Gemini 4 Argon vs Kimi K2.7 Code
どんなときに、どちらを選ぶか
音声入力や非常に大きなコンテキストウィンドウが必要なジョブには、gemini-4-argonを選択してください。テキスト、画像、音声、動画を受け付け、1048576トークンのコンテキスト（kimi-k2.7-codeの256000の4倍）を保持し、最大65536トークンを出力します。100万あたりのキャッシュ読み取り料金は$0.1です。トークン単価を抑えたい場合は、kimi-k2.7-codeが安価な選択肢となります。入力$2と出力$10に対してそれぞれ$0.95と$4であり、およそ2.1倍および2.5倍安くなっています。ただし、キャッシュ読み取り料金は$0.19と高く、推論機能はオフにできません。どちらもチャット、コード、ツール、ビジョン、推論をサポートしているため、実質的な選択の分かれ目は、モダリティとコンテキストを重視するか、運用コストを重視するかになります。
ベンチマーク
Gemini 4 Argon：ベンダーがベンチマークスコアを公表していません。
ベンダー公表値： Alibaba (Qwen) Moonshot OpenAI Z.ai
料金
| Gemini 4 Argon | 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× |
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 79 件、対数スケール）
対応機能
| Gemini 4 Argon | Kimi K2.7 Code | |
|---|---|---|
| ツール呼び出し | あり | あり |
| 思考の制御 | あり（ベンダーは調整用パラメータを公表していない） | 常時オン |
| 構造化出力 | あり | - |
| プロンプトキャッシュ | 自動 + 明示 | 自動（暗黙的） |
| キャッシュ保持時間 | 公表なし | 公表なし |
| キャッシュ対象の最小プレフィックス | 4096 トークン | 公表なし |
仕様
| Gemini 4 Argon | 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 | 2026-10-13 | 2026-06 |
| 知識カットオフ | 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 | - |
|
| 指定可能な値 | - | type
keep
|
| 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： Gemini 4 Argon · 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）
Gemini 4 Argon 合格 · 3 sentences
Enabling the reasoning feature forces the AI to generate an extensive, hidden "chain of thought" to solve complex problems before delivering the final answer. Because LLM providers bill us per token generated, we are now paying for thousands of these invisible "thinking" words on top of the standard visible output. While this doubles our raw usage costs per query, it represents an investment in significantly higher accuracy and drastically reduced error rates for our most critical tasks.
出力 91 tok レイテンシ 4.7 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。
Gemini 4 Argon 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 occurs because the original function counts the number of matching adjacent *pairs* rather than the actual number of *elements* in a run, causing all non-empty results to be off by one. Because a single element constitutes a valid run of length 1, initializing and resetting `cur` and `best` to `0` instead of `1` means the first element of any sequence is never counted; this causes single-element lists (where the loop doesn't run) to wrongly return `0` and makes it seem like runs at the end are missed because a pair of matching elements only increments `cur` to `1` instead of `2`. […]
出力 286 tok レイテンシ 7.5 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。
Gemini 4 Argon 合格 · 5/5 fields, guidance "withheld pending the Q4 close"
```json { "company": "Meridian Robotics", "quarter": "September quarter", "revenue_usd_m": null, "growth_pct": "eleven and change", "guidance": "withheld pending the Q4 close" } ```
出力 68 tok レイテンシ 5.8 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。
Gemini 4 Argon 合格 · 120 words, 0 banned, 1 question
Are you paying twice for the exact same AI responses? Today, we are introducing Cross-Provider Prompt Caching for our API gateway, a new feature designed to reduce your artificial intelligence infrastructure costs and latency. When your applications send identical prompts to different large language models, our gateway now intercepts the request and serves a verified, cached response in milliseconds. It works across OpenAI, Anthropic, and open-source models simultaneously. If your primary provider experiences an outage, your fallback model still benefits from the shared cache Layer, preventing expensive redundant computations. Engineering teams can configure custom time-to-live settings, set similarity thresholds, and monitor cache hit rates directly from the dashboard. Activate Cross-Provider Prompt Caching in your gateway settings today and start saving.
出力 156 tok レイテンシ 6.3 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="gemini-4-argon",
# 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)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-4-argon",
// 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",
});
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-4-argon",
# "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": "Hello"}],
"reasoning_effort": "medium"
}'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-4-argon",
// 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: []openai.ChatCompletionMessageParamUnion{
openai.UserMessage("Summarize this diff"),
},
ReasoningEffort: openai.ReasoningEffortMedium,
})
fmt.Println(resp.Choices[0].Message.Content)
}import com.openai.client.OpenAIClient;
import com.openai.client.okhttp.OpenAIOkHttpClient;
import com.openai.models.chat.completions.*;
import com.openai.models.ReasoningEffort;
OpenAIClient client = OpenAIOkHttpClient.builder()
.baseUrl("https://synthorai.io/v1")
.apiKey("sk-syn-...")
.build();
ChatCompletion resp = client.chat().completions().create(
ChatCompletionCreateParams.builder()
.model("gemini-4-argon")
// .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
.addUserMessage("Summarize this diff")
.reasoningEffort(ReasoningEffort.MEDIUM)
.build());
System.out.println(resp.choices().get(0).message().content().orElse(""));よくある質問
Gemini 4 Argon 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。
Gemini 4 Argon 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。
Gemini 4 Argon 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。