النوع
المواصفة
السعر
المدخلات
لكل 1M رموز مطالبة
$0.95
المخرجات
لكل مليون رمز مولد
$4.00
البحث على الويب
لكل نداء عند استدعائه
$0.015
Kimi K2.7 Code وDeepSeek V4 Pro جنبًا إلى جنب: المواصفات والقدرات والمعلمات والأسعار المباشرة من كتالوج EmpirioLabs.
Moonshot AI 
DeepSeek توليد النصوصKimi K2.7 Code من Moonshot AI وDeepSeek V4 Pro من DeepSeek كلاهما ضمن فئة توليد النصوص، ومتاحان عبر واجهة EmpirioLabs API.
| المواصفة | Kimi K2.7 Code | DeepSeek V4 Pro |
|---|---|---|
| معرّف النموذج | kimi-k2-7-code | deepseek-v4-pro |
| المطور | Moonshot AI | DeepSeek |
| تاريخ الإصدار | 16 يونيو 2026 | 24 أبريل 2026 |
| نافذة السياق | 256K رمز | 1M رمز |
| أقصى إخراج | 131,072 رمز | 393,216 رمز |
| الإدخال | نص صورة فيديو | نص |
| الإخراج | نص | نص |
| إخراج منظم | JSON Schema | JSON Schema |
| المنطقة | International | Germany |
| نقاط النهاية | POST /v1/chat/completions POST /v1/responses POST /v1/messages POST /v1beta/models/kimi-k2-7-code:generateContent | POST /v1/chat/completions POST /v1/responses POST /v1/messages POST /v1beta/models/deepseek-v4-pro:generateContent |
| القدرات |
أسعار مباشرة من كتالوج EmpirioLabs لكلا النموذجين. كل جدول أسعار يطابق دائمًا ما تحتسبه الواجهة.
معلمات الطلب المدرجة لكل نموذج على EmpirioLabs، مع القيم المسموح بها أو النطاق حيثما ينطبق. تشير الشرطة إلى معلمة غير مدرجة للنموذج.
| المعامل | Kimi K2.7 Code | DeepSeek V4 Pro |
|---|---|---|
| max_tokens | 1 إلى 262144 الافتراضي: 32768 | 1 إلى 393216 |
| stop | string | string |
| tool_web_search | boolean الافتراضي: false | - |
| max_tool_calls | 1 إلى 20 الافتراضي: 5 | - |
| response_format | enum | enum |
| temperature | - | 0 إلى 2 الافتراضي: 0.7 |
| top_p | - | 0 إلى 1 الافتراضي: 0.9 |
| enable_thinking | - | boolean الافتراضي: true |
| reasoning_effort | - | none, low, medium, high, max الافتراضي: medium |
| thinking_budget | - | 1 إلى 393216 الافتراضي: 32768 |
| web_search_linkup | - | boolean الافتراضي: false |
| disable_formatting | - | boolean الافتراضي: false |
يدعم مدخلات النص والصورة والفيديو مع سياق 256K، واستدعاء الدوال، ومخرجات منظمة في وضع JSON، والبحث المدمج على الويب عند $0.015 لكل استدعاء. التفكير دائما مفعل ولا يمكن تعطيله؛ يتم احتساب رموز الاستدلال كرموز إخراج. يتم تجاهل درجات الحرارة وتجاوز العينات الأخرى لأن خدمة النموذج تستخدم إعدادات عينة ثابتة. يجب أن تعيد استدعاء الوظائف متعددة الخطوات عبر واجهة برمجة التطبيقات تشغيل رسالة المساعد مع وجود حقل reasoning_content الخاص بها.
يقدم Kimi K2.7 Code واجهة Chat Completions المتوافقة مع OpenAI. وجّه أي OpenAI SDK إلى https://api.empiriolabs.ai/v1 بمفتاح EmpirioLabs API الخاص بك واستخدم معرّف النموذج kimi-k2-7-code. يُستدعى النموذجان عبر نقطة النهاية نفسها. اضبط model على kimi-k2-7-code أو deepseek-v4-pro. احصل على مفتاح API من لوحة تحكم EmpirioLabs.
curl https://api.empiriolabs.ai/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer $EMPIRIOLABS_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "kimi-k2-7-code",
"messages": [
{"role": "user", "content": "Write a haiku about the ocean."}
]
}'اختبارات مطالبات ومقارنات تغطي كلا النموذجين.
المقارنات Seed 2.1 Turbo مقابل Kimi K2.7 Code مقابل DeepSeek V4 Pro مقارنة واقعية بين ثلاثة نماذج برمجية ووكلاء على EmpirioLabs: السياق، التسعير، إدخال الصور والفيديو، البحث على الويب،... 
المرشدون كيمي مقابل ديب سيك مقابل كوين مقابل إدارة تطوير الألعاب الكبيرة: مقارنة نماذج الترميز بالذكاء الاصطناعي Kimi K2.7 Code مقابل DeepSeek V4 Pro مقابل Qwen3.7 Max مقابل GLM 5.2، نفس الثلاثة التعليمات، كل واحدة طلقة واحدة. شاهد...Kimi K2.7 Code هو الإصدار الأحدث (16 يونيو 2026)؛ أما DeepSeek V4 Pro فصدر في 24 أبريل 2026. DeepSeek V4 Pro لديه نافذة السياق الأكبر: 1M رمز، مقابل 256K لدى Kimi K2.7 Code. يعيد DeepSeek V4 Pro حتى 393,216 رمز إخراج لكل استجابة، ويعيد Kimi K2.7 Code حتى 131,072. المواصفات وجداول الأسعار والمعلمات في هذه الصفحة مصدرها كتالوج EmpirioLabs المباشر.
Kimi K2.7 Code هو الإصدار الأحدث (16 يونيو 2026)؛ أما DeepSeek V4 Pro فصدر في 24 أبريل 2026.
Kimi K2.7 Code لديه السعر الأقل لـ المدخلات (لكل 1M رموز مطالبة). DeepSeek V4 Pro لديه السعر الأقل لـ المخرجات (لكل مليون رمز مولد). جدولا الأسعار المباشران موجودان في هذه الصفحة ويطابقان دائمًا ما تحتسبه الواجهة.
نعم. يستخدم النموذجان POST /v1/chat/completions بمفتاح EmpirioLabs API نفسه، لذا يكفي في معظم التكاملات تغيير قيمة model للتبديل. راجع أولًا جدول المعلمات في هذه الصفحة إذا كنت تعتمد على معلمة خاصة بنموذج معين.
نعم. افتح كل نموذج في ملعب EmpirioLabs وشغّل المطالبة نفسها على الاثنين، بالمعلمات التي توفرها الواجهة.
تحقق من تسعيرنا أو تواصل إذا كنت ترغب في نشر نموذجك الخاص على مجموعتنا.