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Kimi K2.7 Code vs Qwen3.7 Plus

vs

Lequel choisir, et quand

Les deux prennent texte, image et vidéo en entrée et renvoient du texte, et tous deux couvrent chat, code, raisonnement et outils : la différence est le prix et la marge. qwen3.7-plus est à $0.4 en entrée et $1.6 en sortie contre $0.95 et $4 pour kimi-k2.7-code, environ 2.4x moins cher en entrée et 2.5x en sortie, avec un contexte de 1000000 tokens, 65536 de sortie maximale et un indicateur de long contexte. Prenez qwen3.7-plus pour des passes sur un dépôt entier ou de longs documents, pour des lectures de cache moins chères ($0.08 contre $0.19), et quand vous devez couper la réflexion. Choisissez kimi-k2.7-code si vous voulez son raisonnement toujours actif et que 256000 tokens suffisent.

Benchmarks

Au-dessus de la moyenneNon dépasséKimi K2.7 Code1 / 50 / 5Qwen3.7 Plus11 / 244 / 24
Kimi K2.7 Code Qwen3.7 Plus autres modèles mesurés moyenne des modèles comparés ★ aucun autre modèle n'a fait mieux
SWE-Bench Pro
N/A
55.8%
OSWorld 2.0 partial
N/A
21.5%
JobBench
N/A
27.6%
GPQA Diamond
N/A
90.3%
ERQA
N/A
69.8%
MCP-Atlas
76%
N/A
LVBench
N/A
76.2%

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

Tarifs

Kimi K2.7 Code Qwen3.7 Plus Δ
Entrée / 1M de tokens $0.95 $0.4 2.4×
Sortie / 1M de tokens $4 $1.6 2.5×
Lecture de cache / 1M de tokens $0.19 $0.08 2.4×
Écriture de cache - 1.25x -

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 76 modèles de chat facturés dans cette unité (échelle logarithmique)

Kimi K2.7 Code · $0.95 Qwen3.7 Plus · $0.4
$0.05 · Qwen3 VL Flash $30 · GPT-5.4 Pro

Capacités

Kimi K2.7 Code Qwen3.7 Plus
Appel d'outils oui oui
Contrôle de la réflexion toujours activé configurable
Sortie structurée - oui
Mise en cache des prompts implicite (automatique) implicite + explicite
Durée de vie du cache non publié explicit: 5m, reset on hit
Préfixe minimal mis en cache non publié 1024 tokens

Spécifications

Kimi K2.7 Code Qwen3.7 Plus
Modalités d'entrée texte image vidéo texte image vidéo
Modalités de sortie texte texte
Date de sortie 2026-06 2026-06-01
Fenêtre de contexte 256K 1M
Sortie maximale 33K 66K
Paramètre de réflexion
  • thinking.type
  • thinking.keep
  • enable_thinking
  • thinking_budget
  • preserve_thinking
Valeurs acceptées
type
  • accepts only enabled
keep
  • accepts only all
enable_thinking
  • true
  • false
thinking_budget
  • in tokens
preserve_thinking
  • true
  • false
Valeur par défaut thinking on with Preserved Thinking on

on

the Qwen3.7 Plus series is hybrid thinking with thinking enabled by default, and preserve_thinking is off

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 : Kimi K2.7 Code · Qwen3.7 Plus

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

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

Qwen3.7 Plus réussi · 3 sentences

Enabling reasoning requires the model to generate extensive internal "thinking" tokens to process complex logic before delivering a final answer. Because our vendor charges us per token consumed, this hidden computational overhead effectively doubles our output volume for the exact same number of user requests. Consequently, our costs have doubled because we are now paying for the model's increased processing time to achieve higher-quality, more accurate results.

sortie 1428 tok (+1345 réflexion) latence 25.2 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

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

Qwen3.7 Plus réussi · 8/8 cases

## Fixed Code ```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 ``` ## Bug Explanation The function has two related bugs rooted in how it counts run lengths. First, `cur` is initialized to `0` and only incremented on matches, so it counts the number of *transitions* between equal elements rather than the total elements in the run—a run of N identical items only reaches `cur = N − 1`, undercounting by one. This also causes the single-element case to return `0`, since the loop never executes and `cur` never increments. […]

sortie 2317 tok (+2005 réflexion) latence 40.5 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

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

Qwen3.7 Plus réussi · 5/5 fields, guidance null

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

sortie 1807 tok (+1750 réflexion) latence 31.6 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

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

Qwen3.7 Plus réussi · 120 words, 0 banned, 1 question

Introducing PromptCache, our new API gateway feature designed to store and reuse prompts across multiple artificial intelligence providers. Have you ever noticed how repeatedly sending identical queries drains your budget and increases latency? PromptCache solves this by intelligently storing responses at the gateway level. When your application requests the same prompt from a different provider, the system instantly returns the cached result. This drastically reduces API costs and accelerates response times for your users. You can configure custom expiration times and set specific fallback rules for each vendor. You must stop paying twice for the exact same computation. Please upgrade your entire infrastructure today and experience much faster and cheaper integrations without changing a single line of your application code.

sortie 4453 tok (+4312 réflexion) latence 76.8 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="kimi-k2.7-code",
    # model="qwen3.7-plus",  # 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, Kimi K2.7 Code ou Qwen3.7 Plus ?

Qwen3.7 Plus est moins cher sur la ligne « Entrée / 1M de tokens » ($0.4 contre $0.95, soit un écart de 2.4×). 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 Kimi K2.7 Code et Qwen3.7 Plus 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.

Kimi K2.7 Code et Qwen3.7 Plus 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.

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