GPT-6 Sol vs Kimi K2.7 Code
Quale scegliere e quando
Scegli gpt-6-sol quando il lavoro richiede spazio: il suo contesto da 1050000 token è circa 4x i 256000 di kimi-k2.7-code, può generare fino a 128000 token contro 32768, include il flag vision e il suo thinking può essere disattivato per le chiamate sensibili alla latenza. Scegli kimi-k2.7-code per tagliare i costi su coding e tool ad alto volume, a $0.95 in input e $4 in output contro $2 e $10, circa 2.1x e 2.5x più economico, con video accettato in input e reasoning sempre attivo. Le letture in cache sono quasi identiche, $0.19 contro $0.2, quindi la strategia di caching altera a malapena la scelta.
Benchmark
Dati pubblicati dai provider: Alibaba (Qwen) Anthropic DeepSeek Google Moonshot OpenAI Z.ai
Prezzi
| GPT-6 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 | $0.2 | $0.19 | 1.1× |
| 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 (83, scala logaritmica)
Funzionalità
| GPT-6 Sol | 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 Sol | Kimi K2.7 Code | |
|---|---|---|
| Modalità di input | testo immagine | testo immagine video |
| Modalità di output | testo | testo |
| Rilascio | 2026-09-22 | 2026-06 |
| Knowledge cutoff | 2026-04 | - |
| Finestra di contesto | 1.1M | 256K |
| Output massimo | 128K | 33K |
| Parametro di ragionamento | reasoning.effort |
|
| Valori accettati | reasoning.effort
| type
keep
|
| 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 Sol · Kimi K2.7 Code
Un solo prompt, entrambi i modelli, misurati attraverso il gateway
GPT-6 Sol superato · 3 sentences
Enabling reasoning made the model generate extra internal tokens to work through each request, and those tokens are billed even though users don’t see them. If request volume stayed roughly the same, more billed tokens per request could explain why the bill doubled. We should check the usage breakdown to confirm, then lower reasoning effort or limit it to tasks that need it.
out 188 tok (+111 ragionamento) latenza 5.0 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.
GPT-6 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 `cur` counted matching *adjacent pairs*, not items, so every run was one too short—including a single-element input, which returned 0. Starting each run at 1 counts its first item, and updating `best` on every iteration ensures a run that reaches the last index is included.
out 206 tok (+59 ragionamento) latenza 5.9 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.
GPT-6 Sol 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 227 tok (+185 ragionamento) latenza 5.2 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), tentazione di allucinare (il testo dice espressamente che la guidance non viene comunicata) e differenze tra i percorsi di output strutturato.
GPT-6 Sol superato · 120 words, 0 banned, 1 question
Today, we’re introducing cross-provider prompt caching for our API gateway, helping teams reuse repeated prompt content when routing requests among supported AI providers. The gateway identifies eligible prompt prefixes, stores cache references, and applies them to subsequent requests where provider capabilities allow. Why send the same context again if it can be reused? With fewer duplicate input tokens, applications can reduce costs and improve latency without changing how developers call the gateway. Configure caching by route, monitor hit rates and savings in your dashboard, and keep existing provider fallback rules in place. Availability and cache behavior vary by provider, so the gateway reports eligibility and usage for each request. Get started today with our documentation and test your existing workloads.
out 586 tok (+443 ragionamento) latenza 7.7 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-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-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-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-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-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 il più economico, GPT-6 Sol 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 GPT-6 Sol 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 Sol 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.