MoonshotAI: Kimi K2 ThinkingQwen: Qwen3.8 2.4T A95B
Живое сравнение из каталога AI Gateway: цены в рублях, контекст и возможности. Обе модели доступны через один OpenAI-совместимый API — переключение одним параметром model.
| Параметр | MoonshotAI: Kimi K2 Thinking | Qwen: Qwen3.8 2.4T A95B |
|---|---|---|
| Цена, ₽/1М токенов | 436 | 1 045 |
| Ввод, ₽/1М | 105 | 348 |
| Вывод, ₽/1М | 436 | 1 045 |
| Контекст | 262K | 1M |
| Категория | Рассуждения | Рассуждения |
| Модальность | Текст | Текст |
| Возможности | Инструменты, JSON-режим, Стриминг | Инструменты, JSON-режим, Стриминг |
| Доступ | От тарифа Pro | От тарифа Pro |
Зелёным — лучшее значение. Цены каталога обновляются автоматически.
Чем MoonshotAI: Kimi K2 Thinking отличается от Qwen: Qwen3.8 2.4T A95B
MoonshotAI: Kimi K2 Thinking дешевле: 436 ₽ за 1 млн токенов против 1 045 ₽ у Qwen: Qwen3.8 2.4T A95B — разница в 2,4 раза. На объёме 10 млн токенов в месяц это 6 095 ₽ разницы в счёте.
Вывод у MoonshotAI: Kimi K2 Thinking дороже ввода в 4,2 раза, у Qwen: Qwen3.8 2.4T A95B — в 3 раза. Если задача генерирует длинные ответы, а не читает документы, выгоднее Qwen: Qwen3.8 2.4T A95B.
Контекст Qwen: Qwen3.8 2.4T A95B — 1M против 262K: примерно 1538 страниц текста за один запрос против 403. Для анализа больших документов и кодовых баз это решающее отличие.
Когда какую выбирать
MoonshotAI: Kimi K2 Thinking — дешевле за 1 млн токенов — выгоднее на массовых задачах.
Qwen: Qwen3.8 2.4T A95B — длиннее контекст — большие документы и кодовые базы целиком.
Подключение
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://ai-gatewey.ru/v1",
api_key="sk-aigate-ваш_ключ",
)
resp = client.chat.completions.create(
model="moonshotai/kimi-k2-thinking",
messages=[{"role": "user", "content": "Привет!"}],
)
print(resp.choices[0].message.content)Другие сравнения этих моделей
Попробуйте обе в деле
Один ключ и один OpenAI-совместимый API: MoonshotAI: Kimi K2 Thinking и Qwen: Qwen3.8 2.4T A95B — переключение одним параметром model.