Gemini 3.6 Flash vs Kimi K2.7 Code
언제 어떤 모델을 쓸까
작업에 오디오나 더 넓은 수용력이 필요하면 gemini-3.6-flash를 고르세요. 텍스트·이미지·동영상·오디오를 입력으로 받고 1048576 토큰 컨텍스트에 최대 65536 토큰 출력을 가지며, 오디오 입력은 100만 오디오 토큰당 $5에 캐시 $0.5로 따로 과금됩니다. 토큰당 비용이 중요한 텍스트·이미지·동영상 작업에는 kimi-k2.7-code를 고르세요. 입력 $0.95, 출력 $4는 Gemini의 $1.5와 $7.5보다 약 1.6배, 1.9배 저렴하고 채팅·코드·툴에 더해 추론 플래그를 갖습니다. 대가는 Kimi의 컨텍스트 상한 256000, 출력 상한 32768, 캐시 읽기 $0.19 대 $0.15입니다.
벤치마크
공급자 공개 자료: Alibaba (Qwen) Anthropic DeepSeek Google Moonshot OpenAI Tencent Z.ai
가격
| Gemini 3.6 Flash | Kimi K2.7 Code | Δ | |
|---|---|---|---|
| 입력 / 1M 토큰 | $1.5 | $0.95 | 1.6× |
| 출력 / 1M 토큰 | $7.5 | $4 | 1.9× |
| 캐시 읽기 / 1M 토큰 | $0.15 | $0.19 | 0.79× |
빌드 시점에 실시간 카탈로그에서 가져온 요금입니다. 현재 요금은 각 모델 페이지에서 확인할 수 있습니다.
가격 위치: 이 과금 단위를 쓰는 채팅 모델 76개 전체의 1M 토큰당 입력 가격(로그 스케일)
기능
| Gemini 3.6 Flash | Kimi K2.7 Code | |
|---|---|---|
| 도구 사용 | 지원 | 지원 |
| 사고 제어 | 항상 켜짐 | 항상 켜짐 |
| 구조화된 출력 | 지원 | - |
| 프롬프트 캐싱 | 암시적 + 명시적 | 암시적(자동) |
| 캐시 수명 | 미공개 | 미공개 |
| 최소 캐시 접두사 | 4096 토큰 | 미공개 |
사양
| Gemini 3.6 Flash | Kimi K2.7 Code | |
|---|---|---|
| 입력 모달리티 | 텍스트 이미지 오디오 동영상 | 텍스트 이미지 동영상 |
| 출력 모달리티 | 텍스트 | 텍스트 |
| 출시일 | 2026-07-21 | 2026-06 |
| 지식 컷오프 | 2026-03 | - |
| 컨텍스트 윈도우 | 1M | 256K |
| 최대 출력 | 66K | 33K |
| 사고 파라미터 | thinkingLevel |
|
| 허용 값 |
| type
keep
|
| 기본값 | medium | thinking on with Preserved Thinking on |
사양은 각 공급자의 문서에서 그대로 옮겨 적었습니다. 공급자가 공개하지 않은 항목은 추정해 채우지 않고 뺐습니다. 전체 출처: Gemini 3.6 Flash · Kimi K2.7 Code
같은 프롬프트, 두 모델: 게이트웨이를 거쳐 측정
Gemini 3.6 Flash 통과 · 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.
출력 893 tok (+816 사고) 지연 시간 4.7 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 사고) 지연 시간 5.4 s
지시 준수(정확히 세 문장이라 셀 수 있음), 독자에 맞춘 어조(CFO 대상), 아래 토큰 미터에 드러나는 숨은 사고 토큰 과금 차이를 봅니다.
Gemini 3.6 Flash 통과 · 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`). […]
출력 2034 tok (+1768 사고) 지연 시간 10.0 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 사고) 지연 시간 9.4 s
수정이 실제로 맞는지(실행되는지), 설명이 얼마나 압축적인지, 범위가 정해진 작업에서 토큰을 얼마나 효율적으로 쓰는지를 봅니다.
Gemini 3.6 Flash 통과 · 5/5 fields, guidance "withheld"
```json { "company": "Meridian Robotics", "quarter": "September quarter", "revenue_usd_m": 412, "growth_pct": null, "guidance": "withheld" } ```
출력 2843 tok (+2783 사고) 지연 시간 13.1 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 사고) 지연 시간 13.2 s
스키마 준수(없는 필드를 지어내지 않는지), 환각을 유도하는 조건에서의 대응(guidance 값을 일부러 주지 않음), 구조화된 출력 경로의 차이를 봅니다.
Gemini 3.6 Flash 실패 · 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 […]
출력 4092 tok (+3929 사고) 지연 시간 16.3 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 사고) 지연 시간 38.6 s
제약 준수(단어 수 제한, 금지어 목록, 의문문 하나), 문체의 특징, 길이 조절을 봅니다.
코드 한 줄로 모델 전환
아래 탭마다 두 모델 id가 모두 들어 있습니다. 바꿀 곳은 강조된 두 줄뿐이고, 엔드포인트, 키, 요청 형식은 그대로입니다.
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", # 이 줄의 주석을 해제하고, 윗줄을 주석 처리하세요
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", // 이 줄의 주석을 해제하고, 윗줄을 주석 처리하세요
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", # 이 줄의 주석을 해제하고, 윗줄을 주석 처리하세요
"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", // 이 줄의 주석을 해제하고, 윗줄을 주석 처리하세요
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") // 이 줄의 주석을 해제하고, 윗줄을 주석 처리하세요
.addUserMessage("Summarize this diff")
.build());
System.out.println(resp.choices().get(0).message().content().orElse(""));자주 묻는 질문
Gemini 3.6 Flash vs Kimi K2.7 Code, 어느 쪽이 더 저렴한가요?
입력 / 1M 토큰 기준으로는 Kimi K2.7 Code 쪽이 더 저렴합니다($0.95 대 $1.5, 1.6배 차이). 다른 항목에서는 반대일 수 있습니다. 전체 요금은 위 표에 있으며, 실제 비용은 사용 패턴에 따라 달라집니다.
연동을 두 번 하지 않고도 Gemini 3.6 Flash vs Kimi K2.7 Code A/B 테스트를 할 수 있나요?
네. 두 모델 모두 API 키 하나로 같은 OpenAI 호환 엔드포인트에서 호출합니다. 모델 문자열 한 줄만 바꾸면 전환되므로, 트래픽 일부를 각 모델로 보내 청구 금액을 직접 비교할 수 있습니다.
Gemini 3.6 Flash, Kimi K2.7 Code 모두 프롬프트 캐싱을 지원하나요?
네. 두 모델 모두 캐시 읽기를 입력 요금보다 낮게 과금하므로, 같은 접두사를 반복해 쓰는 워크로드는 정가로 계산한 것보다 비용이 적게 듭니다. 정확한 캐시 읽기 요금은 위 가격표에 있습니다.