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Claude Opus 5 vs Kimi K2.7 Code

vs

Qual usar, quando — veredito curado, não uma tabela de benchmark

O claude-opus-5 custa cerca de 5.3x mais na entrada e 6.25x mais na saída que o kimi-k2.7-code ($5/$25 contra $0.95/$4 por milhão de tokens) e em troca oferece contexto de 1000000 tokens, 128000 tokens de saída máxima e um modo de pensamento que você pode desligar. O kimi-k2.7-code serve para codificação e ferramentas em grande volume quando 256000 de contexto e 32768 tokens de saída bastam, e é o único dos dois que aceita entrada de vídeo, embora seu raciocínio não possa ser desligado. Escolha o Opus 5 para entradas muito longas ou respostas únicas longas; escolha o Kimi K2.7 Code para cortar o gasto de geração em cerca de seis vezes.

Preços

Claude Opus 5 Kimi K2.7 Code Δ
Entrada / 1M tokens $5 $0.95 5.3×
Saída / 1M tokens $25 $4 6.3×
Leitura de cache / 1M tokens $0.5 $0.19 2.6×
Escrita de cache 1.25x (5m) / 2x (1h)

Tarifas do catálogo em tempo real no momento do build; a página de cada modelo contém o cartão atual.

Onde eles se posicionam — preço de entrada por 1M tokens entre todos os 63 modelos de chat nesta unidade de cobrança (escala logarítmica)

Claude Opus 5 · $5 Kimi K2.7 Code · $0.95
$0.05 · Qwen3 VL Flash $30 · GPT-5.4 Pro

Capacidades

Claude Opus 5 Kimi K2.7 Code
Uso de ferramentas sim sim
Controle de raciocínio configurável sempre ativo
Saída estruturada sim
Cache de prompt explícito (você marca o prefixo) implícito (automático)
Tempo de vida do cache 5m default, 1h option não publicado
Prefixo mínimo em cache 1024 tokens não publicado

Especificações

Claude Opus 5 Kimi K2.7 Code
Modalidades de entrada texto imagem texto imagem vídeo
Modalidades de saída texto texto
Lançamento 2026-07-24 2026-06
Corte de conhecimento 2026-05
Janela de contexto 1M 256K
Saída máxima 128K 33K
Parâmetro de raciocínio
  • thinking.type
  • output_config.effort
  • thinking.type
  • thinking.keep
Valores aceitos
thinking.type
  • adaptive
  • disabled
effort
  • low
  • medium
  • high
  • xhigh
  • max
type
  • accepts only enabled
keep
  • accepts only all
Padrão

thinking on

effort
  • high (Claude API and Claude Code)
thinking on with Preserved Thinking on

As especificações são transcritas da documentação de cada fornecedor; uma linha que um fornecedor não publica é omitida em vez de ser inferida. Fontes completas: Claude Opus 5 · Kimi K2.7 Code

Um prompt, ambos os modelos — medidos pelo gateway

PROMPT Explain to a CFO, in exactly three sentences, why our LLM bill doubled after we enabled reasoning. VERIFICAR exatamente 3 frases

Claude Opus 5 passou · 3 sentences

When reasoning is enabled, the model generates a hidden chain of "thinking" tokens before it writes the visible answer, and those internal tokens are billed at the output rate even though no one ever sees them — commonly 3–10x more tokens than the response itself. Because output tokens are priced several times higher than input tokens, that added volume hits us at our most expensive rate, which is why the bill roughly doubled while our request count stayed flat. The spend is controllable: we can cap the reasoning budget per call, route only genuinely hard requests to reasoning mode and cheaper models for the rest, and track cost per successfully completed task rather than cost per token, since a single correct answer usually beats three cheap retries plus human cleanup.

saída 529 tok latência 9.0 s

Kimi K2.7 Code passou · 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.

saída 259 tok (+174 pensamento) latência 5.4 s

Cumprimento da instrução (exatamente três frases — contáveis), ajuste ao público (registro de CFO), e a lacuna de cobrança do pensamento oculto que os medidores de tokens abaixo expõem.

PROMPT 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. VERIFICAR a correção passa nos testes

Claude Opus 5 passou · 8/8 cases

## Fixed version ```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 if cur > best: best = cur return best ``` ## The bug The counters were tracking the wrong quantity: `cur` counted *matching adjacent pairs* rather than *elements in the current run*, and both counters started at `0` instead of `1`. Since a run of length *n* contains only *n − 1* adjacent equal pairs, every result came back one too small — `[1, 1]` returned 1, `[3, 3, 3]` returned 2 — and a single-element list returned 0 because the loop body never executed and `best` kept its initial value of `0`. […]

saída 1094 tok latência 16.1 s

Kimi K2.7 Code passou · 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.

saída 410 tok (+222 pensamento) latência 9.4 s

Se a correção é de fato certa (executável), a densidade da explicação, e a eficiência em tokens numa tarefa delimitada.

PROMPT 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. VERIFICAR JSON válido, esquema exato

Claude Opus 5 passou · 5/5 fields, guidance "Withheld pending Q4 close"

```json { "company": "Meridian Robotics", "quarter": "Q3", "revenue_usd_m": 412, "growth_pct": 11, "guidance": "Withheld pending Q4 close" } ``` Notes on judgment calls: - **quarter**: "September quarter" is labeled Q3 because the text refers to an upcoming "Q4 close," implying a calendar-aligned fiscal year. No fiscal year is given. - **revenue_usd_m**: 412 is stated as constant-currency and hedged ("call it"), so it's approximate; the currency is not explicitly stated as USD. - **growth_pct**: "up eleven and change" means slightly more than 11, so 11 is a floor rather than an exact figure.

saída 539 tok latência 7.6 s

Kimi K2.7 Code passou · 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" } ```

saída 721 tok (+663 pensamento) latência 13.2 s

Obediência ao esquema (sem campos inventados), pressão de alucinação (guidance é explicitamente retida), e diferenças no caminho de saída estruturada.

PROMPT 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. VERIFICAR 120 palavras, 0 palavras proibidas

Claude Opus 5 passou · 123 words, 0 banned, 1 question

**Cross-Provider Prompt Caching** We're introducing Cross-Provider Prompt Caching in the API Gateway. Repeated system prompts, long documents, and few-shot examples are stored once at the gateway layer and reused across OpenAI, Anthropic, Google, and self-hosted models. Instead of paying full input token costs on every request, your application sends a cache reference, and the gateway rehydrates the context before forwarding it downstream. Why does that matter? Teams running high-volume agents and retrieval pipelines typically see input token spend fall 40 to 70 percent, with median latency dropping by several hundred milliseconds. Caches are scoped per project, encrypted at rest, and invalidated automatically when a prompt template changes. Enable it with a single header, and see the docs for TTL tuning and per-route controls.

saída 1593 tok latência 19.1 s

Kimi K2.7 Code passou · 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.

saída 2375 tok (+2235 pensamento) latência 38.6 s

Obediência às restrições (orçamento de palavras, lista de palavras proibidas, a única pergunta), impressão digital de estilo, e controle de comprimento.

Alterne entre eles com uma linha

Ambos os IDs estão em todas as abas abaixo — o par de linhas destacado é a única edição. Mesmo endpoint, mesma chave, mesmo formato de requisição.

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    base_url="https://synthorai.io/v1",
    api_key="sk-syn-...",
)

resp = client.chat.completions.create(
    model="claude-opus-5",
    # model="kimi-k2.7-code",  # descomente esta linha, comente a linha acima
    messages=[{"role": "user", "content": "Summarize this diff"}],
    reasoning_effort="medium",
)
print(resp.choices[0].message.content)

Obter uma chave de API →

FAQ

Qual é mais barato, Claude Opus 5 ou Kimi K2.7 Code?

Kimi K2.7 Code é mais barato em entrada / 1m tokens ($0.95 vs $5, com 5.3× de diferença). Outras linhas podem apontar para o outro lado — a tabela acima traz o quadro completo, e o custo real depende do seu mix.

Posso fazer um teste A/B de Claude Opus 5 contra Kimi K2.7 Code sem duas integrações?

Sim. Ambos são servidos pelo mesmo endpoint compatível com OpenAI com uma única chave de API — a troca é uma alteração de uma linha na string do modelo, de modo que você pode rotear uma fração do tráfego para cada um e comparar as faturas diretamente.

Claude Opus 5 e Kimi K2.7 Code suportam prompt caching?

Sim — ambos cobram leituras em cache abaixo da sua taxa de entrada, então cargas de trabalho com warm-prefix custam menos do que as taxas listadas sugerem. As linhas exatas de leitura em cache estão na tabela de preços acima.

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