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GPT-5.6 Sol vs Kimi K2.7 Code

vs

どんなときに、どちらを選ぶか

仕事に余地が必要なら gpt-5.6-sol を選んでください。1050000 トークンのコンテキストは kimi-k2.7-code の 256000 のおよそ 4 倍、32768 に対して最大 128000 トークンを出力でき、チャット・コード・ツール・推論に加えてビジョンのフラグを備え、レイテンシに敏感な呼び出しでは思考を切れます。コストを抑えるなら kimi-k2.7-code を選びます。入力 $0.95、出力 $4 は gpt-5.6-sol の $5 と $30 に対しておよそ 5.3 分の 1 と 7.5 分の 1、キャッシュ読み取りは $0.19 対 $0.5 で、動画入力も受け付けます。ただし推論は無効化できません。

ベンチマーク

勝ち平均超え上回るモデルなしGPT-5.6 Sol594 / 12128 / 121Kimi K2.7 Code01 / 50 / 5

両モデルとも測定されている項目は 5 件です。

GPT-5.6 Sol 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
46.2%
35.1%
BioMysteryBench hard
44.7%
N/A
OSWorld-Verified
83%
N/A
Cybergym
84.5%
N/A
HealthBench Professional
60.5%
N/A
Finance Agent v2
53.8%
N/A
Harvey Lab-AA
87.2%
N/A
GPQA Diamond
94.6%
N/A
MCP-Atlas
83.6%
76%
LVBench
82.1%
N/A

ベンダー公表値: Alibaba (Qwen) Anthropic ByteDance DeepSeek Google MiniMax Moonshot OpenAI Tencent Z.ai

料金

GPT-5.6 Sol Kimi K2.7 Code Δ
入力 / 100 万トークン $5 $0.95 5.3×
出力 / 100 万トークン $30 $4 7.5×
キャッシュ読み取り / 100 万トークン $0.5 $0.19 2.6×
キャッシュ書き込み 追加料金なし - -

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 76 件、対数スケール)

GPT-5.6 Sol · $5 Kimi K2.7 Code · $0.95
$0.05 · Qwen3 VL Flash $30 · GPT-5.4 Pro

対応機能

GPT-5.6 Sol Kimi K2.7 Code
ツール呼び出し あり あり
思考の制御 設定可能 常時オン
構造化出力 あり -
プロンプトキャッシュ 自動(暗黙的) 自動(暗黙的)
キャッシュ保持時間 5-10m, up to 1h 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

GPT-5.6 Sol 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 2026-07-09 2026-06
知識カットオフ 2026-02 -
コンテキストウィンドウ 1.1M 256K
最大出力 128K 33K
思考パラメータ reasoning.effort
  • thinking.type
  • thinking.keep
指定可能な値
reasoning.effort
  • none
  • low
  • medium
  • high
  • xhigh
  • max
type
  • accepts only enabled
keep
  • accepts only all
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: GPT-5.6 Sol · 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

GPT-5.6 Sol 合格 · 3 sentences

Enabling reasoning makes the model generate additional internal tokens before producing an answer, so each request consumes more billable compute. Reasoning may also increase response length, latency, tool calls, and retries, further raising per-request cost. In short, usage volume may be unchanged, but the cost per task increased enough to double the bill.

出力 111 tok (+34 思考) レイテンシ 2.3 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

GPT-5.6 Sol 合格 · 8/8 cases

```python def longest_run(xs): if not xs: return 0 best = 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 original function counted equal *adjacencies* rather than items, so a run of length one produced `0` and every longer run was undercounted by one. Initializing `cur` and `best` to `1` for nonempty input makes them represent item counts, resetting `cur` to `1` starts a new run at the current item, and updating `best` on every iteration ensures a run reaching the final index is included.

出力 316 tok (+135 思考) レイテンシ 5.2 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

GPT-5.6 Sol 合格 · 5/5 fields, guidance "withheld pending the Q4 close"

{"company":"Meridian Robotics","quarter":"September quarter","revenue_usd_m":412,"growth_pct":"11+","guidance":"withheld pending the Q4 close"}

出力 194 tok (+147 思考) レイテンシ 3.2 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

GPT-5.6 Sol 合格 · 120 words, 0 banned, 1 question

Today, we’re introducing Provider Prompt Cache, a new API gateway feature that reuses prompt prefixes across supported AI providers, reducing latency, token costs, and duplicated processing. Teams can define cache policies once, route requests dynamically, and preserve provider flexibility without rewriting application logic. Switching models during testing or failover? The gateway identifies eligible prompt segments, applies provider-specific caching controls, and reports hits, misses, savings, and expiration details through unified logs and metrics. Configurable TTLs, tenant isolation, encryption, and cache-bypass options help teams balance performance, privacy, and freshness for every workload. Provider Prompt Cache is available today in beta through the dashboard and API, with SDK examples and migration guidance included. […]

出力 733 tok (+564 思考) レイテンシ 7.7 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="gpt-5.6-sol",
    # 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

GPT-5.6 Sol 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 $5、5.3 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。

GPT-5.6 Sol 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。

GPT-5.6 Sol 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。

関連する比較

当社の実測レポートより