Réponse courte: Les deux Kimi K2.7 Code et GLM 5.2 sont des modèles de codage et de raisonnement sur EmpirioLabs avec recherche web native et appels d’outils. Choisissez le code Kimi K2.7 pour le prix de jeton le plus bas, l’entrée multimodale et le codage agent avec un raisonnement toujours activé. Choisissez GLM 5.2 pour la plus grande fenêtre contextuelle 1M de jetons et l’effort de raisonnement que vous pouvez augmenter ou baisser par requête.
Code Kimi K2.7 vs GLM 5.2 en un coup d’œil
| Fonctionnalité | Kimi K2.7 Code | GLM 5.2 |
|---|---|---|
| Fabricant | IA Moonshot | Z.ai |
| Fenêtre de contexte | 256K jetons | 1M de jetons |
| Raisonnement | Toujours allumé | Effort ajustable |
| Entrées | Texte, image, vidéo | Texte |
| Recherche web native | Oui, $0.015 par appel | Oui, $0.033 par appel |
| Appel de fonction | Oui | Oui |
| Prix d’entrée | $0.95 / 1M de jetons | $1.40 / 1M de jetons |
| Prix de production | $4.00 / 1M de jetons | $4.40 / 1M de jetons |
Fenêtre de contexte: 256K contre 1M
GLM 5.2 dispose d’une fenêtre contextuelle de 1M de jetons et d’une sortie allant jusqu’à 128 K jetons, ce qui lui permet de contenir une très grande base de code, un long document ou une tâche étendue multi-fichiers en une seule requête. Le code Kimi K2.7 a un contexte 256K, qui reste vaste et couvre la plupart des sessions de codage, mais si vous fournissez régulièrement de gros dépôts ou de longues transcriptions, GLM 5.2 a la marge de manœuvre.
Entrées et raisonnement
Le code Kimi K2.7 accepte la saisie de texte, d’image et de vidéo, afin de pouvoir raisonner sur une capture d’écran, un schéma ou un court extrait à côté de votre code. Il fonctionne avec le raisonnement toujours activé et est ajusté pour le codage agent: génération, débogage, utilisation d’outils et longues tâches en plusieurs étapes. GLM 5.2 propose du texte entrant et envoyant texte, mais il permet d’ajuster l’effort de raisonnement par requête, ce qui permet de consacrer plus de calcul à un problème difficile ou de le garder léger et rapide sur un problème simple.
Tarification: une demande de codage typique
Les deux facturent par jeton, payez au fur et à mesure. Pour une requête avec 100K jetons d’entrée et 10K jetons de sortie:
- Code Kimi K2.7: $0.135 (100K x $0.95 plus 10K x $4.00, par 1M)
- GLM 5.2: $0.184 (100K x $1.40 plus 10K x $4.40, par 1M)
Le code Kimi K2.7 est l’option la moins chère à la fois en entrée et en sortie, et sa recherche native sur le web coûte moins cher par appel ($0.015 par rapport à $0.033). GLM 5.2 coûte plus cher, et en retour vous offre la fenêtre contextuelle de 1M et un effort de raisonnement ajustable.
Quand utiliser le code Kimi K2.7
- Vous voulez le prix le plus bas du token pour le codage et le raisonnement.
- Vous devez envoyer une saisie image ou vidéo en même temps que du texte.
- Vous voulez un codage agent avec un raisonnement toujours actif et une recherche web intégrée moins chère.
Quand utiliser GLM 5.2
- Il faut la plus grande fenêtre contextuelle, jusqu’à 1 million de jetons, pour de grosses bases de code ou de longs documents.
- Vous voulez contrôler l’effort de raisonnement par demande.
- Vous voulez un budget de sortie important, jusqu’à 128K jetons.
Comment appeler l’un ou l’autre modèle
Les deux servent l’API Chat Completions compatible OpenAI, donc le changement est une ligne unique. Point base_url à https://api.empiriolabs.ai/v1 et fixer l’id du modèle à kimi-k2-7-code ou glm-5-2. Les deux supportent l’appel d’outils et la recherche web native. Vous pouvez aussi les essayer côte à côte dans le aire de jeux.
Questions fréquemment posées
Lequel a la fenêtre de contexte la plus grande ?
GLM 5.2, avec 1 million de jetons. Le code Kimi K2.7 a une fenêtre contextuelle de 256K.
Lequel est le moins cher ?
Code Kimi K2.7: $0.95 entrée et $4.00 sortie par 1M de jetons, contre $1.40 et $4.40 pour GLM 5.2. Sa recherche native sur le web est également moins chère, avec $0.015 par appel comparé à $0.033.
Lequel supporte l’entrée image ou vidéo ?
Le code Kimi K2.7 accepte le texte, l’image et la vidéo. GLM 5.2, c’est texte entrant, texte sortant.
Puis-je contrôler la profondeur du raisonnement ?
GLM 5.2 propose un effort de raisonnement ajustable par requête. Le code Kimi K2.7 fonctionne avec le raisonnement toujours activé.
Les deux sont-ils compatibles OpenAI ?
Oui. Les deux servent l’API OpenAI Chat Completions. Point base_url à https://api.empiriolabs.ai/v1, définissez l’identifiant du modèle, et les SDK OpenAI existants fonctionnent inchangés.
