Resposta curta: Ambos Kimi K2.7 Código e GLM 5.2 são modelos de codificação e raciocínio em EmpirioLabs com busca nativa na web e chamadas de ferramentas. Escolha o Código Kimi K2.7 para o menor preço de token, entrada multimodal e codificação agentical com raciocínio sempre ativo. Escolha o GLM 5.2 para a maior janela de contexto de 1M de token e esforço de raciocínio que você pode ajustar para cima ou para baixo por requisição.
Código Kimi K2.7 vs GLM 5.2 em um olhar
| Característica | Kimi K2.7 Código | GLM 5.2 |
|---|---|---|
| Criador | IA Moonshot | Z.ai |
| Janela de contexto | 256K tokens | 1M de fichas |
| Raciocínio | Sempre ligado | Esforço ajustável |
| Entradas | Texto, imagem, vídeo | Texto |
| Busca nativa na web | Sim, $0.015 por chamada | Sim, $0.033 por chamada |
| Chamada de função | Sim | Sim |
| Preço de entrada | $0.95 / 1M de tokens | $1.40 / 1M de tokens |
| Preço de produção | $4.00 / 1M de tokens | $4.40 / 1M de tokens |
Janela de contexto: 256K vs 1M
O GLM 5.2 possui uma janela de contexto de 1M de token e até 128K tokens de saída, podendo armazenar uma base de código muito grande, um documento longo ou uma tarefa estendida com múltiplos arquivos em uma única solicitação. O código Kimi K2.7 tem um contexto 256K, que ainda é grande e cobre a maioria das sessões de codificação, mas se você rotineiramente insere grandes repositórios ou transcrições longas, o GLM 5.2 tem margem de manobra.
Entradas e raciocínio
O Código Kimi K2.7 aceita entrada de texto, imagem e vídeo, então pode raciocinar sobre uma captura de tela, um diagrama ou um breve clipe junto ao seu código. Ele roda com o raciocínio sempre ligado e é ajustado para codificação agentica: geração, depuração, uso de ferramentas e tarefas longas de múltiplas etapas. O GLM 5.2 é texto de entrada e saída de texto, mas permite ajustar o esforço de raciocínio por requerimento, então você pode gastar mais cálculo em um problema difícil ou manter leve e rápido em um simples.
Preço: uma solicitação típica de codificação
Ambos faturam por token, pague conforme você avança. Para uma solicitação com 100K tokens de entrada e 10K tokens de saída:
- Código Kimi K2.7: $0.135 (100K x $0.95 mais 10K x $4.00, por 1M)
- GLM 5.2: $0.184 (100K x $1.40 mais 10K x $4.40, por 1M)
O Kimi K2.7 Code é a opção mais barata tanto na entrada quanto na saída, e sua busca nativa na web custa menos por chamada ($0.015 em comparação com $0.033). O GLM 5.2 custa mais e, em troca, oferece a janela de contexto de 1M e esforço de raciocínio ajustável.
Quando usar o Código Kimi K2.7
- Você quer o menor preço de token para codificação e raciocínio.
- Você precisa enviar imagens ou vídeos junto com o texto.
- Você quer codificação agential com raciocínio sempre ativo e busca web embutida mais barata.
Quando usar o GLM 5.2
- Você precisa da maior janela de contexto, até 1 milhão de tokens, para grandes bases de código ou documentos longos.
- Você quer controlar o esforço de raciocínio por pedido.
- Você quer um orçamento de saída longo, até 128K tokens.
Como chamar qualquer um dos modelos
Ambos atendem à API Chat Completions compatível com OpenAI, então a troca é uma mudança de uma linha. Ponto base_url em https://api.empiriolabs.ai/v1 e definir o id do modelo como kimi-k2-7-code ou glm-5-2. Ambos suportam chamadas de ferramentas e busca nativa na web. Você também pode testá-los lado a lado no playground.
Perguntas frequentes
Qual tem a janela de contexto maior?
GLM 5.2, com 1 milhão de tokens. O código Kimi K2.7 tem uma janela de contexto de 256K.
Qual é mais barato?
Código Kimi K2.7: $0.95 entrada e $4.00 saída por 1M de tokens, contra $1.40 e $4.40 para o GLM 5.2. Sua busca nativa na web também é mais barata, com $0.015 por chamada em comparação com $0.033.
Qual suporta entrada de imagem ou vídeo?
O Código Kimi K2.7 aceita texto, imagem e vídeo. GLM 5.2 é texto de entrada, texto de saída.
Posso controlar a profundidade do raciocínio?
O GLM 5.2 tem esforço de raciocínio ajustável por requisição. O código Kimi K2.7 roda sempre com o raciocínio ativado.
Ambos são compatíveis com OpenAI?
Sim. Ambos atendem à API de Completação do Chat OpenAI. Ponto base_url em https://api.empiriolabs.ai/v1, defina o id do modelo, e os SDKs OpenAI existentes funcionam inalterados.
