Kimi K2.7 Code vs DeepSeek V4 Pro

Kimi K2.7 Code et DeepSeek V4 Pro côte à côte : caractéristiques, capacités, paramètres et tarifs en direct du catalogue EmpirioLabs.

Moonshot AI DeepSeek Génération de texte

Kimi K2.7 Code vs DeepSeek V4 Pro en un coup d'œil

Kimi K2.7 Code de Moonshot AI et DeepSeek V4 Pro de DeepSeek appartiennent tous deux à la catégorie Génération de texte et sont disponibles via l'API EmpirioLabs.

Différences clés

  • Kimi K2.7 Code est la version la plus récente (16 juin 2026) ; DeepSeek V4 Pro est sorti le 24 avr. 2026.
  • DeepSeek V4 Pro a la plus grande fenêtre de contexte : 1M tokens, contre 256K pour Kimi K2.7 Code.
  • DeepSeek V4 Pro renvoie jusqu'à 393 216 tokens de sortie par réponse, Kimi K2.7 Code jusqu'à 131 072.
  • Types d'entrée acceptés uniquement par Kimi K2.7 Code : Image, Vidéo.
  • Capacités indiquées uniquement pour Kimi K2.7 Code : multimodal, agentic coding, web search.
  • Kimi K2.7 Code affiche le tarif le plus bas pour Entrée (par 1M de jetons d’invite).
  • DeepSeek V4 Pro affiche le tarif le plus bas pour Sortie (par 1M de jetons générés).

Kimi K2.7 Code vs DeepSeek V4 Pro : caractéristiques

Spéc.Kimi K2.7 CodeDeepSeek V4 Pro
ID du modèlekimi-k2-7-codedeepseek-v4-pro
AuteurMoonshot AIDeepSeek
Publié16 juin 202624 avr. 2026
Fenêtre de contexte256K tokens1M tokens
Sortie max131 072 tokens393 216 tokens
Entrée
Texte Image Vidéo
Texte
Sortie
Texte
Texte
Sortie structuréeJSON SchemaJSON Schema
RégionInternationalGermany
Endpoints
POST /v1/chat/completions POST /v1/responses POST /v1/messages POST /v1beta/models/kimi-k2-7-code:generateContent
POST /v1/chat/completions POST /v1/responses POST /v1/messages POST /v1beta/models/deepseek-v4-pro:generateContent
Capacités
reasoning function calling multimodal agentic coding web search
reasoning function calling

Kimi K2.7 Code vs DeepSeek V4 Pro : 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.

Kimi K2.7 Code vs DeepSeek V4 Pro : 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.

ParamètreKimi K2.7 CodeDeepSeek V4 Pro
max_tokens1 à 262144 Par défaut: 327681 à 393216
stopstringstring
tool_web_searchboolean Par défaut: false-
max_tool_calls1 à 20 Par défaut: 5-
response_formatenumenum
temperature-0 à 2 Par défaut: 0.7
top_p-0 à 1 Par défaut: 0.9
enable_thinking-boolean Par défaut: true
reasoning_effort-none, low, medium, high, max Par défaut: medium
thinking_budget-1 à 393216 Par défaut: 32768
web_search_linkup-boolean Par défaut: false
disable_formatting-boolean Par défaut: false

Kimi K2.7 Code vs DeepSeek V4 Pro : 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 Kimi K2.7 Code et DeepSeek V4 Pro

Kimi K2.7 Code 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 kimi-k2-7-code. Les deux modèles s'appellent via le même endpoint. Définissez model sur kimi-k2-7-code ou deepseek-v4-pro. Obtenez une clé API depuis le tableau de bord EmpirioLabs.

cURL
curl https://api.empiriolabs.ai/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $EMPIRIOLABS_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "kimi-k2-7-code",
    "messages": [
      {"role": "user", "content": "Write a haiku about the ocean."}
    ]
  }'

Kimi K2.7 Code vs DeepSeek V4 Pro : tests et guides

Tests de prompts et comparaisons qui couvrent les deux modèles.

Kimi K2.7 Code vs DeepSeek V4 Pro : questions fréquentes

Quelle est la différence entre Kimi K2.7 Code et DeepSeek V4 Pro ?

Kimi K2.7 Code est la version la plus récente (16 juin 2026) ; DeepSeek V4 Pro est sorti le 24 avr. 2026. DeepSeek V4 Pro a la plus grande fenêtre de contexte : 1M tokens, contre 256K pour Kimi K2.7 Code. DeepSeek V4 Pro renvoie jusqu'à 393 216 tokens de sortie par réponse, Kimi K2.7 Code jusqu'à 131 072. Les caractéristiques, les grilles tarifaires et les paramètres de cette page proviennent du catalogue EmpirioLabs en direct.

Lequel est le plus récent, Kimi K2.7 Code ou DeepSeek V4 Pro ?

Kimi K2.7 Code est la version la plus récente (16 juin 2026) ; DeepSeek V4 Pro est sorti le 24 avr. 2026.

Lequel a le tarif le plus bas, Kimi K2.7 Code ou DeepSeek V4 Pro ?

Kimi K2.7 Code affiche le tarif le plus bas pour Entrée (par 1M de jetons d’invite). DeepSeek V4 Pro affiche le tarif le plus bas pour 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 Kimi K2.7 Code à DeepSeek V4 Pro 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 Kimi K2.7 Code et DeepSeek V4 Pro 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.

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