Seed 2.1 Turbo, Kimi K2.7 Code y DeepSeek V4 Pro son tres de los modelos de programación y agentes más potentes de EmpirioLabs. Los tres razonan antes de responder, llaman a herramientas con llamadas a funciones y devuelven JSON estricto, y los tres funcionan en la misma API compatible con OpenAI, así que puedes cambiar entre ellos cambiando un campo. Esta publicación los compara con los hechos que importan para la codificación real y el trabajo con agentes: ventana de contexto, precio, modalidades y capacidades.
A simple vista
| Modelo | Contexto | Entrada | Producto | Imagen + vídeo | Salida estructurada |
|---|---|---|---|---|---|
| Semilla 2.1 Turbo | 256K | $0.63 | $3.13 | Sí | Esquema JSON |
| Kimi K2.7 Código | 256K | $0.95 | $4.00 | Sí | Esquema JSON |
| DeepSeek V4 Pro | 1M | $1.65 | $3.30 | Solo texto | Esquema JSON |
Los precios de entrada y salida son las tasas de pay-as-you-go actuales en USD por 1M de tokens y pueden variar. Las figuras en vivo están siempre en cada página de modelo y el página de precios. Los tres también soportan razonamiento, llamada a funciones con llamadas paralelas a herramientas y búsqueda web. Seed 2.1 Turbo incluye búsqueda web sin coste separado, mientras que Kimi y DeepSeek cobran una pequeña comisión por búsqueda.
Semilla 2.1 Turbo
El modelo de codificación y agente más reciente de ByteDance. Es el más asequible de los tres y el único con precios fijos por token en todo su contexto completo de 256K, por lo que las solicitudes de contexto largo nunca suben a una tasa más alta. Por defecto, razona, llama a herramientas, devuelve JSON estrictamente y lee imágenes y vídeos, lo que lo convierte en un buen encajado para agentes de codificación sensibles a costes y trabajos multimodales como leer capturas de pantalla, diagramas y la interfaz. Véase el Página del modelo Seed 2.1 Turbo.
Kimi K2.7 Código
El modelo de codificación agente de Moonshot, también con contexto 256K con entrada de imagen y vídeo. Su razonamiento siempre está activo y tiene búsqueda web integrada, así que es una buena opción cuando tu agente necesita información en tiempo real como parte del bucle de codificación. Véase el Kimi K2.7 Página modelo de código.
DeepSeek V4 Pro
El líder de ventana contextual aquí en 1M tokens, que se adapta a bases de código muy grandes y documentos largos en una sola solicitud. Es solo texto, sin entrada de imagen ni vídeo, y tiene un precio superior a Seed 2.1 Turbo, así que elígelo cuando la longitud del contexto en bruto importe más que la entrada multimodal o el precio más bajo. Véase el Página del modelo DeepSeek V4 Pro.
¿Cuál elegir?
- Coste más bajo y multimodal: Semilla 2.1 Turbo. La entrada y salida más barata de las tres, precio fijo en todo el contexto, y lee imágenes y vídeos.
- Información en directo en el bucle: Kimi K2.7 Code, por su razonamiento siempre activo y búsqueda nativa en la web.
- Contexto más amplio: DeepSeek V4 Pro, para bases de código y documentos de 1M tokens cuando solo texto es suficiente.
Cómo llamarlos
Los tres usan el mismo punto final. Intercambia el modelo Campo para cambiar:
curl https://api.empiriolabs.ai/v1/chat/completions \ -H "Autorización: Portador $EMPIRIOLABS_API_KEY" \ -H "Tipo-Contenido: application/json" \ -d '{ "modelo": "seed-2-1-turbo", "mensajes": [{"rol": "usuario", "contenido": "Explica y corrige el error en esta función."}] }'Uso kimi-k2-7-code o deepseek-v4-pro como identificador de modelo para los otros dos. Cada uno también funciona en /v1/responses, /v1/messages, y la ruta compatible con Géminis.
Preguntas frecuentes
¿Cuál es la más barata?
La Seed 2.1 Turbo tiene los precios de tokens de entrada y salida más bajos de los tres, y su tasa se mantiene estable en todo el contexto de los 256K.
¿Cuál tiene la ventana de contexto más grande?
DeepSeek V4 Pro, con 1 millón de tokens. Seed 2.1 Turbo y Kimi K2.7 Code ofrecen ambos 256K.
¿Qué soporte para la entrada de imagen y vídeo?
Seed 2.1 Turbo y el código Kimi K2.7 aceptan texto, imagen y vídeo. DeepSeek V4 Pro es solo texto.
¿Todos soportan herramientas y salida JSON?
Sí. Los tres hacen llamadas a funciones con llamadas paralelas a herramientas y pueden devolver JSON estricto que coincida con un esquema que proporciones.
Prueba cualquiera de ellos en el parque infantil, o leer el API docs.
