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Claude Sonnet 5.5 vs Kimi K2.7 Code

vs

いつ、どちらを使うか

作業に余裕が必要な場合はclaude-sonnet-5-5を選択してください:その1000000トークンのコンテキストと128000トークンの最大出力は、kimi-k2.7-codeの256000および32768を圧倒しており、チャット、コード、ツール、推論に加えて明示的な思考機能を備えています。大量のテキストやコード作業でコストを削減したい場合はkimi-k2.7-codeを選択してください:入力$0.95、出力$4の料金により、入力で約2.1x、出力で約2.5x、$2/$10のSonnetよりも安価に実行でき、キャッシュ読み取り($0.19対$0.2)はほぼ同じであり、テキストと画像に加えて動画入力を受け入れる2つのうち唯一のモデルです。

ベンチマーク

Claude Sonnet 5.5:ベンダーはベンチマークのスコアを公表していません。

平均超えKimi K2.7 Code1 / 5
Claude Sonnet 5.5 Kimi K2.7 Code 測定された他モデル 測定対象の平均 ★ 他モデルに上回られていない
MLS-Bench-Lite
N/A
35.1%
MCP-Atlas
N/A
76%

ベンダー公表: Alibaba (Qwen) Moonshot OpenAI Z.ai

料金

Claude Sonnet 5.5 Kimi K2.7 Code Δ
入力 / 1Mトークン $2 $0.95 2.1×
出力 / 1Mトークン $10 $4 2.5×
キャッシュ読み取り / 1Mトークン $0.2 $0.19 1.1×
キャッシュ書き込み 1.25x (5m) / 2x (1h) - -

ビルド時のライブカタログの料金です。各モデルのページには現在の料金カードが記載されています。

位置付け — この課金単位におけるすべての76個のチャットモデル全体の1Mトークンあたりの入力料金 (対数スケール)

機能

Claude Sonnet 5.5 Kimi K2.7 Code
ツール使用 あり あり
思考コントロール 常時オン 常時オン
構造化出力 あり -
プロンプトキャッシング 明示的 (プレフィックスを自分で指定) 暗黙的 (自動)
キャッシュ有効期間 5m default, 1h option 非公開
最小キャッシュプレフィックス 1024 トークン 非公開

仕様

Claude Sonnet 5.5 Kimi K2.7 Code
入力モダリティ テキスト 画像 テキスト 画像 動画
出力モダリティ テキスト テキスト
リリース 2026-09-28 2026-06
知識のカットオフ 2026-06 -
コンテキストウィンドウ 1M 256K
最大出力 128K 33K
思考パラメータ thinking.type
  • thinking.type
  • thinking.keep
指定可能な値
thinking.type
  • adaptive (default)
  • between_tools
type
  • accepts only enabled
keep
  • accepts only all
デフォルト adaptive, effort high thinking on with Preserved Thinking on

仕様は各ベンダーのドキュメントから転記されています。ベンダーが公開していない行は推測せず、省略しています。 すべての出典: Claude Sonnet 5.5 · Kimi K2.7 Code

1つのプロンプト、両方のモデル — ゲートウェイ経由で測定

プロンプト Explain to a CFO, in exactly three sentences, why our LLM bill doubled after we enabled reasoning. チェック ちょうど 3 文

Claude Sonnet 5.5 パス · 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.

出力 205 tok レイテンシ 3.6 s

Kimi K2.7 Code パス · 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.

出力 259 tok (+174 思考) レイテンシ 5.4 s

指示追従(ちょうど三文 — 数えられる)、読み手に合わせた調整(CFO 向けの語り口)、そして下のトークン計から見える隠れた思考の課金ギャップ。

プロンプト 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. チェック 修正がテストを通る

Claude Sonnet 5.5 パス · 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. […]

出力 444 tok レイテンシ 6.7 s

Kimi K2.7 Code パス · 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.

出力 410 tok (+222 思考) レイテンシ 9.4 s

修正が実際に正しいか(実行可能か)、説明の密度、そして範囲の限られたタスクでのトークン効率。

プロンプト 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. チェック 妥当な JSON、スキーマ厳密

Claude Sonnet 5.5 パス · 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.

出力 300 tok レイテンシ 3.5 s

Kimi K2.7 Code パス · 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" } ```

出力 721 tok (+663 思考) レイテンシ 13.2 s

スキーマ遵守(フィールドをでっち上げない)、ハルシネーション圧(guidance は明示的に保留されている)、そして構造化出力の経路の違い。

プロンプト 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. チェック 120 語、禁止語 0

Claude Sonnet 5.5 パス · 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.

出力 266 tok レイテンシ 3.8 s

Kimi K2.7 Code パス · 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.

出力 2375 tok (+2235 思考) レイテンシ 38.6 s

制約の遵守(語数の上限、禁止語リスト、唯一の疑問文)、文体の指紋、そして長さの制御。

1行で切り替え

以下のすべてのタブには両方のIDが含まれています — 変更箇所はハイライトされた2行のみです。エンドポイント、キー、リクエスト形式はすべて同じです。

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",  # この行をアンコメントし、上の行をコメントアウトします
    messages=[{"role": "user", "content": "Summarize this diff"}],
    reasoning_effort="medium",
)
print(resp.choices[0].message.content)

API キーを取得 →

FAQ

Claude Sonnet 5.5 と Kimi K2.7 Code ではどちらが安いですか?

入力 / 1mトークン においては Kimi K2.7 Code の方が安価です($0.95 対 $2、2.1× の差)。他の行では逆になる可能性があります — 上の表には完全な情報が記載されており、実際のコストは組み合わせに依存します。

2つの統合を行わずに Claude Sonnet 5.5 と Kimi K2.7 Code のA/Bテストを実施できますか?

はい。両方とも1つのAPIキーで同じOpenAI互換エンドポイントを通じて提供されます — モデル文字列を1行変更するだけで切り替えられるため、トラフィックの一部をそれぞれにルーティングし、請求額を直接比較できます。

Claude Sonnet 5.5 と Kimi K2.7 Code はプロンプトキャッシングをサポートしていますか?

はい — どちらのモデルでもキャッシュ読み込みは入力レートよりも低く請求されるため、ウォームプレフィックスのワークロードは定価が示すよりも低コストになります。キャッシュ読み込みの正確な行は、上の料金表に記載されています。

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