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KAT-Coder-Pro V2API
KAT-Coder-Pro V2 è l'ultimo modello ad alte prestazioni nella serie KAT-Coder di KwaiKAT, progettato per ingegneria del software di livello enterprise complessa e integrazione SaaS.
I prezzi vengono aggiornati automaticamente — verificati quotidianamente rispetto ai listini prezzi dei fornitori.
- $0.52 per 1M token, assumendo 3 input per 1 output la convenzione utilizzata da Artificial Analysis
- più economico del 82% dei 192 modelli commerciali monitorati qui
- 2 di 3 modelli Kwaipilot monitorati qui, dal più economico
Benchmark e prestazioni
Punteggi di benchmark indipendenti per KAT-Coder-Pro V2, misurati da Artificial Analysis. Maggiore è meglio.
I modelli a questo livello costano $1.56 per 1M token (mediana di 22) — questo costa $0.52.
Più economico e migliore su questo indice: GLM 5.3 Flash · Gemini 3.7 Flash (batch) · GPT-5.6 Luna e 13 in più
Informazioni su questo modello
KAT-Coder-Pro V2 è un modello AI commerciale di Kwaipilot. Le specifiche seguenti sono tracciate automaticamente: i prezzi vengono aggiornati quotidianamente dai listini pubblici, pertanto i numeri su questa pagina riflettono il costo attuale di utilizzo del modello tramite la sua API.
Domande frequenti
Che cos'è KAT-Coder-Pro V2?
KAT-Coder-Pro V2 è un modello di linguaggio AI di Kwaipilot. È un modello proprietario, disponibile tramite un'API. Ottiene 33.7 sull'indice di intelligenza Artificial Analysis.
KAT-Coder-Pro V2 è gratuito?
KAT-Coder-Pro V2 non è gratuito: costa $0.3 per milione di token di input e $1.2 per milione di token di output. Le alternative open-weight possono essere auto-ospitate senza costi per token.
A cosa serve KAT-Coder-Pro V2?
I benchmark indipendenti di Artificial Analysis gli danno GPQA 85.5%, Humanity's Last Exam 16.1%, Long Context Reasoning 70%, SciCode 38.3%, IFBench 66.7%, τ²-Bench 89.5%, τ-Bench Banking 4.5%, Terminal-Bench 70%, Terminal-Bench Hard 49.2%. È particolarmente utilizzato per generazione di codice.
Quanto è veloce KAT-Coder-Pro V2?
Genera circa 102.6 token al secondo, con una mediana 1.13s di ritardo prima del primo token. Misurato indipendentemente da Artificial Analysis.