Kimi K2.7 Code vs Qwen3.8 Max
Welches und wann — kuratiertes Fazit, keine Benchmark-Tabelle
kimi-k2.7-code ist auf jeder Zeile der Preisliste das günstigere der beiden, zu $0.95 Eingabe gegenüber $2 (rund 2.1x weniger) und $4 Ausgabe gegenüber $6, und es nimmt als einziges neben Text und Bild auch Video an — sein Denkmodus lässt sich allerdings nicht abschalten. qwen3.8-max kostet pro Token mehr, kauft dafür aber rund das 3.8-fache an Kontext mit 983616 Tokens, eine maximale Ausgabe von 131072 Tokens (4x Kimis 32768) sowie ausdrückliche Langkontext- und Vision-Flags. Nehmen Sie kimi-k2.7-code für Coding und Reasoning in großer Menge auf Eingaben normaler Größe oder für Arbeit mit Videoeingabe; nehmen Sie qwen3.8-max, wenn ganze Repositories oder sehr lange Generierungen in einen Aufruf passen müssen.
Preise
| Kimi K2.7 Code | Qwen3.8 Max | Δ | |
|---|---|---|---|
| Input / 1M Token | $0.95 | $2 | 0.47× |
| Output / 1M Token | $4 | $6 | 0.67× |
| Cache-Read / 1M Token | $0.19 | $0.25 | 0.76× |
| Cache-Schreiben | — | 1.25x | — |
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
| Kimi K2.7 Code | Qwen3.8 Max | |
|---|---|---|
| Tool-Nutzung | ja | ja |
| Thinking-Kontrolle | immer aktiv | ja — Regler des Anbieters nicht veröffentlicht |
| Strukturierte Ausgabe | — | ja |
| Prompt-Caching | implizit (automatisch) | implizit + explizit |
| Cache-Lebensdauer | nicht veröffentlicht | explicit: 5m, reset on hit |
| Minimales gecachtes Präfix | nicht veröffentlicht | 1024 Tokens |
Spezifikationen
| Kimi K2.7 Code | Qwen3.8 Max | |
|---|---|---|
| Input-Modalitäten | Text Bild Video | Text Bild |
| Ausgabemodalitäten | Text | Text |
| Veröffentlicht | 2026-06 | 2026-08-03 |
| Kontextfenster | 256K | 984K |
| Maximaler Output | 33K | 131K |
| Thinking-Parameter |
| — |
| Zulässige Werte | type
keep
| — |
| 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: Kimi K2.7 Code · Qwen3.8 Max
Ein Prompt, beide Modelle — gemessen über das Gateway
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
Qwen3.8 Max bestanden · 3 sentences
Enabling reasoning makes the model produce additional hidden steps before responding, and those tokens are billable. It also tends to lengthen each interaction because the model works through more possibilities before settling on an answer. Therefore, the bill doubled mainly due to higher compute and token usage per request, not necessarily because the number of requests doubled.
Ausgabe 378 tok (+305 Denken) Latenz 8.6 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.
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
Qwen3.8 Max 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 bug is that the original code starts `best` and `cur` at `0`, so it counts adjacent equal *transitions* rather than the number of items in the run. A run of length `n` has only `n - 1` equal-neighbor transitions, so single-element inputs return `0`, and runs that reach the end are undercounted by one. Initializing the current run to `1` for the first element, resetting it to `1` on a break, and updating `best` from that count fixes the off-by-one.
Ausgabe 1616 tok (+1411 Denken) Latenz 34.7 s
Ob der Fix tatsächlich korrekt ist (ausführbar), die Dichte der Erklärung, und die Token-Effizienz bei einer klar begrenzten Aufgabe.
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
Qwen3.8 Max bestanden · 5/5 fields, guidance null
{ "company": "Meridian Robotics", "quarter": "September quarter", "revenue_usd_m": 412, "growth_pct": 11, "guidance": null }
Ausgabe 1199 tok (+1141 Denken) Latenz 24.4 s
Schema-Treue (keine erfundenen Felder), Halluzinationsdruck (guidance wird ausdrücklich zurückgehalten), und Unterschiede im Pfad für strukturierte Ausgabe.
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
Qwen3.8 Max bestanden · 120 words, 0 banned, 1 question
Today, our API gateway adds prompt caching across major model providers. It stores prompts and responses in one fast cache layer. Teams can lower token spend, reduce latency, and repeat reliable answers. The feature supports OpenAI, Anthropic, Google, and Mistral through one configuration. You can set retention rules, scope access, and invalidate entries quickly. How does your team maintain consistent results during provider outages? Approved cached responses keep applications stable while fallback routes recover. The dashboard shows hit rates, savings, latency, and provider usage. Engineers receive audit trails for every cached prompt, enabling safer testing. Product managers can compare cost trends before and after cache adoption. Start with a small route, then safely expand caching to production traffic right now.
Ausgabe 2744 tok (+2591 Denken) Latenz 46.3 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="kimi-k2.7-code",
# model="qwen3.8-max", # 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: "kimi-k2.7-code",
// model: "qwen3.8-max", // 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": "kimi-k2.7-code",
# "model": "qwen3.8-max", # 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: "kimi-k2.7-code",
// Model: "qwen3.8-max", // 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("kimi-k2.7-code")
// .model("qwen3.8-max") // 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 ist günstiger, Kimi K2.7 Code oder Qwen3.8 Max?
Kimi K2.7 Code ist günstiger bei input / 1m token ($0.95 vs. $2, 2.1× 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 Kimi K2.7 Code gegen Qwen3.8 Max 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 Kimi K2.7 Code und Qwen3.8 Max 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.