AI Rate CardDeepSeek V4.1 Flash vs Kimi K2 Thinking: precio de API y especificaciones
DeepSeek V4.1 Flash es un 89% más barato que Kimi K2 Thinking en precio de entrada.
DeepSeek V4.1 Flash es un 92% más barato que Kimi K2 Thinking en precio de salida.
DeepSeek V4.1 Flash es un 91% más barato que Kimi K2 Thinking en una carga de 1M de entrada / 200k de salida.
DeepSeek V4.1 Flash tiene un 300% más de contexto que Kimi K2 Thinking.
| Campo | DeepSeek V4.1 Flash | Kimi K2 Thinking |
|---|---|---|
| Entrada más baja, por 1M | $0.045 | $0.40 +788.9% |
| Entrada mediana, por 1M | $0.30 | $0.60 +100% |
| Salida más baja, por 1M | $0.15 | $2.00 +1233.3% |
| Salida mediana, por 1M | $1.20 | $2.50 +108.3% |
| Precio unitario más bajo | — | — |
| Coste: 1M de entrada + 200k de salida | $0.075 | $0.80 +966.7% |
| Contexto | 1M | 262K +75% |
| Salida máx. | 1M | 262K +75% |
| Proveedores | 60 | 19 +68.3% |
| Regiones | APAC, EU, GLOBAL, US | US |
| Acepta | application/pdf, file, image, image/gif, image/jpeg, image/png, image/webp, pdf, text | text |
| Devuelve | text | text |
| Tipo | Modelos de texto | Modelos de texto |
| Opción gratuita | sí | no |
| Proveedor más barato | openrouter | opencode |
Su propio volumen: cuántos tokens recibe el modelo (entrada) y devuelve (salida), por ejemplo en un mes. La fila «Coste» de la tabla de arriba se recalcula con estas cifras para cada modelo.
Calculado con las ofertas actuales cada vez que se abre la página; el mejor valor de una fila va en negrita, el porcentaje indica la distancia al mejor.
Proveedores que venden ambos
302ai, aihubmix, aiml, deepinfra, edenai, google-vertex, huggingface, hyper, io-net, kilo, meganova, novita, opencode, openrouter, trustedrouter, zenmux
Preguntas frecuentes
¿Cuál es más barato, DeepSeek V4.1 Flash o Kimi K2 Thinking?
DeepSeek V4.1 Flash es un 89% más barato que Kimi K2 Thinking en precio de entrada. DeepSeek V4.1 Flash es un 92% más barato que Kimi K2 Thinking en precio de salida. DeepSeek V4.1 Flash es un 91% más barato que Kimi K2 Thinking en una carga de 1M de entrada / 200k de salida.
¿Cuál tiene mayor contexto, DeepSeek V4.1 Flash o Kimi K2 Thinking?
DeepSeek V4.1 Flash: 1M tokens; Kimi K2 Thinking: 262K tokens.
¿Dónde puedo usar tanto DeepSeek V4.1 Flash como Kimi K2 Thinking?
302ai, aihubmix, aiml, deepinfra, edenai, google-vertex, huggingface, hyper, io-net, kilo, meganova, novita, opencode, openrouter, trustedrouter, zenmux