Kimi K2.5/K2.6/K2.7-Code 1T · 每美元性能

Kimi K2.5/K2.6/K2.7-Code 1T — B200 与 Jalapeño 每美元性能

对比 B200（NVIDIA Blackwell）与 Jalapeño（OpenAI Jalapeño）在 Kimi K2.5/K2.6/K2.7-Code 1T 上的每百万 token 成本。该指标采用 Hyperscaler 自有设备 TCO 口径，并按总 token 数归一化，用于比较不同 LLM 工作负载下的每美元性能。可在任一目标交互性下找出成本更低的 SKU，并通过下方图表控件切换序列长度、精度和指标；操作方式与主推理图表相同。

当 Kimi K2.5/K2.6/K2.7-Code 1T 的目标交互性为 91 tok/s/user 时，Jalapeño 与 B200 的每百万 token 成本分别为 $0.03 和 $0.28；Jalapeño 的成本效率高出 791%。

将 Kimi K2.5/K2.6/K2.7-Code 1T 的目标交互性设为 122 tok/s/user 时，B200 的每百万 token 成本为 $0.48，Jalapeño 为 $0.04；Jalapeño 的成本效率高出 1216%。

在 Kimi K2.5/K2.6/K2.7-Code 1T 的 153 tok/s/user 运行点，B200 的每百万 token 成本为 $0.95，Jalapeño 为 $0.05；Jalapeño 的成本效率高出 1961%。（以上数据基于此 URL 对应的默认 8k/1k · fp4 配置；在控件中切换序列长度、精度或模型后，下方表格和图表会同步更新。）

芯片价格（Hyperscaler 自有设备口径）： B200 $1.73/chip/hr · Jalapeño $1.27/chip/hr. 来源： SemiAnalysis Market July 2026 Pricing Surveys & AI Cloud TCO Model.

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Kimi K2.5/K2.6/K2.7-Code 1T：B200 与 Jalapeño 在相同交互性水平下的每百万 token 成本 — B200 与 Jalapeño 在此对比默认工作负载下的每百万 token 成本。成本越低表示每美元性能越高。

数据由真实基准测试结果插值得出。调整下方的目标交互性数值，即可比较不同运行点。

指标	交互性（tok/s/user）	交互性（tok/s/user）	交互性（tok/s/user）
每百万 token 成本（美元）	B200:$0.275Jalapeño:$0.031	B200:$0.479Jalapeño:$0.036	B200:$0.953Jalapeño:$0.046
并发数	B200:~62Jalapeño:~1062	B200:~7Jalapeño:~573	B200:~18Jalapeño:~304