신규 무료 가입, 10회 호출 제공. 최대 $1, 카드 불필요.

Kimi K2.7 Code vs Qwen3.8 Flash

vs

언제 어떤 모델을 쓸까

처리량과 폭넓은 활용을 위해서는 qwen3.8-flash를 선택하세요: 입력 비용은 kimi-k2.7-code보다 약 6.3x 저렴하고 출력 비용은 대략 8.5x 저렴하며(입력 $0.15 대 $0.95, 출력 $0.47 대 $4), 256000 대비 1000000-token 컨텍스트를 제공하고, 최대 131072 출력 토큰을 허용하며, 지연 시간에 민감한 호출을 위해 thinking 기능을 끌 수 있습니다. 코딩 중심 모델에서 Moonshot의 항상 활성화된 추론 동작을 원하고 256000 토큰과 32768 출력으로 충분한 경우 kimi-k2.7-code를 선택하세요. 두 모델 모두 텍스트, 이미지 및 비디오를 입력으로 받고 텍스트를 반환하므로, 구분 기준은 가격, 컨텍스트 및 thinking 제어 여부입니다.

벤치마크

평균 상회최고 점수Kimi K2.7 Code1 / 50 / 5Qwen3.8 Flash13 / 163 / 16
Kimi K2.7 Code Qwen3.8 Flash 측정된 다른 모델 측정 대상 평균 더 높은 점수를 낸 모델 없음
SWE-Bench Pro
N/A
62.5%
OSWorld 2.0 partial
N/A
52.3%
JobBench
N/A
55.7%
GPQA Diamond
N/A
91.7%
ERQA
N/A
더 높은 점수를 낸 모델 없음 72.3%
MCP-Atlas
76%
N/A
LVBench
N/A
76.6%

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

가격

Kimi K2.7 Code Qwen3.8 Flash Δ
입력 / 1M 토큰 $0.95 $0.15 6.3×
출력 / 1M 토큰 $4 $0.47 8.5×
캐시 읽기 / 1M 토큰 $0.19 $0.016 12×
캐시 쓰기 - 1.25x -

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

현재 위치 - 이 청구 단위를 사용하는 모든 71개의 채팅 모델 전체의 1M 토큰당 입력 가격 (로그 스케일)

Kimi K2.7 Code · $0.95 Qwen3.8 Flash · $0.15
$0.05 · Qwen3 VL Flash $30 · GPT-5.4 Pro

기능

Kimi K2.7 Code Qwen3.8 Flash
도구 사용
사고 제어 항상 켜짐 설정 가능
구조화된 출력 -
프롬프트 캐싱 암시적 (자동) 암시적 + 명시적
캐시 수명 미공개 explicit: 5m, reset on hit
최소 캐시 접두사 미공개 1024 토큰

사양

Kimi K2.7 Code Qwen3.8 Flash
입력 모달리티 텍스트 이미지 비디오 텍스트 이미지 비디오
출력 모달리티 텍스트 텍스트
출시일 2026-06 2026-08-27
컨텍스트 윈도우 256K 1M
최대 출력 33K 131K
Thinking 파라미터
  • thinking.type
  • thinking.keep
  • enable_thinking
  • thinking_budget
  • preserve_thinking
허용되는 값
type
  • accepts only enabled
keep
  • accepts only all
enable_thinking
  • true
  • false
thinking_budget
  • in tokens
preserve_thinking
  • true
  • false
기본값 thinking on with Preserved Thinking on

on

qwen3.8-flash is hybrid thinking with thinking enabled by default, thinking_budget defaults to the 262,144-token chain maximum, and preserve_thinking is off

사양은 각 공급업체의 문서를 그대로 기록한 것입니다. 공급업체가 공개하지 않은 항목은 추론하지 않고 제외했습니다. 전체 출처: Kimi K2.7 Code · Qwen3.8 Flash

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

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

Qwen3.8 Flash 통과 · 3 sentences

Enabling reasoning makes the model spend additional output tokens to plan and validate answers before responding, and those tokens are billed. It also increases compute and latency per request, so each task consumes more capacity than a non-reasoning call. As a result, billable tokens and compute roughly doubled, directly driving the higher invoice.

출력 330 tok (+262 추론) 지연 시간 8.9 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

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

Qwen3.8 Flash 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 the original version counts adjacent equal pairs rather than items in a run, starting both `cur` and `best` at `0`, and it resets `cur` to `0` after a mismatch, thereby discarding the first element of the new run. That makes single-element inputs return `0`, and because every run is effectively measured in “steps” between equal elements, the last element is not counted—particularly noticeable when the longest run ends at the final index.

출력 2123 tok (+1933 추론) 지연 시간 43.8 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

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

Qwen3.8 Flash 통과 · 5/5 fields, guidance null

{ "company": "Meridian Robotics", "quarter": "September quarter", "revenue_usd_m": 412, "growth_pct": 11, "guidance": null }

출력 519 tok (+463 추론) 지연 시간 10.5 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

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

Qwen3.8 Flash 통과 · 120 words, 0 banned, 1 question

We are announcing prompt caching across providers in our API gateway. Store approved prompt outputs once and reuse them across supported model providers, cutting latency, cost, and duplicate token spend. The feature matches identical requests, checks validity, and returns cached results while preserving routing controls. Developers keep existing endpoints; the gateway manages storage, invalidation, and provider differences. This reduces noisy repeat calls, improves steady responses, and frees teams to focus on better agent workflows. OpenAI, Anthropic, Google, Mistral, and custom routes are supported. Cache hits appear in analytics with latency, token, and cost reductions visible. Check retention and privacy rules before enabling it. Ready to add cache controls to your gateway? Enable it in settings and watch spend drop now.

출력 5958 tok (+5805 추론) 지연 시간 88.8 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="kimi-k2.7-code",
    # model="qwen3.8-flash",  # 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

Kimi K2.7 Code와(과) Qwen3.8 Flash 중 어느 것이 더 저렴한가요?

입력 / 1m 토큰 항목에서는 Qwen3.8 Flash이(가) 더 저렴합니다($0.15 대 $0.95, 6.3× 차이). 다른 항목에서는 결과가 다를 수 있습니다 - 위의 표에 전체 정보가 있으며, 실제 비용은 사용 조합에 따라 달라집니다.

두 번의 연동 과정 없이 Kimi K2.7 Code와(과) Qwen3.8 Flash를 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.

Kimi K2.7 Code 및 Qwen3.8 Flash는 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