NEUROAPI / СРАВНЕНИЕ МОДЕЛЕЙ
Gemini 3.5 Flash vs Kimi K2.7 Code
Сравните стоимость одинаковой нагрузки, ограничения и опубликованные результаты.
1 000 запросов · по 1 000 входных + 200 выходных токенов
Оптимальный · вне пика · без кеша · без платных инструментов и индивидуальных скидок
Контекст Gemini 3.5 Flash: 1 000 000 токенов
Контекст Kimi K2.7 Code: 262 000 токенов
Стоимость вашей текстовой нагрузки
Один объём — две модели. Изменяйте нагрузку и сравнивайте расходы. Расчёт не отправляет запросы и не списывает баланс.
Кеш и пиковые часы
Кеш — часть входа, а не дополнительные токены. Порог цены применяется к каждому запросу.
Расходы за весь объём
1 000 запросов
A
Gemini 3.5 Flash
424,28 ₽
0,42 ₽ за запрос
B
Kimi K2.7 Code
225,00 ₽
0,22 ₽ за запрос
0424,28 ₽
Разница: 199,28 ₽ · 47% от большей суммы
По этой нагрузке дешевле Kimi K2.7 Code. Это сравнение стоимости, а не качества ответов.
Цены, расписание и лимиты
Gemini 3.5 Flash
Без пика за весь объём: 424,28 ₽
Контекст: 1 000 000 токенов · максимум вывода: 64 000.
Kimi K2.7 Code
Без пика за весь объём: 225,00 ₽
Контекст: 262 000 токенов · максимум вывода: 33 000.
Что учитывает расчёт
Без платных инструментов, медиа, создания кеша и индивидуальных скидок. Чтение кеша — предположение, попадание в кеш не гарантируется. Одинаковый текст может содержать разное количество токенов у разных моделей. Неизвестный лимит не означает отсутствие ограничения.
Проверить требования к задаче
Выберите обязательные функции.
Gemini 3.5 Flash
Обязательные функции ещё не выбраны.
Kimi K2.7 Code
Обязательные функции ещё не выбраны.
Условия и ограничения
Здесь показаны заявления публичного каталога; качество результата и совместимость конкретного API-формата проверяются отдельно.
«Не заявлено» не доказывает, что функция невозможна. Даже при наличии всех флагов каталог не подтверждает надёжность инструментов, точность JSON или качество работы с файлами.
Что можно заключить по этой паре
Стоимость одинаковой нагрузки
Kimi K2.7 Code
Почему такой вывод
Kimi K2.7 Code дешевле для примера: 1 000 запросов, по 1 000 входных и 200 выходных токенов, тариф «Оптимальный», вне пика, без кеша и платных инструментов. При другой нагрузке результат может измениться.
Код и сложные задачи
Недостаточно сопоставимых измерений
Почему такой вывод
Нет достаточно свежих сопоставимых свидетельств с подтверждёнными условиями и датой оценки для короткого вывода. Исторические результаты можно изучить в разделе источников; проверьте модели на своём коде.
Агенты и инструменты
Недостаточно сопоставимых измерений
Почему такой вывод
Заявленные возможности инструментов и входных форматов совпадают. Эти флаги не измеряют качество агента. Проверьте контракт endpoint, корректность вызовов и выполнение своей задачи.
Длинные документы
Gemini 3.5 Flash
Почему такой вывод
Gemini 3.5 Flash имеет больший опубликованный лимит контекста на тарифе «Оптимальный». Это не замер качества работы с длинным документом; учитывайте лимиты входа и вывода.
Интерактивные ответы
Недостаточно сопоставимых измерений
Почему такой вывод
Сопоставимые замеры задержки API не опубликованы. Сравните время до первого токена и полное время ответа при одинаковом запросе и тарифе.
Задачи с рассуждением
Недостаточно сопоставимых измерений
Почему такой вывод
Поддержка режима рассуждений одинаково заявлена в каталоге. Для оценки качества нужны результаты конкретной задачи.
Визуальное сравнение
Что показывают бенчмарки
Сравните профиль каждой модели. Источники измеряют разные задачи и показаны отдельно.
Снимок: · Свежесть: устаревший или резервный снимок
Идентификаторы обеих моделей сопоставлены.
Даты измерений не опубликованы.
Опубликованные показатели
Сравнение значенийArtificial Analysis
Опубликованные индексы; профиль не определяет победителя на вашей задаче.
Artificial Analysis
Gemini 3.5 FlashKimi K2.7 Code
Для радара нужны хотя бы три общих критерия. Показываем доступные значения без дорисовки отсутствующих результатов.
Кодинг
Artificial Analysis · Coding Index
Gemini 3.5 Flash70.1 / 100
Kimi K2.7 Code60.8 / 100
Опубликованные показатели
Общие метрикиDesign Arena
Единая шкала Elo; доля побед не задаёт вероятность победы в этой паре.
Design Arena
Gemini 3.5 FlashKimi K2.7 Code
Геометрия помогает увидеть профиль, но не задаёт общий рейтинг.
Web UI
Elo: выше — лучше. Общая доля побед — не вероятность победы в этой паре.
Gemini 3.5 FlashELO 1295 · 55.8% побед · #19
Kimi K2.7 CodeELO 1288 · 53% побед · #24
Веб-дизайн
Elo: выше — лучше. Общая доля побед — не вероятность победы в этой паре.
Gemini 3.5 FlashELO 1275 · 54.2% побед · #27
Kimi K2.7 CodeELO 1281 · 52.8% побед · #24
Код-интерфейсы
Elo: выше — лучше. Общая доля побед — не вероятность победы в этой паре.
Gemini 3.5 FlashELO 1279 · 55% побед · #24
Kimi K2.7 CodeELO 1272 · 51.5% побед · #27
Визуализация
Elo: выше — лучше. Общая доля побед — не вероятность победы в этой паре.
Gemini 3.5 FlashELO 1256 · 54.2% побед · #28
Kimi K2.7 CodeELO 1240 · 49.4% побед · #38
GameDev
Elo: выше — лучше. Общая доля побед — не вероятность победы в этой паре.
Gemini 3.5 FlashELO 1295 · 54.7% побед · #18
Kimi K2.7 CodeELO 1247 · 49.1% побед · #35
3D
Elo: выше — лучше. Общая доля побед — не вероятность победы в этой паре.
Gemini 3.5 FlashELO 1282 · 57.4% побед · #24
Kimi K2.7 CodeELO 1279 · 51.8% побед · #25
Ограничения и методика
Недостаточно подтверждённых данных для рекомендации победителя.
- Источник получен более семи дней назад или свежесть не подтверждена.
- Дата получения данных не является датой измерения; даты измерений не подтверждены для обеих моделей.
- Версия API не подтверждает версию протокола измерения индекса.
- Опубликованный индекс не доказывает преимущество на вашей нагрузке и не содержит доверительного интервала.
Artificial Analysis публикует индексы, а не процент решённых задач. Design Arena публикует Elo; в общий график входят категории models. Результаты сборщиков и агентных оболочек остаются отдельными записями. Для рисунка используется единая шкала 100 / (1 + 10^((1200 − Elo)/400)). Площадь графика не означает общую силу модели.
Дата получения снимка не равна дате измерения. Неизвестные или различающиеся конфигурации не подтверждают сопоставимость запусков. SD — стандартное отклонение источника, а не доверительный интервал. Число наблюдений и интервалы не добавляются без публикации источником. Даты отображаются в UTC.
Исходные результаты и параметры
OpenRouter · результаты источников
Artificial Analysis, Design Arena и OpenRouter Evals представлены раздельно.
Gemini 3.5 Flash
Идентификатор источника: google/gemini-3.5-flash
Artificial Analysis
- Intelligence Index
- Нет данных
- Coding Index
- 70,1
- Agentic Index
- 27,4
Дата получения: не опубликована · Дата измерения: не опубликована
Версия записи: не опубликована · Протокол оценки: не опубликован
Метка уверенности источника: не опубликована
Метка уверенности не является доверительным интервалом.
Происхождение измерения и конфигурация не подтверждены.
Design Arena
- agents / agenticgamedev: Elo 1 180 · место 12 · 55,4% побед
- agents / agentichtmlslides: Elo 1 162 · место 7 · 45,8% побед
- agents / agenticslides: Elo 1 244 · место 4 · 57,5% побед
- agents / agenticslides(html): Elo 1 162 · место 7 · 45,7% побед
- agents / agenticslides(python-pptx): Elo 1 242 · место 3 · 57,8% побед
- agents / androidnative: Elo 1 204 · место 15 · 58% побед
- agents / fullstack: Elo 1 211 · место 15 · 57,6% побед
- agents / godotgamedev: Elo 1 135 · место 21 · 42,9% побед
- agents / htmlslides: Elo 1 150 · место 19 · 46,6% побед
- agents / mobileapps: Elo 1 210 · место 15 · 52,1% побед
- agents / pptxslides: Elo 1 244 · место 3 · 57,7% побед
- agents / python-pptxslides: Elo 1 247 · место 8 · 57,4% побед
- agents / webapps: Elo 1 233 · место 17 · 53,3% побед
- models / 3d: Elo 1 282 · место 24 · 57,4% побед
- models / asciiart: Elo 1 280 · место 11 · 59,4% побед
- models / codecategories: Elo 1 279 · место 24 · 55% побед
- models / dataviz: Elo 1 256 · место 28 · 54,2% побед
- models / gamedev: Elo 1 295 · место 18 · 54,7% побед
- models / svg: Elo 1 291 · место 7 · 60,6% побед
- models / uicomponent: Elo 1 295 · место 19 · 55,8% побед
- models / website: Elo 1 275 · место 27 · 54,2% побед
Дата получения: не опубликована · Дата измерения: не опубликована
Версия записи: не опубликована · Протокол оценки: не опубликован
Метка уверенности источника: не опубликована
Метка уверенности не является доверительным интервалом.
Происхождение измерения и конфигурация не подтверждены.
OpenRouter Evals · отдельные запуски
Запуски не опубликованы.
Kimi K2.7 Code
Идентификатор источника: moonshotai/kimi-k2.7-code
Artificial Analysis
- Intelligence Index
- Нет данных
- Coding Index
- 60,8
- Agentic Index
- Нет данных
Дата получения: не опубликована · Дата измерения: не опубликована
Версия записи: не опубликована · Протокол оценки: не опубликован
Метка уверенности источника: не опубликована
Метка уверенности не является доверительным интервалом.
Происхождение измерения и конфигурация не подтверждены.
Design Arena
- agents / agenticgamedev: Elo 1 130 · место 21 · 43,1% побед
- agents / androidnative: Elo 1 156 · место 26 · 46,5% побед
- agents / fullstack: Elo 1 186 · место 20 · 52,1% побед
- agents / godotgamedev: Elo 1 183 · место 12 · 49,3% побед
- agents / htmlslides: Elo 1 209 · место 8 · 53,8% побед
- agents / mobileapps: Elo 1 195 · место 21 · 49,4% побед
- agents / python-pptxslides: Elo 1 163 · место 19 · 44,5% побед
- agents / webapps: Elo 1 205 · место 22 · 47,6% побед
- models / 3d: Elo 1 279 · место 25 · 51,8% побед
- models / asciiart: Elo 1 227 · место 19 · 50,1% побед
- models / codecategories: Elo 1 272 · место 27 · 51,5% побед
- models / dataviz: Elo 1 240 · место 38 · 49,4% побед
- models / gamedev: Elo 1 247 · место 35 · 49,1% побед
- models / svg: Elo 1 217 · место 29 · 47,9% побед
- models / uicomponent: Elo 1 288 · место 24 · 53% побед
- models / website: Elo 1 281 · место 24 · 52,8% побед
Дата получения: не опубликована · Дата измерения: не опубликована
Версия записи: не опубликована · Протокол оценки: не опубликован
Метка уверенности источника: не опубликована
Метка уверенности не является доверительным интервалом.
Происхождение измерения и конфигурация не подтверждены.
OpenRouter Evals · отдельные запуски
Запуски не опубликованы.
OpenEvals · отдельный набор данных
Обновление набора: . Дата строки набора не подтверждает дату запуска теста.
Gemini 3.5 Flash
Опубликованных результатов для этой модели не найдено.
Kimi K2.7 Code
Опубликованных результатов для этой модели не найдено.
Цены и ограничения API
Характеристики опубликованы в каталоге NeuroAPI. Поддержка функции не измеряет качество выполнения задачи. Тариф «Оптимальный» показан отдельно; другой тариф выбирается в калькуляторе.
Цены, пороги и лимиты · Оптимальный
Условия доступа
Одинаковый тариф, опубликованные единицы и ограничения.
Gemini 3.5 FlashKimi K2.7 Code
Задачи по каталогу
Gemini 3.5 Flash
Текст и код, Распознавание речи
Kimi K2.7 Code
Текст и код
Оптимальный · опубликованные цены
Gemini 3.5 Flash
Оптимальный
Цена: вход 192,855 ₽ · выход 1 157,13 ₽
Вход из кэша: 19,2855 ₽
За 1 млн токенов
Цена кэша применяется только к подтверждённым кэшированным входным токенам; попадание в кэш не гарантируется.
Kimi K2.7 Code
Оптимальный
Цена: вход 122,1415 ₽ · выход 514,28 ₽
Вход из кэша: 24,4283 ₽
За 1 млн токенов
Цена кэша применяется только к подтверждённым кэшированным входным токенам; попадание в кэш не гарантируется.
Контекст · Оптимальный, токены
Gemini 3.5 Flash
1 000 000
Kimi K2.7 Code
262 000
Лимит входа · Оптимальный, токены
Gemini 3.5 Flash
Не опубликован
Kimi K2.7 Code
Не опубликован
Лимит вывода · Оптимальный, токены
Gemini 3.5 Flash
64 000
Kimi K2.7 Code
33 000
Подробнее о моделях
Gemini 3.5 Flash
Gemini 3.5 Flash — текущая стабильная высокопроизводительная модель Gemini; подходит для агентных задач, программирования, мультимодального анализа и длинных рабочих процессов. В API NeuroAPI используется официальный клиентский идентификатор `gemini-3.5-flash`.\n\n## Когда выбирать модель\n\n- код и многошаговые инструкции;\r\n- анализ документов, изображений и медиа;\r\n- высокопоточные агентные приложения;\r\n\n\n## Возможности\n\nПубличная карточка модели заявляет вход: текст, изображения, аудио; результат: текст. Доступны: управляемое рассуждение, потоковая выдача, вызов функций, структурированный вывод. Указанное в каталоге контекстное окно — до 1M.\n\n## Актуальность и выбор\n\nЭто актуальный стабильный выбор в семействе; доступность отдельных нативных инструментов зависит от публичного API.\n\n## Ограничения\n\nМодель следует выбирать по реальному тесту на ваших данных: сложность промпта, объём контекста, формат ответа и требования к точности заметно влияют на результат. Не передавайте чувствительные данные без оценки собственных требований к безопасности и соответствию.
Kimi K2.7 Code
Kimi K2.7 — текущая универсальная мультимодальная Kimi-модель; подходит для документов, изображений, видео, кода и агентных рабочих процессов. В API NeuroAPI используется официальный клиентский идентификатор `kimi-k2.7`.\n\n## Когда выбирать модель\n\n- анализ смешанных материалов;\n- код и многошаговые инструкции;\n- поиск информации и структурирование результатов;\n\n\n## Возможности\n\nПубличная карточка модели заявляет вход: текст, изображения; результат: текст. Доступны: управляемое рассуждение, потоковая выдача, вызов функций, структурированный вывод. Указанное в каталоге контекстное окно — до 262000.\n\n## Актуальность и выбор\n\nДля максимума именно в coding-линейке есть более новый K2.7 Code; возможности встроенных инструментов зависят от публичного API.\n\n## Ограничения\n\nМодель следует выбирать по реальному тесту на ваших данных: сложность промпта, объём контекста, формат ответа и требования к точности заметно влияют на результат. Не передавайте чувствительные данные без оценки собственных требований к безопасности и соответствию.
Все заявленные функции и форматы
Функции по каталогу
Сверьте конкретный endpoint и параметры с документацией.
Gemini 3.5 FlashKimi K2.7 Code
Текст на входе
Gemini 3.5 Flash
Заявлено
Kimi K2.7 Code
Заявлено
Изображения на входе
Gemini 3.5 Flash
Заявлено
Kimi K2.7 Code
Заявлено
Аудио на входе
Gemini 3.5 Flash
Заявлено
Kimi K2.7 Code
Не заявлено
Видео на входе
Gemini 3.5 Flash
Не заявлено
Kimi K2.7 Code
Не заявлено
Файлы на входе
Gemini 3.5 Flash
Не заявлено
Kimi K2.7 Code
Не заявлено
Текст на выходе
Gemini 3.5 Flash
Заявлено
Kimi K2.7 Code
Заявлено
Изображения на выходе
Gemini 3.5 Flash
Не заявлено
Kimi K2.7 Code
Не заявлено
Аудио на выходе
Gemini 3.5 Flash
Не заявлено
Kimi K2.7 Code
Не заявлено
Видео на выходе
Gemini 3.5 Flash
Не заявлено
Kimi K2.7 Code
Не заявлено
Режим рассуждений
Gemini 3.5 Flash
Заявлено
Kimi K2.7 Code
Заявлено
Потоковый ответ
Gemini 3.5 Flash
Заявлено
Kimi K2.7 Code
Заявлено
Вызов инструментов
Gemini 3.5 Flash
Заявлено
Kimi K2.7 Code
Заявлено
Структурированный ответ
Gemini 3.5 Flash
Заявлено
Kimi K2.7 Code
Заявлено
Подключить выбранную модель
Используйте точный публичный ID в поле model.
Gemini 3.5 Flash
gemini-3.5-flashKimi K2.7 Code
kimi-k2.7-codeЭндпоинт: POST /v1/chat/completions
curl https://neuroapi.host/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer $NEUROAPI_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
--data '{
"model": "gemini-3.5-flash",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Ответь одним предложением: что такое API?"
}
]
}'При самостоятельном запуске запрос использует баланс API-ключа.
Руководство: Текст и кодAPI-ключ храните на сервере в переменной NEUROAPI_KEY.
Условия и ограничения
Копирование примера не отправляет запрос.
Проверьте поддержку Chat Completions выбранной моделью и доступ к ней у вашего API-ключа.
Пример показывает структуру запроса; наличие общей задачи не подтверждает поддержку каждого формата или параметра.
Вопросы о моделях
Обзор этой пары и подход к выбору
Сравниваем Gemini 3.5 Flash и Kimi K2.7 Code для задач: текст и код. Показываем опубликованные возможности, ограничения и условия цен; неизвестные результаты не превращаем в оценки качества.
Сначала определите задачу и обязательные требования, затем сравните стоимость одинаковой нагрузки и свидетельства при сопоставимых условиях. Проверьте выбранные модели на типичных запросах своего продукта.
Что дешевле через API: Gemini 3.5 Flash или Kimi K2.7 Code?
Для одинакового примера: 1 000 запросов, по 1 000 входных и 200 выходных токенов, тариф «Оптимальный», вне пика, без кеша и платных инструментов — 424,281 ₽ у Gemini 3.5 Flash и 224,9975 ₽ у Kimi K2.7 Code. Учитываются применимые пороги объёма одного запроса. Изменение входа, вывода, кеша или пика может изменить выбор.
Как подключить Gemini 3.5 Flash и Kimi K2.7 Code?
Создайте API-ключ NeuroAPI и используйте точное имя модели. Выберите endpoint и формат запроса из документации для своей задачи: текст, эмбеддинги, распознавание речи, синтез, изображения и видео имеют разные контракты.
Как выбрать модель для своей задачи?
Сначала проверьте обязательные входные форматы, tools/JSON, ограничения выбранного тарифа и стоимость нагрузки. Затем сравните совместимые результаты бенчмарков и проверьте обе модели на своём наборе задач.
Какие ограничения учитываются в сравнении?
На тарифе «Оптимальный» опубликованный контекст: 1 000 000 у Gemini 3.5 Flash, 262 000 у Kimi K2.7 Code. Отдельные лимиты входа и вывода могут ограничить нагрузку. Неизвестный лимит не означает отсутствие ограничения.