प्रकार
स्पेक
दर
इनपुट
प्रति 1M प्रॉम्प्ट टोकन
$3.00
आउटपुट
प्रति 1M जेनरेट किए गए टोकन
$15.00
वेब खोज
प्रति कॉल जब लागू किया जाता है
$0.015
Kimi K3 और GLM 5.2 साथ-साथ: विशेषताएं, क्षमताएं, पैरामीटर और EmpirioLabs कैटलॉग की लाइव कीमतें।
Moonshot AI 
Z.ai पाठ निर्माणMoonshot AI का Kimi K3 और Z.ai का GLM 5.2 दोनों पाठ निर्माण श्रेणी में आते हैं और EmpirioLabs API के ज़रिए उपलब्ध हैं।
| स्पेक | Kimi K3 | GLM 5.2 |
|---|---|---|
| मॉडल ID | kimi-k3 | glm-5-2 |
| निर्माता | Moonshot AI | Z.ai |
| रिलीज | 15 जुल॰ 2026 | 16 जून 2026 |
| कॉन्टेक्स्ट विंडो | 1M टोकन | 1M टोकन |
| अधिकतम आउटपुट | 1,31,072 टोकन | 1,31,072 टोकन |
| इनपुट | टेक्स्ट इमेज वीडियो | टेक्स्ट |
| आउटपुट | टेक्स्ट | टेक्स्ट |
| संरचित आउटपुट | JSON Schema | JSON मोड |
| रीजन | International | Singapore |
| एंडपॉइंट | POST /v1/chat/completions POST /v1/responses POST /v1/messages POST /v1beta/models/kimi-k3:generateContent | POST /v1/chat/completions POST /v1/responses POST /v1/messages POST /v1beta/models/glm-5-2: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 K3 | GLM 5.2 |
|---|---|---|
| max_tokens | 1 से 1048576 डिफॉल्ट: 131072 | 1 से 131072 डिफॉल्ट: 65536 |
| stop | string | array |
| reasoning_effort | low, high, max डिफॉल्ट: max | none, minimal, low, medium, high, xhigh, max डिफॉल्ट: max |
| tool_web_search | boolean डिफॉल्ट: false | boolean डिफॉल्ट: false |
| max_tool_calls | 1 से 20 डिफॉल्ट: 5 | - |
| response_format | enum | enum |
| temperature | - | 0 से 1 डिफॉल्ट: 1 |
| top_p | - | 0.01 से 1 डिफॉल्ट: 0.95 |
| enable_thinking | - | boolean डिफॉल्ट: true |
| preserve_thinking | - | boolean डिफॉल्ट: false |
| do_sample | - | boolean डिफॉल्ट: true |
| search_recency_filter | - | oneDay, oneWeek, oneMonth, oneYear, noLimit डिफॉल्ट: noLimit |
| count | - | 1 से 50 डिफॉल्ट: 10 |
| search_domain_filter | - | string |
| search_prompt | - | string |
| search_result | - | boolean डिफॉल्ट: true |
1M टोकन संदर्भ, फ़ंक्शन कॉलिंग, JSON स्कीमा 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; रीजनिंग डेप्थ reasoning_effort कंट्रोल (अधिकतम की सिफारिश की जाती है) के साथ ट्यून करने योग्य है और रीजनिंग टोकन को आउटपुट टोकन के रूप में बिल किया जाता है। तापमान और अन्य नमूना सेटिंग्स मॉडल सेवा द्वारा तय की जाती हैं। 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 K3 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-k3 उपयोग करें। दोनों मॉडल एक ही एंडपॉइंट से कॉल किए जाते हैं। model को kimi-k3 या glm-5-2 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-k3",
"messages": [
{"role": "user", "content": "Write a haiku about the ocean."}
]
}'prompt परीक्षण और तुलना रन जिनमें दोनों मॉडल शामिल हैं।
Kimi K3 नई रिलीज़ है (15 जुल॰ 2026); GLM 5.2 16 जून 2026 को रिलीज़ हुआ था। दोनों मॉडलों की कॉन्टेक्स्ट विंडो 1M टोकन की है। सिर्फ Kimi K3 द्वारा स्वीकार किए जाने वाले इनपुट प्रकार: इमेज, वीडियो। इस पेज की विशेषताएं, दर तालिकाएं और पैरामीटर EmpirioLabs के लाइव कैटलॉग से आते हैं।
Kimi K3 नई रिलीज़ है (15 जुल॰ 2026); GLM 5.2 16 जून 2026 को रिलीज़ हुआ था।
इनपुट (प्रति 1M प्रॉम्प्ट टोकन) और आउटपुट (प्रति 1M जेनरेट किए गए टोकन) के लिए GLM 5.2 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।
