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GPT-6.1 Sol vs Kimi K2.7 Code

vs

Lequel, quand

Choisissez gpt-6.1-sol lorsque la tâche nécessite de l'espace : son contexte de 1,050,000 tokens est environ 4x celui de 256,000 de kimi-k2.7-code et sa sortie maximale de 128,000 tokens près de 4x supérieure, avec des lectures en cache à $0.1 représentant environ la moitié du tarif de $0.19. kimi-k2.7-code est moins cher sur les nouveaux tokens à $0.95 en entrée et $4 en sortie contre $2 et $10 (environ 2.1x et 2.5x), et lui seul accepte l'entrée vidéo en plus du texte et des images. Les deux sont des modèles à sortie textuelle avec raisonnement et outils et un thinking qui ne peut être désactivé, le véritable compromis se situe donc entre l'échelle et le prix du cache par rapport au coût par token.

Benchmarks

GPT-6.1 Sol : le fournisseur n'a publié aucun résultat de benchmark.

Au-dessus de la moyenneKimi K2.7 Code1 / 5
GPT-6.1 Sol Kimi K2.7 Code autres modèles mesurés moyenne des modèles comparés ★ aucun autre modèle n'a fait mieux
MLS-Bench-Lite
N/A
35.1%
MCP-Atlas
N/A
76%

Chiffres publiés par les fournisseurs : Alibaba (Qwen) Moonshot OpenAI Z.ai

Tarification

GPT-6.1 Sol Kimi K2.7 Code Δ
Entrée / 1M tokens $2 $0.95 2.1×
Sortie / 1M tokens $10 $4 2.5×
Lecture en cache / 1M tokens $0.1 $0.19 0.53×
Écriture cache aucun frais supplémentaire - -

Tarifs issus du catalogue en direct au moment de la compilation ; chaque page de modèle présente la fiche actuelle.

Où ils se situent - prix en entrée pour 1M de tokens sur l'ensemble des 76 modèles chat pour cette unité de facturation (échelle logarithmique)

GPT-6.1 Sol · $2 Kimi K2.7 Code · $0.95
$0.05 · Qwen3 VL Flash $30 · GPT-5.4 Pro

Capacités

GPT-6.1 Sol Kimi K2.7 Code
Utilisation d'outils oui oui
Contrôle de la réflexion toujours activé toujours activé
Sortie structurée oui -
Mise en cache du prompt implicite (automatique) implicite (automatique)
Durée de vie du cache 5-10m, up to 1h non publié
Préfixe minimum mis en cache 1024 jetons non publié

Spécifications

GPT-6.1 Sol Kimi K2.7 Code
Modalités d'entrée texte image texte image vidéo
Modalités de sortie texte texte
Sortie 2026-09-29 2026-06
Limite de connaissances 2026-04 -
Fenêtre de contexte 1.1M 256K
Sortie maximale 128K 33K
Paramètre de réflexion reasoning.effort
  • thinking.type
  • thinking.keep
Valeurs acceptées
reasoning.effort
  • low
  • medium
  • high
  • xhigh
  • max
type
  • accepts only enabled
keep
  • accepts only all
Par défaut medium thinking on with Preserved Thinking on

Les spécifications sont transcrites à partir de la documentation de chaque fournisseur ; une ligne qu'un fournisseur ne publie pas est omise plutôt que déduite. Sources complètes : GPT-6.1 Sol · Kimi K2.7 Code

Un prompt, deux modèles - mesurés via la passerelle

PROMPT Explain to a CFO, in exactly three sentences, why our LLM bill doubled after we enabled reasoning. VÉRIFIER exactement 3 phrases

GPT-6.1 Sol réussi · 3 sentences

Enabling reasoning makes the model do more computational work before answering, and many providers bill the resulting reasoning tokens even though users never see them. That means the same number of requests can cost twice as much because each request consumes more billable tokens, even if the visible answers stay the same length. We should confirm the increase in our usage breakdown and reserve higher reasoning levels for tasks where the improvement justifies the added cost.

sortie 144 tok (+54 réflexion) latence 6.6 s

Kimi K2.7 Code réussi · 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.

sortie 259 tok (+174 réflexion) latence 5.4 s

Suivi de l'instruction (exactement trois phrases - comptables), adaptation à l'audience (registre CFO), et l'écart de facturation lié à la réflexion cachée que les compteurs de tokens ci-dessous révèlent.

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. VÉRIFIER le correctif passe les tests

GPT-6.1 Sol réussi · 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 function counts equal adjacent pairs rather than items in a run: a run of length `n` has only `n - 1` equal pairs, so a single-element input returns `0`, and a run ending at the last index is also undercounted. It does process the last index, so the issue is not a missing final check. Initializing each nonempty run to `1` and updating `best` after every iteration correctly counts items, including singleton and trailing runs; empty inputs still return `0`.

sortie 189 tok latence 6.3 s

Kimi K2.7 Code réussi · 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.

sortie 410 tok (+222 réflexion) latence 9.4 s

Si le correctif est réellement juste (exécutable), la densité de l'explication, et l'efficacité en tokens sur une tâche bornée.

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. VÉRIFIER JSON valide, schéma exact

GPT-6.1 Sol réussi · 5/5 fields, guidance "Withheld pending the Q4 close"

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

sortie 345 tok (+285 réflexion) latence 10.2 s

Kimi K2.7 Code réussi · 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" } ```

sortie 721 tok (+663 réflexion) latence 13.2 s

Respect du schéma (aucun champ inventé), pression d'hallucination (guidance est explicitement retenue), et différences de chemin pour la sortie structurée.

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. VÉRIFIER 120 mots, 0 mot interdit

GPT-6.1 Sol réussi · 120 words, 0 banned, 1 question

Introducing Cross-Provider Prompt Cache, a new API gateway feature that stores reusable prompts and manages caching across your supported AI providers. Why rebuild the same context every time your application switches models? With one configuration, teams can reuse shared instructions, standardize cache policies, and reduce repeated prompt processing wherever provider caching is available. The gateway handles provider-specific requirements while giving you clear visibility into cache hits, usage, and estimated savings. Set expiration windows, isolate cached content by project, and invalidate entries when prompts change. Your existing routing logic stays intact, so you can compare models without rebuilding your caching workflow. […]

sortie 588 tok (+435 réflexion) latence 13.9 s

Kimi K2.7 Code réussi · 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.

sortie 2375 tok (+2235 réflexion) latence 38.6 s

Respect des contraintes (budget de mots, liste de mots interdits, l'unique question), empreinte stylistique, et contrôle de la longueur.

Basculez de l'un à l'autre avec une seule ligne

Les deux ids sont dans chaque onglet ci-dessous - la paire de lignes en surbrillance est la seule modification. Même endpoint, même clé, même structure de requête.

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    base_url="https://synthorai.io/v1",
    api_key="sk-syn-...",
)

resp = client.chat.completions.create(
    model="gpt-6.1-sol",
    # model="kimi-k2.7-code",  # décommentez cette ligne, commentez celle du dessus
    messages=[{"role": "user", "content": "Summarize this diff"}],
    reasoning_effort="medium",
)
print(resp.choices[0].message.content)

Obtenez votre clé API →

FAQ

Lequel est le moins cher, GPT-6.1 Sol ou Kimi K2.7 Code ?

Kimi K2.7 Code est moins cher sur entrée / 1m tokens ($0.95 contre $2, avec un écart de 2.1×). D'autres lignes peuvent indiquer l'inverse - le tableau ci-dessus contient la fiche complète, et le coût réel dépend de votre combinaison.

Puis-je faire un test A/B de GPT-6.1 Sol par rapport à Kimi K2.7 Code sans deux intégrations ?

Oui. Les deux sont servis via le même endpoint compatible OpenAI avec une seule clé API - le basculement est un changement de chaîne de modèle en une ligne, vous pouvez donc diriger une fraction du trafic vers chacun et comparer les factures directement.

Est-ce que GPT-6.1 Sol et Kimi K2.7 Code prennent en charge le prompt caching ?

Oui - les deux facturent les lectures en cache en dessous de leur tarif d'entrée, donc les charges de travail à préfixe chaud coûtent moins cher que ce que les tarifs de base suggèrent. Les lignes exactes des lectures en cache se trouvent dans le tableau de tarification ci-dessus.

Comparaisons associées

Issu de nos études mesurées