Kurze Antwort: Beide Kimi K2.7 Code und GLM 5.2 Es gibt Programmier- und Schlussfolgerungsmodelle auf EmpirioLabs mit nativer Websuche und Werkzeugaufrufen. Wählen Sie Kimi K2.7 Code für den niedrigsten Tokenpreis, multimodale Eingabe und agentische Codierung mit immer-eingeschaltetem Denken. Wähle GLM 5.2 als das größte 1M-Token-Kontextfenster und den Argumentationsaufwand, den du pro Anfrage erhöhen oder runterwählen kannst.
Kimi K2.7-Code vs. GLM 5.2 auf einen Blick
| Merkmal | Kimi K2.7 Code | GLM 5.2 |
|---|---|---|
| Schöpfer | Moonshot KI | Z.ai |
| Kontextfenster | 256.000 Token | 1M Token |
| Begründung | Immer an | Verstellbarer Kraftaufwand |
| Eingänge | Text, Bild, Video | Text |
| Native Websuche | Ja, $0.015 pro Einsatz | Ja, $0.033 pro Einsatz |
| Funktionsaufruf | Ja | Ja |
| Eingangspreis | $0.95 / 1M Token | $1.40 / 1M Token |
| Produktionspreis | $4.00 / 1M Token | $4.40 / 1M Token |
Kontextfenster: 256K vs. 1M
GLM 5.2 verfügt über ein 1M-Token-Kontextfenster und bis zu 128.000 Ausgabetokens, sodass in einer Anfrage eine sehr große Codebasis, ein langes Dokument oder eine erweiterte Mehrdatei-Aufgabe gehalten werden kann. Kimi K2.7 Code hat einen 256K-Kontext, der immer noch groß ist und die meisten Coding-Sitzungen abdeckt, aber wenn man regelmäßig riesige Repositories oder lange Transkripte einfügt, hat GLM 5.2 den Headroom.
Eingaben und Argumentation
Der Kimi K2.7-Code akzeptiert Text-, Bild- und Videoeingaben, sodass er über einen Screenshot, ein Diagramm oder einen kurzen Clip neben deinem Code argumentieren kann. Es läuft mit immer aktiviertem Denken und ist auf agentisches Codieren abgestimmt: Generierung, Debugging, Werkzeugnutzung und lange mehrstufige Aufgaben. GLM 5.2 ist Text ein- und Textausgänge, aber es erlaubt dir, den Schlussfolgerungsaufwand pro Anfrage anzupassen, sodass du mehr Rechenkraft für ein schwieriges Problem aufwenden oder es bei einem einfachen Problem leicht und schnell halten kannst.
Preisgestaltung: eine typische Kodierungsanfrage
Beide Rechnungen pro Token, nach Belieben bezahlen. Für eine Anfrage mit 100.000 Eingabetoken und 10.000 Ausgabetokens:
- Kimi K2.7-Code: $0.135 (100K x $0.95 plus 10K x $4.00, pro 1M)
- GLM 5.2: $0.184 (100K x $1.40 plus 10K x $4.40, pro 1M)
Kimi K2.7 Code ist sowohl für Ein- als auch für Ausgabe die günstigere Option, und die native Websuche kostet pro Anruf weniger ($0.015 im Vergleich zu $0.033). GLM 5.2 kostet mehr und gibt dir im Gegenzug ein Kontextfenster von 1 Million und einen anpassbaren Denkaufwand.
Wann man den Kimi K2.7-Code verwenden sollte
- Du willst den niedrigsten Tokenpreis für Codierung und Argumentation.
- Du musst Bild- oder Videoeingaben zusammen mit Text senden.
- Du willst agentisches Programmieren mit immer-aktivem Denken und günstigerer integrierter Websuche.
Wann GLM 5.2 verwendet werden sollte
- Du brauchst das größte Kontextfenster, bis zu 1 Million Tokens, für große Codebasen oder lange Dokumente.
- Du solltest den Denkaufwand pro Anfrage kontrollieren.
- Du willst ein langes Ausgabebudget, bis zu 128.000 Token.
Wie man eines der beiden Modelle aufruft
Beide bedienen die OpenAI-kompatible Chat Completions API, sodass der Wechsel eine Einzeilenänderung ist. Punkt base_url bei https://api.empiriolabs.ai/v1 und setzen Sie die Modell-ID auf kimi-k2-7-code oder glm-5-2. Beide unterstützen Tool-Anrufe und native Websuche. Du kannst sie auch nebeneinander in der spielplatz.
Häufig gestellte Fragen
Welche hat das größere Kontextfenster?
GLM 5.2, mit 1 Million Tokens. Kimi K2.7 Code hat ein Kontextfenster von 256K.
Welche ist günstiger?
Kimi K2.7 Code: $0.95 Eingabe und $4.00 Ausgabe pro 1M Token, im Gegensatz zu $1.40 und $4.40 für GLM 5.2. Die native Websuche ist ebenfalls günstiger, mit $0.015 pro Anruf im Vergleich zu $0.033.
Welche unterstützt Bild- oder Videoeingang?
Der Kimi K2.7-Code akzeptiert Text, Bild und Video. GLM 5.2 ist Text ein, Text raus.
Kann ich die Denktiefe kontrollieren?
GLM 5.2 bietet eine verstellbare Argumentationskraft pro Anfrage. Kimi K2.7 Code läuft mit immer aktiviertem Denken.
Sind beide OpenAI-kompatibel?
Ja. Beide bedienen die OpenAI Chat Completions API. Punkt base_url bei https://api.empiriolabs.ai/v1, setzt die Modell-ID ein, und bestehende OpenAI-SDKs funktionieren unverändert.
