संक्षिप्त उत्तर: दोनों Kimi K2.7 कोड तथा जीएलएम 5.2 मूल वेब खोज और टूल कॉलिंग के साथ EmpirioLabs पर कोडिंग और रीजनिंग मॉडल हैं। सबसे कम टोकन मूल्य, मल्टीमॉडल इनपुट और हमेशा चालू तर्क के साथ एजेंटिक कोडिंग के लिए Kimi K2.7 कोड चुनें। सबसे बड़ी 5.2M-टोकन संदर्भ विंडो और तर्क प्रयास के लिए GLM 1 चुनें जिसे आप प्रति अनुरोध ऊपर या नीचे डायल कर सकते हैं।
Kimi K2.7 कोड बनाम GLM 5.2 एक नजर में
| फ़ीचर | Kimi K2.7 कोड | जीएलएम 5.2 |
|---|---|---|
| निर्माता | मूनशॉट एआई | Z.ai |
| संदर्भ विंडो | 256K टोकन | 1M टोकन |
| तर्कपूर्ण आधार | हमेशा चालू | समायोज्य प्रयास |
| इनपुट | पाठ, छवि, वीडियो | टेक्स्ट |
| मूल वेब खोज | हां, प्रति कॉल $0.015 | हां, प्रति कॉल $0.033 |
| फ़ंक्शन कॉलिंग | हाँ | हाँ |
| इनपुट मूल्य | $0.95/1M टोकन | $1.40/1M टोकन |
| उत्पादन मूल्य | $4.00/1M टोकन | $4.40/1M टोकन |
संदर्भ विंडो: 256K बनाम 1M
GLM 5.2 में 1M-टोकन संदर्भ विंडो और आउटपुट के 128K टोकन तक है, इसलिए यह एक अनुरोध में एक बहुत बड़ा कोडबेस, एक लंबा दस्तावेज़ या एक विस्तारित बहु-फ़ाइल कार्य रख सकता है। Kimi K2.7 Code में 256K संदर्भ है, जो अभी भी बड़ा है और अधिकांश कोडिंग सत्रों को कवर करता है, लेकिन यदि आप नियमित रूप से विशाल रिपॉजिटरी या लंबे प्रतिलेखों में फ़ीड करते हैं, तो GLM 5.2 में हेडरूम है।
इनपुट और तर्क
Kimi K2.7 Code टेक्स्ट, इमेज और वीडियो इनपुट स्वीकार करता है, इसलिए यह आपके कोड के साथ स्क्रीनशॉट, आरेख या एक छोटी क्लिप पर तर्क कर सकता है। यह हमेशा तर्क के साथ चलता है और एजेंट कोडिंग के लिए ट्यून किया जाता है: पीढ़ी, डिबगिंग, उपकरण का उपयोग और लंबे बहु-चरणीय कार्य। जीएलएम 5.2 टेक्स्ट इन और टेक्स्ट आउट है, लेकिन यह आपको प्रति अनुरोध तर्क प्रयास को समायोजित करने देता है, ताकि आप एक कठिन समस्या पर अधिक गणना खर्च कर सकें या इसे एक साधारण पर हल्का और तेज रख सकें।
मूल्य निर्धारण: एक विशिष्ट कोडिंग अनुरोध
दोनों बिल प्रति टोकन, जैसे ही आप जाते हैं, भुगतान करें। इनपुट के 100K टोकन और आउटपुट के 10K टोकन के साथ अनुरोध के लिए:
- किमी K2.7 कोड: $0.135 (100K x $0.95 प्लस 10K x $4.00, प्रति 1M)
- जीएलएम 5.2: $0.184 (100K x $1.40 प्लस 10K x $4.40, प्रति 1M)
Kimi K2.7 Code इनपुट और आउटपुट दोनों पर सस्ता विकल्प है, और इसकी मूल वेब खोज की लागत प्रति कॉल ($0.015 बनाम $0.033) कम है। जीएलएम 5.2 की लागत अधिक है, और बदले में आपको 1M संदर्भ विंडो और समायोज्य तर्क प्रयास मिलता है।
Kimi K2.7 कोड का उपयोग कब करें
- आप कोडिंग और रीजनिंग के लिए सबसे कम टोकन मूल्य चाहते हैं।
- आपको टेक्स्ट के साथ इमेज या वीडियो इनपुट भेजना होगा।
- आप हमेशा तर्क और सस्ती अंतर्निहित वेब खोज के साथ एजेंटिक कोडिंग चाहते हैं।
जीएलएम 5.2 का उपयोग कब करें
- आपको बड़े कोडबेस या लंबे दस्तावेज़ों के लिए 1M टोकन तक की सबसे बड़ी संदर्भ विंडो की आवश्यकता होती है।
- आप प्रति अनुरोध तर्क प्रयास को नियंत्रित करना चाहते हैं।
- आप 128K टोकन तक का लंबा आउटपुट बजट चाहते हैं।
किसी भी मॉडल को कैसे कॉल करें
दोनों OpenAI-संगत चैट पूर्णता API की सेवा करते हैं, इसलिए स्विच करना एक-पंक्ति परिवर्तन है। बिंदु base_url पर https://api.empiriolabs.ai/v1 और मॉडल आईडी को सेट करें kimi-k2-7-code या TOKEN. टूल कॉलिंग और नेटिव वेब सर्च दोनों का समर्थन करते हैं। आप इन्हें साथ-साथ भी आज़मा सकते हैं खेल।.
अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्नों
किसमें बड़ी संदर्भ विंडो है?
GLM 5.2, 1M टोकन के साथ। Kimi K2.7 Code में 256K संदर्भ विंडो है।
कौन सा सस्ता है?
किमी K2.7 कोड: $0.95 इनपुट और $4.00 आउटपुट प्रति 1M टोकन, बनाम GLM 5.2 के लिए $1.40 और $4.40। इसकी मूल वेब खोज भी सस्ती है, $0.015 प्रति कॉल बनाम $0.033.
कौन सा छवि या वीडियो इनपुट का समर्थन करता है?
Kimi K2.7 कोड टेक्स्ट, इमेज और वीडियो को स्वीकार करता है। जीएलएम 5.2 टेक्स्ट इन, टेक्स्ट आउट है।
क्या मैं तर्क की गहराई को नियंत्रित कर सकता हूँ?
जीएलएम 5.2 में प्रति अनुरोध समायोज्य तर्क प्रयास है। Kimi K2.7 Code हमेशा रीजनिंग के साथ चलता है।
क्या दोनों OpenAI-संगत हैं?
हाँ। दोनों OpenAI चैट पूर्णता एपीआई प्रदान करते हैं। बिंदु base_url पर https://api.empiriolabs.ai/v1, मॉडल आईडी सेट करें, और मौजूदा OpenAI SDK अपरिवर्तित काम करते हैं।
