GPT-6.1 Terra vs Kimi K2.7 Code
Qual usar e quando
Para entradas de até 272000 tokens, kimi-k2.7-code cobra um pouco menos por entrada e saída e aceita vídeo. Prefira gpt-6.1-terra para contexto e limite de saída muito maiores, ou quando precisar desativar o raciocínio.
Benchmarks
GPT-6.1 Terra: o provedor não publicou resultados de benchmark.
Publicado pelos provedores: Alibaba (Qwen) Moonshot OpenAI Z.ai
Preços
| GPT-6.1 Terra | Kimi K2.7 Code | Δ | |
|---|---|---|---|
| Entrada / 1M tokens | $1 | $0.95 | 1.1× |
| Saída / 1M tokens | $5 | $4 | 1.3× |
| Leitura de cache / 1M tokens | $0.05 | $0.19 | 0.26× |
| Escrita de cache | 1.25x (30m) / 2.5x (12h) | - | - |
Tarifas do catálogo em tempo real, lidas no momento do build; a página de cada modelo traz a tabela de preços atual.
Onde cada um fica: preço de entrada por 1M tokens entre os 80 modelos de chat com esta unidade de cobrança (escala logarítmica)
Capacidades
| GPT-6.1 Terra | Kimi K2.7 Code | |
|---|---|---|
| Uso de ferramentas | sim | sim |
| Controle de raciocínio | configurável | sempre ativo |
| Saída estruturada | sim | - |
| Cache de prompts | implícito + explícito | implícito (automático) |
| Tempo de vida do cache | at least 30m by default, 12h option on the Responses API | não publicado |
| Prefixo mínimo em cache | 1,024 tokens | não publicado |
Especificações
| GPT-6.1 Terra | Kimi K2.7 Code | |
|---|---|---|
| Modalidades de entrada | texto imagem | texto imagem vídeo |
| Modalidades de saída | texto | texto |
| Lançamento | 2026-10-26 | 2026-06 |
| Corte de conhecimento | 2026-06 | - |
| Janela de contexto | 1.1M | 256K |
| Saída máxima | 128K | 33K |
| Parâmetro de raciocínio | reasoning.effort |
|
| Valores aceitos | reasoning.effort
| type
keep
|
| Padrão | medium | thinking on with Preserved Thinking on |
As especificações são transcritas da documentação de cada provedor; quando um provedor não publica um dado, a linha é omitida, e não inferida. Fontes completas: GPT-6.1 Terra · Kimi K2.7 Code
Um prompt, os dois modelos, medidos pelo gateway
GPT-6.1 Terra passou · 3 sentences
Enabling reasoning caused the model to process additional internal tokens before producing each answer, even though those tokens are not visible to users. Those tokens are generally billable, increasing the cost per request and potentially doubling the bill even if usage stayed the same. To confirm the cause, compare request counts, model pricing, and token usage—including reasoning tokens—before and after the change.
saída 196 tok (+115 raciocínio) latência 4.6 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 raciocínio) latência 5.4 s
Se a instrução é seguida (exatamente três frases, dá para contar), a adequação ao público (tom para um CFO) e a diferença de cobrança causada pelo raciocínio oculto, que os medidores de tokens abaixo deixam à mostra.
GPT-6.1 Terra passou · 8/8 cases
```python def longest_run(xs): if len(xs) == 0: 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 code counted matching *adjacent pairs* rather than items, so every nonempty run was undercounted by one, including a single-element input. It did update `best` for matches at the last index, but still undercounted those runs. The fix starts each run at length one and updates `best` as the run grows.
saída 331 tok (+172 raciocínio) latência 6.3 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 raciocínio) latência 9.4 s
Se a correção está mesmo certa (dá para executar), a densidade da explicação e a eficiência em tokens em uma tarefa bem delimitada.
GPT-6.1 Terra passou · 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" }
saída 317 tok (+261 raciocínio) latência 6.9 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 raciocínio) latência 13.2 s
Aderência ao schema (sem campos inventados), pressão para alucinar (o texto diz explicitamente que o guidance não foi divulgado) e diferenças no caminho de saída estruturada.
GPT-6.1 Terra passou · 120 words, 0 banned, 1 question
Meet Prompt Cache, a new API gateway feature that stores reusable prompts across providers, helping teams reduce latency and control costs without changing how they build. When a request matches a cached prompt, the gateway retrieves the stored result instead of sending the same work again. Need to route traffic between models or vendors? Prompt Cache works across supported providers, giving your applications a consistent caching layer as your stack evolves. Set expiration policies, monitor cache performance, and choose which requests qualify through familiar gateway controls. Your team can spend less time repeating requests and more time improving the experiences customers rely on. Start using Prompt Cache today and make every request work harder for your application and your budget.
saída 579 tok (+440 raciocínio) latência 9.1 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 raciocínio) latência 38.6 s
Respeito às restrições (limite de palavras, lista de palavras proibidas, uma única pergunta), a marca de estilo de cada modelo e o controle do tamanho.
Troque de um para o outro mudando uma linha
Os dois ids estão em todas as abas abaixo; o par de linhas destacado é a única alteração. O endpoint, a chave e o formato da requisição são os mesmos.
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://synthorai.io/v1",
api_key="sk-syn-...",
)
resp = client.chat.completions.create(
model="gpt-6.1-terra",
# 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)import OpenAI from "openai";
const client = new OpenAI({
baseURL: "https://synthorai.io/v1",
apiKey: "sk-syn-...",
});
const resp = await client.chat.completions.create({
model: "gpt-6.1-terra",
// model: "kimi-k2.7-code", // descomente esta linha, comente a linha acima
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": "gpt-6.1-terra",
# "model": "kimi-k2.7-code", # descomente esta linha, comente a linha acima
"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: "gpt-6.1-terra",
// Model: "kimi-k2.7-code", // descomente esta linha, comente a linha acima
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("gpt-6.1-terra")
// .model("kimi-k2.7-code") // descomente esta linha, comente a linha acima
.addUserMessage("Summarize this diff")
.reasoningEffort(ReasoningEffort.MEDIUM)
.build());
System.out.println(resp.choices().get(0).message().content().orElse(""));Perguntas frequentes
Qual é mais barato, GPT-6.1 Terra ou Kimi K2.7 Code?
Kimi K2.7 Code sai mais barato na linha “Entrada / 1M tokens” ($0.95 contra $1, 1.1× de diferença). Outras linhas podem pender para o outro lado: a tabela acima mostra todos os preços, e o custo real depende do seu mix de uso.
Posso fazer um teste A/B de GPT-6.1 Terra contra Kimi K2.7 Code sem duas integrações?
Sim. Os dois são servidos pelo mesmo endpoint compatível com OpenAI, com uma única chave de API. Para trocar, basta mudar uma linha, a string do modelo; assim você pode direcionar uma parte do tráfego para cada um e comparar as contas diretamente.
GPT-6.1 Terra e Kimi K2.7 Code suportam cache de prompts?
Sim. Os dois cobram as leituras de cache abaixo da tarifa de entrada, então cargas de trabalho com prefixo já em cache custam menos do que os preços de tabela sugerem. Os valores exatos de leitura de cache estão na tabela de preços acima.