벤치마크, 가격, 컨텍스트 길이 및 기타 모델 기능을 포함한 주요 지표로 moonshotai의 Kimi K2.7 Code 및 thinkingmachines의 Inkling 모델을 비교하십시오. 두 모델 모두 및 수백 개의 다른 모델을 OpenRouter API를 통해 이용할 수 있습니다.
| 속성 | Kimi K2.7 Code | Inkling |
|---|---|---|
| 입력 가격 | US$0.60/M tokens | US$1/M tokens |
| 출력 가격 | US$3/M tokens | US$4.05/M tokens |
| 컨텍스트 윈도우 | 262,144 토큰 | 524,288 토큰 |
| 지능 지수 | 사용 불가 | 12.5 |
| 코딩 지수 | 60.8 | 52.1 |
| 에이전트 지수 | 21.0 | 22.5 |
| 지연 시간 (p50) | 0.67초 | 14.68초 |
| 처리량 (p50) | 44.0 tok/s | 14.0 tok/s |
| 제공업체 | moonshotai | thinkingmachines |
| 모델 페이지 | Kimi K2.7 Code 모델 세부 정보, 제공업체 및 가격 | Inkling 모델 세부 정보, 제공업체 및 가격 |
벤치마크 데이터 업데이트됨
OpenRouter에서 Kimi K2.7 Code는 Inkling보다 저렴하며, Kimi K2.7 Code의 입력 비용은 US$0.60/M tokens, 출력 비용은 US$3/M tokens인 반면, Inkling의 입력 비용은 US$1/M tokens, 출력 비용은 US$4.05/M tokens입니다.
Inkling의 컨텍스트 윈도는 524,288토큰으로, Kimi K2.7 Code의 262,144토큰보다 깁니다.
OpenRouter에서는 Kimi K2.7 Code의 생성 속도가 더 빠르며, 초당 생성 토큰 수의 중앙값은 44.0개로 Inkling의 초당 14.0개보다 높습니다.
Kimi K2.7 Code의 Artificial Analysis 코딩 지수는 60.8로, Inkling의 52.1보다 높아 코딩에서 더 높은 점수를 기록합니다.