Seed 2.1 Turbo, Kimi K2.7 Code und DeepSeek V4 Pro gehören zu den stärksten Coding- und Agentenmodellen auf EmpirioLabs. Alle drei begründen vor der Antwort, rufen Werkzeuge mit Funktionsaufruf auf und geben striktes JSON zurück, und alle drei laufen auf derselben OpenAI-kompatiblen API, sodass man zwischen ihnen wechseln kann, indem man ein Feld ändert. Dieser Beitrag vergleicht sie hinsichtlich der Fakten, die für echtes Programmieren und Agentenarbeit wichtig sind: Kontextfenster, Preis, Modalitäten und Fähigkeiten.
Auf einen Blick
| Modell | Kontext | Eingabe | Ausgabe | Bild + Video | Strukturierte Ausgabe |
|---|---|---|---|---|---|
| Seed 2.1 Turbo | 256.000 | $0.63 | $3.13 | Ja | JSON-Schema |
| Kimi K2.7 Code | 256.000 | $0.95 | $4.00 | Ja | JSON-Schema |
| DeepSeek V4 Pro | 1M | $1.65 | $3.30 | Nur Text | JSON-Schema |
Input- und Output-Preise sind aktuelle pay-as-you-go Kurse in USD pro 1M. Token und können sich ändern. Die Live-Figuren sind immer auf jeder Modellseite und die preisseite. Alle drei unterstützen außerdem das Schließen, Funktionsaufrufe mit parallelen Werkzeugaufrufen und Websuche. Seed 2.1 Turbo beinhaltet eine Websuche ohne separaten Kosten, während Kimi und DeepSeek eine kleine Gebühr pro Suche verlangen.
Seed 2.1 Turbo
ByteDances neuestes Coding- und Agentenmodell. Es ist das erschwinglichste der drei und das einzige mit einem festen Preis pro Token über seinen gesamten 256K-Kontext, sodass Long-Context-Anfragen nie auf eine höhere Rate springen. Es resoniert standardmäßig, ruft Werkzeuge auf, gibt striktes JSON zurück und liest Bilder und Videos, was es zu einer hervorragenden Ergänzung für kostenempfindliche Codieragenten und multimodale Arbeiten wie das Lesen von Screenshots, Diagrammen und der Benutzeroberfläche macht. Siehe die Seed 2.1 Turbo Modellseite.
Kimi K2.7 Code
Moonshots agentisches Codierungsmodell, außerdem 256K-Kontext mit Bild- und Videoeingang. Die Begründung ist immer aktiviert und es gibt eine integrierte Websuche, daher ist es eine gute Wahl, wenn dein Agent Live-Informationen im Rahmen der Codierung benötigt. Siehe die Kimi K2.7 Codemodellseite.
DeepSeek V4 Pro
Der Kontextfenster-Leader hier bei 1M Tokens, der sehr große Codebasen und lange Dokumente in einer einzigen Anfrage vereint. Es ist nur Text, ohne Bild- oder Videoeingang, und liegt über dem Seed 2.1 Turbo, also wähle es, wenn die Rohkontextlänge wichtiger ist als multimodale Eingabe oder der niedrigste Preis. Siehe die DeepSeek V4 Pro Modellseite.
Welches soll ich wählen
- Niedrigste Kosten und multimodal: Seed 2.1 Turbo. Die günstigste Eingabe und Ausgabe der drei, eine Pauschalpreisgestaltung über den gesamten Kontext, und sie liest Bilder und Videos vor.
- Live-Informationen in der Schleife: Kimi K2.7 Code, wegen seiner ständigen Logik und der nativen Websuche.
- Größter Kontext: DeepSeek V4 Pro, für 1M-Token-Codebasen und Dokumente, wenn nur Text in Ordnung ist.
Wie man sie anruft
Alle drei nutzen denselben Endpunkt. Tausch die modell Feld zum Schalten:
curl https://api.empiriolabs.ai/v1/chat/completions \ -H "Autorisierung: Träger $EMPIRIOLABS_API_KEY" \ -H "Inhaltstyp: application/json" \ -d '{ "model": "seed-2-1-turbo", "messages": [{"role": "user", "content": "Erkläre und behebe den Fehler in dieser Funktion."}] }'Verwendung kimi-k2-7-code oder deepseek-v4-pro Als Modell-ID für die anderen beiden. Jeder funktioniert auch auf /v1/responses, /v1/messages, und die Zwillinge-kompatible Route.
Häufig gestellte Fragen
Welcher ist der günstigste?
Seed 2.1 Turbo hat die niedrigsten Input- und Output-Tokenpreise der drei und bleibt über den gesamten 256K-Kontext stabil.
Welches hat das größte Kontextfenster?
DeepSeek V4 Pro, mit 1 Mio. Token. Seed 2.1 Turbo und Kimi K2.7 Code bieten beide 256K an.
Welche unterstützen Bild- und Videoeingang?
Seed 2.1 Turbo und Kimi K2.7 Code akzeptieren Text, Bild und Video. DeepSeek V4 Pro ist nur Text.
Unterstützen alle Tools und JSON-Ausgaben?
Ja. Alle drei führen Funktionsaufrufe mit parallelen Tool-Aufrufen durch und können striktes JSON zurückgeben, das einem von dir bereitgestellten Schema entspricht.
Probier eines davon in der spielplatz, oder lies die API-Doku.
