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DeepSeek V4 Pro (0813) vs Kimi K2.7 Code

vs

いつ、どちらを使うべきか — ベンチマーク表ではなく、厳選された評価

長いコンテキストのテキスト作業にはdeepseek-v4-pro-0813を選択してください。その1000000トークンのウィンドウはkimi-k2.7-codeの256000の約4x、393216の最大出力は上限32768の12xであり、入力の$1.32はBが請求する$0.95の約1.4xですが、キャッシュ読み取りは$0.19に対して$0.132となります。deepseek-v4-pro-0813が対応していない画像やビデオの入力が必要な場合、またはウィンドウサイズよりも安価な非キャッシュプロンプトを重視する場合は、kimi-k2.7-codeを選択してください。なお、このモデルではthinkingを無効にすることはできません。出力価格はどちらの場合も近く、$3.96対$4です。

料金

DeepSeek V4 Pro (0813) Kimi K2.7 Code Δ
入力 / 1Mトークン $1.32 $0.95 1.4×
出力 / 1Mトークン $3.96 $4 0.99×
キャッシュ読み取り / 1Mトークン $0.132 $0.19 0.69×
キャッシュ書き込み 別途料金なし

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63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

DeepSeek V4 Pro (0813) 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 暗黙的 (自動) 暗黙的 (自動)
キャッシュ有効期間 no fixed TTL (evicted when unused) 非公開
最小キャッシュプレフィックス 非公開 非公開

仕様

DeepSeek V4 Pro (0813) Kimi K2.7 Code
入力モダリティ テキスト 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 2026-08-13 2026-06
コンテキストウィンドウ 1M 256K
最大出力 393K 33K
思考パラメータ reasoning_effort
  • thinking.type
  • thinking.keep
指定可能な値
reasoning_effort
  • the model card documents low
  • high
  • max
type
  • accepts only enabled
keep
  • accepts only all
デフォルト 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: DeepSeek V4 Pro (0813) · 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

DeepSeek V4 Pro (0813) パス · 3 sentences

Enabling reasoning causes the model to generate a hidden chain-of-thought with many additional tokens before producing the final answer, which sharply increases compute consumption per request. Those extra reasoning tokens are billed at the same or higher rates, so total usage doubled even though the volume of final outputs stayed similar. We can control this by adjusting reasoning effort, setting token limits, or routing only complex requests through reasoning mode.

出力 308 tok (+226 思考) レイテンシ 5.1 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

DeepSeek V4 Pro (0813) 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 else: cur = 1 best = max(best, cur) return best ``` The bug is that `cur` was initialized to `0` and only counted adjacent matching pairs, so a run of length `n` produced `n - 1` (or `0` for a single element) instead of `n`. The code also reset to `0` on a change, when the new run should start at length `1`. Initializing `cur` and `best` to `1` fixes both the single-element case and runs ending at the last index.

出力 1315 tok (+1130 思考) レイテンシ 16.9 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

DeepSeek V4 Pro (0813) パス · 5/5 fields, guidance null

{"company":"Meridian Robotics","quarter":"September quarter","revenue_usd_m":412,"growth_pct":11.0,"guidance":null}

出力 2155 tok (+2121 思考) レイテンシ 26.0 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

DeepSeek V4 Pro (0813) パス · 121 words, 0 banned, 1 question

Introducing cross-provider prompt caching in our API gateway. Send a prompt once, and the gateway stores its computed prefix across Anthropic, OpenAI, and other LLM providers. Subsequent requests with the same prompt hit the cache, cutting latency and token costs while keeping outputs consistent across routing decisions and provider failovers. Teams can route identical prompts between providers without reprocessing shared context or lengthy system instructions. How much could you save on repeated prompt prefixes? The cache respects provider-specific key formats, handles TTLs automatically, and works with streaming and batch requests. Enable it with one configuration flag—no changes to your application code. Available today on all plans. Monitor cache hit rates, token savings, and provider-specific performance metrics in the live dashboard.

出力 2845 tok (+2694 思考) レイテンシ 25.5 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="deepseek-v4-pro-0813",
    # 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キーを取得する →

FAQ

DeepSeek V4 Pro (0813) 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 $1.32、1.4× 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 DeepSeek V4 Pro (0813) 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。

DeepSeek V4 Pro (0813) 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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