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DeepSeek V4 Pro 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

長コンテキストで大量のテキストなら deepseek-v4-pro を選んでください。1000000 トークンのウィンドウ、最大 393216 出力トークン、100万トークンあたり $0.0134 対 $0.19 のキャッシュ読み取り(約 14 分の 1)、出力 $3.216 対 $4 です。画像や動画の入力、あるいは安価な取り込みが必要なら kimi-k2.7-code を選びます。入力 $0.95 は $1.608 をおよそ 1.7 分の 1 に抑えますが、コンテキストは 256000、出力上限は 32768 トークン、推論は無効化できません。どちらもチャット・コード・推論・ツールを網羅するため、実際の違いは機能ではなくモダリティとコンテキストです。

料金

DeepSeek V4 Pro Kimi K2.7 Code Δ
入力 / 1Mトークン $1.608 $0.95 1.7×
出力 / 1Mトークン $3.216 $4 0.8×
キャッシュ読み取り / 1Mトークン $0.0134 $0.19 0.071×
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)

DeepSeek V4 Pro · $1.608 Kimi K2.7 Code · $0.95
$0.05 · Qwen3 VL Flash $30 · GPT-5.4 Pro

機能

DeepSeek V4 Pro Kimi K2.7 Code
ツール使用 あり あり
思考コントロール 設定可能 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 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 2026-04-24 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
  • thinking.type
  • reasoning_effort
  • thinking.type
  • thinking.keep
指定可能な値
thinking.type
  • enabled
  • disabled
reasoning_effort
  • high
  • max (low and medium map to high, xhigh maps to max)
type
  • accepts only enabled
keep
  • accepts only all
デフォルト

enabled, with reasoning_effort high

some complex agent requests are automatically set to max

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 · 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 パス · 3 sentences

Enabling reasoning causes the model to generate a lengthy internal chain‑of‑thought before it delivers a visible answer, and we are billed for every one of those hidden reasoning tokens just as we are for the final output. In most interactions, the volume of these unseen tokens at least equals the visible response, effectively doubling the total tokens consumed per query. That doubled token consumption translates directly into a doubled per‑query cost, which is why our overall LLM bill doubled.

出力 641 tok (+545 思考) レイテンシ 11.5 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 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 ``` **Explanation:** The bug stems from initializing `cur = 0` and only incrementing it when two adjacent elements match, which counts the number of *additional* equal elements rather than the actual run length (which is `cur + 1`). As a result, the returned `best` is always one less than the true longest run—most obviously returning 0 for a single-element list instead of 1. […]

出力 2418 tok (+2131 思考) レイテンシ 35.6 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 パス · 5/5 fields, guidance null

{ "company": "Meridian Robotics", "quarter": "September quarter", "revenue_usd_m": 412, "growth_pct": "eleven and change", "guidance": null }

出力 1204 tok (+1153 思考) レイテンシ 19.9 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 評価する回答がありません · no answer text within 16,384 tokens (all of it went to thinking)

モデルは回答テキストを返しませんでした — すべてのトークンバジェットが非表示の思考に消費されました。

出力 8193 tok (+8192 思考) レイテンシ 106.2 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",
    # 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 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 $1.608、1.7× 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 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 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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