Respuesta corta: Ambos Kimi K2.7 Código y GLM 5.2 son modelos de codificación y razonamiento en EmpirioLabs con búsqueda web nativa y llamadas a herramientas. Elige el código Kimi K2.7 para el precio de token más bajo, entrada multimodal y codificación agentica con razonamiento siempre activado. Elige GLM 5.2 para la ventana de contexto más grande de 1M de tokens y el esfuerzo de razonamiento que puedas ajustar hacia arriba o hacia abajo por petición.
Código Kimi K2.7 vs GLM 5.2 de un vistazo
| Característica | Kimi K2.7 Código | GLM 5.2 |
|---|---|---|
| Maker | IA Moonshot | Z.ai |
| Ventana de contexto | 256K fichas | 1M de fichas |
| Razonamiento | Siempre encendido | Esfuerzo ajustable |
| Entradas | Texto, imagen, vídeo | Texto |
| Búsqueda web nativa | Sí, $0.015 por llamada | Sí, $0.033 por llamada |
| Llamada de función | Sí | Sí |
| Precio de entrada | $0.95 / 1 millón de fichas | $1.40 / 1 millón de fichas |
| Precio de producción | $4.00 / 1 millón de fichas | $4.40 / 1 millón de fichas |
Ventana de contexto: 256K vs 1M
GLM 5.2 tiene una ventana de contexto de 1M de tokens y hasta 128K tokens de salida, por lo que puede contener una base de código muy grande, un documento largo o una tarea extendida de varios archivos en una sola solicitud. El código Kimi K2.7 tiene un contexto de 256K, que sigue siendo grande y cubre la mayoría de las sesiones de codificación, pero si habitualmente introduces grandes repositorios o transcripciones largas, GLM 5.2 tiene el margen de margen.
Entradas y razonamiento
El código Kimi K2.7 acepta entrada de texto, imagen y vídeo, así que puede razonar sobre una captura de pantalla, un diagrama o un clip corto junto a tu código. Funciona con el razonamiento siempre activado y está ajustado para codificación agentica: generación, depuración, uso de herramientas y tareas largas de varios pasos. GLM 5.2 es texto de entrada y salida de texto, pero te permite ajustar el esfuerzo de razonamiento por solicitud, así que puedes gastar más cálculo en un problema difícil o mantenerlo ligero y rápido en uno sencillo.
Precios: una solicitud típica de codificación
Ambos facturan por token, paga conforme avanzas. Para una solicitud con 100K tokens de entrada y 10K tokens de salida:
- Código Kimi K2.7: $0.135 (100K x $0.95 más 10K x $4.00, por 1M)
- GLM 5.2: $0.184 (100K x $1.40 más 10K x $4.40, por 1M)
El código Kimi K2.7 es la opción más económica tanto en entrada como en salida, y su búsqueda web nativa cuesta menos por llamada ($0.015 frente a $0.033). GLM 5.2 cuesta más y, a cambio, te da la ventana de contexto de 1M y un esfuerzo de razonamiento ajustable.
Cuándo usar el código Kimi K2.7
- Quieres el precio más bajo del token para codificación y razonamiento.
- Necesitas enviar imágenes o vídeos junto con el texto.
- Quieres codificación agente con razonamiento siempre activo y búsqueda web integrada más barata.
Cuándo usar GLM 5.2
- Necesitas la ventana de contexto más grande, hasta 1 millón de tokens, para bases de código grandes o documentos largos.
- Quieres controlar el esfuerzo de razonamiento por solicitud.
- Quieres un presupuesto de salida largo, hasta 128K tokens.
Cómo llamar a cualquiera de los modelos
Ambos sirven a la API Chat Completions compatible con OpenAI, por lo que cambiar es un cambio de una sola línea. Point base_url en https://api.empiriolabs.ai/v1 y fijar el id del modelo en kimi-k2-7-code o glm-5-2. Ambos admiten llamadas a herramientas y búsqueda web nativa. También puedes probarlos uno al lado del otro en el parque infantil.
Preguntas frecuentes
¿Cuál tiene la ventana de contexto más grande?
GLM 5.2, con 1 millón de fichas. El código Kimi K2.7 tiene una ventana de contexto de 256K.
¿Cuál es más barato?
Código Kimi K2.7: $0.95 entrada y salida $4.00 por 1M de tokens, frente a $1.40 y $4.40 para GLM 5.2. Su búsqueda web nativa también es más barata, con $0.015 por llamada frente a $0.033.
¿Cuál soporta entrada de imagen o vídeo?
El código Kimi K2.7 acepta texto, imagen y vídeo. GLM 5.2 es texto que entra y sale texto.
¿Puedo controlar la profundidad del razonamiento?
GLM 5.2 tiene un esfuerzo de razonamiento ajustable por solicitud. El código Kimi K2.7 funciona con el razonamiento siempre activado.
¿Ambos son compatibles con OpenAI?
Sí. Ambos sirven a la API de Completación de Chats de OpenAI. Point base_url en https://api.empiriolabs.ai/v1, establezcan el id del modelo y los SDKs OpenAI existentes funcionan sin cambios.
