Gemini 3.6 Flash vs Kimi K2.7 Code
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
音声やより広い許容量が必要な仕事なら gemini-3.6-flash を選んでください。テキスト・画像・動画・音声を入力として受け取り、1048576 トークンのコンテキストと最大 65536 トークンの出力を備え、音声入力は100万音声トークンあたり $5、キャッシュは $0.5 で別建てです。トークン単価が重要なテキスト・画像・動画の処理には kimi-k2.7-code を選びます。入力 $0.95、出力 $4 は Gemini の $1.5 と $7.5 に対しておよそ 1.6 分の 1 と 1.9 分の 1 で、チャット・コード・ツールに加えて推論フラグを備えます。トレードオフは、Kimi のコンテキスト上限が 256000、出力が 32768、キャッシュ読み取りが $0.19 対 $0.15 である点です。
料金
| Gemini 3.6 Flash | Kimi K2.7 Code | Δ | |
|---|---|---|---|
| 入力 / 1Mトークン | $1.5 | $0.95 | 1.6× |
| 出力 / 1Mトークン | $7.5 | $4 | 1.9× |
| キャッシュ読み取り / 1Mトークン | $0.15 | $0.19 | 0.79× |
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
| Gemini 3.6 Flash | 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 + 明示的 | 暗黙的 (自動) |
| キャッシュ有効期間 | 非公開 | 非公開 |
| 最小キャッシュプレフィックス | 4096 トークン | 非公開 |
仕様
| Gemini 3.6 Flash | Kimi K2.7 Code | |
|---|---|---|
| 入力モダリティ | テキスト 画像 音声 動画 | 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 | — | 2026-06 |
| 知識のカットオフ | 2026-03 | — |
| コンテキストウィンドウ | 1M | 256K |
| 最大出力 | 66K | 33K |
| 思考パラメータ | thinkingLevel |
|
| 指定可能な値 |
| type
keep
|
| デフォルト | medium | 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: Gemini 3.6 Flash · 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
Gemini 3.6 Flash パス · 3 sentences
Enabling reasoning causes the model to generate thousands of internal "thinking" tokens behind the scenes to process logic before delivering the final response. Because our vendor bills us for every token generated—including these intermediate processing steps—our billable output volume per query surged significantly. Since output tokens carry a much higher unit cost than input tokens, this jump in processing volume directly doubled our overall spend.
出力 893 tok (+816 思考) レイテンシ 4.7 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。
Gemini 3.6 Flash パス · 8/8 cases
Here is the fixed function along with an explanation of the bugs: ```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 ``` ### Explanation The original function initialized `cur` and `best` to `0` and incremented `cur` on matching adjacent items, which meant it was counting identical adjacent *pairs* rather than the total number of *elements* in a run. This caused single-element inputs to skip the loop and return `0` instead of `1`, and undercounted all run lengths by 1 (for example, a run of two items at the end of the list resulted in `cur = 1`). […]
出力 2034 tok (+1768 思考) レイテンシ 10.0 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。
Gemini 3.6 Flash パス · 5/5 fields, guidance "withheld"
```json { "company": "Meridian Robotics", "quarter": "September quarter", "revenue_usd_m": 412, "growth_pct": null, "guidance": "withheld" } ```
出力 2843 tok (+2783 思考) レイテンシ 13.1 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。
Gemini 3.6 Flash 失敗 · 60 words, 0 banned, 0 questions
72: reducing 73: your 74: monthly 75: token 76: spend. S6 (21): 77: You 78: can 79: easily 80: set 81: custom 82: expiration 83: rules, 84: configure 85: TTL 86: settings, 87: and 88: manage 89: cache 90: invalidation 91: across 92: all 93: vendors 94: from 95: one 96: centralized 97: dashboard. S7 (23): 98: Start 99: optimizing […]
出力 4092 tok (+3929 思考) レイテンシ 16.3 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="gemini-3.6-flash",
# 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"}],
)
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: "gemini-3.6-flash",
// 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" }],
});
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": "gemini-3.6-flash",
# "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": "Hello"}]
}'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: "gemini-3.6-flash",
// 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: []openai.ChatCompletionMessageParamUnion{
openai.UserMessage("Summarize this diff"),
},
})
fmt.Println(resp.Choices[0].Message.Content)
}import com.openai.client.OpenAIClient;
import com.openai.client.okhttp.OpenAIOkHttpClient;
import com.openai.models.chat.completions.*;
OpenAIClient client = OpenAIOkHttpClient.builder()
.baseUrl("https://synthorai.io/v1")
.apiKey("sk-syn-...")
.build();
ChatCompletion resp = client.chat().completions().create(
ChatCompletionCreateParams.builder()
.model("gemini-3.6-flash")
// .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
.addUserMessage("Summarize this diff")
.build());
System.out.println(resp.choices().get(0).message().content().orElse(""));FAQ
Gemini 3.6 Flash 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 $1.5、1.6× 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 Gemini 3.6 Flash 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。
Gemini 3.6 Flash 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。