Kimi K2.6 — open-weight MoE with 256K context, text and image input. Sits between gpt-5.4-mini and gpt-5-mini on price with far more context.続きを読む →
Kimi K2.7 Code2 クレジット
Kimi K2.7 Code — agentic coding model, 1T-parameter MoE with 256K context. Handles text, image and video input; tuned for long-context programming tasks.続きを読む →
Qwen Max2 クレジット
Alibaba Qwen Max — フラッグシップの推論モデル。複雑なタスク、深い分析、構造化された出力でトップクラスの性能を発揮します。32K トークンのコンテキスト。続きを読む →
Qwen VL Max2 クレジット
Alibaba Qwen VL Max — マルチモーダルのフラッグシップ。テキストとともに画像を入力でき、テキストを返します。ビジュアル Q&A、OCR、画像に基づく推論に利用できます。続きを読む →
Gemini 3.5 Flash — 優れた検索とグラウンディングを備え、速度に最適化された Google の最先端知能モデル。エージェントループ、長期的なコーディング、迅速な反復作業に優れています。1M トークンのコンテキスト。続きを読む →
Kimi K2.7 Code HighSpeed3 クレジット
Kimi K2.7 Code HighSpeed — same model as K2.7 Code at roughly 180 tokens/sec output, for exactly 2x the price. Pick this only when latency matters more than cost.続きを読む →
Kimi K3 — Moonshot's flagship, 2.8T-parameter MoE with native visual understanding and a 1M-token context. Priced level with Claude Sonnet 4.5 for materially more context.続きを読む →