MoonshotAI: Kimi K2.6 (Moonshot AI) ile Meta: Llama 4 Maverick (Meta) modellerini fiyat, baglam, yetenekler ve gecikme acisindan karsilastirin.
Yan yana
Fiyat, saglayici, baglam, yetenekler, gecikme ve kaynak temelini karsilastirin.
| 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, MoonshotAI: Kimi K2.6 modeline gore daha ucuzdur ($0.15 / 1M tokens input / $0.6 / 1M tokens output vs $0.73 / 1M tokens input / $3.49 / 1M tokens output). Gercek maliyet, giris ve cikis token karisiminiza baglidir; bu nedenle fiyat hesaplayici ile gercek trafik uzerinden tahmin yapin.
Meta: Llama 4 Maverick daha buyuk baglam penceresine sahiptir (1M token), digeri ise 262.1k token sunar.
Her iki model de Long context icin uygundur. Maliyet oncelikliyse Meta: Llama 4 Maverick, daha genis baglam gerekiyorsa Meta: Llama 4 Maverick secin. Uretim trafigini yonlendirmeden once ikisini de gercek promptlarla test edin.
Ilgili karsilastirmalar