Rang #16
MoonshotAI Kimi Latest
- Multimodal
- 1.0M ctx
- 1M
- $8.45
Modell · Anbieter
Modelle dieses Anbieters oder Teams in den globalen Rankings (gleicher Datenstand wie die Haupttafel).
Stand der Tafel:
Moonshot AI (Kimi) bietet Long-Context-Chat und Reasoning. Kimi-SKUs im globalen Ranking verfolgen und per Compare Kontext/Preise vs. Long-Window-Anbieter prüfen.
Rang #16
Rang #17
| Rang | Name | Typ | Kernmetrik | 1M Tokens (Ø) |
|---|---|---|---|---|
| 16 | MoonshotAI Kimi Latest | Multimodal | 1.0M ctx | $8.45 |
| 17 | MoonshotAI: Kimi K3 | Multimodal | 1.0M ctx | $9.00 |
| Rang | Name | Size | Preis | Notes |
|---|---|---|---|---|
| — | MoonshotAI Kimi Latest | 1.0M ctx | $8.45/1M | ~moonshotai/kimi-latest |
| — | MoonshotAI: Kimi K2 0711 | 131k ctx | $1.43/1M | moonshotai/kimi-k2 |
| — | MoonshotAI: Kimi K2 0905 | 262k ctx | $1.55/1M | moonshotai/kimi-k2-0905 |
| — | MoonshotAI: Kimi K2 Thinking | 262k ctx | $1.55/1M | moonshotai/kimi-k2-thinking |
| — | MoonshotAI: Kimi K2.5 | 262k ctx | $1.71/1M | moonshotai/kimi-k2.5 |
| — | MoonshotAI: Kimi K2.6 | 262k ctx | $2.00/1M | moonshotai/kimi-k2.6 |
| — | MoonshotAI: Kimi K2.7 Code | 262k ctx | $2.12/1M | moonshotai/kimi-k2.7-code |
| — | MoonshotAI: Kimi K3 | 1.0M ctx | $9.00/1M | moonshotai/kimi-k3 |
Zahlen und Preise stammen aus dem OpenRouter-Katalog, zusammengefuhrt mit AI Hippo Global Rankings (gleicher Snapshot wie /rankings/). Der Rang spiegelt den Composite Score dieser Tafel wider—nicht LMSYS Chatbot Arena ELO. Snapshot: 2026-08-02. Methodik
MoonshotAI Kimi Latest steht derzeit auf Platz #16 in den globalen Rankings (Snapshot 2026-08-02).
Im neuesten Snapshot (2026-08-02) liegen die gemischten 1M-Preise zwischen $1.43 und $9.00. Einzelne Modellseiten zeigen Prompt vs. Completion.
2 von 8 Katalogmodellen erscheinen in den globalen Rankings; die restlichen 6 sind auf dieser Seite als Katalog-only gelistet.
Ja—nutze den Vergleichslink auf dieser Seite oder offne /de/compare/?m=MoonshotAI%20Kimi%20Latest&m=MoonshotAI%3A%20Kimi%20K3 fur Kontext, Preis und Composite Score nebeneinander.
Interne Gewichtung (Kontext zuerst, dann gemischter 1M-Token-Preis)—kein Drittanbieter-ELO. Vollstandige Methodik: /de/methodology/