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GPT-6 Luna vs Kimi K2.7 Code

vs

Welches Modell, wann

gpt-6-luna ist die günstigere Option mit mehr Kapazität: $0.1 Input und $0.5 Output pro Million gegenüber $0.95 und $4 für kimi-k2.7-code (9.5x Input, 8x Output), mit einem Kontext von 1050000 Token und 128000 Max Output gegenüber 256000 und 32768, plus die Option, Thinking zu deaktivieren. Wählen Sie kimi-k2.7-code, wenn Ihre Inputs Video enthalten, was es akzeptiert und gpt-6-luna nicht; ansonsten decken beide Text und Bild als Input, Text als Output ab, mit Code, Tools und Reasoning. Cache Reads kosten $0.01 gegenüber $0.19, was den Abstand bei Workloads, die lange Prompts wiederverwenden, weiter vergrößert.

Benchmarks

Über dem DurchschnittGPT-6 Lunanur 1 vergleichbarKimi K2.7 Code1 / 5
GPT-6 Luna Kimi K2.7 Code weitere gemessene Modelle Durchschnitt der Vergleichsmodelle kein anderes Modell war besser
DeepSWE 1.1
66.6%
N/A
MCP-Atlas
N/A
76%

Herstellerangaben: Alibaba (Qwen) Anthropic DeepSeek Google Moonshot OpenAI Z.ai

Preise

GPT-6 Luna Kimi K2.7 Code Δ
Input / 1M Token $0.1 $0.95 0.11×
Output / 1M Token $0.5 $4 0.13×
Cache-Read / 1M Token $0.01 $0.19 0.053×
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 74 Chat-Modelle mit dieser Abrechnungseinheit (logarithmische Skala)

GPT-6 Luna · $0.1 Kimi K2.7 Code · $0.95
$0.05 · Qwen3 VL Flash $30 · GPT-5.4 Pro

Fähigkeiten

GPT-6 Luna Kimi K2.7 Code
Tool-Nutzung ja ja
Thinking-Kontrolle konfigurierbar immer aktiv
Strukturierte Ausgabe ja -
Prompt-Caching implizit (automatisch) implizit (automatisch)
Cache-Lebensdauer 5-10m, up to 1h nicht veröffentlicht
Minimales gecachtes Präfix 1024 Tokens nicht veröffentlicht

Spezifikationen

GPT-6 Luna Kimi K2.7 Code
Input-Modalitäten Text Bild Text Bild Video
Ausgabemodalitäten Text Text
Veröffentlicht 2026-09-22 2026-06
Wissensgrenze 2026-05 -
Kontextfenster 1.1M 256K
Maximaler Output 128K 33K
Thinking-Parameter reasoning.effort
  • thinking.type
  • thinking.keep
Zulässige Werte
reasoning.effort
  • none
  • low
  • medium
  • high
  • xhigh
  • max
type
  • accepts only enabled
keep
  • accepts only all
Standardwert medium 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: GPT-6 Luna · 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

GPT-6 Luna bestanden · 3 sentences

Enabling reasoning typically makes the model process more information and generate more internal tokens before producing its answer. Because usage is billed by tokens—and reasoning may also route requests to a more expensive model—the cost per request can rise sharply. If request volume stayed similar, that higher cost per request could explain why the bill doubled.

Ausgabe 117 tok (+48 Denken) Latenz 3.4 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

GPT-6 Luna bestanden · 8/8 cases

```python def longest_run(xs): if not xs: return 0 best = 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 original code counted matching *adjacent pairs* rather than items, so a run of length `n` was reported as `n - 1`, and a single-item input returned `0`. This version counts the current item as part of each run and updates `best` at every index, including the last; it returns `0` for an empty input.

Ausgabe 514 tok (+356 Denken) Latenz 6.9 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

GPT-6 Luna bestanden · 5/5 fields, guidance "Withheld pending the Q4 close"

{"company":"Meridian Robotics","quarter":"September quarter","revenue_usd_m":412,"growth_pct":null,"guidance":"Withheld pending the Q4 close"}

Ausgabe 161 tok (+119 Denken) Latenz 21.7 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

GPT-6 Luna bestanden · 120 words, 0 banned, 1 question

Introducing Prompt Cache, a new API gateway feature that recognizes repeat prompt prefixes and reuses provider-side cached context across supported models. Teams can route requests to different AI providers while preserving eligible cache hits, reducing redundant input processing and helping lower latency and token costs. Configure cache policies in one place, monitor hit rates by provider, and keep existing client integrations unchanged. The gateway applies provider-specific rules automatically, so developers do not need to build separate caching logic for each endpoint. Which workflows could benefit from faster responses and predictable spend? Prompt Cache is available today in preview for eligible accounts, with usage details, supported providers, and setup guidance in the dashboard. Start with one route, compare results, then expand.

Ausgabe 959 tok (+813 Denken) Latenz 14.6 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="gpt-6-luna",
    # 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 abrufen →

FAQ

Welches ist günstiger, GPT-6 Luna oder Kimi K2.7 Code?

GPT-6 Luna ist günstiger bei input / 1m token ($0.1 vs. $0.95, 9.5× 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 GPT-6 Luna 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 GPT-6 Luna 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.

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