GPT-6.1 Terra vs Kimi K2.7 Code

vs

Quale scegliere e quando

Per input fino a 272000 token, kimi-k2.7-code costa un po’ meno per input e output e accetta video. Preferisci gpt-6.1-terra per un contesto e un limite di output molto maggiori, oppure se devi disattivare il ragionamento.

Benchmark

GPT-6.1 Terra: il provider non ha pubblicato risultati di benchmark.

Sopra la mediaKimi K2.7 Code1 / 5
GPT-6.1 Terra 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

GPT-6.1 Terra Kimi K2.7 Code Δ
Input / 1M token $1 $0.95 1.1×
Output / 1M token $5 $4 1.3×
Lettura cache / 1M token $0.05 $0.19 0.26×
Scrittura in cache 1.25x (30m) / 2.5x (12h) - -

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 (80, scala logaritmica)

GPT-6.1 Terra · $1 Kimi K2.7 Code · $0.95
$0.05 · Qwen3 VL Flash $30 · GPT-5.4 Pro

Funzionalità

GPT-6.1 Terra Kimi K2.7 Code
Tool use sì sì
Controllo del ragionamento configurabile sempre attivo
Output strutturato sì -
Prompt caching implicito + esplicito implicito (automatico)
Durata della cache at least 30m by default, 12h option on the Responses API non pubblicato
Prefisso minimo in cache 1,024 token non pubblicato

Specifiche

GPT-6.1 Terra Kimi K2.7 Code
Modalità di input testo immagine testo immagine video
Modalità di output testo testo
Rilascio 2026-10-26 2026-06
Knowledge cutoff 2026-06 -
Finestra di contesto 1.1M 256K
Output massimo 128K 33K
Parametro di ragionamento reasoning.effort
  • thinking.type
  • thinking.keep
Valori accettati
reasoning.effort
  • none
  • low
  • medium
  • high
  • xhigh
  • max
type
  • accepts only enabled
keep
  • accepts only all
Valore di default medium 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: GPT-6.1 Terra · 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

GPT-6.1 Terra superato · 3 sentences

Enabling reasoning caused the model to process additional internal tokens before producing each answer, even though those tokens are not visible to users. Those tokens are generally billable, increasing the cost per request and potentially doubling the bill even if usage stayed the same. To confirm the cause, compare request counts, model pricing, and token usage—including reasoning tokens—before and after the change.

out 196 tok (+115 ragionamento) latenza 4.6 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

GPT-6.1 Terra superato · 8/8 cases

```python def longest_run(xs): if len(xs) == 0: 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 every nonempty run was undercounted by one, including a single-element input. It did update `best` for matches at the last index, but still undercounted those runs. The fix starts each run at length one and updates `best` as the run grows.

out 331 tok (+172 ragionamento) 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 (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

GPT-6.1 Terra superato · 5/5 fields, guidance "Withheld pending the Q4 close"

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

out 317 tok (+261 ragionamento) latenza 6.9 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

GPT-6.1 Terra superato · 120 words, 0 banned, 1 question

Meet Prompt Cache, a new API gateway feature that stores reusable prompts across providers, helping teams reduce latency and control costs without changing how they build. When a request matches a cached prompt, the gateway retrieves the stored result instead of sending the same work again. Need to route traffic between models or vendors? Prompt Cache works across supported providers, giving your applications a consistent caching layer as your stack evolves. Set expiration policies, monitor cache performance, and choose which requests qualify through familiar gateway controls. Your team can spend less time repeating requests and more time improving the experiences customers rely on. Start using Prompt Cache today and make every request work harder for your application and your budget.

out 579 tok (+440 ragionamento) latenza 9.1 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="gpt-6.1-terra",
    # 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, GPT-6.1 Terra o Kimi K2.7 Code?

Kimi K2.7 Code costa meno alla voce Input / 1M token ($0.95 contro $1, 1.1× 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 GPT-6.1 Terra 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.

GPT-6.1 Terra 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.

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