North Mini Code vs KAT-Coder-Air V2.5
Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison
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CohereのNorth Mini CodeとKwaipilotのKAT-Coder-Air V2.5は、注目度の高い主要AIモデルです。North Mini Codeは256K トークンのコンテキストウィンドウを備え、API料金は100万トークンあたり入力$0.20/出力$0.60、一方のKAT-Coder-Air V2.5は256K トークンのコンテキストで入力$0.10/出力$0.40です。以下でベンチマーク、速度、コストを詳しく比較します。
任意のAIモデルを切り替えて比較
Select any AI models from our verified benchmark database to generate live side-by-side matrices.
North Mini Code
オープンウェイト基盤モデルCohere の North Mini Code は、オンプレミス環境でのセルフホスト、ファインチューニング、完全なデータ主権の確保向けに設計されたAIモデルです。256K のコンテキストウィンドウ、毎秒 125 トークンの生成速度、知能指数 47/100（1Mトークンあたり入力$0.2・出力$0.6）を実現しています。
$0.20 / 1M
$0.60 / 1M
256K tokens
45%
KAT-Coder-Air V2.5
軽量・高コスト効率モデルKwaipilot の KAT-Coder-Air V2.5 は、優れたトークン単価効率と高速スループットを両立する高コスパ運用向けに設計されたAIモデルです。256K のコンテキストウィンドウ、毎秒 145 トークンの生成速度、知能指数 77/100（1Mトークンあたり入力$0.1・出力$0.4）を実現しています。
$0.10 / 1M
$0.40 / 1M
256K tokens
N/A
ひと目でわかる主な違い
- KAT-Coder-Air V2.5 is 1.7x cheaper for API usage (input + output tokens combined).
- KAT-Coder-Air V2.5 is faster at 145 tok/s vs 125 tok/s.
| Feature | North Mini Code | KAT-Coder-Air V2.5 |
|---|---|---|
Intelligence Index Composite reasoning & knowledge score (0-100) | 47 | 77 |
Provider | Cohere | Kwaipilot |
Input Price Cost per million input tokens | $0.20 / 1M | $0.10 / 1M |
Output Price Cost per million output tokens | $0.60 / 1M | $0.40 / 1M |
Blended Price Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M | $0.13 / 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 | 125 tok/s | 145 tok/s |
SWE-bench Verified Real-world software engineering | 45% | N/A |
GPQA Diamond Graduate-level reasoning | 55% | N/A |
Cached Input Price Prompt caching discount per 1M tokens | $0.04 / 1M | $0.01 / 1M |
分野別勝者スコアカード
At-a-glance decision frameworkEvaluations ongoing
検証済みベンチマークスコア比較
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.
Autonomous multi-step tasks executed inside a real command-line terminal environment.
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.
レイテンシ＆応答時間
Time to first token (TTFT) and estimated end-to-end response time for a typical 500-token response.
リアルタイムAPIトークン料金シミュレーター
Adjust sliders to calculate projected monthly cloud API spending with prompt caching discounts.
North Mini Code · Strengths & Key Advantages
- 256K のコンテキストウィンドウと最大 16K トークンの出力容量（SWE-bench Verified 45% · GPQA Diamond 55%）
- 毎秒 125 トークンの高速スループットと、初回トークン到達時間（TTFT）わずか 320ms の低遅延
- オープンウェイトモデル (Confidential (~20B))として vLLM・SGLang・Ollama を用いた自社GPUでのローカル運用が可能
Considerations & Trade-offs
- 非量子化のフル精度でローカル推論を行うには十分なGPU VRAM容量が必要です
- 極めて高度な専門科学の証明問題では、上位の大型推論特化モデルの方がより深い洞察を提供する場合があります
KAT-Coder-Air V2.5 · Strengths & Key Advantages
- 256K のコンテキストウィンドウと最大 8K トークンの出力容量（MMLU-Pro 74% · Arena Elo 1285）
- 毎秒 145 トークンの高速スループットと、初回トークン到達時間（TTFT）わずか 290ms の低遅延
- 優れたAPI経済性（1Mトークンあたり入力$0.1・出力$0.4）に加え、プロンプトキャッシュや構造化JSON出力・関数呼び出しに完全対応
Considerations & Trade-offs
- クラウド専用のプロプライエタリモデルのため、モデル重みをダウンロードしてオフライン実行することはできません
- 極めて高度な専門科学の証明問題では、上位の大型推論特化モデルの方がより深い洞察を提供する場合があります
Token Use & Task Economics
Estimated cost and token consumption to complete one representative agentic task.
| Metric | North Mini Code | KAT-Coder-Air V2.5 |
|---|---|---|
Cost per Task Estimated USD to finish one task | $0.15 | $0.03 |
Output Tokens / Task Tokens generated per task | 30K | 14K |
Reasoning Tokens / Task Thinking tokens burned per task | 12K | 1K |
技術仕様・スペック
Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.
| Feature | North Mini Code | KAT-Coder-Air V2.5 |
|---|---|---|
| Official API Model ID (SDK) | north-mini-code | kat-coder-air-v2-5 |
| API Protocol | OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI | Kwaipilot REST API (OpenAI-Compatible) |
| Release Date | 2026-06 | 2026-07 |
| Knowledge Cutoff | April 2026 | April 2026 |
| Architecture | Code-Specialized Autoregressive Transformer | Lightweight Code-Generation Transformer |
| Parameters | Confidential (~20B) | Confidential |
| Enterprise Rate Limits (RPM / TPM) | Unlimited (Hardware-bound on self-hosted GPU) / 10,000 RPM Cloud · Unlimited local throughput / 10M+ TPM Managed Cloud | 5,000 – 15,000 RPM (Production Tier) · 800,000 – 2,000,000 TPM |
| Long-Context Tier (>128K/200K) | Flat rate ($0.2/1M in) across full 256K window | Flat rate ($0.1/1M in) across full 256K window |
| Prompt Cache Policy & TTL | Cached input at $0.04/1M 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 | Full Weights SFT, LoRA, QLoRA, DPO & GRPO RL (Unsloth / Axolotl / Llama-Factory) | API Prompt Engineering & RAG Distillation |
| Multimodal Token Billing | Text BPE (~4 chars/token) | Text BPE (~4 chars/token) |
| Quantization & Min GPU VRAM | BF16 / FP16, FP8 Dynamic, INT4 AWQ / GPTQ, GGUF (Q4_K_M / Q8_0) · 12 GB VRAM (4-bit Quantized) · 43 GB VRAM (Native BF16) | Cloud-Hosted Proprietary (FP8 / BF16 Tensor Core Cluster) · Zero Local VRAM Required (100% Serverless Cloud API) |
| Safety & Frontier Classification | Open-Weights System Card + Customizable Guardrail Layer (Llama Guard / ShieldGemma) | Kwaipilot Production Safety & Alignment Verified |
| Enterprise Compliance (ZDR/HIPAA/SOC2) | 100% Air-Gapped On-Premises / Private VPC · Full HIPAA, GDPR & SOC2 Control | SOC2 Type II · GDPR · Zero Data Retention (ZDR) & HIPAA BAA Available on Enterprise Tier |
| Input Modalities | text | text |
| Output Modalities | text | text |
North Mini Code vs KAT-Coder-Air V2.5: よくある質問 (FAQ)
Which is more intelligent, North Mini Code or KAT-Coder-Air V2.5?
KAT-Coder-Air V2.5 is more intelligent. It scores 77 compared with 47 on the composite Intelligence Index.
Which model is faster?
KAT-Coder-Air V2.5 is faster, generating 145 tokens per second compared with 125 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 $0.13 (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 0.32s.
総合評価
North Mini Code（オンプレミス環境でのセルフホスト、ファインチューニング、完全なデータ主権の確保、エンタープライズRAG基盤、スケーラブルな本番API統合に最適。）とKAT-Coder-Air V2.5（優れたトークン単価効率と高速スループットを両立する高コスパ運用、エンタープライズRAG基盤、スケーラブルな本番API統合に最適。）はいずれも優れた選択肢です。高度な推論・コーディング精度ではKAT-Coder-Air V2.5がリードし、応答速度とスループットではKAT-Coder-Air V2.5が優れ、APIコスト効率ではKAT-Coder-Air V2.5が有利です。
よくある質問 (FAQ)
コーディングや複雑な推論には North Mini Code と KAT-Coder-Air V2.5 のどちらが適していますか？+
総合知能指数およびコーディング評価では KAT-Coder-Air V2.5 が優位です。上部の SWE-bench や GPQA スコアもあわせてご確認ください。
North Mini Code と KAT-Coder-Air V2.5 ではどちらのAPI料金が安いですか？+
North Mini Code は100万トークンあたり入力$0.20 / 出力$0.60、KAT-Coder-Air V2.5 は入力$0.10 / 出力$0.40です。総合的なコスト効率では KAT-Coder-Air V2.5 がより経済的です。
コンテキスト長と生成速度はどちらが優れていますか？+
コンテキストウィンドウは North Mini Code が 256K トークン、KAT-Coder-Air V2.5 が 256K トークン です。出力スピード（トークン/秒）では KAT-Coder-Air V2.5 がリードしています。
Understand key metrics like context window, token pricing, reasoning mode, and SWE-bench scores in our comprehensive AI glossary.
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Benchmark scores, token prices, and rate limits evolve rapidly as AI labs release model updates. Always verify current specifications and pricing on the official provider documentation.
公的ソース: CohereおよびKwaipilot公式APIドキュメント、システムカード、独立ベンチマーク評価 (2026)。