Kimi K2.7 Code vs Qwen3.8 Max
언제 어떤 모델을 사용할까 — 벤치마크 표가 아닌 선별된 평가
kimi-k2.7-code는 요금표의 모든 항목에서 더 싸서 입력 $0.95 대 $2(약 2.1배), 출력 $4 대 $6이고, 텍스트·이미지 외에 동영상을 받는 것도 이 모델만의 특징입니다. 다만 사고 모드를 끌 수 없습니다. qwen3.8-max는 토큰당 더 비싸지만 약 3.8배의 컨텍스트(983616 토큰), 131072 토큰 최대 출력(Kimi의 32768의 4배), 그리고 명시적 롱컨텍스트·비전 플래그를 줍니다. 보통 크기 입력에서의 대량 코딩·추론이나 동영상 입력 작업에는 kimi-k2.7-code를, 저장소 전체나 아주 긴 생성이 한 번의 호출에 들어가야 하면 qwen3.8-max를 고르세요.
가격
| Kimi K2.7 Code | Qwen3.8 Max | Δ | |
|---|---|---|---|
| 입력 / 1M 토큰 | $0.95 | $2 | 0.47× |
| 출력 / 1M 토큰 | $4 | $6 | 0.67× |
| 캐시 읽기 / 1M 토큰 | $0.19 | $0.25 | 0.76× |
| 캐시 쓰기 | — | 1.25x | — |
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
| Kimi K2.7 Code | Qwen3.8 Max | |
|---|---|---|
| 도구 사용 | 예 | 예 |
| 사고 제어 | 항상 켜짐 | 있음 — 벤더가 조절 파라미터를 공개하지 않음 |
| 구조화된 출력 | — | 예 |
| 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 Max | |
|---|---|---|
| 입력 모달리티 | 텍스트 이미지 비디오 | 텍스트 이미지 |
| 출력 모달리티 | 텍스트 | 텍스트 |
| 출시일 | 2026-06 | 2026-08-03 |
| 컨텍스트 윈도우 | 256K | 984K |
| 최대 출력 | 33K | 131K |
| Thinking 파라미터 |
| — |
| 허용되는 값 | type
keep
| — |
| 기본값 | thinking on with Preserved Thinking on | — |
사양은 각 공급업체의 문서를 그대로 기록한 것입니다. 공급업체가 공개하지 않은 항목은 추론하지 않고 제외했습니다. 전체 출처: Kimi K2.7 Code · Qwen3.8 Max
하나의 프롬프트, 두 모델 — 게이트웨이를 통해 측정됨
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 Max 통과 · 3 sentences
Enabling reasoning makes the model produce additional hidden steps before responding, and those tokens are billable. It also tends to lengthen each interaction because the model works through more possibilities before settling on an answer. Therefore, the bill doubled mainly due to higher compute and token usage per request, not necessarily because the number of requests doubled.
출력 378 tok (+305 추론) 지연 시간 8.6 s
지시 준수(정확히 세 문장 — 셀 수 있음), 독자 맞춤(CFO 어조), 그리고 아래 토큰 계량기가 드러내는 숨은 사고 과금 격차.
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 Max 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 bug is that the original code starts `best` and `cur` at `0`, so it counts adjacent equal *transitions* rather than the number of items in the run. A run of length `n` has only `n - 1` equal-neighbor transitions, so single-element inputs return `0`, and runs that reach the end are undercounted by one. Initializing the current run to `1` for the first element, resetting it to `1` on a break, and updating `best` from that count fixes the off-by-one.
출력 1616 tok (+1411 추론) 지연 시간 34.7 s
수정이 실제로 옳은지(실행 가능한지), 설명의 밀도, 그리고 범위가 정해진 작업에서의 토큰 효율.
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 Max 통과 · 5/5 fields, guidance null
{ "company": "Meridian Robotics", "quarter": "September quarter", "revenue_usd_m": 412, "growth_pct": 11, "guidance": null }
출력 1199 tok (+1141 추론) 지연 시간 24.4 s
스키마 준수(없는 필드를 지어내지 않기), 환각 압력(guidance는 명시적으로 보류됨), 그리고 구조화 출력 경로의 차이.
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 Max 통과 · 120 words, 0 banned, 1 question
Today, our API gateway adds prompt caching across major model providers. It stores prompts and responses in one fast cache layer. Teams can lower token spend, reduce latency, and repeat reliable answers. The feature supports OpenAI, Anthropic, Google, and Mistral through one configuration. You can set retention rules, scope access, and invalidate entries quickly. How does your team maintain consistent results during provider outages? Approved cached responses keep applications stable while fallback routes recover. The dashboard shows hit rates, savings, latency, and provider usage. Engineers receive audit trails for every cached prompt, enabling safer testing. Product managers can compare cost trends before and after cache adoption. Start with a small route, then safely expand caching to production traffic right now.
출력 2744 tok (+2591 추론) 지연 시간 46.3 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-max", # 이 줄의 주석을 해제하고, 윗줄을 주석 처리하세요
messages=[{"role": "user", "content": "Summarize this diff"}],
reasoning_effort="medium",
)
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: "kimi-k2.7-code",
// model: "qwen3.8-max", // 이 줄의 주석을 해제하고, 윗줄을 주석 처리하세요
messages: [{ role: "user", content: "Summarize this diff" }],
reasoning_effort: "medium",
});
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": "kimi-k2.7-code",
# "model": "qwen3.8-max", # 이 줄의 주석을 해제하고, 윗줄을 주석 처리하세요
"messages": [{"role": "user", "content": "Hello"}],
"reasoning_effort": "medium"
}'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: "kimi-k2.7-code",
// Model: "qwen3.8-max", // 이 줄의 주석을 해제하고, 윗줄을 주석 처리하세요
Messages: []openai.ChatCompletionMessageParamUnion{
openai.UserMessage("Summarize this diff"),
},
ReasoningEffort: openai.ReasoningEffortMedium,
})
fmt.Println(resp.Choices[0].Message.Content)
}import com.openai.client.OpenAIClient;
import com.openai.client.okhttp.OpenAIOkHttpClient;
import com.openai.models.chat.completions.*;
import com.openai.models.ReasoningEffort;
OpenAIClient client = OpenAIOkHttpClient.builder()
.baseUrl("https://synthorai.io/v1")
.apiKey("sk-syn-...")
.build();
ChatCompletion resp = client.chat().completions().create(
ChatCompletionCreateParams.builder()
.model("kimi-k2.7-code")
// .model("qwen3.8-max") // 이 줄의 주석을 해제하고, 윗줄을 주석 처리하세요
.addUserMessage("Summarize this diff")
.reasoningEffort(ReasoningEffort.MEDIUM)
.build());
System.out.println(resp.choices().get(0).message().content().orElse(""));FAQ
Kimi K2.7 Code와(과) Qwen3.8 Max 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 Kimi K2.7 Code와(과) Qwen3.8 Max를 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 Max는 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.