ベンチマーク、価格、コンテキスト長、その他のモデル機能を含む主要指標で Kimi K2.7 Code（moonshotai）、Inkling（thinkingmachines） を比較できます。 アクセス対象は 両方のモデル とその他数百で、利用経路は OpenRouter API です。
| 属性 | Kimi K2.7 Code | Inkling |
|---|---|---|
| 入力料金 | $0.60/M tokens | $1/M tokens |
| 出力料金 | $3/M tokens | $4.05/M tokens |
| コンテキストウィンドウ | 262,144 トークン | 524,288 トークン |
| インテリジェンス指数 | 利用不可 | 12.5 |
| コーディング指数 | 60.8 | 52.1 |
| エージェント性能指標 | 21.0 | 22.5 |
| レイテンシ（p50） | 0.67 秒 | 14.68 秒 |
| スループット（p50） | 44.0 tok/s | 14.0 tok/s |
| 提供元 | moonshotai | thinkingmachines |
| モデルページ | Kimi K2.7 Code のモデル詳細、プロバイダー、料金 | Inkling のモデル詳細、プロバイダー、料金 |
ベンチマークデータの更新日
OpenRouter では Kimi K2.7 Code は Inkling より安価で、Kimi K2.7 Code の入力は $0.60/M tokens、出力は $3/M tokens ですが、Inkling の入力は $1/M tokens、出力は $4.05/M tokens です。
Inkling のコンテキストウィンドウは 524,288 トークンで、Kimi K2.7 Code の 262,144 トークンより長いです。
OpenRouter では Kimi K2.7 Code の方が高速で、生成速度の中央値は毎秒 44.0 トークンであるのに対し、Inkling は毎秒 14.0 トークンです。
Kimi K2.7 Code はコーディングでより高いスコアを示し、Artificial Analysis コーディング指数は Inkling の 52.1 に対して 60.8 です。