横並び比較
価格、プロバイダー、コンテキスト、機能、レイテンシー、ソース基準を比較します。
| Model | Provider | Input | Output | Context | Capabilities | Best for | Latency | Status | Source |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| MoonshotAI: Kimi K2.6moonshotai/kimi-k2.6 | Moonshot AI | $0.73 / 1M tokens | $3.49 / 1M tokens | 262.1k | JSON modeLong contextStreamingTool calling | long Chinese documents, contract review | 1400-4400ms | Catalog | OpenRouter if available |
| Meta: Llama 4 Maverickmeta-llama/llama-4-maverick | Meta | $0.15 / 1M tokens | $0.6 / 1M tokens | 1M | JSON modeLong contextStreamingLow cost | open-model workflows, cost-sensitive long context | 950-2800ms | Catalog | OpenRouter if available |
FAQ
Meta: Llama 4 Maverick のほうが MoonshotAI: Kimi K2.6 より安価です（$0.15 / 1M tokens input / $0.6 / 1M tokens output 対 $0.73 / 1M tokens input / $3.49 / 1M tokens output）。実際のコストは input と output token の比率に左右されるため、実トラフィックを前提に料金計算ツールで見積もるのが安全です。
Meta: Llama 4 Maverick のほうが大きい context window を持ちます（1M tokens）。もう一方は 262.1k tokens です。
Long context には両方とも適しています。コスト優先なら Meta: Llama 4 Maverick、より大きい context window が必要なら Meta: Llama 4 Maverick を選んでください。本番トラフィックを流す前に、実際の prompts で両方を試すのがおすすめです。