GPT-6.1 Sol vs Kimi K2.7 Code
Quale scegliere e quando
Scegli gpt-6.1-sol quando il lavoro richiede spazio: il suo contesto di 1,050,000 token è circa 4x i 256,000 di kimi-k2.7-code e il suo output massimo di 128,000 token è quasi 4x, con letture in cache a $0.1 circa la metà della tariffa di $0.19. kimi-k2.7-code è più economico sui token nuovi a $0.95 per l'input e $4 per l'output rispetto a $2 e $10 (circa 2.1x e 2.5x), ed è l'unico ad accettare input video insieme a testo e immagini. Entrambi sono modelli text-out dotati di reasoning, tools e thinking che non possono essere disabilitati, quindi il vero compromesso è tra scala e prezzo della cache rispetto al costo per token.
Benchmark
GPT-6.1 Sol: il fornitore non ha pubblicato risultati di benchmark.
Dati pubblicati dai fornitori: Alibaba (Qwen) Moonshot OpenAI Z.ai
Prezzi
| GPT-6.1 Sol | 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 | nessun addebito separato | - | - |
Le tariffe provengono dal catalogo live al momento della build; la pagina di ciascun modello riporta la scheda attuale.
Dove si posizionano - prezzo di input per 1M di token rispetto a tutti gli 76 modelli chat con questa unità di fatturazione (scala logaritmica)
Capacità
| GPT-6.1 Sol | Kimi K2.7 Code | |
|---|---|---|
| Utilizzo dei tool | sì | sì |
| Controllo del ragionamento | sempre attivo | sempre attivo |
| Output strutturato | sì | - |
| Prompt caching | implicito (automatico) | implicito (automatico) |
| Durata della cache | 5-10m, up to 1h | non pubblicato |
| Prefisso minimo in cache | 1024 token | non pubblicato |
Specifiche
| GPT-6.1 Sol | Kimi K2.7 Code | |
|---|---|---|
| Modalità di input | testo immagine | testo immagine video |
| Modalità di output | testo | testo |
| Rilascio | 2026-09-29 | 2026-06 |
| Cutoff di conoscenza | 2026-04 | - |
| Finestra di contesto | 1.1M | 256K |
| Output massimo | 128K | 33K |
| Parametro thinking | reasoning.effort |
|
| Valori accettati | reasoning.effort
| type
keep
|
| Predefinito | medium | thinking on with Preserved Thinking on |
Le specifiche sono trascritte dalla documentazione di ciascun fornitore; una riga che un fornitore non pubblica viene omessa anziché essere dedotta. Fonti complete: GPT-6.1 Sol · Kimi K2.7 Code
Un solo prompt, entrambi i modelli - misurati attraverso il gateway
GPT-6.1 Sol superato · 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.
out 144 tok (+54 ragionamento) latenza 6.6 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 dell'istruzione (esattamente tre frasi - contabili), adattamento al pubblico (registro da CFO), e il divario di fatturazione del pensiero nascosto che i contatori di token qui sotto rivelano.
GPT-6.1 Sol superato · 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`.
out 189 tok latenza 6.3 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 (eseguibile), la densità della spiegazione, e l'efficienza in token su un compito delimitato.
GPT-6.1 Sol superato · 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" }
out 345 tok (+285 ragionamento) latenza 10.2 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), pressione di allucinazione (guidance è esplicitamente sospesa), e differenze nel percorso di output strutturato.
GPT-6.1 Sol superato · 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. […]
out 588 tok (+435 ragionamento) latenza 13.9 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 con una sola riga
Entrambi gli id sono presenti in ogni scheda qui sotto - la coppia di righe evidenziata è 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="gpt-6.1-sol",
# 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)import OpenAI from "openai";
const client = new OpenAI({
baseURL: "https://synthorai.io/v1",
apiKey: "sk-syn-...",
});
const resp = await client.chat.completions.create({
model: "gpt-6.1-sol",
// model: "kimi-k2.7-code", // decommenta questa riga, commenta quella sopra
messages: [{ role: "user", content: "Summarize this diff" }],
reasoning_effort: "medium",
});
console.log(resp.choices[0].message.content);curl https://synthorai.io/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer sk-syn-..." \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "gpt-6.1-sol",
# "model": "kimi-k2.7-code", # decommenta questa riga, commenta quella sopra
"messages": [{"role": "user", "content": "Hello"}],
"reasoning_effort": "medium"
}'package main
import (
"context"
"fmt"
"github.com/openai/openai-go/v3"
"github.com/openai/openai-go/v3/option"
)
func main() {
client := openai.NewClient(
option.WithBaseURL("https://synthorai.io/v1"),
option.WithAPIKey("sk-syn-..."),
)
resp, _ := client.Chat.Completions.New(context.TODO(), openai.ChatCompletionNewParams{
Model: "gpt-6.1-sol",
// Model: "kimi-k2.7-code", // decommenta questa riga, commenta quella sopra
Messages: []openai.ChatCompletionMessageParamUnion{
openai.UserMessage("Summarize this diff"),
},
ReasoningEffort: openai.ReasoningEffortMedium,
})
fmt.Println(resp.Choices[0].Message.Content)
}import com.openai.client.OpenAIClient;
import com.openai.client.okhttp.OpenAIOkHttpClient;
import com.openai.models.chat.completions.*;
import com.openai.models.ReasoningEffort;
OpenAIClient client = OpenAIOkHttpClient.builder()
.baseUrl("https://synthorai.io/v1")
.apiKey("sk-syn-...")
.build();
ChatCompletion resp = client.chat().completions().create(
ChatCompletionCreateParams.builder()
.model("gpt-6.1-sol")
// .model("kimi-k2.7-code") // decommenta questa riga, commenta quella sopra
.addUserMessage("Summarize this diff")
.reasoningEffort(ReasoningEffort.MEDIUM)
.build());
System.out.println(resp.choices().get(0).message().content().orElse(""));FAQ
Qual è più economico, GPT-6.1 Sol o Kimi K2.7 Code?
Kimi K2.7 Code è più economico per input / 1m token ($0.95 contro $2, 2.1× di differenza). Altre righe potrebbero indicare il contrario - la tabella sopra riporta la scheda completa, e il costo reale dipende dal tuo mix.
Posso fare un A/B test di GPT-6.1 Sol contro Kimi K2.7 Code senza due integrazioni?
Sì. Entrambi sono serviti tramite lo stesso endpoint compatibile con OpenAI con una singola chiave API - il passaggio richiede la modifica della stringa del modello in una sola riga, quindi puoi instradare una frazione del traffico verso ciascuno e confrontare direttamente le fatture.
GPT-6.1 Sol e Kimi K2.7 Code supportano il prompt caching?
Sì - entrambi fatturano le letture in cache a un prezzo inferiore rispetto alla loro tariffa di input, quindi i carichi di lavoro con warm-prefix costano meno di quanto suggeriscano le tariffe di listino. Le righe esatte per la lettura in cache si trovano nella tabella dei prezzi qui sopra.