Kimi K2 Thinking Turbo vs Claude Opus 4.5
বেঞ্চমার্ক, এপিআই টোকেন মূল্য, কনটেক্সট উইন্ডো এবং ইনফারেন্স স্পিড তুলনা
Related topics (12)
Kimi K2 Thinking Turbo by Moonshot AI and Claude Opus 4.5 by Anthropic represent two of the frontier AI models analyzed in our comprehensive 2026 AI benchmark and LLM comparison. In this head-to-head evaluation, we examine API token pricing, context window specifications, inference speed (tokens per second), and empirical reasoning performance. From a pure economic perspective, Kimi K2 Thinking Turbo holds a notable pricing advantage for token ingestion. On output generation, Kimi K2 Thinking Turbo is more economical per million generated tokens. In data-heavy architectures requiring extensive repository or document analysis, Kimi K2 Thinking Turbo provides an expanded memory horizon with 262K tokens. In latency-sensitive production environments, Kimi K2 Thinking Turbo leads in tokens-per-second throughput, making it ideal for real-time conversational agents and high-concurrency workflows. Below is the complete empirical head-to-head breakdown across cost, speed, context, and capability matrices.
যেকোনো দুটি এআই মডেল পরিবর্তন ও তুলনা করুন
আমাদের যাচাইকৃত বেঞ্চমার্ক ডাটাবেস থেকে যেকোনো এআই মডেল নির্বাচন করে তাৎক্ষণিক তুলনা দেখুন।
Kimi K2 Thinking Turbo
দ্রুত চিন্তকAccelerated cloud API reasoner প্রদানকারী উচ্চ-গতি চেইন-অফ-থট deductions -এ সাশ্রয়ী বাণিজ্যিক মূল্য.
$0.60 / 1M
$2.40 / 1M
262.1K tokens
N/A
Claude Opus 4.5
কোয়ালিটি লিডারAnthropic-এর ফ্ল্যাগশিপ কোয়ালিটি লিডার, যা Opus 4.1-এর তুলনায় ৬৬% কম খরচে ফ্রন্টিয়ার রিজনিং এবং সৃজনশীল বুদ্ধিমত্তা সরবরাহ করে।
$5.00 / 1M
$25.00 / 1M
200K tokens
77.2%
একনজরে প্রধান পার্থক্যসমূহ
- Kimi K2 Thinking Turbo is 9.8x cheaper for API usage (input + output tokens combined).
- Kimi K2 Thinking Turbo has a larger context window (262K vs 200K tokens).
- Kimi K2 Thinking Turbo is faster at 90 tok/s vs 62 tok/s.
| বৈশিষ্ট্য | Kimi K2 Thinking Turbo | Claude Opus 4.5 |
|---|---|---|
Intelligence Index Composite reasoning & knowledge score (0-100) | 84 | 63 |
Provider | Moonshot AI | Anthropic |
Input Price Cost per million input tokens | $0.60 / 1M | $5.00 / 1M |
Output Price Cost per million output tokens | $2.40 / 1M | $25.00 / 1M |
Blended Price Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M | $0.40 / 1M | $3.85 / 1M |
Context Window Maximum input + output tokens | 262.1K tokens~393 A4 pages of text | 200K tokens~300 A4 pages of text |
Max Output Tokens Per single request | 16K | 64K |
Throughput Speed Tokens generated per second | 90 tok/s | 62 tok/s |
SWE-bench Verified Real-world software engineering | N/A | 77.2% |
GPQA Diamond Graduate-level reasoning | 68.5% | 74.8% |
Cached Input Price Prompt caching discount per 1M tokens | $0.06 / 1M | $0.50 / 1M |
কোন ক্ষেত্রে কোন মডেল সেরা?
একনজরে সিদ্ধান্ত নেওয়ার ফ্রেমওয়ার্কEvaluations ongoing
যাচাইকৃত বেঞ্চমার্ক স্কোর তুলনা
স্বাধীন গবেষণা ল্যাব দ্বারা যাচাইকৃত অফিশিয়াল ইভ্যালুয়েশন মেট্রিক্স।
Industry benchmark evaluating real-world GitHub issue resolution and multi-file debugging.
Challenging questions created by domain experts to test complex PhD-level reasoning.
Hardened reasoning and academic knowledge benchmark with reduced lucky-guess probability.
Crowdsourced human preference evaluation based on blind, head-to-head model battles.
Extremely difficult, closed-ended questions spanning the frontier of human expert knowledge.
Autonomous multi-step tasks executed inside a real command-line terminal environment.
Research-grade coding problems drawn from real scientific and numerical workloads.
Contamination-free competitive programming problems collected continuously over time.
American Invitational Mathematics Examination — multi-step Olympiad-level reasoning.
Accuracy when reasoning over very large inputs that fill the model context window.
Tokens emitted per second during active generation streaming.
লেটেন্সি ও রেসপন্স টাইম
প্রথম টোকেন আসার সময় (TTFT) এবং ৫০০ টোকেনের রেসপন্স জেনারেট করতে আনুমানিক সময়।
রিয়েল-টাইম টোকেন খরচ সিমুলেটর
প্রম্পট ক্যাশিং ডিসকাউন্টসহ মাসিক ক্লাউড API খরচ হিসাব করতে স্লাইডার পরিবর্তন করুন।
Kimi K2 Thinking Turbo · শক্তি ও প্রধান সুবিধাসমূহ
- Significantly দ্রুততর সময়-প্রতি-প্রথম-টোকেন চেয়ে সেলফ-হোস্টেড K2 থিংকিং setups
- খরচ-effective রিজনিং API মূল্য -এ $0.60 প্রতি মিলিয়ন ইনপুট টোকেন
- Dependable স্ট্রাকচার্ড আউটপুট এর জন্য multi-এজেন্ট টুল লুপ
বিবেচ্য বিষয় ও সীমাবদ্ধতা
- প্রোপ্রাইটারি hosted API rather চেয়ে ওপেন-ওয়েটস
- থিংকিং trace cannot be fully disabled এর ওপর simple prompts
Claude Opus 4.5 · শক্তি ও প্রধান সুবিধাসমূহ
- সেরা-মধ্যে-ক্লাস জটিল রিজনিং এবং nuanced বিশ্লেষণ
- 66% cheaper চেয়ে Opus 4.1 পাশাপাশি keeping ফ্ল্যাগশিপ গুণমান
- Excellent দীর্ঘ কলেবরের সৃজনশীল এবং উচ্চ-stakes decision আউটপুট
- 90% cached-ইনপুট discount ($0.50 প্রতি 1M টোকেন)
বিবেচ্য বিষয় ও সীমাবদ্ধতা
- সর্বোচ্চ আউটপুট মূল্য ($25/1M) among mainstream flagships
- Slower থ্রুপুট এবং উচ্চতর লেটেন্সি চেয়ে লাইটওয়েট মডেলগুলো
টোকেন ব্যবহার ও টাস্ক ইকোনমিক্স
একটি স্ট্যান্ডার্ড এজেন্টিক টাস্ক সম্পন্ন করতে আনুমানিক খরচ এবং টোকেন ব্যবহার।
| Metric | Kimi K2 Thinking Turbo | Claude Opus 4.5 |
|---|---|---|
Cost per Task Estimated USD to finish one task | $0.18 | $5.86 |
Output Tokens / Task Tokens generated per task | 22K | 73K |
Reasoning Tokens / Task Thinking tokens burned per task | 10K | 43K |
টেকনিক্যাল স্পেসিফিকেশন
অফিশিয়াল প্রোভাইডার রিলিজ স্পেক্স, API মডেল আইডি, রেট লিমিট, লং-কনটেক্সট প্রাইসিং ও এজেন্টিক সক্ষমতা
| বৈশিষ্ট্য | Kimi K2 Thinking Turbo | Claude Opus 4.5 |
|---|---|---|
| অফিশিয়াল API মডেল আইডি (SDK) | kimi-k2-thinking-turbo | claude-opus-4-5-20251101 |
| API প্রোটোকল | Moonshot AI REST API (OpenAI-Compatible) | Anthropic Messages API + AWS Bedrock + Vertex AI |
| রিলিজ তারিখ | 2025-11 | 2025-11 |
| নলেজ কাটঅফ | September 2025 | March 2025 |
| আর্কিটেকচার | Hosted Accelerated Reasoning Engine | Hybrid Reasoning |
| প্যারামিটার স্কেল | Confidential | Confidential |
| এন্টারপ্রাইজ রেট লিমিট (RPM / TPM) | 5,000 – 15,000 RPM (Production Tier) · 800,000 – 2,000,000 TPM | 4,000 – 10,000 RPM (Tier 4 + Priority Tier) · 800,000 – 2,000,000 TPM |
| লং-কনটেক্সট প্রাইসিং (>128K/200K) | পূর্ণ 262K কনটেক্সট জুড়ে একই ফ্ল্যাট রেট ($0.6/1M) | ২০০K টোকেন পর্যন্ত সাধারণ রেট; ২০০K-এর ওপরে ২ গুণ প্রাইসিং টিয়ার প্রযোজ্য |
| প্রম্পট ক্যাশিং ও TTL | ক্যাশড ইনপুট রেট $0.06/1M টোকেন | $0.5/1M ক্যাশড রিড (৯০% সাশ্রয়); ৫ মিনিট ডিফল্ট ও ১ ঘণ্টা এক্সটেন্ডেড TTL |
| কম্পিউটার ইউজ / GUI এজেন্ট | API ও CLI টুল-কলিং এজেন্ট সমর্থিত (র-পিক্সেল ডেস্কটপ ক্লিক ছাড়া) | সমর্থিত (স্ক্রিন কোঅর্ডিনেট গ্রাউন্ডিং, ব্রাউজার ও ডেস্কটপ GUI অটোমেশন) |
| MCP ও প্যারালাল টুল কলিং | নেটিভ MCP সাপোর্ট · প্যারালাল ফাংশন কলিং · ১০০% স্ট্রিক্ট JSON স্কিমা | নেটিভ MCP সাপোর্ট · প্যারালাল ফাংশন কলিং · ১০০% স্ট্রিক্ট JSON স্কিমা |
| ওয়েব সার্চ ও কোড স্যান্ডবক্স | এক্সটার্নাল সার্চ (Tavily/Exa) ও ডকার স্যান্ডবক্সের মাধ্যমে সমর্থিত | নেটিভ ওয়েব সার্চ সাইটেশন + কোড এক্সিকিউশন টুল ও MCP কানেক্টর |
| অফিশিয়াল ফাইন-টিউনিং (SFT/LoRA/RFT) | API প্রম্পট অপ্টিমাইজেশন ও RAG ইন্টিগ্রেশন | AWS Bedrock কাস্টম টিউনিং ও প্রম্পট ডিস্টিলেশন |
| মাল্টিমোডাল টোকেন বিলিং | টেক্সট BPE (~৪ অক্ষর/টোকেন) | টেক্সট BPE (~৪ অক্ষর/টোকেন) · ইমেজ (~২৫৮–৭৬৫ টোকেন/ছবি) |
| কোয়ান্টাইজেশন ও মিনিমাম VRAM | Cloud-Hosted Proprietary (FP8 / BF16 Tensor Core Cluster) · লোকাল জিপিইউ প্রয়োজন নেই (১০০% ক্লাউড API) | Cloud-Hosted Proprietary (FP8 / BF16 Tensor Core Cluster) · লোকাল জিপিইউ প্রয়োজন নেই (১০০% ক্লাউড API) |
| সেফটি ও ফ্রন্টিয়ার ক্লাসিফিকেশন | Moonshot AI Production Safety & Alignment Verified | Anthropic RSP ASL-2 / ASL-3 Constitutional Safety Evaluated |
| এন্টারপ্রাইজ কমপ্লায়েন্স (ZDR/HIPAA/SOC2) | SOC2 Type II · GDPR · এন্টারপ্রাইজ টিয়ারে Zero Data Retention (ZDR) ও HIPAA BAA সুবিধা | SOC2 Type II · GDPR · এন্টারপ্রাইজ টিয়ারে Zero Data Retention (ZDR) ও HIPAA BAA সুবিধা |
| ইনপুট মডালিটি | text | text, vision |
| আউটপুট মডালিটি | text | text |
Kimi K2 Thinking Turbo vs Claude Opus 4.5: সংক্ষিপ্ত প্রশ্নোত্তর (FAQ)
Which is more intelligent, Kimi K2 Thinking Turbo or Claude Opus 4.5?
Kimi K2 Thinking Turbo is more intelligent. It scores 84 compared with 63 on the composite Intelligence Index.
Which model is faster?
Kimi K2 Thinking Turbo is faster, generating 90 tokens per second compared with 62 tokens per second.
Which model is cheaper to run?
Kimi K2 Thinking Turbo is cheaper at $0.40 per 1M tokens blended, compared with $3.85 (7:2:1 cache:input:output ratio).
Which model has lower latency?
Kimi K2 Thinking Turbo has lower latency, with a time to first token of 0.52s compared with 2.10s.
Which model has a larger context window?
Kimi K2 Thinking Turbo has a larger context window, supporting 262.1K tokens compared with 200K tokens.
চূড়ান্ত মতামত
Verdict & Model Selection Recommendation: Choose Kimi K2 Thinking Turbo if your priority is Production reasoning pipelines, automated code reviews, and low-latency research bots. Its performance in demanding tasks justifies its operational token cost. Choose Claude Opus 4.5 if your workflow prioritizes Complex reasoning, creative work, and high-stakes decision making where quality outweighs cost. For large-scale batch processing or customer-facing conversational interfaces, its balance of speed and economics delivers superior ROI.
সাধারণ জিজ্ঞাসা (FAQ)
How does Kimi K2 Thinking Turbo compare to Claude Opus 4.5 in API token pricing and cost per token?+
Kimi K2 Thinking Turbo costs $0.60 per 1M input tokens and $2.40 per 1M output tokens, whereas Claude Opus 4.5 costs $5.00 input and $25.00 output. Overall, Kimi K2 Thinking Turbo is the more cost-effective model for high-volume API pipelines. Both models support prompt caching discounts of up to 90% for repeated prompt prefixes.
Which model has a larger context window: Kimi K2 Thinking Turbo or Claude Opus 4.5?+
Kimi K2 Thinking Turbo supports a context window of 262K tokens (~197k words), while Claude Opus 4.5 supports 200K tokens (~150k words). Therefore, Kimi K2 Thinking Turbo can process more textual data and document context in a single prompt.
Which AI model is better for software engineering and coding: Kimi K2 Thinking Turbo or Claude Opus 4.5?+
Kimi K2 Thinking Turbo scores at the frontier of coding benchmarks, while Claude Opus 4.5 scores 77.2%. For complex autonomous debugging and agentic engineering, Claude Opus 4.5 provides robust code generation and tool calling.
What is the difference in reasoning capability and extended thinking between Kimi K2 Thinking Turbo and Claude Opus 4.5?+
Kimi K2 Thinking Turbo features native chain-of-thought extended thinking mode with configurable reasoning effort. In contrast, Claude Opus 4.5 provides chain-of-thought reasoning depth for complex math and science.
How does inference speed (tokens per second) compare between Kimi K2 Thinking Turbo and Claude Opus 4.5?+
Kimi K2 Thinking Turbo generates approximately 90 tokens per second, while Claude Opus 4.5 delivers 62 tokens per second. In latency-sensitive production environments, Kimi K2 Thinking Turbo provides faster time-to-first-token (TTFT) and higher streaming response velocity.
Can you implement a tiered LLM routing setup combining Kimi K2 Thinking Turbo and Claude Opus 4.5 to optimize costs?+
Yes! High-efficiency architectures route high-frequency routine classification and conversational tasks to Kimi K2 Thinking Turbo to save operational costs, and dynamically escalate complex architectural queries or reasoning tasks to Claude Opus 4.5. This tiered routing pattern cuts overall API bills by up to 70%.
মডেলের বিভিন্ন পরিমাপক যেমন কনটেক্সট উইন্ডো, টোকেন প্রাইজ এবং রিজনিং স্কোর সম্পর্কে বিস্তারিত জানতে আমাদের এআই গ্লোসারি দেখুন।
Related reading
- Claude Sonnet 4.6 vs Claude Opus 4.5: Benchmarks, Pricing & Speed Comparisonতুলনা
- GPT-5.1 vs Claude Opus 4.5: Benchmarks, Pricing & Speed Comparisonতুলনা
- GPT-5.2 Chat vs Claude Opus 4.5: Benchmarks, Pricing & Speed Comparisonতুলনা
- Kimi K2 Thinking Turbo vs Qwen3-VL Plus: Benchmarks, Pricing & Speed Comparisonতুলনা
- o3 vs Claude Opus 4.5: Benchmarks, Pricing & Speed Comparisonতুলনা
- Aion-3.0 vs Aion-Mini: Benchmarks, Pricing & Speed Comparisonতুলনা
এআই ল্যাবগুলোর নতুন রিলিজের সাথে সাথে বেঞ্চমার্ক স্কোর, টোকেন প্রাইসিং এবং রেট লিমিট নিয়মিত পরিবর্তিত হয়। প্রোডাকশনে ব্যবহারের পূর্বে সর্বদা অফিশিয়াল প্রোভাইডার ডকুমেন্টেশন যাচাই করুন।
তথ্যসূত্র: GetInfoUs Independent AI Benchmarks & Official API Specs