DeepSeek V4 Pro vs Kimi K2.7 Code
Welches Modell wofür
Nehmen Sie deepseek-v4-pro für Text in großer Menge mit langem Kontext: ein Fenster von 1000000 Tokens, bis zu 393216 Ausgabetokens und Cache-Lesevorgänge zu $0.132 je Million gegenüber $0.19. Bei der Ausgabe herrscht mit $3.96 gegenüber $4 fast Gleichstand. Nehmen Sie kimi-k2.7-code, wenn Sie Bild- oder Videoeingaben oder eine günstigere Aufnahme brauchen, denn seine Eingabe zu $0.95 unterbietet die $1.32 um rund 1.4x - bei 256000 Kontext, einer Ausgabegrenze von 32768 Tokens und nicht abschaltbarem Reasoning. Beide decken Chat, Code, Reasoning und Tools ab, der eigentliche Unterschied liegt also bei Modalität und Kontext, nicht bei den Funktionen.
Benchmarks
Anbieterangaben: Alibaba (Qwen) Anthropic DeepSeek Google MiniMax Moonshot OpenAI Tencent Z.ai
Preise
| DeepSeek V4 Pro | Kimi K2.7 Code | Δ | |
|---|---|---|---|
| Eingabe / 1M Tokens | $1.32 | $0.95 | 1.4× |
| Ausgabe / 1M Tokens | $3.96 | $4 | 0.99× |
| Cache-Lesen / 1M Tokens | $0.132 | $0.19 | 0.69× |
| Cache-Schreiben | keine gesonderte Gebühr | - | - |
Preise aus dem Live-Katalog, Stand des letzten Builds. Die aktuellen Preise stehen auf der jeweiligen Modellseite.
Einordnung: Eingabepreis pro 1M Tokens aller 76 Chat-Modelle mit dieser Abrechnungseinheit (logarithmische Skala)
Fähigkeiten
| DeepSeek V4 Pro | Kimi K2.7 Code | |
|---|---|---|
| Tool-Nutzung | ja | ja |
| Thinking-Steuerung | konfigurierbar | immer aktiv |
| Strukturierte Ausgabe | ja | - |
| Prompt-Caching | implizit (automatisch) | implizit (automatisch) |
| Cache-Lebensdauer | no fixed TTL (evicted when unused) | nicht veröffentlicht |
| Mindestlänge des gecachten Präfixes | nicht veröffentlicht | nicht veröffentlicht |
Spezifikationen
| DeepSeek V4 Pro | Kimi K2.7 Code | |
|---|---|---|
| Eingabemodalitäten | Text | Text Bild Video |
| Ausgabemodalitäten | Text | Text |
| Veröffentlicht | 2026-04-24 | 2026-06 |
| Kontextfenster | 1M | 256K |
| Maximale Ausgabe | 393K | 33K |
| Thinking-Parameter |
|
|
| Zulässige Werte | thinking.type
reasoning_effort
| type
keep
|
| Standardwert | enabled, with reasoning_effort high some complex agent requests are automatically set to max | thinking on with Preserved Thinking on |
Die Spezifikationen stammen aus der Dokumentation des jeweiligen Anbieters. Veröffentlicht ein Anbieter eine Angabe nicht, lassen wir die Zeile weg, statt sie zu schätzen. Vollständige Quellen: DeepSeek V4 Pro · Kimi K2.7 Code
Ein Prompt, beide Modelle, gemessen über das Gateway
DeepSeek V4 Pro bestanden · 3 sentences
Enabling reasoning causes the model to generate a lengthy internal chain‑of‑thought before it delivers a visible answer, and we are billed for every one of those hidden reasoning tokens just as we are for the final output. In most interactions, the volume of these unseen tokens at least equals the visible response, effectively doubling the total tokens consumed per query. That doubled token consumption translates directly into a doubled per‑query cost, which is why our overall LLM bill doubled.
Ausgabe 641 tok (+545 Thinking) Latenz 11.5 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 Thinking) Latenz 5.4 s
Befolgen der Anweisung (genau drei Sätze, das lässt sich zählen), Zuschnitt auf die Zielgruppe (Tonfall für einen CFO) und die Abrechnungslücke durch nicht sichtbares Thinking, die die Token-Zähler unten offenlegen.
DeepSeek V4 Pro 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 ``` **Explanation:** The bug stems from initializing `cur = 0` and only incrementing it when two adjacent elements match, which counts the number of *additional* equal elements rather than the actual run length (which is `cur + 1`). As a result, the returned `best` is always one less than the true longest run—most obviously returning 0 for a single-element list instead of 1. […]
Ausgabe 2418 tok (+2131 Thinking) Latenz 35.6 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 Thinking) Latenz 9.4 s
Ob der Fix wirklich korrekt ist (er lässt sich ausführen), wie dicht die Erklärung ist und wie sparsam das Modell bei einer klar begrenzten Aufgabe mit Tokens umgeht.
DeepSeek V4 Pro bestanden · 5/5 fields, guidance null
{ "company": "Meridian Robotics", "quarter": "September quarter", "revenue_usd_m": 412, "growth_pct": "eleven and change", "guidance": null }
Ausgabe 1204 tok (+1153 Thinking) Latenz 19.9 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 Thinking) Latenz 13.2 s
Schema-Treue (keine erfundenen Felder), Anreiz zum Halluzinieren (der Text nennt ausdrücklich keine guidance) und Unterschiede zwischen den Wegen zur strukturierten Ausgabe.
DeepSeek V4 Pro keine bewertbare Antwort · no answer text within 16,384 tokens (all of it went to thinking)
Das Modell hat keinen Antworttext geliefert: Das gesamte Token-Budget wurde vom nicht sichtbaren Thinking aufgebraucht.
Ausgabe 8193 tok (+8192 Thinking) Latenz 106.2 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 Thinking) Latenz 38.6 s
Einhaltung der Vorgaben (Wortbudget, Liste verbotener Wörter, genau eine Frage), stilistische Handschrift und Kontrolle über die Länge.
Eine Zeile genügt für den Wechsel
Beide IDs stehen in jedem Tab unten. Die beiden hervorgehobenen Zeilen sind die einzige Änderung. Gleicher Endpunkt, gleicher Schlüssel, gleiches Anfrageformat.
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",
# 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)import OpenAI from "openai";
const client = new OpenAI({
baseURL: "https://synthorai.io/v1",
apiKey: "sk-syn-...",
});
const resp = await client.chat.completions.create({
model: "deepseek-v4-pro",
// model: "kimi-k2.7-code", // diese Zeile einkommentieren, die darüberliegende auskommentieren
messages: [{ role: "user", content: "Summarize this diff" }],
reasoning_effort: "medium",
});
console.log(resp.choices[0].message.content);curl https://synthorai.io/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer sk-syn-..." \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "deepseek-v4-pro",
# "model": "kimi-k2.7-code", # diese Zeile einkommentieren, die darüberliegende auskommentieren
"messages": [{"role": "user", "content": "Hello"}],
"reasoning_effort": "medium"
}'package main
import (
"context"
"fmt"
"github.com/openai/openai-go/v3"
"github.com/openai/openai-go/v3/option"
)
func main() {
client := openai.NewClient(
option.WithBaseURL("https://synthorai.io/v1"),
option.WithAPIKey("sk-syn-..."),
)
resp, _ := client.Chat.Completions.New(context.TODO(), openai.ChatCompletionNewParams{
Model: "deepseek-v4-pro",
// Model: "kimi-k2.7-code", // diese Zeile einkommentieren, die darüberliegende auskommentieren
Messages: []openai.ChatCompletionMessageParamUnion{
openai.UserMessage("Summarize this diff"),
},
ReasoningEffort: openai.ReasoningEffortMedium,
})
fmt.Println(resp.Choices[0].Message.Content)
}import com.openai.client.OpenAIClient;
import com.openai.client.okhttp.OpenAIOkHttpClient;
import com.openai.models.chat.completions.*;
import com.openai.models.ReasoningEffort;
OpenAIClient client = OpenAIOkHttpClient.builder()
.baseUrl("https://synthorai.io/v1")
.apiKey("sk-syn-...")
.build();
ChatCompletion resp = client.chat().completions().create(
ChatCompletionCreateParams.builder()
.model("deepseek-v4-pro")
// .model("kimi-k2.7-code") // diese Zeile einkommentieren, die darüberliegende auskommentieren
.addUserMessage("Summarize this diff")
.reasoningEffort(ReasoningEffort.MEDIUM)
.build());
System.out.println(resp.choices().get(0).message().content().orElse(""));FAQ
Welches Modell ist günstiger: DeepSeek V4 Pro oder Kimi K2.7 Code?
Kimi K2.7 Code ist bei Eingabe / 1M Tokens günstiger ($0.95 vs. $1.32, Faktor 1.4). Bei anderen Zeilen kann es umgekehrt sein. Die Tabelle oben zeigt alle Preise, und die tatsächlichen Kosten hängen von Ihrem Mix ab.
Kann ich DeepSeek V4 Pro gegen Kimi K2.7 Code A/B-testen, ohne zweimal zu integrieren?
Ja. Beide laufen über denselben OpenAI-kompatiblen Endpunkt mit einem API-Schlüssel. Für den Wechsel ändern Sie nur eine Zeile, den Modellnamen. So können Sie einen Teil des Traffics an jedes Modell schicken und die Kosten direkt vergleichen.
Unterstützen DeepSeek V4 Pro und Kimi K2.7 Code Prompt-Caching?
Ja. Beide berechnen Cache-Lesezugriffe günstiger als die normale Eingabe. Workloads mit einem wiederkehrenden, bereits gecachten Präfix kosten deshalb weniger, als die Listenpreise vermuten lassen. Die genauen Preise stehen in den Cache-Zeilen der Preistabelle oben.