Typ
Spezifikation
Preis
Eingabe
pro 1M Prompt-Token
$0.95$0.8939
Ausgabe
pro 1 Million generierter Token
$4.00$3.7131
Implizite Cache-Leseart
pro 1M zwischengespeicherten Eingabetoken
$0.1788
Websuche (Linkup)
pro Aufruf beim Aufruf
$0.013
Kimi K2.6 und Qwen3.6 Plus im direkten Vergleich: Spezifikationen, Fähigkeiten, Parameter und Live-Preise aus dem EmpirioLabs-Katalog.
Moonshot AI 
Alibaba Cloud TextgenerierungKimi K2.6 von Moonshot AI und Qwen3.6 Plus von Alibaba Cloud gehören beide zur Kategorie Textgenerierung und sind über die EmpirioLabs API verfügbar.
| Spezifikation | Kimi K2.6 | Qwen3.6 Plus |
|---|---|---|
| Modell-ID | kimi-k2-6 | qwen3-6-plus |
| Autor | Moonshot AI | Alibaba Cloud |
| Veröffentlicht | 20. Apr. 2026 | 2. Apr. 2026 |
| Kontextfenster | 256K Token | 983.6K Token |
| Max. Ausgabe | 16.000 Token | 65.536 Token |
| Eingabe | Text Bild Video | Text Bild Video |
| Ausgabe | Text | Text |
| Strukturierte Ausgabe | JSON Schema | JSON-Modus |
| Region | China | Singapore |
| Endpoints | POST /v1/chat/completions POST /v1/responses POST /v1/messages POST /v1beta/models/kimi-k2-6:generateContent | POST /v1/chat/completions POST /v1/responses POST /v1/messages POST /v1beta/models/qwen3-6-plus:generateContent |
| Fähigkeiten |
Live-Preise aus dem EmpirioLabs-Katalog für beide Modelle. Jede Preistabelle entspricht immer dem, was die API berechnet.
Anfrageparameter, die jedes Modell auf EmpirioLabs angibt, mit den zulässigen Werten oder dem Bereich, wo einer gilt. Ein Strich markiert einen Parameter, den das Modell nicht angibt.
| Parameter | Kimi K2.6 | Qwen3.6 Plus |
|---|---|---|
| temperature | 0 bis 1.99 Standard: 0.7 | 0 bis 1.99 Standard: 0.7 |
| top_p | 0 bis 1 Standard: 0.9 | 0 bis 1 Standard: 0.9 |
| max_tokens | 1 bis 16000 | 1 bis 65536 |
| stop | string | string |
| enable_thinking | boolean Standard: true | boolean Standard: true |
| reasoning_effort | none, low, medium, high, max Standard: medium | none, low, medium, high, max |
| thinking_budget | 1 bis 81920 Standard: 32768 | 1 bis 131072 |
| response_format | enum | enum |
| web_search_linkup | boolean Standard: false | - |
| disable_formatting | boolean Standard: false | boolean Standard: false |
| preserve_thinking | - | boolean Standard: false |
| seed | - | 0 bis 2147483647 |
| top_k | - | 1 bis 100 |
| presence_penalty | - | -2 bis 2 |
| repetition_penalty | - | 0.1 bis 2 |
| n | - | 1 bis 4 Standard: 1 |
Der Preis beträgt 4x für Eingabe und 2x für Output über 256.000 Token. Eingebaute Tool-Aufrufe werden NICHT unterstützt, wenn Video angehängt ist.
Text-zu-Bild-Suche und Bild-zu-Bild-Suche verwenden die Preiszeile für Bildersuche. Jede ausgerufene Bildsuche wird zu dem angegebenen Tarif pro Anruf berechnet.
Kimi K2.6 bedient die OpenAI-kompatible Chat Completions API. Richte ein beliebiges OpenAI SDK mit deinem EmpirioLabs API-Schlüssel auf https://api.empiriolabs.ai/v1 und verwende die Modell-ID kimi-k2-6. Beide Modelle werden über denselben Endpunkt aufgerufen. Setze model auf kimi-k2-6 oder qwen3-6-plus. Hol dir einen API-Schlüssel im EmpirioLabs Dashboard.
curl https://api.empiriolabs.ai/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer $EMPIRIOLABS_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "kimi-k2-6",
"messages": [
{"role": "user", "content": "Write a haiku about the ocean."}
]
}'Kimi K2.6 ist die neuere Veröffentlichung (20. Apr. 2026); Qwen3.6 Plus erschien am 2. Apr. 2026. Qwen3.6 Plus hat das größere Kontextfenster: 983.6K Token gegenüber 256K bei Kimi K2.6. Qwen3.6 Plus liefert bis zu 65.536 Ausgabe-Token pro Antwort, Kimi K2.6 bis zu 16.000. Die Spezifikationen, Preistabellen und Parameter auf dieser Seite stammen aus dem Live-Katalog von EmpirioLabs.
Kimi K2.6 ist die neuere Veröffentlichung (20. Apr. 2026); Qwen3.6 Plus erschien am 2. Apr. 2026.
Die beiden Modelle werden nach unterschiedlichen Einheiten oder Stufen abgerechnet. Vergleiche daher die Live-Preistabellen auf dieser Seite. Sie entsprechen immer dem, was die API berechnet.
Ja. Beide Modelle nutzen POST /v1/chat/completions mit demselben EmpirioLabs API-Schlüssel, die meisten Integrationen wechseln also durch Ändern des model Werts. Prüfe zuerst die Parametertabelle auf dieser Seite, wenn du dich auf einen modellspezifischen Parameter verlässt.
Ja. Öffne jedes Modell im EmpirioLabs Playground und führe denselben Prompt auf beiden aus, mit den Parametern, die die API bereitstellt.
Schauen Sie sich unsere Preise an oder kontaktieren Sie uns, wenn Sie Ihr eigenes Modell auf unserem Stack implementieren möchten.