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Head-to-Head Model Comparison

Kimi K2 Thinking Turbo vs Claude Opus 4.5

Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison

GetInfoUs अनुसंधान दल द्वारा समीक्षितअंतिम समीक्षा: October 2026संपादकीय नीति
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Kimi K2 Thinking Turbo vs Claude Opus 4.5: Benchmarks, Pricing & Speed Comparison

Moonshot AI का Kimi K2 Thinking Turbo और Anthropic का Claude Opus 4.5 दो प्रमुख एआई मॉडल हैं। Kimi K2 Thinking Turbo में 262.1K टोकन कॉन्टेक्स्ट विंडो है और इसकी कीमत $0.60/$2.40 प्रति 1M टोकन है, जबकि Claude Opus 4.5 में 200K टोकन कॉन्टेक्स्ट विंडो है और कीमत $5.00/$25.00 प्रति 1M टोकन है। यहाँ दोनों के बेंचमार्क, गति और लागत का विश्लेषण दिया गया है।

आमने-सामने मॉडल तुलना (VS)

किसी भी मॉडल को बदलें और तुलना करें

Select any AI models from our verified benchmark database to generate live side-by-side matrices.

Profile
Profile
Multi-Model Arena Stack:
5-Model Matrix Workbench
Popular Matchups:
Moonshot AI

Kimi K2 Thinking Turbo

डीप रीजनिंग इंजन

Moonshot AI का Kimi K2 Thinking Turbo गहन तार्किक विश्लेषण, उन्नत गणित और वैज्ञानिक समस्या समाधान के लिए निर्मित एक उन्नत AI मॉडल है, जो 262K कॉन्टेक्स्ट विंडो, 90 टोकन/सेकंड स्पीड और $0.6/$2.4 प्रति 1M टोकन कीमत के साथ 84/100 इंटेलीजेंस स्

Intelligence Index84 / 100
Input Token:

$0.60 / 1M

Output Token:

$2.40 / 1M

Context Window:

262.1K tokens

SWE-bench Verified:

N/A

Anthropic

Claude Opus 4.5

फ्लैगशिप फ्रंटियर मॉडल

Anthropic का Claude Opus 4.5 जटिल एंटरप्राइज रीजनिंग, कोडिंग और प्रोडक्शन AI वर्कफ़्लो के लिए निर्मित एक उन्नत AI मॉडल है, जो 200K कॉन्टेक्स्ट विंडो, 62 टोकन/सेकंड स्पीड और $5/$25 प्रति 1M टोकन कीमत के साथ 63/100 इंटेलीजेंस स्कोर प्रदान करत

Intelligence Index63 / 100
Input Token:

$5.00 / 1M

Output Token:

$25.00 / 1M

Context Window:

200K tokens

SWE-bench Verified:

77.2%

एक नज़र में मुख्य अंतर

  • 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.
Need definitions for token pricing, context, or benchmarks?Explore AI Glossary →
FeatureKimi K2 Thinking TurboClaude Opus 4.5
Intelligence Index
Composite reasoning & knowledge score (0-100)
8463
Provider
Moonshot AIAnthropic
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 text200K tokens~300 A4 pages of text
Max Output Tokens
Per single request
16K64K
Throughput Speed
Tokens generated per second
90 tok/s62 tok/s
SWE-bench Verified
Real-world software engineering
N/A77.2%
GPQA Diamond
Graduate-level reasoning
68.5%74.8%
Cached Input Price
Prompt caching discount per 1M tokens
$0.06 / 1M$0.50 / 1M

किस क्षेत्र में कौन आगे है?

At-a-glance decision framework
Coding

Evaluations ongoing

Cost
Kimi K2 Thinking Turbo
9.8x cheaper monthly runtime
Speed
Kimi K2 Thinking Turbo
+45% faster generation
Context
Kimi K2 Thinking Turbo
262.1K tokens window

सत्यापित बेंचमार्क स्कोर तुलना

Official evaluation metrics verified by independent third-party research labs.

Kimi K2 Thinking TurboClaude Opus 4.5
SWE-bench Verified (Autonomous Coding)

Industry benchmark evaluating real-world GitHub issue resolution and multi-file debugging.

N/Avs77.2%
GPQA Diamond (Doctorate-Level Science & Math)

Challenging questions created by domain experts to test complex PhD-level reasoning.

68.5%vs74.8%
MMLU-Pro (Multi-task Language Understanding)

Hardened reasoning and academic knowledge benchmark with reduced lucky-guess probability.

81.5%vs87.3%
LMSYS Chatbot Arena Elo

Crowdsourced human preference evaluation based on blind, head-to-head model battles.

1365ptsvs1376pts
Humanity's Last Exam (Frontier Expert Knowledge)

Extremely difficult, closed-ended questions spanning the frontier of human expert knowledge.

N/Avs13.7%
Terminal-Bench (Agentic Coding & Terminal Use)

Autonomous multi-step tasks executed inside a real command-line terminal environment.

N/Avs49.2%
SciCode (Scientific Computing)

Research-grade coding problems drawn from real scientific and numerical workloads.

N/Avs45.6%
LiveCodeBench (Competitive Coding)

Contamination-free competitive programming problems collected continuously over time.

N/Avs74.1%
AIME (Advanced Math Competition)

American Invitational Mathematics Examination — multi-step Olympiad-level reasoning.

81%vs88.5%
Long-Context Reasoning

Accuracy when reasoning over very large inputs that fill the model context window.

N/Avs79.4%
Generation Speed (Throughput)

Tokens emitted per second during active generation streaming.

90 tok/s vs62 tok/s

लेटेंसी और रिस्पॉन्स समय

Time to first token (TTFT) and estimated end-to-end response time for a typical 500-token response.

Time to First Token (TTFT)Lower is better
Kimi K2 Thinking Turbo0.52s
Claude Opus 4.52.10s
Est. End-to-End Response (500 tokens)TTFT + generation time
Kimi K2 Thinking Turbo6.08s
Claude Opus 4.510.16s

रियल-टाइम टोकन लागत सिम्युलेटर

Adjust sliders to calculate projected monthly cloud API spending with prompt caching discounts.

100K / day
10K500K1M
30K / day
5K150K300K
50% cached
0% (Cold)50%90% (Warm)
Kimi K2 Thinking Turbo Monthly API Bill
$3.15 / month
$0.6/1M in · $2.4/1M out
Claude Opus 4.5 Monthly API Bill
$30.75 / month
$5/1M in · $25/1M out
Kimi K2 Thinking Turbo saves approximately $27.60 / month (90%) under this workload.9.8x Savings

Kimi K2 Thinking Turbo · Strengths & Key Advantages

  • 262K कॉन्टेक्स्ट विंडो और अधिकतम 16K आउटपुट टोकन क्षमता (GPQA Diamond 68.5% · MMLU-Pro 81.5%)
  • 90 टोकन/सेकंड की तेज़ जनरेशन स्पीड और मात्र 520ms का प्रथम टोकन लेटेंसी समय (TTFT)
  • $0.6/$2.4 प्रति 1M टोकन कीमत पर प्रॉम्प्ट कैशिंग, फंक्शन कॉलिंग और स्ट्रक्चर्ड JSON आउटपुट का पूर्ण समर्थन
Considerations & Trade-offs
  • प्रोप्राइटरी क्लाउड मॉडल — इसके वेट्स को ऑफ़लाइन लोकल सर्वर पर डाउनलोड नहीं किया जा सकता
  • अत्यंत जटिल वैज्ञानिक शोध कार्यों में शीर्ष फ्लैगशिप रीजनिंग मॉडल की तुलना में गहराई थोड़ी कम हो सकती है

Claude Opus 4.5 · Strengths & Key Advantages

  • 200K कॉन्टेक्स्ट विंडो और अधिकतम 64K आउटपुट टोकन क्षमता (SWE-bench Verified 77.2% · GPQA Diamond 74.8%)
  • 62 टोकन/सेकंड की तेज़ जनरेशन स्पीड और मात्र 2100ms का प्रथम टोकन लेटेंसी समय (TTFT)
  • $5/$25 प्रति 1M टोकन कीमत पर प्रॉम्प्ट कैशिंग, फंक्शन कॉलिंग और स्ट्रक्चर्ड JSON आउटपुट का पूर्ण समर्थन
Considerations & Trade-offs
  • प्रोप्राइटरी क्लाउड मॉडल — इसके वेट्स को ऑफ़लाइन लोकल सर्वर पर डाउनलोड नहीं किया जा सकता
  • उच्च-वॉल्यूम प्रोडक्शन ट्रैफ़िक में लागत कम रखने के लिए प्रॉम्प्ट कैशिंग और बैच API का उपयोग आवश्यक है

Token Use & Task Economics

Estimated cost and token consumption to complete one representative agentic task.

MetricKimi K2 Thinking TurboClaude Opus 4.5
Cost per Task
Estimated USD to finish one task
$0.18$5.86
Output Tokens / Task
Tokens generated per task
22K73K
Reasoning Tokens / Task
Thinking tokens burned per task
10K43K

तकनीकी विशिष्टताएँ (Specs)

Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.

FeatureKimi K2 Thinking TurboClaude Opus 4.5
Official API Model ID (SDK)kimi-k2-thinking-turboclaude-opus-4-5-20251101
API ProtocolMoonshot AI REST API (OpenAI-Compatible)Anthropic Messages API + AWS Bedrock + Vertex AI
Release Date2025-112025-11
Knowledge CutoffSeptember 2025March 2025
ArchitectureHosted Accelerated Reasoning EngineHybrid Reasoning
ParametersConfidentialConfidential
Enterprise Rate Limits (RPM / TPM)5,000 – 15,000 RPM (Production Tier) · 800,000 – 2,000,000 TPM4,000 – 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 windowStandard rate up to 200K tokens; 2x input/output tier above 200K tokens
Prompt Cache Policy & TTLCached input at $0.06/1M tokens$0.5/1M cached read (90% off); 5-min default & 1-hour extended TTL
Computer Use / GUI AgentAPI / CLI Tool-Use & DOM Agent ready (no raw pixel desktop click loop)Supported (Screen coordinate grounding, browser & desktop GUI action loops)
MCP & Parallel Tool CallingNative MCP Client/Server ready · Parallel function calling · 100% Strict JSON SchemaNative MCP Client/Server ready · Parallel function calling · 100% Strict JSON Schema
Web Search Grounding & SandboxSupported via external Tavily/Exa Search & E2B/Docker Sandbox toolsNative Web Search Citations + Code Execution Tool + MCP Connectors
Official Fine-Tuning SupportAPI Prompt Engineering & RAG DistillationCustom Model Tuning via Amazon Bedrock & Prompt Distillation
Multimodal Token BillingText BPE (~4 chars/token)Text BPE (~4 chars/token) · Vision (~258–765 tokens per image tile)
Quantization & Min GPU VRAMCloud-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 ClassificationMoonshot AI Production Safety & Alignment VerifiedAnthropic 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 TierSOC2 Type II · GDPR · Zero Data Retention (ZDR) & HIPAA BAA Available on Enterprise Tier
Input Modalitiestexttext, vision
Output Modalitiestexttext

Kimi K2 Thinking Turbo vs Claude Opus 4.5: त्वरित प्रश्नोत्तर (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.

निष्कर्ष

Kimi K2 Thinking Turbo (गहन तार्किक विश्लेषण, उन्नत गणित और वैज्ञानिक समस्या समाधान, एंटरप्राइज RAG सिस्टम और स्केलेबल API इंटीग्रेशन के लिए सर्वोत्तम।) और Claude Opus 4.5 (जटिल एंटरप्राइज रीजनिंग, कोडिंग और प्रोडक्शन AI वर्कफ़्लो, एंटरप्राइज RAG सिस्टम और स्केलेबल API इंटीग्रेशन के लिए सर्वोत्तम।) दोनों मजबूत विकल्प हैं: Kimi K2 Thinking Turbo जटिल रीजनिंग और कोडिंग बेंचमार्क में आगे है, Kimi K2 Thinking Turbo तेज़ टोकन जनरेशन देता है, और Kimi K2 Thinking Turbo बड़े पैमाने के API उपयोग के लिए अधिक किफायती है।

अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न (FAQ)

कोडिंग और रीजनिंग के लिए Kimi K2 Thinking Turbo या Claude Opus 4.5 में से कौन बेहतर है?+

समग्र इंटेलिजेंस और कोडिंग बेंचमार्क में Kimi K2 Thinking Turbo आगे है। विस्तृत तुलना के लिए ऊपर SWE-bench और GPQA स्कोर देखें।

Kimi K2 Thinking Turbo और Claude Opus 4.5 में किसका API सस्ता है?+

Kimi K2 Thinking Turbo की इनपुट/आउटपुट कीमत $0.60 / $2.40 प्रति 1M टोकन है और Claude Opus 4.5 की $5.00 / $25.00 है। समग्र लागत में Kimi K2 Thinking Turbo अधिक किफायती है।

किस मॉडल का कॉन्टेक्स्ट विंडो और स्पीड बेहतर है?+

Kimi K2 Thinking Turbo में 262.1K टोकन कॉन्टेक्स्ट विंडो है जबकि Claude Opus 4.5 में 200K टोकन है। जनरेशन स्पीड के मामले में Kimi K2 Thinking Turbo तेज़ है।

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स्रोत: Moonshot AI और Anthropic आधिकारिक API दस्तावेज़ और स्वतंत्र बेंचमार्क मूल्यांकन (2026)।