

Kimi K2.7 Code と Qwen3.7 Plus を並べて比較: 仕様、機能、パラメーター、EmpirioLabs カタログのライブ料金。
Moonshot AI の Kimi K2.7 Code と Alibaba Cloud の Qwen3.7 Plus 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。
| 仕様 | Kimi K2.7 Code | Qwen3.7 Plus |
|---|---|---|
| モデルID | kimi-k2-7-code | qwen3-7-plus |
| 開発元 | Moonshot AI | Alibaba Cloud |
| リリース | 2026年6月16日 | 2026年6月1日 |
| コンテキスト長 | 256K トークン | 983.6K トークン |
| 最大出力 | 131,072 トークン | 65,536 トークン |
| 入力 | テキスト 画像 動画 | テキスト 画像 動画 |
| 出力 | テキスト | テキスト |
| 構造化出力 | JSON Schema | JSON Schema |
| リージョン | International | Singapore |
| エンドポイント | 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/qwen3-7-plus:generateContent |
| 機能 |
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。
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。
| パラメータ | Kimi K2.7 Code | Qwen3.7 Plus |
|---|---|---|
| max_tokens | 1 から 262144 デフォルト: 32768 | 1 から 131072 |
| stop | string | string |
| tool_web_search | boolean デフォルト: false | boolean デフォルト: false |
| max_tool_calls | 1 から 20 デフォルト: 5 | - |
| response_format | enum | enum |
| temperature | - | 0 から 1.99 デフォルト: 0.7 |
| top_p | - | 0 から 1 デフォルト: 0.9 |
| enable_thinking | - | boolean デフォルト: true |
| reasoning_effort | - | none, low, medium, high, max |
| thinking_budget | - | 1 から 262144 |
| preserve_thinking | - | boolean デフォルト: false |
| seed | - | 0 から 2147483647 |
| top_k | - | 1 から 100 |
| presence_penalty | - | -2 から 2 |
| repetition_penalty | - | 0.1 から 2 |
| n | - | 1 から 4 デフォルト: 1 |
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。
256,000トークンを超えるinput/outputの料金は3倍です。ウェブ検索、テキスト画像検索、画像検索は呼び出し時のみ請求されます。
テキストから画像検索および画像から画像への検索は、画像検索の料金行を使用します。思考トークンは出力トークンとして請求されます。
Kimi K2.7 Code 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 kimi-k2-7-code 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 kimi-k2-7-code または qwen3-7-plus 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": "kimi-k2-7-code",
"messages": [
{"role": "user", "content": "Write a haiku about the ocean."}
]
}'Kimi K2.7 Code のほうが新しいリリースです (2026年6月16日)。Qwen3.7 Plus のリリースは 2026年6月1日 です。 コンテキスト長は Qwen3.7 Plus のほうが大きく、983.6K トークンです (Kimi K2.7 Code は 256K)。 1 回の応答で Kimi K2.7 Code は最大 131,072 出力トークン、Qwen3.7 Plus は最大 65,536 を返します。 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。
Kimi K2.7 Code のほうが新しいリリースです (2026年6月16日)。Qwen3.7 Plus のリリースは 2026年6月1日 です。
ウェブ検索 (呼び出し時の通話ごと) 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。
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。
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。