For 10,000 requests of 2,000 tokens in and 500 out, Kimi K2.5 costs 30% less than Kimi K2.6 on Zurelay: $8.75 against $12.50.どちらも各ラボの定価より安く、Kimi K2.5は68%、Kimi K2.6は68%お得です。
並べて比較
| Kimi K2.5 | Kimi K2.6 | |
|---|---|---|
| 開発元 | Moonshot AI | Moonshot AI |
| リリース日 | 2026年1月27日 | 2026年4月20日 |
| コンテキストウィンドウ | 256K トークン | 256K トークン |
| 最大出力 | — | — |
| 読み取り対象 | Text, Images, Video | Text, Images, Video |
| 推論レベル | none, high | none, high |
| 1Mトークンあたりの料金（入力 / 出力） | $0.20 / $0.95 | $0.30 / $1.30 |
| ラボの定価 | $0.60 / $3.00 | $0.95 / $4.00 |
| キャッシュ済み入力（1Mトークンあたり） | $0.035 | $0.05 |
| 一般的なリクエスト10K件 | $8.75 | $12.50 |
料金はZurelayのカタログから取得した、1Mトークンあたりの米ドル建ての最新価格です。一般的なリクエストは入力2,000トークン、出力500トークンとして計算しています。出力上限は各ラボが定めた値です。
モデルの用途
Kimi K2.5は、コーディング、画像理解、エージェントのタスク向けにMoonshot AIが開発したオープンウェイトのネイティブなマルチモーダルK2モデルです。2026年1月にリリースされ、262Kトークンのコンテキストウィンドウと画像・動画入力に対応しています。ZurelayのKimi K2.5 APIでは、OpenAI互換の単一エンドポイントから、Moonshotの定価より68%安く利用できます。
Kimi K2.6 は、長時間にわたるコーディング、フロントエンド設計、エージェント向けに Moonshot AI が 2026年4月に公開した、重みが公開されている K2 モデルです。262K トークンのコンテキストウィンドウを備え、画像と動画を入力できます。Zurelay の Kimi K2.6 API なら、OpenAI 互換の単一エンドポイントから Moonshot の定価より 68% 安く利用できます。
両方試す
仕様だけでは、どちらのモデルが用途に合うかは分かりません。同じリクエストを両方に送り、回答、トークン数、料金を比較してください。Zurelayなら、モデル名を変えるだけです。
1か月分の料金を見積もるには、LLM料金計算ツールをご利用ください。
from openai import OpenAIclient = OpenAI(base_url="https://api.zurelay.com/v1", api_key="YOUR_ZURELAY_KEY")prompt = [{"role": "user", "content": "Summarize this contract: ..."}]# Same key, same code: only the model name changesfor model in ["kimi-k2.5", "kimi-k2.6"]: reply = client.chat.completions.create(model=model, messages=prompt) print(model, reply.usage.total_tokens, reply.choices[0].message.content[:200])For 10,000 requests of 2,000 tokens in and 500 out, Kimi K2.5 costs 30% less than Kimi K2.6 on Zurelay: $8.75 against $12.50. 1Mトークンあたり、Kimi K2.5は入力$0.20、出力$0.95、Kimi K2.6は入力$0.30、出力$1.30です。
Zurelayではどちらも同じで、それぞれ256Kトークンです。
はい。1つのZurelayキーで両方を呼び出せます。OpenAI SDKでは、接続先をhttps://api.zurelay.com/v1に指定し、モデル名をkimi-k2.5またはkimi-k2.6に変えるだけで切り替えられます。
はい。各モデルは独立した販売者が運営する複数のルートで提供されます。各ルートはリクエストの提供開始前と、その後は毎日テストされます。モデルの同一性、特定時点の知識、推論能力を確認し、指定したモデル名で古いモデルや別のモデルが販売されることを検知します。