나란히 비교
가격, 공급자, 컨텍스트, 기능, 지연 시간, 소스 기준을 비교합니다.
| 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 이(가) MoonshotAI: Kimi K2.6 보다 더 저렴합니다 ($0.15 / 1M tokens input / $0.6 / 1M tokens output 대 $0.73 / 1M tokens input / $3.49 / 1M tokens output). 실제 비용은 input 과 output token 비중에 따라 달라지므로, 실제 트래픽을 기준으로 가격 계산기로 추정하는 편이 좋습니다.
Meta: Llama 4 Maverick 이(가) 더 큰 context window 를 제공합니다 (1M tokens). 다른 모델은 262.1k tokens 입니다.
두 모델 모두 Long context 에 적합합니다. 비용이 최우선이면 Meta: Llama 4 Maverick, 더 큰 context window 가 필요하면 Meta: Llama 4 Maverick 을 선택하세요. 프로덕션 트래픽을 보내기 전에 실제 prompts 로 두 모델을 모두 테스트해 보세요.