신규 무료 가입, 10회 호출 제공. 최대 $1, 카드 불필요.

GPT-6 Sol vs Kimi K2.7 Code

vs

언제 어떤 모델을 쓸까

작업에 여유 공간이 필요할 때는 gpt-6-sol을 선택하세요: 이 모델의 1050000 토큰 컨텍스트는 kimi-k2.7-code의 256000 토큰에 비해 약 4x 크고, 32768 대비 최대 128000 토큰을 출력할 수 있으며, 비전 플래그를 지원하고, 지연 시간에 민감한 호출을 위해 사고(thinking) 기능을 끌 수 있습니다. 대량의 코딩 및 도구 작업에서 비용을 절감하려면 kimi-k2.7-code를 선택하세요. 입력 $0.95 및 출력 $4로 $2 및 $10 대비 각각 약 2.1x 및 2.5x 저렴하며, 비디오를 입력으로 받고 추론 기능이 항상 켜져 있습니다. 캐시 읽기 비용은 $0.19 대 $0.2로 거의 동일하므로, 캐싱 전략은 선택에 거의 영향을 미치지 않습니다.

벤치마크

평균 상회GPT-6 Sol비교 가능 4개뿐Kimi K2.7 Code1 / 5
GPT-6 Sol Kimi K2.7 Code 측정된 다른 모델 측정 대상 평균 더 높은 점수를 낸 모델 없음
DeepSWE 1.1
68.8%
N/A
OSWorld 2.0 offline set, partial
60.5%
N/A
Agents' Last Exam
56.4%
N/A

벤더 공개: Alibaba (Qwen) Anthropic DeepSeek Google Moonshot OpenAI Z.ai

가격

GPT-6 Sol Kimi K2.7 Code Δ
입력 / 1M 토큰 $2 $0.95 2.1×
출력 / 1M 토큰 $10 $4 2.5×
캐시 읽기 / 1M 토큰 $0.2 $0.19 1.1×
캐시 쓰기 별도 비용 없음 - -

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

현재 위치 - 이 청구 단위를 사용하는 모든 74개의 채팅 모델 전체의 1M 토큰당 입력 가격 (로그 스케일)

GPT-6 Sol · $2 Kimi K2.7 Code · $0.95
$0.05 · Qwen3 VL Flash $30 · GPT-5.4 Pro

기능

GPT-6 Sol Kimi K2.7 Code
도구 사용
사고 제어 설정 가능 항상 켜짐
구조화된 출력 -
프롬프트 캐싱 암시적 (자동) 암시적 (자동)
캐시 수명 5-10m, up to 1h 미공개
최소 캐시 접두사 1024 토큰 미공개

사양

GPT-6 Sol Kimi K2.7 Code
입력 모달리티 텍스트 이미지 텍스트 이미지 비디오
출력 모달리티 텍스트 텍스트
출시일 2026-09-22 2026-06
지식 컷오프 2026-04 -
컨텍스트 윈도우 1.1M 256K
최대 출력 128K 33K
Thinking 파라미터 reasoning.effort
  • thinking.type
  • thinking.keep
허용되는 값
reasoning.effort
  • none
  • low
  • medium
  • high
  • xhigh
  • max
type
  • accepts only enabled
keep
  • accepts only all
기본값 medium thinking on with Preserved Thinking on

사양은 각 공급업체의 문서를 그대로 기록한 것입니다. 공급업체가 공개하지 않은 항목은 추론하지 않고 제외했습니다. 전체 출처: GPT-6 Sol · 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

GPT-6 Sol 통과 · 3 sentences

Enabling reasoning made the model generate extra internal tokens to work through each request, and those tokens are billed even though users don’t see them. If request volume stayed roughly the same, more billed tokens per request could explain why the bill doubled. We should check the usage breakdown to confirm, then lower reasoning effort or limit it to tasks that need it.

출력 188 tok (+111 추론) 지연 시간 5.0 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

GPT-6 Sol 통과 · 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 `cur` counted matching *adjacent pairs*, not items, so every run was one too short—including a single-element input, which returned 0. Starting each run at 1 counts its first item, and updating `best` on every iteration ensures a run that reaches the last index is included.

출력 206 tok (+59 추론) 지연 시간 5.9 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

GPT-6 Sol 통과 · 5/5 fields, guidance "Withheld pending the Q4 close"

{"company":"Meridian Robotics","quarter":"September quarter","revenue_usd_m":null,"growth_pct":null,"guidance":"Withheld pending the Q4 close"}

출력 227 tok (+185 추론) 지연 시간 5.2 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

GPT-6 Sol 통과 · 120 words, 0 banned, 1 question

Today, we’re introducing cross-provider prompt caching for our API gateway, helping teams reuse repeated prompt content when routing requests among supported AI providers. The gateway identifies eligible prompt prefixes, stores cache references, and applies them to subsequent requests where provider capabilities allow. Why send the same context again if it can be reused? With fewer duplicate input tokens, applications can reduce costs and improve latency without changing how developers call the gateway. Configure caching by route, monitor hit rates and savings in your dashboard, and keep existing provider fallback rules in place. Availability and cache behavior vary by provider, so the gateway reports eligibility and usage for each request. Get started today with our documentation and test your existing workloads.

출력 586 tok (+443 추론) 지연 시간 7.7 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="gpt-6-sol",
    # 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 받기 →

FAQ

GPT-6 Sol와(과) Kimi K2.7 Code 중 어느 것이 더 저렴한가요?

입력 / 1m 토큰 항목에서는 Kimi K2.7 Code이(가) 더 저렴합니다($0.95 대 $2, 2.1× 차이). 다른 항목에서는 결과가 다를 수 있습니다 - 위의 표에 전체 정보가 있으며, 실제 비용은 사용 조합에 따라 달라집니다.

두 번의 연동 과정 없이 GPT-6 Sol와(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.

GPT-6 Sol 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