Novità Registrati gratis, 10 chiamate le offriamo noi. Fino a $1, senza carta.

Claude Sonnet 5.5 vs Kimi K2.7 Code

vs

Quale scegliere e quando

Scegli claude-sonnet-5-5 quando il lavoro richiede spazio: il suo contesto da 1000000 token e l'output massimo da 128000 token superano nettamente i 256000 e 32768 di kimi-k2.7-code, e aggiunge una capacità di thinking esplicita oltre a chat, codice, strumenti e ragionamento. Scegli kimi-k2.7-code per ridurre i costi su testo e codice ad alto volume: con $0.95 in input e $4 in output costa circa 2.1x in meno sull'input e 2.5x in meno sull'output rispetto al Sonnet da $2/$10, anche se le sue letture dalla cache costano di più ($0.19 contro $0.1), ed è l'unico dei due ad accettare input video oltre a testo e immagini.

Benchmark

Claude Sonnet 5.5: il provider non ha pubblicato risultati di benchmark.

Sopra la mediaKimi K2.7 Code1 / 5
Claude Sonnet 5.5 Kimi K2.7 Code altri modelli misurati media dei modelli confrontati ★ nessun altro modello ha fatto meglio
MLS-Bench-Lite
N/A
35.1%
MCP-Atlas
N/A
76%

Dati pubblicati dai provider: Alibaba (Qwen) Moonshot OpenAI Z.ai

Prezzi

Claude Sonnet 5.5 Kimi K2.7 Code Δ
Input / 1M token $2 $0.95 2.1×
Output / 1M token $10 $4 2.5×
Lettura cache / 1M token $0.1 $0.19 0.53×
Scrittura in cache 1.25x (5m) / 2x (1h) - -

Tariffe lette dal catalogo live al momento della build; il listino aggiornato è sulla pagina di ciascun modello.

Dove si collocano: prezzo di input per 1M di token tra tutti i modelli di chat con questa unità di fatturazione (77, scala logaritmica)

Funzionalità

Claude Sonnet 5.5 Kimi K2.7 Code
Tool use sì sì
Controllo del ragionamento sempre attivo sempre attivo
Output strutturato sì -
Prompt caching esplicito (contrassegni tu il prefisso) implicito (automatico)
Durata della cache 5m default, 1h option non pubblicato
Prefisso minimo in cache 1024 token non pubblicato

Specifiche

Claude Sonnet 5.5 Kimi K2.7 Code
Modalità di input testo immagine testo immagine video
Modalità di output testo testo
Rilascio 2026-09-28 2026-06
Knowledge cutoff 2026-06 -
Finestra di contesto 1M 256K
Output massimo 128K 33K
Parametro di ragionamento thinking.type
  • thinking.type
  • thinking.keep
Valori accettati
thinking.type
  • adaptive (default)
  • between_tools
type
  • accepts only enabled
keep
  • accepts only all
Valore di default adaptive, effort high thinking on with Preserved Thinking on

Le specifiche sono riprese dalla documentazione di ciascun provider; se un provider non pubblica un dato, la riga viene omessa e non dedotta. Fonti complete: Claude Sonnet 5.5 · Kimi K2.7 Code

Un solo prompt, entrambi i modelli, misurati attraverso il gateway

PROMPT Explain to a CFO, in exactly three sentences, why our LLM bill doubled after we enabled reasoning. VERIFICA esattamente 3 frasi

Claude Sonnet 5.5 superato · 3 sentences

Enabling reasoning makes the model "think" before it answers, and that internal thinking is generated as extra text (reasoning tokens) that we are billed for at the same rate as output tokens, even though users never see it. Output tokens also cost several times more than input tokens, so a single request that used to produce a short answer can now generate many times more billable text behind the scenes. Because our request volume and prompts didn't change, the doubling comes almost entirely from this hidden thinking, and we can bring it down by limiting reasoning effort, turning it off for simple tasks, and reserving it for the workloads where the accuracy gain justifies the cost.

out 205 tok latenza 3.6 s

Kimi K2.7 Code superato · 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.

out 259 tok (+174 ragionamento) latenza 5.4 s

Rispetto delle istruzioni (esattamente tre frasi: si contano), adattamento al destinatario (registro da CFO) e lo scarto di fatturazione dovuto al ragionamento nascosto, che i contatori di token qui sotto mettono in luce.

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. VERIFICA la correzione supera i test

Claude Sonnet 5.5 superato · 8/8 cases

**The bug:** `cur` counts the number of *adjacent equal pairs* rather than the number of items in the run. A run of length k contains only k−1 such pairs, so every result is one too small. The counter also starts at 0 and the loop starts at index 1, so a single-element list never updates `best` and returns 0 instead of 1. (An empty list should return 0.) In addition, `cur` resets to 0 on a mismatch, when it should reset to 1, because the item at `xs[i]` begins a new run of length 1. The claim that it "misses runs ending at the last index" is really the same off-by-one: the final run is counted, but as one less than its true length. Because `best` is updated inside the loop on every extension, the last run isn't skipped. […]

out 444 tok latenza 6.7 s

Kimi K2.7 Code superato · 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.

out 410 tok (+222 ragionamento) latenza 9.4 s

Se la correzione è davvero giusta (si può eseguire), quanto è densa la spiegazione e quanti token servono per un compito circoscritto.

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. VERIFICA JSON valido, schema esatto

Claude Sonnet 5.5 superato · 5/5 fields, guidance null

Here is the extracted JSON: ```json { "company": "Meridian Robotics", "quarter": "September quarter", "revenue_usd_m": 412, "growth_pct": 11, "guidance": null } ``` Notes on the choices: - **quarter**: The text says "September quarter" without specifying a fiscal year or Q-number, so I kept the wording as stated. - **revenue_usd_m**: The text gives "412" for the topline, with no currency or unit stated explicitly. I've taken it as 412 million USD per the field definition, but the text does not confirm that, and the figure is constant-currency. - **growth_pct**: "Eleven and change" means slightly above 11, so 11 is an approximation. The exact figure isn't given. - **guidance**: Guidance is withheld pending the Q4 close, so no guidance is stated, hence null.

out 300 tok latenza 3.5 s

Kimi K2.7 Code superato · 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" } ```

out 721 tok (+663 ragionamento) latenza 13.2 s

Aderenza allo schema (nessun campo inventato), tentazione di allucinare (il testo dice espressamente che la guidance non viene comunicata) e differenze tra i percorsi di output strutturato.

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. VERIFICA 120 parole, 0 parole vietate

Claude Sonnet 5.5 superato · 122 words, 0 banned, 1 question

**Introducing Cross-Provider Prompt Caching** Your API gateway now caches prompts across every connected LLM provider, whether you route traffic to OpenAI, Anthropic, Google, or a self-hosted model. Here's how it works: the gateway fingerprints each prompt prefix, stores it centrally, and applies the right provider-specific caching mechanism automatically. When you switch providers or fail over during an outage, your cached context follows you. Early testing shows input token costs dropping by up to 70% on repeated system prompts and long documents, with latency improvements of 40% or more on cache hits. Tired of paying to send the same instructions thousands of times a day? Enable it with one configuration flag. Cache rules, TTLs, and per-team isolation are available in the dashboard today.

out 266 tok latenza 3.8 s

Kimi K2.7 Code superato · 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.

out 2375 tok (+2235 ragionamento) latenza 38.6 s

Rispetto dei vincoli (budget di parole, elenco di parole vietate, l'unica domanda), impronta stilistica e controllo della lunghezza.

Passa dall'uno all'altro cambiando una sola riga

In ogni scheda qui sotto ci sono entrambi gli id: le due righe evidenziate sono l'unica modifica. Stesso endpoint, stessa chiave, stessa struttura della richiesta.

from openai import OpenAI

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

resp = client.chat.completions.create(
    model="claude-sonnet-5-5",
    # model="kimi-k2.7-code",  # decommenta questa riga, commenta quella sopra
    messages=[{"role": "user", "content": "Summarize this diff"}],
    reasoning_effort="medium",
)
print(resp.choices[0].message.content)

Ottieni la tua chiave API →

FAQ

Qual è il più economico, Claude Sonnet 5.5 o Kimi K2.7 Code?

Kimi K2.7 Code costa meno alla voce Input / 1M token ($0.95 contro $2, 2.1× di differenza). Altre voci potrebbero dire il contrario: la tabella qui sopra riporta il listino completo, e il costo reale dipende dal tuo mix di utilizzo.

Posso fare un A/B test di Claude Sonnet 5.5 contro Kimi K2.7 Code senza due integrazioni?

Sì. Si chiamano entrambi dallo stesso endpoint compatibile con OpenAI, con una sola chiave API. Per passare dall'uno all'altro basta cambiare la stringa del modello in una riga, quindi puoi mandare una parte del traffico a ciascuno e confrontare direttamente i costi.

Claude Sonnet 5.5 e Kimi K2.7 Code supportano il prompt caching?

Sì: entrambi fanno pagare le letture dalla cache meno della tariffa di input, quindi i carichi di lavoro con un prefisso già in cache costano meno di quanto facciano pensare le tariffe di listino. Le voci esatte per la lettura dalla cache sono nella tabella dei prezzi qui sopra.

Confronti correlati

Dai nostri studi con dati misurati