KAT-Coder-Pro V2.5 vs KAT-Coder-Air V2.5
Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison
Related topics (12)
KAT-Coder-Pro V2.5 de Kwaipilot et KAT-Coder-Air V2.5 de Kwaipilot sont deux modèles d’IA de premier plan. KAT-Coder-Pro V2.5 propose une fenêtre de contexte de 256K tokens au tarif de $0.50/$2.00 par million de tokens, tandis que KAT-Coder-Air V2.5 offre 256K tokens de contexte à $0.10/$0.40 par million de tokens. Découvrez ci-dessous le comparatif détaillé des performances et des coûts.
Changez et Comparez les Modèles
Select any AI models from our verified benchmark database to generate live side-by-side matrices.
KAT-Coder-Pro V2.5
Leader en Programmation et CodeKAT-Coder-Pro V2.5 de Kwaipilot est un modèle d’IA conçu pour le génie logiciel autonome, la refactorisation multi-fichiers et le débogage complexe, offrant une fenêtre de contexte de 256K, une vitesse de 80 tokens/s, un indice d’intelligen
$0.50 / 1M
$2.00 / 1M
256K tokens
58%
KAT-Coder-Air V2.5
Modèle Léger et ÉconomiqueKAT-Coder-Air V2.5 de Kwaipilot est un modèle d’IA conçu pour une efficacité économique maximale par token et une exécution légère à grande échelle, offrant une fenêtre de contexte de 256K, une vitesse de 145 tokens/s, un indice d’intellige
$0.10 / 1M
$0.40 / 1M
256K tokens
N/A
Différences Clés en un Coup d’Œil
- KAT-Coder-Air V2.5 is 5.0x cheaper for API usage (input + output tokens combined).
- KAT-Coder-Air V2.5 is faster at 145 tok/s vs 80 tok/s.
| Caractéristique | KAT-Coder-Pro V2.5 | KAT-Coder-Air V2.5 |
|---|---|---|
Intelligence Index Composite reasoning & knowledge score (0-100) | 85 | 77 |
Provider | Kwaipilot | Kwaipilot |
Input Price Cost per million input tokens | $0.50 / 1M | $0.10 / 1M |
Output Price Cost per million output tokens | $2.00 / 1M | $0.40 / 1M |
Blended Price Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M | $0.34 / 1M | $0.07 / 1M |
Context Window Maximum input + output tokens | 256K tokens~384 A4 pages of text | 256K tokens~384 A4 pages of text |
Max Output Tokens Per single request | 16K | 8K |
Throughput Speed Tokens generated per second | 80 tok/s | 145 tok/s |
SWE-bench Verified Real-world software engineering | 58% | N/A |
GPQA Diamond Graduate-level reasoning | 67% | N/A |
Cached Input Price Prompt caching discount per 1M tokens | $0.05 / 1M | $0.01 / 1M |
Qui gagne où ?
At-a-glance decision frameworkEvaluations ongoing
Scores de Benchmarks Vérifiés
Official evaluation metrics verified by independent third-party research labs.
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.
Tokens emitted per second during active generation streaming.
Latence et Temps de Réponse
Time to first token (TTFT) and estimated end-to-end response time for a typical 500-token response.
Simulateur Interactif de Coût de Tokens
Adjust sliders to calculate projected monthly cloud API spending with prompt caching discounts.
KAT-Coder-Pro V2.5 · Strengths & Key Advantages
- Fenêtre de contexte de 256K et capacité de sortie maximale de 16K tokens (SWE-bench Verified 58% · GPQA Diamond 67%)
- Débit rapide de 80 tokens/seconde avec une latence au premier token (TTFT) de 510 ms
- Tarification API optimisée ($0.5/$2 par million de tokens) avec prise en charge du cache de prompts et des schémas JSON stricts
Considerations & Trade-offs
- Modèle cloud propriétaire ne permettant pas le téléchargement local des poids sur serveur isolé
- Sur les problèmes de recherche fondamentale très complexes, les modèles de raisonnement lourd restent supérieurs
KAT-Coder-Air V2.5 · Strengths & Key Advantages
- Fenêtre de contexte de 256K et capacité de sortie maximale de 8K tokens (MMLU-Pro 74% · Arena Elo 1285)
- Débit rapide de 145 tokens/seconde avec une latence au premier token (TTFT) de 290 ms
- Tarification API optimisée ($0.1/$0.4 par million de tokens) avec prise en charge du cache de prompts et des schémas JSON stricts
Considerations & Trade-offs
- Modèle cloud propriétaire ne permettant pas le téléchargement local des poids sur serveur isolé
- Sur les problèmes de recherche fondamentale très complexes, les modèles de raisonnement lourd restent supérieurs
Token Use & Task Economics
Estimated cost and token consumption to complete one representative agentic task.
| Metric | KAT-Coder-Pro V2.5 | KAT-Coder-Air V2.5 |
|---|---|---|
Cost per Task Estimated USD to finish one task | $0.18 | $0.03 |
Output Tokens / Task Tokens generated per task | 22K | 14K |
Reasoning Tokens / Task Thinking tokens burned per task | 7K | 1K |
Spécifications Techniques
Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.
| Caractéristique | KAT-Coder-Pro V2.5 | KAT-Coder-Air V2.5 |
|---|---|---|
| Official API Model ID (SDK) | kat-coder-pro-v2-5 | kat-coder-air-v2-5 |
| API Protocol | Kwaipilot REST API (OpenAI-Compatible) | Kwaipilot REST API (OpenAI-Compatible) |
| Release Date | 2026-07 | 2026-07 |
| Knowledge Cutoff | April 2026 | April 2026 |
| Architecture | Agentic Code-Specialized Transformer | Lightweight Code-Generation Transformer |
| Parameters | Confidential | Confidential |
| Enterprise Rate Limits (RPM / TPM) | 5,000 – 15,000 RPM (Production Tier) · 800,000 – 2,000,000 TPM | 5,000 – 15,000 RPM (Production Tier) · 800,000 – 2,000,000 TPM |
| Long-Context Tier (>128K/200K) | Flat rate ($0.5/1M in) across full 256K window | Flat rate ($0.1/1M in) across full 256K window |
| Prompt Cache Policy & TTL | Cached input at $0.05/1M tokens | Cached input at $0.01/1M tokens |
| Computer Use / GUI Agent | API / CLI Tool-Use & DOM Agent ready (no raw pixel desktop click loop) | API / CLI Tool-Use & DOM Agent ready (no raw pixel desktop click loop) |
| MCP & Parallel Tool Calling | Native MCP Client/Server ready · Parallel function calling · 100% Strict JSON Schema | Native MCP Client/Server ready · Parallel function calling · 100% Strict JSON Schema |
| Web Search Grounding & Sandbox | Supported via external Tavily/Exa Search & E2B/Docker Sandbox tools | Supported via external Tavily/Exa Search & E2B/Docker Sandbox tools |
| Official Fine-Tuning Support | API Prompt Engineering & RAG Distillation | API Prompt Engineering & RAG Distillation |
| Multimodal Token Billing | Text BPE (~4 chars/token) | Text BPE (~4 chars/token) |
| Quantization & Min GPU VRAM | Cloud-Hosted Proprietary (FP8 / BF16 Tensor Core Cluster) · Zero Local VRAM Required (100% Serverless Cloud API) | Cloud-Hosted Proprietary (FP8 / BF16 Tensor Core Cluster) · Zero Local VRAM Required (100% Serverless Cloud API) |
| Safety & Frontier Classification | Kwaipilot Production Safety & Alignment Verified | Kwaipilot Production Safety & Alignment Verified |
| Enterprise Compliance (ZDR/HIPAA/SOC2) | SOC2 Type II · GDPR · Zero Data Retention (ZDR) & HIPAA BAA Available on Enterprise Tier | SOC2 Type II · GDPR · Zero Data Retention (ZDR) & HIPAA BAA Available on Enterprise Tier |
| Input Modalities | text | text |
| Output Modalities | text | text |
KAT-Coder-Pro V2.5 vs KAT-Coder-Air V2.5: Réponses Rapides (FAQ)
Which is more intelligent, KAT-Coder-Pro V2.5 or KAT-Coder-Air V2.5?
KAT-Coder-Pro V2.5 is more intelligent. It scores 85 compared with 77 on the composite Intelligence Index.
Which model is faster?
KAT-Coder-Air V2.5 is faster, generating 145 tokens per second compared with 80 tokens per second.
Which model is cheaper to run?
KAT-Coder-Air V2.5 is cheaper at $0.07 per 1M tokens blended, compared with $0.34 (7:2:1 cache:input:output ratio).
Which model has lower latency?
KAT-Coder-Air V2.5 has lower latency, with a time to first token of 0.29s compared with 0.51s.
Verdict
KAT-Coder-Pro V2.5 (Conçu pour le génie logiciel autonome, la refactorisation multi-fichiers et le débogage complexe, l’intégration RAG et les pipelines de production évolutifs.) et KAT-Coder-Air V2.5 (Conçu pour une efficacité économique maximale par token et une exécution légère à grande échelle, l’intégration RAG et les pipelines de production évolutifs.) répondent à des besoins complémentaires : KAT-Coder-Pro V2.5 domine sur les benchmarks de raisonnement et de programmation, KAT-Coder-Air V2.5 assure un débit supérieur et KAT-Coder-Air V2.5 offre le meilleur rapport coût-efficacité en production.
Questions fréquentes
Quel modèle choisir pour le code et le raisonnement, KAT-Coder-Pro V2.5 ou KAT-Coder-Air V2.5 ?+
Sur l’indice d’intelligence composite et les tests de code, KAT-Coder-Pro V2.5 prend l’avantage. Consultez les scores SWE-bench et GPQA ci-dessus pour plus de détails.
Quelle est la différence de prix API entre KAT-Coder-Pro V2.5 et KAT-Coder-Air V2.5 ?+
KAT-Coder-Pro V2.5 est facturé $0.50 / $2.00 par million de tokens (entrée/sortie) contre $0.10 / $0.40 pour KAT-Coder-Air V2.5. En coût pondéré, KAT-Coder-Air V2.5 est plus économique.
Quel modèle offre la plus grande fenêtre de contexte et la meilleure vitesse ?+
KAT-Coder-Pro V2.5 prend en charge 256K tokens contre 256K tokens pour KAT-Coder-Air V2.5. Côté vitesse de génération, KAT-Coder-Air V2.5 est le plus rapide.
Understand key metrics like context window, token pricing, reasoning mode, and SWE-bench scores in our comprehensive AI glossary.
Related reading
- GPT-5.3 Codex vs KAT-Coder-Air V2.5 : Comparatif Benchmarks, Tarifs API et Vitesse (2026)Comparer
- KAT-Coder-Pro V2.5 vs GPT-5.3 Codex : Comparatif Benchmarks, Tarifs API et Vitesse (2026)Comparer
- North Mini Code vs KAT-Coder-Air V2.5 : Comparatif Benchmarks, Tarifs API et Vitesse (2026)Comparer
- Aion-3.0 vs Aion-Mini : Comparatif Benchmarks, Tarifs API et Vitesse (2026)Comparer
- Aion-3.0 vs Gemini 3.6 Flash : Comparatif Benchmarks, Tarifs API et Vitesse (2026)Comparer
- Aion-Mini vs Laguna XS 2.1 : Comparatif Benchmarks, Tarifs API et Vitesse (2026)Comparer
Les scores de benchmarks, tarifs par token et limites évoluent rapidement. Vérifiez toujours les spécifications actuelles sur la documentation officielle du fournisseur.
Sources: Documentation API officielle de Kwaipilot et Kwaipilot, fiches système et benchmarks indépendants (2026).