GPT-6 Luna vs Kimi K2.7 Code

vs

Lequel choisir, et quand

gpt-6-luna est l'option la moins chère et la plus spacieuse : $0.1 en entrée et $0.5 en sortie par million contre $0.95 et $4 pour kimi-k2.7-code (9.5x en entrée, 8x en sortie), avec un contexte de 1050000 tokens et une sortie maximale de 128000 contre 256000 et 32768, plus l'option de désactiver la réflexion. Choisissez kimi-k2.7-code lorsque vos entrées incluent de la vidéo, ce qu'il accepte et gpt-6-luna non ; sinon les deux couvrent le texte et l'image en entrée, le texte en sortie, avec le code, les outils et le raisonnement. Les lectures en cache sont de $0.01 contre $0.19, creusant davantage l'écart sur les charges de travail qui réutilisent de longs prompts.

Benchmarks

Au-dessus de la moyenneGPT-6 Lunaseulement 1 comparablesKimi K2.7 Code1 / 5
GPT-6 Luna Kimi K2.7 Code autres modèles mesurés moyenne des modèles comparés ★ aucun autre modèle n'a fait mieux
DeepSWE 1.1
66.6%
N/A
MCP-Atlas
N/A
76%

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

Tarifs

GPT-6 Luna Kimi K2.7 Code Δ
Entrée / 1M de tokens $0.1 $0.95 0.11×
Sortie / 1M de tokens $0.5 $4 0.13×
Lecture de cache / 1M de tokens $0.01 $0.19 0.053×
Écriture de cache 1.25x (30m) / 2.5x (12h) - -

Tarifs relevés dans le catalogue en direct à la génération du site ; la page de chaque modèle affiche la grille tarifaire à jour.

Leur position : prix en entrée pour 1M de tokens, parmi les 83 modèles de chat facturés dans cette unité (échelle logarithmique)

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

Capacités

GPT-6 Luna Kimi K2.7 Code
Appel d'outils oui oui
Contrôle de la réflexion configurable toujours activé
Sortie structurée oui -
Mise en cache des prompts implicite + explicite implicite (automatique)
Durée de vie du cache at least 30m by default, 12h option on the Responses API non publié
Préfixe minimal mis en cache 1,024 tokens non publié

Spécifications

GPT-6 Luna Kimi K2.7 Code
Modalités d'entrée texte image texte image vidéo
Modalités de sortie texte texte
Date de sortie 2026-09-22 2026-06
Coupure des connaissances 2026-05 -
Fenêtre de contexte 1.1M 256K
Sortie maximale 128K 33K
Paramètre de réflexion reasoning.effort
  • thinking.type
  • thinking.keep
Valeurs acceptées
reasoning.effort
  • none
  • low
  • medium
  • high
  • xhigh
  • max
type
  • accepts only enabled
keep
  • accepts only all
Valeur par défaut medium thinking on with Preserved Thinking on

Les spécifications sont reprises de la documentation de chaque fournisseur ; quand un fournisseur ne publie pas une valeur, la ligne est omise et non déduite. Sources complètes : GPT-6 Luna · 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. CRITÈRE exactement 3 phrases

GPT-6 Luna réussi · 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.

sortie 117 tok (+48 réflexion) latence 3.4 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

Le respect de la consigne (exactement trois phrases, ça se compte), l'adaptation au public visé (le registre d'un directeur financier) et l'écart de facturation dû à la réflexion masquée, que révèlent les compteurs de tokens ci-dessous.

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. CRITÈRE le correctif passe les tests

GPT-6 Luna 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 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.

sortie 514 tok (+356 réflexion) latence 6.9 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

La justesse réelle du correctif (il s'exécute), la densité de l'explication et l'économie de tokens sur une tâche bien délimitée.

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. CRITÈRE JSON valide, schéma exact

GPT-6 Luna réussi · 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"}

sortie 161 tok (+119 réflexion) latence 21.7 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

Le respect du schéma (aucun champ inventé), la tentation d'halluciner (le texte indique que la guidance n'est pas communiquée) et les différences entre les mécanismes de 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. CRITÈRE 120 mots, 0 mot interdit

GPT-6 Luna réussi · 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.

sortie 959 tok (+813 réflexion) latence 14.6 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

Le respect des contraintes (nombre de mots, liste de mots interdits, une seule question), l'empreinte stylistique et la maîtrise de la longueur.

Passez de l'un à l'autre en changeant une seule ligne

Les deux identifiants figurent dans chaque onglet ci-dessous : les deux lignes surlignées sont le seul changement. Même endpoint, même clé, même format 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-luna",
    # 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 Luna ou Kimi K2.7 Code ?

GPT-6 Luna est moins cher sur la ligne « Entrée / 1M de tokens » ($0.1 contre $0.95, soit un écart de 9.5×). D'autres lignes peuvent dire l'inverse : le tableau ci-dessus donne la grille tarifaire complète, et le coût réel dépend de la composition de votre trafic.

Puis-je faire un test A/B entre GPT-6 Luna et Kimi K2.7 Code sans deux intégrations ?

Oui. Les deux passent par le même endpoint compatible OpenAI, avec une seule clé API. Pour passer de l'un à l'autre, il suffit de changer l'identifiant du modèle, soit une ligne : vous pouvez donc envoyer une part du trafic à chacun et comparer directement les factures.

GPT-6 Luna et Kimi K2.7 Code prennent-ils en charge la mise en cache des prompts ?

Oui. Les deux facturent les lectures de cache moins cher que leur tarif d'entrée : une charge de travail dont le préfixe est déjà en cache coûte donc moins que ne le laissent penser les tarifs publics. Les lignes de lecture de cache figurent dans le tableau des tarifs ci-dessus.

Comparatifs associés

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