Kimi K2 Thinking Turbo vs Claude Opus 4.5
Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison
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Kimi K2 Thinking Turbo de Moonshot AI et Claude Opus 4.5 de Anthropic sont deux modèles d’IA de premier plan. Kimi K2 Thinking Turbo propose une fenêtre de contexte de 262.1K tokens au tarif de $0.60/$2.40 par million de tokens, tandis que Claude Opus 4.5 offre 200K tokens de contexte à $5.00/$25.00 par million de tokens. Découvrez ci-dessous le comparatif détaillé des performances et des coûts.
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Kimi K2 Thinking Turbo
Moteur de Raisonnement ProfondKimi K2 Thinking Turbo de Moonshot AI est un modèle d’IA conçu pour le raisonnement logique profond, les mathématiques formelles et l’analyse scientifique, offrant une fenêtre de contexte de 262K, une vitesse de 90 tokens/s, un indice d’int
$0.60 / 1M
$2.40 / 1M
262.1K tokens
N/A
Claude Opus 4.5
Modèle Phare de PointeClaude Opus 4.5 de Anthropic est un modèle d’IA conçu pour le raisonnement d’entreprise de pointe, l’ingénierie logicielle et la production IA, offrant une fenêtre de contexte de 200K, une vitesse de 62 tokens/s, un indice d’intelligence de
$5.00 / 1M
$25.00 / 1M
200K tokens
77.2%
Différences Clés en un Coup d’Œil
- 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.
| Caractéristique | 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 |
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.
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.
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.
Kimi K2 Thinking Turbo · Strengths & Key Advantages
- Fenêtre de contexte de 262K et capacité de sortie maximale de 16K tokens (GPQA Diamond 68.5% · MMLU-Pro 81.5%)
- Débit rapide de 90 tokens/seconde avec une latence au premier token (TTFT) de 520 ms
- Tarification API optimisée ($0.6/$2.4 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
Claude Opus 4.5 · Strengths & Key Advantages
- Fenêtre de contexte de 200K et capacité de sortie maximale de 64K tokens (SWE-bench Verified 77.2% · GPQA Diamond 74.8%)
- Débit rapide de 62 tokens/seconde avec une latence au premier token (TTFT) de 2100 ms
- Tarification API optimisée ($5/$25 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
- Pour les charges à très fort volume, l’activation du cache de prompts et de l’API Batch est recommandée
Token Use & Task Economics
Estimated cost and token consumption to complete one representative agentic task.
| 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 |
Spécifications Techniques
Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.
| Caractéristique | Kimi K2 Thinking Turbo | Claude Opus 4.5 |
|---|---|---|
| Official API Model ID (SDK) | kimi-k2-thinking-turbo | claude-opus-4-5-20251101 |
| API Protocol | Moonshot AI REST API (OpenAI-Compatible) | Anthropic Messages API + AWS Bedrock + Vertex AI |
| Release Date | 2025-11 | 2025-11 |
| Knowledge Cutoff | September 2025 | March 2025 |
| Architecture | Hosted Accelerated Reasoning Engine | Hybrid Reasoning |
| Parameters | Confidential | Confidential |
| Enterprise Rate Limits (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 |
| Long-Context Tier (>128K/200K) | Flat rate ($0.6/1M in) across full 262K window | Standard rate up to 200K tokens; 2x input/output tier above 200K tokens |
| Prompt Cache Policy & TTL | Cached input at $0.06/1M tokens | $0.5/1M cached read (90% off); 5-min default & 1-hour extended TTL |
| Computer Use / GUI Agent | API / CLI Tool-Use & DOM Agent ready (no raw pixel desktop click loop) | Supported (Screen coordinate grounding, browser & desktop GUI action loops) |
| 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 | Native Web Search Citations + Code Execution Tool + MCP Connectors |
| Official Fine-Tuning Support | API Prompt Engineering & RAG Distillation | Custom Model Tuning via Amazon Bedrock & Prompt Distillation |
| Multimodal Token Billing | Text BPE (~4 chars/token) | Text BPE (~4 chars/token) · Vision (~258–765 tokens per image tile) |
| 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 | Moonshot AI Production Safety & Alignment Verified | Anthropic RSP ASL-2 / ASL-3 Constitutional Safety Evaluated |
| 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, vision |
| Output Modalities | text | text |
Kimi K2 Thinking Turbo vs Claude Opus 4.5: Réponses Rapides (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.
Verdict
Kimi K2 Thinking Turbo (Conçu pour le raisonnement logique profond, les mathématiques formelles et l’analyse scientifique, l’intégration RAG et les pipelines de production évolutifs.) et Claude Opus 4.5 (Conçu pour le raisonnement d’entreprise de pointe, l’ingénierie logicielle et la production IA, l’intégration RAG et les pipelines de production évolutifs.) répondent à des besoins complémentaires : Kimi K2 Thinking Turbo domine sur les benchmarks de raisonnement et de programmation, Kimi K2 Thinking Turbo assure un débit supérieur et Kimi K2 Thinking Turbo offre le meilleur rapport coût-efficacité en production.
Questions fréquentes
Quel modèle choisir pour le code et le raisonnement, Kimi K2 Thinking Turbo ou Claude Opus 4.5 ?+
Sur l’indice d’intelligence composite et les tests de code, Kimi K2 Thinking Turbo prend l’avantage. Consultez les scores SWE-bench et GPQA ci-dessus pour plus de détails.
Quelle est la différence de prix API entre Kimi K2 Thinking Turbo et Claude Opus 4.5 ?+
Kimi K2 Thinking Turbo est facturé $0.60 / $2.40 par million de tokens (entrée/sortie) contre $5.00 / $25.00 pour Claude Opus 4.5. En coût pondéré, Kimi K2 Thinking Turbo est plus économique.
Quel modèle offre la plus grande fenêtre de contexte et la meilleure vitesse ?+
Kimi K2 Thinking Turbo prend en charge 262.1K tokens contre 200K tokens pour Claude Opus 4.5. Côté vitesse de génération, Kimi K2 Thinking Turbo est le plus rapide.
Understand key metrics like context window, token pricing, reasoning mode, and SWE-bench scores in our comprehensive AI glossary.
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Sources: Documentation API officielle de Moonshot AI et Anthropic, fiches système et benchmarks indépendants (2026).