GLM 5.2 vs Kimi K2.7 Code

GLM 5.2 vs Kimi K2.7 Code の概要

Z.ai の GLM 5.2 と Moonshot AI の Kimi K2.7 Code はどちらもテキスト生成カテゴリのモデルで、EmpirioLabs API から利用できます。

主な違い

• どちらのモデルも 2026年6月16日 にリリースされました。
• コンテキスト長は GLM 5.2 のほうが大きく、1M トークンです (Kimi K2.7 Code は 256K)。
• Kimi K2.7 Code だけが対応する入力の種類: 画像, 動画。
• Kimi K2.7 Code だけに記載されている機能: multimodal, agentic coding。
• 入力 (1Mプロンプトトークンあたり)、出力 (生成された1Mトークンあたり) の料金は Kimi K2.7 Code のほうが低くなっています。

GLM 5.2 vs Kimi K2.7 Code: 仕様

GLM 5.2 vs Kimi K2.7 Code: API の料金

両モデルの EmpirioLabs カタログのライブ料金です。各料金表は常に API の請求額と一致します。

GLM 5.2 vs Kimi K2.7 Code: API のパラメーター

EmpirioLabs で各モデルに記載されているリクエストパラメーターと、指定できる値または範囲です。ハイフンは、そのモデルに記載のないパラメーターを示します。

GLM 5.2 vs Kimi K2.7 Code: 上限と注意点

Kimi K2.7 Code

テキスト、画像、ビデオ入力をサポートし、256Kのコンテキスト、関数呼び出し、JSONモードの構造化出力、呼び出しごとに$0.015の組み込みウェブ検索機能。思考は常にオンで無効化できません。推論トークンは出力トークンとして請求されます。温度やその他のサンプリングオーバーライドは無視されます。モデルサービスは固定されたサンプリング設定を使用しているためです。APIを通じた多段階関数呼び出しは、reasoning_contentフィールドを保持したままアシスタントメッセージを再生しなければなりません。

GLM 5.2 と Kimi K2.7 Code の呼び出し方

GLM 5.2 は OpenAI 互換の Chat Completions API を提供します。任意の OpenAI SDK を EmpirioLabs API キーで https://api.empiriolabs.ai/v1 に向け、モデル ID glm-5-2 を使ってください。 どちらのモデルも同じエンドポイントで呼び出します。model を glm-5-2 または kimi-k2-7-code に設定してください。 EmpirioLabs ダッシュボードで API キーを取得してください。

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: テストとガイド

両方のモデルを扱ったプロンプトテストと比較実験です。

ガイド Kimi vs DeepSeek vs Qwen vs GLM:AIコーディングモデルの比較 Kimi K2.7 Code vs DeepSeek V4 Pro vs Qwen3.7 Max vs GLM 5.2、同じ3つのプロンプト、それぞれ1ショットずつ。4人全員がライン数とともにSnake、Breakout、Pongを組み立てていく... ガイド Kimi K2.7コードとGLM 5.2:どのコーディングAPIを使うべきか Kimi K2.7 Codeは安価で、画像と映像の入力を受け入れ、常時接続の理由付けが可能です。GLM 5.2は1Mのコンテキストウィンドウと調整可能な推論努力を持っています。選び方はこちらです。

GLM 5.2 vs Kimi K2.7 Code: よくある質問

GLM 5.2 と Kimi K2.7 Code の違いは何ですか?

どちらのモデルも 2026年6月16日 にリリースされました。 コンテキスト長は GLM 5.2 のほうが大きく、1M トークンです (Kimi K2.7 Code は 256K)。 Kimi K2.7 Code だけが対応する入力の種類: 画像, 動画。 このページの仕様、料金表、パラメーターは EmpirioLabs のライブカタログに基づいています。

GLM 5.2 と Kimi K2.7 Code ではどちらの料金が低いですか?

入力 (1Mプロンプトトークンあたり)、出力 (生成された1Mトークンあたり) の料金は Kimi K2.7 Code のほうが低くなっています。 両方のライブ料金表はこのページにあり、常に API の請求額と一致します。

統合を作り直さずに GLM 5.2 と Kimi K2.7 Code を切り替えられますか?

はい。どちらのモデルも同じ EmpirioLabs API キーで POST /v1/chat/completions を使うため、ほとんどの連携は model の値を変えるだけで切り替えられます。モデル固有のパラメーターに依存している場合は、先にこのページのパラメーター表を確認してください。

統合する前にブラウザで GLM 5.2 と Kimi K2.7 Code を試せますか?

はい。EmpirioLabs プレイグラウンド で各モデルを開き、API と同じパラメーターで同じプロンプトを両方に実行できます。