Elo de preferência humana real de votos cegos frente a frente de LMArena. Quanto maior, melhor; - significa ainda não classificado nessa arena. Isso é medido, não nossa estimativa.
Combinação de US$/1 milhão em versões rastreadas desta linha.
Mix típico de saída para entrada de 3:1, por 1 milhão de tokens
Preço em 2026-05-10 · Fonte: moonshot_kimi_official_pricing
Cargas de trabalho mistas de texto, imagem, áudio e documentos que se beneficiam de um modelo em todas as modalidades.
Kimi K2.5 is Moonshot AI's native multimodal model, delivering state-of-the-art visual coding capability and a self-directed agent swarm paradigm. Built on Kimi K2 with continued pretraining over approximately 15T mix...
kimi-k2.5 é um modelo Multimodal da Moonshot AI (CN). HotON.ai o rastreia em $0.38 por 1 milhão de tokens de entrada e $1.72 por 1 milhão de tokens de saída, com uma janela de contexto de token 262K. Sua pontuação de eficiência composta é 90/100 com um $0.002 estimado por tarefa bem-sucedida.
kimi-k2.5 é rastreado em $0.38 por 1 milhão de tokens de entrada e $1.72 por 1 milhão de tokens de saída. Uma carga de trabalho típica de saída para entrada de 3:1 combina aproximadamente $1.39 por 1 milhão de tokens. Os números são dados de demonstração ilustrativos.
Cargas de trabalho mistas de texto, imagem, áudio e documentos que se beneficiam de um modelo em todas as modalidades.
kimi-k2.5 suporta até uma janela de contexto de token 262K – grande o suficiente para documentos longos e conversas estendidas em uma única solicitação.
Dentro do conjunto rastreado HotON.ai, kimi-k2.5 é mais barato que 49% dos modelos no preço de entrada e classifica #92 de 521 em termos de eficiência geral.
Sim – gpt-4.1-nano é uma opção de custo mais baixo em $0.40 por 1 milhão de tokens de saída, ao mesmo tempo que cobre casos de uso semelhantes de Multimodal. Compare-os lado a lado no HotON.ai.
O preço é real (através do catálogo TestKey, atualizado diariamente). A qualidade (Arena Elo) é real onde o modelo é classificado no LMArena. Velocidade, disponibilidade e eficiência são estimativas modeladas.