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

vs

언제 어떤 모델을 사용할까 — 벤치마크 표가 아닌 선별된 평가

긴 컨텍스트의 텍스트 작업에는 deepseek-v4-pro-0813을 선택하십시오: 이 모델의 1000000-토큰 윈도우는 kimi-k2.7-code의 256000의 거의 4배이고, 393216의 최대 출력은 32768 한도의 12배이며, 캐시 읽기 비용은 $0.19 대비 $0.132이지만, $1.32의 입력 비용은 B가 청구하는 $0.95의 약 1.4배입니다. deepseek-v4-pro-0813이 허용하지 않는 이미지 또는 비디오 입력이 필요하거나, 윈도우 크기보다 저렴한 캐시되지 않은 프롬프트가 더 중요할 때는 kimi-k2.7-code를 선택하십시오. 단, 이 모델에서는 thinking을 비활성화할 수 없다는 점에 유의하십시오. 출력 가격은 $3.96 대 $4로 어느 쪽이든 비슷합니다.

가격

DeepSeek V4 Pro (0813) Kimi K2.7 Code Δ
입력 / 1M 토큰 $1.32 $0.95 1.4×
출력 / 1M 토큰 $3.96 $4 0.99×
캐시 읽기 / 1M 토큰 $0.132 $0.19 0.69×
캐시 쓰기 별도 비용 없음

빌드 시점의 라이브 카탈로그 요금입니다. 각 모델 페이지에 현재 요금표가 표시됩니다.

현재 위치 — 이 청구 단위를 사용하는 모든 63개의 채팅 모델 전체의 1M 토큰당 입력 가격 (로그 스케일)

기능

DeepSeek V4 Pro (0813) Kimi K2.7 Code
도구 사용
사고 제어 항상 켜짐 항상 켜짐
구조화된 출력
프롬프트 캐싱 암시적 (자동) 암시적 (자동)
캐시 수명 no fixed TTL (evicted when unused) 미공개
최소 캐시 접두사 미공개 미공개

사양

DeepSeek V4 Pro (0813) Kimi K2.7 Code
입력 모달리티 텍스트 텍스트 이미지 비디오
출력 모달리티 텍스트 텍스트
출시일 2026-08-13 2026-06
컨텍스트 윈도우 1M 256K
최대 출력 393K 33K
Thinking 파라미터 reasoning_effort
  • thinking.type
  • thinking.keep
허용되는 값
reasoning_effort
  • the model card documents low
  • high
  • max
type
  • accepts only enabled
keep
  • accepts only all
기본값 thinking on with Preserved Thinking on

사양은 각 공급업체의 문서를 그대로 기록한 것입니다. 공급업체가 공개하지 않은 항목은 추론하지 않고 제외했습니다. 전체 출처: DeepSeek V4 Pro (0813) · Kimi K2.7 Code

하나의 프롬프트, 두 모델 — 게이트웨이를 통해 측정됨

프롬프트 Explain to a CFO, in exactly three sentences, why our LLM bill doubled after we enabled reasoning. 확인 정확히 3문장

DeepSeek V4 Pro (0813) 통과 · 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.

출력 308 tok (+226 추론) 지연 시간 5.1 s

Kimi K2.7 Code 통과 · 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.

출력 259 tok (+174 추론) 지연 시간 5.4 s

지시 준수(정확히 세 문장 — 셀 수 있음), 독자 맞춤(CFO 어조), 그리고 아래 토큰 계량기가 드러내는 숨은 사고 과금 격차.

프롬프트 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. 확인 수정이 테스트를 통과

DeepSeek V4 Pro (0813) 통과 · 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.

출력 1315 tok (+1130 추론) 지연 시간 16.9 s

Kimi K2.7 Code 통과 · 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.

출력 410 tok (+222 추론) 지연 시간 9.4 s

수정이 실제로 옳은지(실행 가능한지), 설명의 밀도, 그리고 범위가 정해진 작업에서의 토큰 효율.

프롬프트 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. 확인 유효한 JSON, 스키마 정확

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

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

출력 2155 tok (+2121 추론) 지연 시간 26.0 s

Kimi K2.7 Code 통과 · 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" } ```

출력 721 tok (+663 추론) 지연 시간 13.2 s

스키마 준수(없는 필드를 지어내지 않기), 환각 압력(guidance는 명시적으로 보류됨), 그리고 구조화 출력 경로의 차이.

프롬프트 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. 확인 120단어, 금지어 0개

DeepSeek V4 Pro (0813) 통과 · 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.

출력 2845 tok (+2694 추론) 지연 시간 25.5 s

Kimi K2.7 Code 통과 · 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.

출력 2375 tok (+2235 추론) 지연 시간 38.6 s

제약 준수(단어 예산, 금지어 목록, 단 하나의 의문문), 문체 지문, 그리고 길이 제어.

코드 한 줄로 모델 전환

두 id는 아래의 모든 탭에 있습니다 — 강조 표시된 두 줄이 유일한 수정 사항입니다. 동일한 엔드포인트, 동일한 키, 동일한 요청 형태입니다.

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",  # 이 줄의 주석을 해제하고, 윗줄을 주석 처리하세요
    messages=[{"role": "user", "content": "Summarize this diff"}],
    reasoning_effort="medium",
)
print(resp.choices[0].message.content)

API 키 발급받기 →

FAQ

DeepSeek V4 Pro (0813)와(과) Kimi K2.7 Code 중 어느 것이 더 저렴한가요?

입력 / 1m 토큰 항목에서는 Kimi K2.7 Code이(가) 더 저렴합니다($0.95 대 $1.32, 1.4× 차이). 다른 항목에서는 결과가 다를 수 있습니다 — 위의 표에 전체 정보가 있으며, 실제 비용은 사용 조합에 따라 달라집니다.

두 번의 연동 과정 없이 DeepSeek V4 Pro (0813)와(과) Kimi K2.7 Code를 A/B 테스트할 수 있나요?

네. 둘 다 하나의 API 키를 사용하여 동일한 OpenAI 호환 엔드포인트를 통해 제공됩니다 — 모델 문자열을 한 줄만 변경하면 전환되므로, 트래픽의 일부를 각각 라우팅하여 요금을 직접 비교할 수 있습니다.

DeepSeek V4 Pro (0813) 및 Kimi K2.7 Code는 프롬프트 캐싱을 지원하나요?

네 — 두 모델 모두 캐시 읽기에 대해 입력 요금보다 낮게 청구하므로, 웜 프리픽스 워크로드는 공시된 요금보다 비용이 적게 듭니다. 정확한 캐시 읽기 행은 위의 가격표에 있습니다.

관련 비교

측정 연구 결과