Together AI（トゥギャザーAI）は2026年6月17日(現地時間)、自社ブログで、大規模言語モデル「Kimi K2.7 Code（キミK2.7コード）」と「Claude Fable 5（クロード・フェイブル5）」を用いたランディングページ生成実験の結果を公表した。この検証では、Kimi K2.7 CodeがClaude Fable 5と比較して約94%低いコストで、ほぼ同等の品質のランディングページを生成できることを示した。特に、多数のバリエーションを必要とする開発プロセスにおいて、大幅なコスト効率の改善に繋がる可能性を強調している。
Together AIは実験で、Kimi K2.7 CodeとClaude Fable 5にそれぞれ異なる12種類のランディングページを生成させ、その性能を比較検証しました。
実験の結果、Kimi K2.7 Codeは平均してClaude Fable 5よりも約94%低いコストで、品質面ではわずかな差に留まることが判明しました。Kimi K2.7 Codeの利用コストは、Claude Fable 5の約16分の1、またClaude Opus 4.8（クロード・オーパス4.8）の約8分の1に相当するとされています。例えば、あるB2B SaaS向けのランディングページを生成する際、Kimi K2.7 Codeが4セントであったのに対し、Claude Fable 5は1.09ドルを要し、約27倍のコスト差が生じたと報告されています。このようなコスト効率の高さは、多くのランディングページバリエーションを迅速に作成する必要がある場面で、企業にとって大きなメリットとなることが見込まれます。
また、Together AIの技術者は、デザインMCPサーバーを通じて視覚的なインスピレーション（スクリーンショットやUI要素）をプロンプトに加えることで、Kimi K2.7 Codeの生成品質が著しく向上することを発見しました。Kimi K2.7 Codeはマルチモーダル機能を備えているため、これらの画像をテキストプロンプトに直接含めることが可能です。生成されたページの品質評価は、各ページのスクリーンショットとソースコードを基に行われました。
参考: Together AI Blog — 2026年6月17日 09:00 (JST)