Kimi K2.7 Code vs Qwen3.8 Flash

vs

Cuál usar y cuándo

Elige qwen3.8-flash por volumen y amplitud: cuesta aproximadamente 6.3x menos en entrada y más o menos 8.5x menos en salida que kimi-k2.7-code ($0.15 vs $0.95 en entrada, $0.47 vs $4 en salida), tiene un contexto de 1000000 tokens frente a 256000, permite hasta 131072 tokens de salida y te deja desactivar el pensamiento para llamadas sensibles a la latencia. Elige kimi-k2.7-code cuando desees el comportamiento de razonamiento siempre activo de Moonshot en un modelo enfocado en código y 256000 tokens más 32768 de salida sean espacio suficiente. Ambos admiten texto, imagen y video en la entrada y devuelven texto, por lo que la diferencia radica en el precio, el contexto y el control sobre el pensamiento.

Benchmarks

Sobre la mediaNinguno mejorKimi K2.7 Code1 / 50 / 5Qwen3.8 Flash12 / 163 / 16
Kimi K2.7 Code Qwen3.8 Flash otros modelos medidos media de los modelos comparados ★ ningún otro modelo puntuó más alto
SWE-Bench Pro
N/A
62.5%
OSWorld 2.0 partial
N/A
52.3%
JobBench
N/A
55.7%
GPQA Diamond
N/A
91.7%
ERQA
N/A
ningún otro modelo puntuó más alto 72.3%
MCP-Atlas
76%
N/A
LVBench
N/A
76.6%

Publicado por los proveedores: Alibaba (Qwen) Anthropic ByteDance DeepSeek Google MiniMax Moonshot OpenAI Tencent Z.ai

Precios

Kimi K2.7 Code Qwen3.8 Flash Δ
Entrada / 1M tokens $0.95 $0.15 6.3×
Salida / 1M tokens $4 $0.47 8.5×
Lectura de caché / 1M tokens $0.19 $0.016 12×
Escritura en caché - 1.25x -

Tarifas tomadas del catálogo en vivo al generar el sitio; la página de cada modelo tiene la ficha de precios actualizada.

Dónde queda cada uno: precio de entrada por 1M de tokens entre los 80 modelos de chat que se facturan en esta unidad (escala logarítmica)

Kimi K2.7 Code · $0.95 Qwen3.8 Flash · $0.15
$0.05 · Qwen3 VL Flash $30 · GPT-5.4 Pro

Capacidades

Kimi K2.7 Code Qwen3.8 Flash
Uso de herramientas sí sí
Control del razonamiento siempre activo configurable
Salida estructurada - sí
Caché de prompts implícito (automático) implícito + explícito
Duración de la caché no publicado explicit: 5m, reset on hit
Prefijo mínimo en caché no publicado 1,024 tokens

Especificaciones

Kimi K2.7 Code Qwen3.8 Flash
Modalidades de entrada texto imagen vídeo texto imagen vídeo
Modalidades de salida texto texto
Lanzamiento 2026-06 2026-08-27
Ventana de contexto 256K 1M
Salida máxima 33K 131K
Parámetro de razonamiento
  • thinking.type
  • thinking.keep
  • enable_thinking
  • thinking_budget
  • preserve_thinking
Valores aceptados
type
  • accepts only enabled
keep
  • accepts only all
enable_thinking
  • true
  • false
thinking_budget
  • in tokens
preserve_thinking
  • true
  • false
Valor por defecto thinking on with Preserved Thinking on

on

qwen3.8-flash is hybrid thinking with thinking enabled by default, thinking_budget defaults to the 262,144-token chain maximum, and preserve_thinking is off

Las especificaciones se transcriben de la documentación de cada proveedor; si un proveedor no publica un dato, la fila se omite en vez de deducirlo. Fuentes completas: Kimi K2.7 Code · Qwen3.8 Flash

Un mismo prompt en los dos modelos, medido a través de la pasarela

PROMPT Explain to a CFO, in exactly three sentences, why our LLM bill doubled after we enabled reasoning. COMPROBACIÓN exactamente 3 frases

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 razonamiento) latencia 5.4 s

Qwen3.8 Flash superado · 3 sentences

Enabling reasoning makes the model spend additional output tokens to plan and validate answers before responding, and those tokens are billed. It also increases compute and latency per request, so each task consumes more capacity than a non-reasoning call. As a result, billable tokens and compute roughly doubled, directly driving the higher invoice.

salida 330 tok (+262 razonamiento) latencia 8.9 s

Cumplimiento de la instrucción (exactamente tres frases, se pueden contar), adaptación al público (registro de CFO) y la diferencia de facturación por razonamiento oculto que dejan ver los contadores de tokens de abajo.

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. COMPROBACIÓN la corrección pasa las pruebas

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 razonamiento) latencia 9.4 s

Qwen3.8 Flash 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 else: cur = 1 best = max(best, cur) return best ``` The bug is that the original version counts adjacent equal pairs rather than items in a run, starting both `cur` and `best` at `0`, and it resets `cur` to `0` after a mismatch, thereby discarding the first element of the new run. That makes single-element inputs return `0`, and because every run is effectively measured in “steps” between equal elements, the last element is not counted—particularly noticeable when the longest run ends at the final index.

salida 2123 tok (+1933 razonamiento) latencia 43.8 s

Si la corrección funciona de verdad (se puede ejecutar), lo densa que es la explicación y la eficiencia en tokens en una tarea acotada.

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. COMPROBACIÓN JSON válido, esquema exacto

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 razonamiento) latencia 13.2 s

Qwen3.8 Flash superado · 5/5 fields, guidance null

{ "company": "Meridian Robotics", "quarter": "September quarter", "revenue_usd_m": 412, "growth_pct": 11, "guidance": null }

salida 519 tok (+463 razonamiento) latencia 10.5 s

Respeto del esquema (sin campos inventados), tentación de alucinar (la guidance se omite a propósito) y diferencias entre las vías de salida estructurada.

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. COMPROBACIÓN 120 palabras, 0 palabras prohibidas

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 razonamiento) latencia 38.6 s

Qwen3.8 Flash superado · 120 words, 0 banned, 1 question

We are announcing prompt caching across providers in our API gateway. Store approved prompt outputs once and reuse them across supported model providers, cutting latency, cost, and duplicate token spend. The feature matches identical requests, checks validity, and returns cached results while preserving routing controls. Developers keep existing endpoints; the gateway manages storage, invalidation, and provider differences. This reduces noisy repeat calls, improves steady responses, and frees teams to focus on better agent workflows. OpenAI, Anthropic, Google, Mistral, and custom routes are supported. Cache hits appear in analytics with latency, token, and cost reductions visible. Check retention and privacy rules before enabling it. Ready to add cache controls to your gateway? Enable it in settings and watch spend drop now.

salida 5958 tok (+5805 razonamiento) latencia 88.8 s

Respeto de las restricciones (límite de palabras, lista de palabras prohibidas, una única pregunta), sello de estilo y control de la longitud.

Cambia de uno a otro con una sola línea

Los dos ids aparecen en todas las pestañas de abajo; lo único que cambia es el par de líneas resaltadas. El endpoint, la clave y la estructura de la solicitud son los mismos.

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-flash",  # descomenta esta línea, comenta la de arriba
    messages=[{"role": "user", "content": "Summarize this diff"}],
    reasoning_effort="medium",
)
print(resp.choices[0].message.content)

Obtén tu clave API →

Preguntas frecuentes

¿Cuál es más barato, Kimi K2.7 Code o Qwen3.8 Flash?

Qwen3.8 Flash es más barato en Entrada / 1M tokens ($0.15 frente a $0.95, una diferencia de 6.3×). En otras filas puede ser al revés: la tabla de arriba recoge todas las tarifas, y el coste real depende de tu combinación de uso.

¿Puedo hacer pruebas A/B de Kimi K2.7 Code frente a Qwen3.8 Flash sin dos integraciones?

Sí. Los dos se sirven desde el mismo endpoint compatible con OpenAI y con una sola clave API. Para cambiar de uno a otro basta con tocar una línea, el nombre del modelo, así que puedes mandar una parte del tráfico a cada uno y comparar directamente las facturas.

¿Admiten Kimi K2.7 Code y Qwen3.8 Flash caché de prompts?

Sí. Los dos cobran las lecturas de caché por debajo de su tarifa de entrada, así que las cargas de trabajo que reutilizan un prefijo ya cacheado cuestan menos de lo que sugieren los precios de lista. Las tarifas exactas de lectura de caché están en la tabla de precios de arriba.

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