GLM 5.2 vs Kimi K2.7 Code

GLM 5.2 vs Kimi K2.7 Code en un coup d'œil

GLM 5.2 de Z.ai et Kimi K2.7 Code de Moonshot AI appartiennent tous deux à la catégorie Génération de texte et sont disponibles via l'API EmpirioLabs.

Différences clés

• Les deux modèles sont sortis le 16 juin 2026.
• GLM 5.2 a la plus grande fenêtre de contexte : 1M tokens, contre 256K pour Kimi K2.7 Code.
• Types d'entrée acceptés uniquement par Kimi K2.7 Code : Image, Vidéo.
• Capacités indiquées uniquement pour Kimi K2.7 Code : multimodal, agentic coding.
• Kimi K2.7 Code affiche le tarif le plus bas pour Entrée (par 1M de jetons d’invite) et Sortie (par 1M de jetons générés).

GLM 5.2 vs Kimi K2.7 Code : caractéristiques

GLM 5.2 vs Kimi K2.7 Code : tarifs de l'API

Tarifs en direct du catalogue EmpirioLabs pour les deux modèles. Chaque grille tarifaire correspond toujours à ce que l'API facture.

GLM 5.2 vs Kimi K2.7 Code : paramètres de l'API

Paramètres de requête indiqués pour chaque modèle sur EmpirioLabs, avec les valeurs autorisées ou la plage le cas échéant. Un tiret signale un paramètre que le modèle n'indique pas.

GLM 5.2 vs Kimi K2.7 Code : limites et notes

Kimi K2.7 Code

Prend en charge les entrées texte, image et vidéo avec un contexte 256K, l’appel de fonctions, la sortie structurée en mode JSON et la recherche web intégrée à $0.015 par appel invoqué. La réflexion est toujours activée et ne peut pas être désactivée; les jetons de raisonnement sont facturés comme des jetons de sortie. Les dérogations de température et autres types d’échantillonnage sont ignorées car le service de modèle utilise des réglages d’échantillonnage fixes. L’appel de fonction en plusieurs étapes via l’API doit rejouer le message d’assistant avec son champ reasoning_content intact.

Comment appeler GLM 5.2 et Kimi K2.7 Code

GLM 5.2 sert l'API Chat Completions compatible OpenAI. Pointez n'importe quel SDK OpenAI vers https://api.empiriolabs.ai/v1 avec votre clé API EmpirioLabs et utilisez l'id de modèle glm-5-2. Les deux modèles s'appellent via le même endpoint. Définissez model sur glm-5-2 ou kimi-k2-7-code. Obtenez une clé API depuis le tableau de bord EmpirioLabs.

curl https://api.empiriolabs.ai/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $EMPIRIOLABS_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "glm-5-2",
    "messages": [
      {"role": "user", "content": "Write a haiku about the ocean."}
    ]
  }'

GLM 5.2 vs Kimi K2.7 Code : tests et guides

Tests de prompts et comparaisons qui couvrent les deux modèles.

Guides Kimi vs DeepSeek vs Qwen vs GLM: Comparaison des modèles de codage IA Code Kimi K2.7 vs DeepSeek V4 Pro vs Qwen3.7 Max vs GLM 5.2, mêmes trois invites, un shot chacun. Regardez les quatre... Guides Code Kimi K2.7 vs GLM 5.2: Quelle API de codage utiliser Le code Kimi K2.7 est moins cher et accepte l’entrée image et vidéo, avec un raisonnement toujours activé. GLM 5.2...

GLM 5.2 vs Kimi K2.7 Code : questions fréquentes

Quelle est la différence entre GLM 5.2 et Kimi K2.7 Code ?

Les deux modèles sont sortis le 16 juin 2026. GLM 5.2 a la plus grande fenêtre de contexte : 1M tokens, contre 256K pour Kimi K2.7 Code. Types d'entrée acceptés uniquement par Kimi K2.7 Code : Image, Vidéo. Les caractéristiques, les grilles tarifaires et les paramètres de cette page proviennent du catalogue EmpirioLabs en direct.

Lequel a le tarif le plus bas, GLM 5.2 ou Kimi K2.7 Code ?

Kimi K2.7 Code affiche le tarif le plus bas pour Entrée (par 1M de jetons d’invite) et Sortie (par 1M de jetons générés). Les deux grilles tarifaires en direct sont sur cette page et correspondent toujours à ce que l'API facture.

Puis-je passer de GLM 5.2 à Kimi K2.7 Code sans reconstruire mon intégration ?

Oui. Les deux modèles utilisent POST /v1/chat/completions avec la même clé API EmpirioLabs : la plupart des intégrations basculent en changeant la valeur model. Vérifiez d'abord le tableau des paramètres de cette page si vous dépendez d'un paramètre propre à un modèle.

Puis-je essayer GLM 5.2 et Kimi K2.7 Code dans le navigateur avant d'intégrer ?

Oui. Ouvrez chaque modèle dans le playground EmpirioLabs et lancez le même prompt sur les deux, avec les paramètres exposés par l'API.