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Claude Sonnet 5.5 vs Kimi K2.7 Code

vs

どんなときに、どちらを選ぶか

余裕が必要な作業ならclaude-sonnet-5-5を選んでください。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と32768を大きく上回り、チャット、コード、ツール、推論に加えて明示的なthinking機能も備えています。大量のテキストやコード作業のコストを下げたいならkimi-k2.7-codeを選んでください。入力$0.95・出力$4で、$2/$10のSonnetより入力が約2.1x、出力が2.5x安くなりますが、キャッシュ読み取りはこちらの方が高く($0.19対$0.1)、テキストと画像に加えて動画入力を受け付けるのは2つのうちこちらだけです。

ベンチマーク

Claude Sonnet 5.5:ベンダーがベンチマーク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 他モデルの平均 ★ これを上回るモデルなし
MLS-Bench-Lite
N/A
35.1%
MCP-Atlas
N/A
76%

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

料金

Claude Sonnet 5.5 Kimi K2.7 Code Δ
入力 / 100 万トークン $2 $0.95 2.1×
出力 / 100 万トークン $10 $4 2.5×
キャッシュ読み取り / 100 万トークン $0.1 $0.19 0.53×
キャッシュ書き込み 1.25x (5m) / 2x (1h) - -

ビルド時点の現行カタログの料金です。最新の料金表は各モデルのページに掲載しています。

両モデルの位置:100 万トークンあたりの入力料金(この課金単位のチャットモデル全 77 件、対数スケール)

対応機能

Claude Sonnet 5.5 Kimi K2.7 Code
ツール呼び出し あり あり
思考の制御 常時オン 常時オン
構造化出力 あり -
プロンプトキャッシュ 明示(プレフィックスを自分で指定) 自動(暗黙的)
キャッシュ保持時間 5m default, 1h option 公表なし
キャッシュ対象の最小プレフィックス 1024 トークン 公表なし

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しています。ベンダーが公表していない項目は、推測で埋めずに省いています。 出典の一覧: Claude Sonnet 5.5 · Kimi K2.7 Code

1 つのプロンプトを両モデルで実行(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 合格 · 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 合格 · 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

指示への忠実さ(ちょうど 3 文という、数えて確かめられる条件)、読み手に合わせた書き分け(CFO 向けの語り口)、そして下のトークンメーターに表れる、表示されない思考への課金の差。

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 合格 · 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 合格 · 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

修正が本当に正しいか(実行して確かめられる)、説明の密度、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 有効な JSON、スキーマに完全一致

Claude Sonnet 5.5 合格 · 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 合格 · 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

スキーマの遵守(存在しないフィールドを作らない)、ハルシネーションを誘う条件への耐性(guidance は明示的に伏せてある)、構造化出力の実現方法の違い。

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 合格 · 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 合格 · 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、疑問文はひとつだけ)、文体の癖、長さの制御。

1 行の変更で切り替え

以下のどのタブにも両方のモデル ID が入っています。書き換えるのはハイライトされた 2 行だけで、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",  # この行のコメントを外し、上の行をコメントアウト
    messages=[{"role": "user", "content": "Summarize this diff"}],
    reasoning_effort="medium",
)
print(resp.choices[0].message.content)

API キーを取得 →

よくある質問

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

入力 / 100 万トークンは Kimi K2.7 Code のほうが安くなります($0.95 対 $2、2.1 倍の差)。ほかの行では逆になることもあります。料金の全体は上の表に掲載しており、実際のコストは利用の内訳によって変わります。

Claude Sonnet 5.5 と Kimi K2.7 Code の A/B テストは、実装を 2 つ用意せずにできますか?

はい。どちらも同じ OpenAI 互換エンドポイントから 1 つの API キーで利用できます。切り替えはモデル名の文字列を 1 行変えるだけなので、トラフィックの一部をそれぞれに振り分けて、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ュに対応していますか?

はい。どちらのモデルも、キャッシュ読み取りは通常の入力単価より安く課金されます。そのため、同じプレフィックスを繰り返し使うワークロードでは、定価から見込まれるよりコストが下がります。キャッシュ読み取りの正確な単価は、上の料金表に掲載しています。

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当社の実測レポートより