प्रकार
स्पेक
दर
इनपुट
प्रति 1M प्रॉम्प्ट टोकन
$0.95
आउटपुट
प्रति 1M जेनरेट किए गए टोकन
$4.00
वेब खोज
प्रति कॉल जब लागू किया जाता है
$0.015
Kimi K2.7 Code और DeepSeek V4 Pro साथ-साथ: विशेषताएं, क्षमताएं, पैरामीटर और EmpirioLabs कैटलॉग की लाइव कीमतें।
Moonshot AI 
DeepSeek पाठ निर्माणMoonshot AI का Kimi K2.7 Code और DeepSeek का DeepSeek V4 Pro दोनों पाठ निर्माण श्रेणी में आते हैं और EmpirioLabs API के ज़रिए उपलब्ध हैं।
| स्पेक | Kimi K2.7 Code | DeepSeek V4 Pro |
|---|---|---|
| मॉडल ID | kimi-k2-7-code | deepseek-v4-pro |
| निर्माता | Moonshot AI | DeepSeek |
| रिलीज | 16 जून 2026 | 24 अप्रैल 2026 |
| कॉन्टेक्स्ट विंडो | 256K टोकन | 1M टोकन |
| अधिकतम आउटपुट | 1,31,072 टोकन | 3,93,216 टोकन |
| इनपुट | टेक्स्ट इमेज वीडियो | टेक्स्ट |
| आउटपुट | टेक्स्ट | टेक्स्ट |
| संरचित आउटपुट | JSON Schema | JSON Schema |
| रीजन | International | Germany |
| एंडपॉइंट | 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 |
| क्षमताएं |
दोनों मॉडलों के लिए EmpirioLabs कैटलॉग की लाइव दरें। हर दर तालिका हमेशा API की वास्तविक बिलिंग से मेल खाती है।
EmpirioLabs पर हर मॉडल के लिए सूचीबद्ध रिक्वेस्ट पैरामीटर, और जहां लागू हो वहां मान्य मान या सीमा। डैश उस पैरामीटर को दिखाता है जो मॉडल के लिए सूचीबद्ध नहीं है।
| पैरामीटर | Kimi K2.7 Code | DeepSeek V4 Pro |
|---|---|---|
| max_tokens | 1 से 262144 डिफॉल्ट: 32768 | 1 से 393216 |
| stop | string | string |
| tool_web_search | boolean डिफॉल्ट: false | - |
| max_tool_calls | 1 से 20 डिफॉल्ट: 5 | - |
| response_format | enum | enum |
| temperature | - | 0 से 2 डिफॉल्ट: 0.7 |
| top_p | - | 0 से 1 डिफॉल्ट: 0.9 |
| enable_thinking | - | boolean डिफॉल्ट: true |
| reasoning_effort | - | none, low, medium, high, max डिफॉल्ट: medium |
| thinking_budget | - | 1 से 393216 डिफॉल्ट: 32768 |
| web_search_linkup | - | boolean डिफॉल्ट: false |
| disable_formatting | - | boolean डिफॉल्ट: false |
256K संदर्भ, फ़ंक्शन कॉलिंग, JSON मोड संरचित आउटपुट और $0.015 प्रति आह्वान कॉल पर अंतर्निहित वेब खोज के साथ टेक्स्ट, छवि और वीडियो इनपुट का समर्थन करता है। सोच हमेशा चालू रहती है और इसे अक्षम नहीं किया जा सकता है; रीजनिंग टोकन को आउटपुट टोकन के रूप में बिल किया जाता है। तापमान और अन्य सैंपलिंग ओवरराइड को नजरअंदाज कर दिया जाता है क्योंकि मॉडल सेवा फिक्स्ड सैंपलिंग सेटिंग्स का उपयोग करती है। एपीआई के माध्यम से कॉल करने वाले मल्टी-स्टेप फ़ंक्शन को सहायक संदेश को उसके reasoning_content फ़ील्ड के साथ फिर से चलाना चाहिए।
Kimi K2.7 Code OpenAI-संगत Chat Completions API देता है। किसी भी OpenAI SDK को अपनी EmpirioLabs API key के साथ https://api.empiriolabs.ai/v1 पर सेट करें और model id kimi-k2-7-code उपयोग करें। दोनों मॉडल एक ही एंडपॉइंट से कॉल किए जाते हैं। model को kimi-k2-7-code या deepseek-v4-pro पर सेट करें। EmpirioLabs डैशबोर्ड से API key प्राप्त करें।
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."}
]
}'prompt परीक्षण और तुलना रन जिनमें दोनों मॉडल शामिल हैं।
तुलना सीड 2.1 टर्बो बनाम किमी K2.7 कोड बनाम डीपलसीक V4 प्रो EmpirioLabs पर तीन शीर्ष कोडिंग और एजेंट मॉडल की तथ्यात्मक तुलना: संदर्भ, मूल्य निर्धारण, छवि और वीडियो इनपुट, वेब खोज,... 
गाइड Kimi बनाम DeepSeek बनाम Qwen बनाम GLM: AI कोडिंग मॉडल की तुलना Kimi K2.7 कोड बनाम DeepSeek V4 Pro vs Qwen3.7 Max vs GLM 5.2, वही तीन संकेत, प्रत्येक में एक शॉट। सभी चार को लाइन काउंट...Kimi K2.7 Code नई रिलीज़ है (16 जून 2026); DeepSeek V4 Pro 24 अप्रैल 2026 को रिलीज़ हुआ था। DeepSeek V4 Pro की कॉन्टेक्स्ट विंडो बड़ी है: 1M टोकन, जबकि Kimi K2.7 Code की 256K। हर जवाब में DeepSeek V4 Pro अधिकतम 3,93,216 आउटपुट टोकन लौटाता है, Kimi K2.7 Code अधिकतम 1,31,072। इस पेज की विशेषताएं, दर तालिकाएं और पैरामीटर EmpirioLabs के लाइव कैटलॉग से आते हैं।
Kimi K2.7 Code नई रिलीज़ है (16 जून 2026); DeepSeek V4 Pro 24 अप्रैल 2026 को रिलीज़ हुआ था।
इनपुट (प्रति 1M प्रॉम्प्ट टोकन) के लिए Kimi K2.7 Code की दर कम है। आउटपुट (प्रति 1M जेनरेट किए गए टोकन) के लिए DeepSeek V4 Pro की दर कम है। दोनों लाइव दर तालिकाएं इस पेज पर हैं और हमेशा API की वास्तविक बिलिंग से मेल खाती हैं।
हां। दोनों मॉडल एक ही EmpirioLabs API key के साथ POST /v1/chat/completions इस्तेमाल करते हैं, इसलिए ज़्यादातर इंटीग्रेशन सिर्फ model मान बदलकर स्विच हो जाते हैं। अगर आप किसी मॉडल-विशेष पैरामीटर पर निर्भर हैं तो पहले इस पेज की पैरामीटर तालिका देखें।
हां। हर मॉडल को EmpirioLabs playground में खोलें और API के पैरामीटरों के साथ दोनों पर एक ही prompt चलाएं।
हमारे मूल्य निर्धारण की जाँच करें या यदि आप चाहते हैं कि आपका अपना मॉडल हमारे स्टैक पर तैनात किया जाए, तो पहुंचें।