_effort
  • thinking.type
  • thinking.keep
Zulässige Werte
reasoning_effort
  • the model card documents low
  • high
  • max
type
  • accepts only enabled
keep
  • accepts only all
Standardwert thinking on with Preserved Thinking on

Die Spezifikationen sind aus der Dokumentation der jeweiligen Anbieter übernommen; eine Zeile, die ein Anbieter nicht veröffentlicht, wird weggelassen und nicht abgeleitet. Vollständige Quellen: DeepSeek V4 Pro (0813) · Kimi K2.7 Code

Ein Prompt, beide Modelle — gemessen über das Gateway

PROMPT Explain to a CFO, in exactly three sentences, why our LLM bill doubled after we enabled reasoning. PRÜFEN genau 3 Sätze

DeepSeek V4 Pro (0813) bestanden · 3 sentences

Enabling reasoning causes the model to generate a hidden chain-of-thought with many additional tokens before producing the final answer, which sharply increases compute consumption per request. Those extra reasoning tokens are billed at the same or higher rates, so total usage doubled even though the volume of final outputs stayed similar. We can control this by adjusting reasoning effort, setting token limits, or routing only complex requests through reasoning mode.

Ausgabe 308 tok (+226 Denken) Latenz 5.1 s

Kimi K2.7 Code bestanden · 3 sentences

Enabling reasoning mode causes the model to generate an internal chain-of-thought before producing each answer, and that hidden reasoning text is billed like any other output. Those extra reasoning tokens typically add up to much more than the final response itself, so every API call now costs significantly more than before. Because our overall usage volume did not change, the doubled bill reflects that each query consumes roughly twice as many billable tokens.

Ausgabe 259 tok (+174 Denken) Latenz 5.4 s

Befolgen der Anweisung (genau drei Sätze — abzählbar), Zuschnitt auf das Publikum (CFO-Register), und die Abrechnungslücke durch verstecktes Denken, die die Token-Zähler unten offenlegen.

PROMPT This function is supposed to return the longest run of consecutive equal items, but callers report it is off by one on single-element inputs and misses runs that end at the last index. Fix it and explain the bug in one paragraph. PRÜFEN Fix besteht die Tests

DeepSeek V4 Pro (0813) bestanden · 8/8 cases

```python def longest_run(xs): if not xs: return 0 best = 1 cur = 1 for i in range(1, len(xs)): if xs[i] == xs[i - 1]: cur += 1 else: cur = 1 best = max(best, cur) return best ``` The bug is that `cur` was initialized to `0` and only counted adjacent matching pairs, so a run of length `n` produced `n - 1` (or `0` for a single element) instead of `n`. The code also reset to `0` on a change, when the new run should start at length `1`. Initializing `cur` and `best` to `1` fixes both the single-element case and runs ending at the last index.

Ausgabe 1315 tok (+1130 Denken) Latenz 16.9 s

Kimi K2.7 Code bestanden · 8/8 cases

```python def longest_run(xs): if not xs: return 0 best = 1 cur = 1 for i in range(1, len(xs)): if xs[i] == xs[i - 1]: cur += 1 best = max(best, cur) else: cur = 1 return best ``` The bug is that the function counts *transitions* between equal neighbors instead of counting the items themselves, so a single-element list never enters the loop and returns `0` instead of `1`. Likewise, resetting `cur` to `0` on a mismatch forgets the current item that starts a new run, which causes runs that end at the last index to be undercounted. Initializing both `best` and `cur` to `1` and resetting `cur` to `1` fixes both issues.

Ausgabe 410 tok (+222 Denken) Latenz 9.4 s

Ob der Fix tatsächlich korrekt ist (ausführbar), die Dichte der Erklärung, und die Token-Effizienz bei einer klar begrenzten Aufgabe.

PROMPT Extract a JSON object with fields {company, quarter, revenue_usd_m, growth_pct, guidance} from this text. Use null for anything not stated; add no other fields. PRÜFEN gültiges JSON, Schema exakt

DeepSeek V4 Pro (0813) bestanden · 5/5 fields, guidance null

{"company":"Meridian Robotics","quarter":"September quarter","revenue_usd_m":412,"growth_pct":11.0,"guidance":null}

Ausgabe 2155 tok (+2121 Denken) Latenz 26.0 s

Kimi K2.7 Code bestanden · 5/5 fields, guidance "withheld pending the Q4 close"

```json { "company": "Meridian Robotics", "quarter": "September quarter", "revenue_usd_m": 412, "growth_pct": 11, "guidance": "withheld pending the Q4 close" } ```

Ausgabe 721 tok (+663 Denken) Latenz 13.2 s

Schema-Treue (keine erfundenen Felder), Halluzinationsdruck (guidance wird ausdrücklich zurückgehalten), und Unterschiede im Pfad für strukturierte Ausgabe.

PROMPT Write a 120-word product announcement for an API gateway feature that caches prompts across providers. Forbidden words: "seamless", "unlock", "game-changer", "revolutionize", "empower". Exactly one sentence must be a question. PRÜFEN 120 Wörter, 0 verbotene Wörter

DeepSeek V4 Pro (0813) bestanden · 121 words, 0 banned, 1 question

Introducing cross-provider prompt caching in our API gateway. Send a prompt once, and the gateway stores its computed prefix across Anthropic, OpenAI, and other LLM providers. Subsequent requests with the same prompt hit the cache, cutting latency and token costs while keeping outputs consistent across routing decisions and provider failovers. Teams can route identical prompts between providers without reprocessing shared context or lengthy system instructions. How much could you save on repeated prompt prefixes? The cache respects provider-specific key formats, handles TTLs automatically, and works with streaming and batch requests. Enable it with one configuration flag—no changes to your application code. Available today on all plans. Monitor cache hit rates, token savings, and provider-specific performance metrics in the live dashboard.

Ausgabe 2845 tok (+2694 Denken) Latenz 25.5 s

Kimi K2.7 Code bestanden · 120 words, 0 banned, 1 question

We're introducing Prompt Cache for our API Gateway, a new capability that stores prompt responses across multiple AI providers. By caching replies, you reduce redundant calls, lower latency, and cut costs without changing how you build. Teams using several model providers can now reuse identical prompt results instantly, keeping traffic consistent and budgets predictable. Responses are keyed by provider, model, and exact prompt, so you always get the right result. Configure TTL, hit thresholds, and eviction rules from a single dashboard. It fits into your existing routing and requires no code changes. Setup takes minutes and works with your current endpoints. Want to see how much latency and spend you can trim? Check the docs to enable Prompt Cache today.

Ausgabe 2375 tok (+2235 Denken) Latenz 38.6 s

Einhaltung der Vorgaben (Wortbudget, Liste verbotener Wörter, die eine Frage), Stil-Fingerabdruck, und Längensteuerung.

Mit einer Zeile zwischen ihnen wechseln

Beide IDs befinden sich in jedem Tab unten — das hervorgehobene Zeilenpaar ist die einzige Änderung. Gleicher Endpunkt, gleicher Schlüssel, gleiche Request-Struktur.

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    base_url="https://synthorai.io/v1",
    api_key="sk-syn-...",
)

resp = client.chat.completions.create(
    model="deepseek-v4-pro-0813",
    # model="kimi-k2.7-code",  # diese Zeile einkommentieren, die darüberliegende auskommentieren
    messages=[{"role": "user", "content": "Summarize this diff"}],
    reasoning_effort="medium",
)
print(resp.choices[0].message.content)

API-Schlüssel holen →

FAQ

Welches ist günstiger, DeepSeek V4 Pro (0813) oder Kimi K2.7 Code?

Kimi K2.7 Code ist günstiger bei input / 1m token ($0.95 vs. $1.32, 1.4× Unterschied). Andere Zeilen können in die andere Richtung deuten — die obige Tabelle enthält alle Daten, und die tatsächlichen Kosten hängen von Ihrem Mix ab.

Kann ich DeepSeek V4 Pro (0813) gegen Kimi K2.7 Code ohne zwei Integrationen A/B-testen?

Ja. Beide werden über denselben OpenAI-kompatiblen Endpunkt mit einem API-Schlüssel bereitgestellt — der Wechsel ist eine einzeilige Änderung des Modell-Strings, sodass Sie einen Bruchteil des Traffics an jedes Modell leiten und die Rechnungen direkt vergleichen können.

Unterstützen DeepSeek V4 Pro (0813) und Kimi K2.7 Code Prompt-Caching?

Ja — beide berechnen Cache-Reads günstiger als ihre Eingaberate, sodass Warm-Prefix-Workloads weniger kosten, als die Listenpreise vermuten lassen. Die genauen Zeilen für Cache-Reads befinden sich in der obigen Preistabelle.

Verwandte Vergleiche

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