gemini-2.5-pro и kimi-k2-thinking: ключевые отличия
gemini-2.5-pro и kimi-k2-thinking — модели от разных провайдеров (GOOGLE и MOONSHOTAI), каждая со своими сильными сторонами. По совокупной стоимости kimi-k2-thinking в 4.0x раз выгоднее. Контекстное окно отличается в 4.0x раз — gemini-2.5-pro принимает до 1 048 576 токенов.
gemini-2.5-pro — gemini-2.5-pro от GOOGLE — с поддержкой reasoning, мультимодальная, с обработкой аудио, с function calling, с большим контекстом 1 048 576 токенов. Стоимость ввода 240.00 ₽/1M токенов, контекст 1 048 576 токенов.
kimi-k2-thinking — kimi-k2-thinking от MOONSHOTAI — с поддержкой reasoning, с function calling, с большим контекстом 262 144 токенов. Стоимость ввода 86.40 ₽/1M токенов, контекст 262 144 токенов. Уникальные возможности, которых нет у gemini-2.5-pro: Freq. Penalty, Logit Bias, Min P, Pres. Penalty, Rep. Penalty, Top K.
Обе модели поддерживают: Max Tokens, Reasoning, Response Format, Seed, Stop Sequences, Structured Output, Temperature, Function Calling, Top P. Это означает, что по функционалу они взаимозаменяемы в 9 из 15 параметров — выбор будет зависеть от цены и качества ответов.
Стоимость gemini-2.5-pro и kimi-k2-thinking в рублях
kimi-k2-thinking дешевле и по вводу, и по выводу — если бюджет в приоритете, выбор очевиден. Все цены указаны за 1 миллион токенов в рублях через AITUNNEL.
Анализ цен: kimi-k2-thinking обходится дешевле в совокупности — ввод дешевле на 153.6 ₽ (64%), вывод дешевле на 1468.8 ₽ (77%).
Контекст gemini-2.5-pro vs kimi-k2-thinking
gemini-2.5-pro принимает до 1 048 576 токенов — это в 4.0x больше, чем 262 144 у kimi-k2-thinking. Больший контекст позволяет обрабатывать длинные документы, многошаговые диалоги и объёмные кодовые базы целиком.
gemini-2.5-pro может генерировать до 65 536 токенов за запрос.
Модальности gemini-2.5-pro и kimi-k2-thinking
gemini-2.5-pro — мультимодальная модель, принимающая текст, изображения, файлы, аудио, видео. kimi-k2-thinking работает только с текстом.
gemini-2.5-pro может анализировать изображения (vision), тогда как kimi-k2-thinking работает только с текстом.
Возможности gemini-2.5-pro и kimi-k2-thinking
kimi-k2-thinking предлагает возможности, недоступные в gemini-2.5-pro: Freq. Penalty, Logit Bias, Min P, Pres. Penalty, Rep. Penalty, Top K. Общие: Reasoning, Seed, Structured Output, Function Calling.
Полная таблица сравнения характеристик
Все технические параметры gemini-2.5-pro и kimi-k2-thinking в одной таблице. Зелёным отмечен лучший показатель.
| Характеристика | gemini-2.5-pro | kimi-k2-thinking |
|---|---|---|
| Провайдер | GOOGLE | MOONSHOTAI |
| Цена ввода (1M) | 240 ₽ | 86.4 ₽ ✓ |
| Цена вывода (1M) | 1920 ₽ | 451.2 ₽ ✓ |
| Контекст | 1 048 576 токенов ✓ | 262 144 токенов |
| Макс. вывод | 65 536 токенов | — |
| Модальности ввода | Текст, Изображения, Файлы, Аудио, Видео | Текст |
| Модальности вывода | Текст | Текст |
| Кеширование | Нет | Нет |
| Онлайн поиск | Нет | Нет |
| Генерация изображений | Нет | Нет |
| Токенизатор | Gemini | Other |
| Max Tokens | ✓ | ✓ |
| Reasoning | ✓ | ✓ |
| Response Format | ✓ | ✓ |
| Seed | ✓ | ✓ |
| Stop Sequences | ✓ | ✓ |
| Structured Output | ✓ | ✓ |
| Temperature | ✓ | ✓ |
| Function Calling | ✓ | ✓ |
| Top P | ✓ | ✓ |
| Freq. Penalty | — | ✓ |
| Logit Bias | — | ✓ |
| Min P | — | ✓ |
| Pres. Penalty | — | ✓ |
| Rep. Penalty | — | ✓ |
| Top K | — | ✓ |
Как выбрать: gemini-2.5-pro или kimi-k2-thinking?
По нашей оценке (1:3), kimi-k2-thinking лидирует. Однако gemini-2.5-pro может быть лучше для определённых сценариев:
- Бюджет: Если бюджет ограничен, kimi-k2-thinking будет более экономичным вариантом.
- Размер документов: Для работы с длинными документами и контекстами выбирайте gemini-2.5-pro — контекст 1 048 576 токенов.
- Сложные задачи: Обе модели поддерживают reasoning — выбирайте по цене или предпочтению провайдера.
- Работа с изображениями: Если нужен анализ изображений — только gemini-2.5-pro поддерживает vision.
- Интеграция: Обе модели работают через стандартный OpenAI-совместимый API AITUNNEL. Переключение между ними — изменение одного параметра
modelв запросе.
Когда использовать gemini-2.5-pro
gemini-2.5-pro от GOOGLE — оптимальный выбор в следующих сценариях:
- Для работы с длинными документами — контекст 1 048 576 vs 262 144 токенов
- Для анализа изображений, скриншотов и документов (vision)
- Для обработки аудио и голосовых данных
- Для задач, оптимизированных под экосистему GOOGLE
Когда использовать kimi-k2-thinking
kimi-k2-thinking от MOONSHOTAI — лучший выбор для следующих задач:
- Когда важна экономия на вводе — kimi-k2-thinking дешевле на 153.6 ₽ (64%) за 1M токенов
- Когда важна экономия на выводе — kimi-k2-thinking дешевле на 1468.8 ₽ (77%) за 1M токенов
- Для задач, оптимизированных под экосистему MOONSHOTAI
Подключение gemini-2.5-pro и kimi-k2-thinking
gemini-2.5-pro (GOOGLE) и kimi-k2-thinking (MOONSHOTAI) работают через один и тот же endpoint AITUNNEL. Не нужно создавать аккаунты у каждого провайдера — один ключ API для всех 15 моделей.
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
api_key="ваш_ключ_aitunnel",
base_url="https://api.aitunnel.ru/v1/"
)
# Используйте "gemini-2.5-pro" или "kimi-k2-thinking"
response = client.chat.completions.create(
model="gemini-2.5-pro",
messages=[
{"role": "user", "content": "Привет! Как дела?"}
]
)
print(response.choices[0].message.content)Переключение между gemini-2.5-pro и kimi-k2-thinking — это замена одной строки. Вы можете протестировать обе модели и выбрать лучшую для каждой конкретной задачи, не меняя остальной код.
Часто задаваемые вопросы
Итог: gemini-2.5-pro vs kimi-k2-thinking (1:3)
kimi-k2-thinking выигрывает со счётом 3:1. По цене лидирует kimi-k2-thinking (ввод 86.4 ₽, вывод 451.2 ₽ за 1M токенов). Для длинных документов выбирайте gemini-2.5-pro с контекстом 1 048 576. kimi-k2-thinking выделяется поддержкой Freq. Penalty, Logit Bias, Min P.
Попробуйте обе модели через AITUNNEL
Тестируйте и сравнивайте модели через единый API. Переключайтесь между моделями без изменения кода.