Kimi K2.7 Code vs MiniMax M3
Cuál usar y cuándo — veredicto seleccionado, no una tabla de benchmarks
Ambos modelos aceptan texto, imagen y vídeo de entrada y devuelven texto, y ambos cubren chat, código, razonamiento y herramientas, así que la diferencia es precio y escala: minimax-m3 va a $0.3 de entrada y $1.2 de salida frente a $0.95 y $4 de kimi-k2.7-code, unas 3.2x más barato en entrada y 3.3x en salida, con un contexto de 1000000 tokens y 524288 de salida máxima frente a 256000 y 32768. Elige minimax-m3 para entradas muy largas, generaciones largas, o cuando quieras apagar el pensamiento, ya que kimi-k2.7-code siempre razona. Escoge kimi-k2.7-code si quieres específicamente el modelo de Moonshot dentro de su límite de 256000 tokens.
Precios
| Kimi K2.7 Code | MiniMax M3 | Δ | |
|---|---|---|---|
| Entrada / 1M tokens | $0.95 | $0.3 | 3.2× |
| Salida / 1M tokens | $4 | $1.2 | 3.3× |
| Lectura de caché / 1M tokens | $0.19 | $0.06 | 3.2× |
| Escritura en caché | — | sin cargo por separado | — |
Tarifas del catálogo en vivo en el momento de la compilación; la página de cada modelo incluye la ficha actualizada.
Dónde se sitúan — precio de entrada por 1M de tokens en todos los 63 modelos de chat en esta unidad de facturación (escala logarítmica)
Capacidades
| Kimi K2.7 Code | MiniMax M3 | |
|---|---|---|
| Uso de herramientas | sí | sí |
| Control de pensamiento | siempre activo | configurable |
| Caché de prompt | implícito (automático) | implícito (automático) |
| Tiempo de vida de la caché | no publicado | no publicado |
| Prefijo mínimo en caché | no publicado | 512 tokens |
Especificaciones
| Kimi K2.7 Code | MiniMax M3 | |
|---|---|---|
| Modalidades de entrada | texto imagen vídeo | texto imagen vídeo |
| Modalidades de salida | texto | texto |
| Lanzamiento | 2026-06 | 2026-06-01 |
| Ventana de contexto | 256K | 1M |
| Salida máxima | 33K | 524K |
| Parámetro de pensamiento |
|
|
| Valores aceptados | type
keep
| thinking.type
reasoning_split
|
| Predeterminado | thinking on with Preserved Thinking on | adaptive: thinking on, with the model deciding when extra reasoning helps |
Las especificaciones se transcriben de la documentación de cada proveedor; si un proveedor no publica una fila, se omite en lugar de inferirse. Fuentes completas: Kimi K2.7 Code · MiniMax M3
Un prompt, ambos modelos — medido a través del gateway
Kimi K2.7 Code superado · 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.
salida 259 tok (+174 pensamiento) latencia 5.4 s
MiniMax M3 superado · 3 sentences
Reasoning-enabled models deliberately produce extensive internal "chain-of-thought" tokens before answering, often consuming 5–10x more tokens per query than a standard model. Because LLM providers bill per token for both that reasoning trace and the final response, your cost-per-query rises proportionally—and that multiplier is the primary driver of the doubled bill. The right response isn't to disable reasoning, but to route only genuinely complex queries to it while keeping routine traffic on the cheaper standard tier, which typically recovers 60–80% of the cost without sacrificing quality where it matters.
salida 665 tok (+548 pensamiento) latencia 5.7 s
Seguimiento de la instrucción (exactamente tres frases — contables), adaptación a la audiencia (registro de CFO), y la brecha de facturación por pensamiento oculto que los medidores de tokens de abajo dejan ver.
Kimi K2.7 Code superado · 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.
salida 410 tok (+222 pensamiento) latencia 9.4 s
MiniMax M3 superado · 8/8 cases
The bug is in the loop bound: `range(1, len(xs))` iterates from index 1 up to but not including `len(xs) - 1`... wait, actually it goes up to `len(xs) - 1`, so the last index is included. The real problems are two: 1. **Starting `best` and `cur` at 0** and iterating from index 1 means a single-element list (`len(xs) == 1`) never enters the loop, so the function returns `0` instead of `1`. The fix is to either seed `best = cur = 1` when `xs` is non-empty, or include index 0 in the loop logic. 2. **Missing the final run**: the function only updates `best` *inside* the loop when it finds a continuation. If the longest run ends at the very last element, the loop body never gets to compare it after the increment — actually it does, but only if the run is longer than the previous `best`. […]
salida 464 tok latencia 7.9 s
Si el arreglo es realmente correcto (ejecutable), la densidad de la explicación, y la eficiencia en tokens sobre una tarea acotada.
Kimi K2.7 Code superado · 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" } ```
salida 721 tok (+663 pensamiento) latencia 13.2 s
MiniMax M3 superado · 5/5 fields, guidance null
```json { "company": "Meridian Robotics", "quarter": "September quarter", "revenue_usd_m": 412, "growth_pct": 11, "guidance": null } ```
salida 2212 tok (+2161 pensamiento) latencia 23.3 s
Obediencia al esquema (sin campos inventados), presión de alucinación (guidance se retiene explícitamente), y diferencias en la ruta de salida estructurada.
Kimi K2.7 Code superado · 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.
salida 2375 tok (+2235 pensamiento) latencia 38.6 s
MiniMax M3 superado · 120 words, 0 banned, 1 question
Introducing PromptCache, our new API gateway feature that caches prompts across multiple LLM providers. Developers can store prompt-completion pairs centrally, reducing redundant inference calls and lowering costs without sacrificing quality. How will your workflow change when repeated requests resolve instantly from a shared cache layer? The gateway intercepts outgoing requests, checks for matching prompt fingerprints, and serves previously generated completions when available, falling back to the original provider on misses. Compatible with OpenAI, Anthropic, Cohere, and custom endpoints, PromptCache integrates with existing routing rules and supports TTL, versioning, and per-tenant namespaces. Teams now gain predictable latency, reduced token spend, and improved throughput during traffic spikes today. […]
salida 3256 tok (+2892 pensamiento) latencia 21.5 s
Obediencia a las restricciones (presupuesto de palabras, lista de palabras prohibidas, la única pregunta), huella de estilo, y control de la longitud.
Cambia entre ellos con una línea
Ambos IDs están en cada pestaña a continuación — el par de líneas resaltadas es la única edición. Mismo endpoint, misma clave, misma estructura de solicitud.
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="minimax-m3", # descomenta esta línea, comenta la de arriba
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: "minimax-m3", // descomenta esta línea, comenta la de arriba
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": "minimax-m3", # descomenta esta línea, comenta la de arriba
"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: "minimax-m3", // descomenta esta línea, comenta la de arriba
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("minimax-m3") // descomenta esta línea, comenta la de arriba
.addUserMessage("Summarize this diff")
.reasoningEffort(ReasoningEffort.MEDIUM)
.build());
System.out.println(resp.choices().get(0).message().content().orElse(""));Preguntas frecuentes
¿Cuál es más barato, Kimi K2.7 Code o MiniMax M3?
MiniMax M3 es más barato en entrada / 1m tokens ($0.3 vs $0.95, con una diferencia de 3.2×). Otras filas pueden indicar lo contrario — la tabla anterior muestra la ficha completa, y el costo real depende de su combinación.
¿Puedo hacer pruebas A/B de Kimi K2.7 Code frente a MiniMax M3 sin dos integraciones?
Sí. Ambos se sirven a través del mismo endpoint compatible con OpenAI con una clave API — el cambio es una modificación de una línea en la cadena del modelo, por lo que puede enrutar una fracción del tráfico a cada uno y comparar las facturas directamente.
¿Admiten Kimi K2.7 Code y MiniMax M3 caché de prompts?
Sí — ambos cobran las lecturas en caché por debajo de su tarifa de entrada, por lo que las cargas de trabajo con prefijo caliente cuestan menos de lo que sugieren las tarifas de lista. Las filas exactas de lectura en caché están en la tabla de precios de arriba.