Moonshot AI.preist Kimi K3.1 Pro auf Claude-Sonnet-Niveau ein
Kimi K3.1 Pro kostet 2 Dollar pro Million Input-Token und 10 Dollar pro Million Output-Token und liegt damit auf dem Preisniveau von Claude Sonnet 5.5, waehrend Claude Opus 5.5 doppelt so teuer ist. Das Modell bietet zudem ueber eine Million Token Kontext zu einem flat rate ohne gestaffelte Preisaufschlaege.
Veröffentlicht am 24. Oktober • Zuerst erschienen auf tokely.me
Die kurze Antwort: Moonshot AI hat Kimi K3.1 Pro zum Preis von 2 Dollar pro 1 Million Eingabe-Token und 10 Dollar pro 1 Million Ausgabe-Token veröffentlicht. Damit entspricht das Modell Claude Sonnet 5.5 und halbiert den Preis von Claude Opus 5.5. Für lange Prompts ohne gestaffelte Preiszuschläge bietet Kimi K3.1 Pro 1.048.576 Token Kontext zu einem einheitlichen Preis, alongside einer 2- bis 3-fach schnelleren Highspeed-Variante zum doppelten Preis.
Moonshot AI veröffentlichte Kimi K3.1 Pro am 23. Oktober 2026 als erstes Modell der K3.1-Serie. Es ist ein nachtrainierter Nachfolger von Kimi K3, das Moonshot am 16. Juli 2026 als Open-Weight-Modell mit 2,8 Billionen Parametern herausgebracht hatte. Moonshot kündigte an, dass die vollständigen Modellgewichte von K3.1 Pro bis zum 4. November 2026 veröffentlicht werden.
Die Veröffentlichung umfasst zwei API-Modell-IDs: kimi-k3.1-pro und kimi-k3.1-pro-highspeed. Moonshot entfernte Material zu Cyberangriffen vor der offenen Veröffentlichung aus dem Training. Auf Moonshots eigenem Benchmark erreichte Kimi K3.1 Pro 65,7 Prozent bei Terminal-Bench 4.0, verglichen mit 66,4 Prozent für Claude Opus 5.5 und 58,2 Prozent für GPT-6 Astra. Diese Benchmark-Werte stammen von Moonshot selbst und sind nicht unabhängig verifiziert, und Preis ist nicht gleich Fähigkeiten, daher sollte man mit den eigenen Prompts testen.
Kimi K3.1 Pro kostet 2 Dollar pro 1 Million Eingabe-Token bei Cache-Misses, 0,20 Dollar pro 1 Million gecachter Eingabe-Token bei Cache-Hits und 10 Dollar pro 1 Million Ausgabe-Token. Der Vorgänger Kimi K3 wird mit 3 Dollar pro 1 Million Eingabe-Token, 0,30 Dollar pro 1 Million gecachter Eingabe-Token und 15 Dollar pro 1 Million Ausgabe-Token gelistet, was K3.1 Pro ein Drittel günstiger macht als das Modell, das es ersetzt.
Die schnellere Variante Kimi K3.1 Pro Highspeed wird mit 4 Dollar pro 1 Million Eingabe-Token, 0,20 Dollar pro 1 Million gecachter Eingabe-Token und 20 Dollar pro 1 Million Ausgabe-Token gelistet. Cache-Schreibvorgänge werden bei beiden Modellen separat nach der Gültigkeitsdauer abgerechnet, entweder für 5 Minuten oder 1 Stunde. Der Vercel AI Gateway weist die Cache-Schreibgebühr mit 2 Dollar pro 1 Million Token für K3.1 Pro und 4 Dollar pro 1 Million Token für Highspeed aus.
Moonshot verwendet einen einheitlichen Pay-as-you-go-Preis über das gesamte Kontextfenster von 1.048.576 Token. Es gibt keine Preisstufen oder Preiserhöhungen, wenn sich die Kontextlänge in Richtung der Grenze von einer Million Token ausdehnt. Der direkte Zugriff über Moonshots Plattform erfordert eine Aufladung von mindestens 1 Dollar, und die Summe der Aufladungen bestimmt die eigene Rate-Limit-Stufe.
Claude Opus 5.5 wird mit 4 Dollar pro 1 Million Eingabe-Token und 20 Dollar pro 1 Million Ausgabe-Token gelistet, genau doppelt so viel wie die Standardpreise von Kimi K3.1 Pro. Claude Sonnet 5.5 entspricht Kimi K3.1 Pro mit 2 Dollar pro 1 Million Eingabe-Token und 10 Dollar pro 1 Million Ausgabe-Token. Anthropic rechnet das gesamte Kontextfenster von 1 Million Token bei beiden Modellen zu den Standardpreisen ab, mit Cache-Hits zu 0,20 Dollar bei Opus 5.5 und 0,10 Dollar bei Sonnet 5.5 sowie Cache-Writes zu 5 bzw. 8 Dollar bei Opus 5.5 und 2,50 bzw. 4 Dollar bei Sonnet 5.5.
GPT-6.1 Sol wird für Anfragen bis 272.000 Eingabe-Token mit 2 Dollar pro 1 Million Eingabe-Token, 0,10 Dollar pro 1 Million gecachter Token und 10 Dollar pro 1 Million Ausgabe-Token gelistet. Oberhalb von 272.000 Eingabe-Token wechselt GPT-6.1 Sol zu 4 Dollar pro 1 Million Eingabe-Token, 0,20 Dollar pro 1 Million gecachter Token und 15 Dollar pro 1 Million Ausgabe-Token. Gemini 4 Argon wird bis zum 30. November 2026 mit 2 Dollar pro 1 Million Eingabe-Token, 10 Dollar pro 1 Million Ausgabe-Token und 0,10 Dollar pro 1 Million gecachter Token gelistet, danach ab dem 1. Dezember 2026 mit 4 Dollar pro 1 Million Eingabe-Token, 20 Dollar pro 1 Million Ausgabe-Token und 0,20 Dollar pro 1 Million gecachter Token.
Workload A zeigt die Kosten für 1 Million Eingabe-Token und 250.000 Ausgabe-Token zu Listenpreisen. Bei dieser Arbeitslast belaufen sich Kimi K3.1 Pro, Claude Sonnet 5.5, GPT-6.1 Sol und Gemini 4 Argon (bis zum 30. November) jeweils auf insgesamt 4,50 Dollar. Kimi K3 kostet 6,75 Dollar, während Claude Opus 5.5 und Kimi K3.1 Pro Highspeed jeweils 9,00 Dollar kosten.
Kosten für 1 Million Eingabe- plus 250.000 Ausgabe-Token zu den offiziellen Standard-Listenpreisen, geprüft am 24. Oktober 2026. Preis ist nicht gleich Fähigkeiten: mit den eigenen Prompts testen.
Workload B misst eine einzelne Long-Context-Anfrage mit 500.000 Eingabe-Token und 20.000 Ausgabe-Token. Für diese Anfrage kosten Kimi K3.1 Pro, Claude Sonnet 5.5 und Gemini 4 Argon (bis zum 30. November) jeweils 1,20 Dollar. Im Gegensatz dazu kostet GPT-6.1 Sol 2,30 Dollar, weil oberhalb von 272.000 Token die höhere Preisstufe greift, während Claude Opus 5.5 und Kimi K3.1 Pro Highspeed jeweils 2,40 Dollar kosten.
Kosten für eine Anfrage mit 500.000 Eingabe- plus 20.000 Ausgabe-Token. Kimi K3.1 Pro, Claude und Gemini 4 Argon halten einen einzigen Satz über das gesamte Fenster; GPT-6.1 Sol rechnet Anfragen oberhalb von 272.000 Eingabe-Token zu seinem Long-Context-Satz ab.
Die Caching-Ökonomie bringt bei wiederholenden Workloads eine konkrete Abweichung mit sich. Gecachte Eingaben kosten bei K3.1 Pro 0,20 Dollar pro 1 Million Token, also 10 Prozent seines Basiseingabepreises. Claude Sonnet 5.5 und GPT-6.1 Sol berechnen 0,10 Dollar pro 1 Million gecachter Token und halbieren damit die Cache-Hit-Kosten gegenüber Moonshot.
Dieser Unterschied verändert die Rangfolge für Agent-Loops, die lange Präfixe wiederverwenden. Wenn ein Team tiefe Multi-Turn-Sitzungen fährt, bei denen dieselben Systemanweisungen oder Dokumente immer wieder gecacht werden, berechnen Sonnet 5.5 und GPT-6.1 Sol pro gecachtem Token weniger als Kimi K3.1 Pro, obwohl alle drei denselben Basiseingabepreis von 2 Dollar haben.
Kimi K3.1 Pro Highspeed ist dasselbe Modell, das mit der 2- bis 3-fachen Generierungsgeschwindigkeit für 4 Dollar pro 1 Million Eingabe-Token und 20 Dollar pro 1 Million Ausgabe-Token bereitgestellt wird. Diese Verdopplung der Tokenpreise entspricht genau dem Preis von Claude Opus 5.5. Bei einer Arbeitslast mit 1 Million Eingabe- und 250.000 Ausgabe-Token kommt Highspeed auf 9,00 Dollar, verglichen mit 4,50 Dollar auf der Standardstufe.
Dieser Preisaufschlag lohnt sich insbesondere dann, wenn die Latenz über den Erfolg eines Systems entscheidet. Interaktive Entwicklertools, synchrone Codevervollständigung und kundengerichtete Oberflächen profitieren davon, die Generierungszeiten zu halbieren oder stärker zu senken. Moonshot hält den Cache-Hit-Preis auf beiden Stufen bei 0,20 Dollar pro 1 Million Token, aber Cache-Writes kosten bei Highspeed 4 Dollar pro 1 Million Token, verglichen mit 2 Dollar bei K3.1 Pro.
Für asynchrone Workflows wie Offline-Auswertungen, Datenextraktion oder nächtliche Batch-Verarbeitung liefert das Standardmodell Kimi K3.1 Pro identische Qualität zum halben Preis. Engineering-Teams sollten messen, ob Nutzerabsprünge oder Task-Timeouts die doppelten Kosten für Token-Durchsatz rechtfertigen, bevor sie Highspeed als Standard-Endpunkt einrichten.
Moonshots K3.1-Pro-Quickstart definiert mehrere feste Parameter, die aus API-Anfragen weggelassen werden müssen. Die API fixiert temperature auf 1.0, top_p auf 0.95, n auf 1, presence_penalty auf 0 und frequency_penalty auf 0. Moonshot bittet Aufrufer, diese Parameter aus jeder Anfrage herauszulassen.
Thinking ist in K3.1 Pro immer aktiviert und kann nicht deaktiviert werden. Der Parameter reasoning_effort akzeptiert low, high und max, wobei max als Standard gesetzt ist. Moonshot empfiehlt, reasoning_effort auf low zu setzen, um die Reasoning-Zeit zu reduzieren.
Die Verarbeitung von Multi-Turn-Gesprächen und Tool Calls erfordert eine strikte Bewahrung der Nachrichten. In Multi-Turn- und Tool-Call-Abläufen müssen Anwendungen die vollständige Assistant-Nachricht unverändert in nachfolgenden Runden zurücksenden.
Die Obergrenzen für Ausgabe-Token sind über das gesamte Millionen-Token-Fenster flexibel. Der Parameter max_completion_tokens ist standardmäßig auf 131.072 gesetzt und kann bis zu 1.048.576 konfiguriert werden. Bei multimodalen Anfragen müssen Bilder als base64-Data-URLs oder hochgeladene File-IDs übermittelt werden, da öffentliche Bild-URLs nicht akzeptiert werden. Moonshot weist zudem darauf hin, dass die integrierte Websuche gerade aktualisiert wird und vorerst nicht für Produktions-Workloads empfohlen wird.
Moonshot stellt seine vorherige Modellgeneration nach einem veröffentlichten Zeitplan ein. Ab dem 31. Oktober 2026 sind Modelle der Kimi-K2-Serie für neu registrierte Nutzer auf Moonshots Plattform nicht mehr verfügbar. Bestehende Nutzer sind von dieser Änderung nicht betroffen.
Moonshot plant, alle Modelle der K2-Serie bis Ende Dezember 2026 vollständig auszumustern. Moonshot empfiehlt, K2-Traffic auf Kimi K3.1 Pro zu migrieren. Teams, die bereits Kimi K3 einsetzen, sparen ebenfalls ein Drittel beim Wechsel: 2 Dollar pro 1 Million Eingabe-Token und 10 Dollar pro 1 Million Ausgabe-Token statt 3 und 15 Dollar.
Tokely listet Kimi K3.1 Pro zu Moonshots Listenpreis von 2 Dollar pro 1 Million Eingabe-Token, 10 Dollar pro 1 Million Ausgabe-Token und 0,20 Dollar pro 1 Million gecachter Token. Kimi K3.1 Pro Highspeed ist ebenfalls zum Listenpreis mit 4 Dollar pro 1 Million Eingabe-Token, 20 Dollar pro 1 Million Ausgabe-Token und 0,20 Dollar pro 1 Million gecachter Token verfügbar. Das Gateway bietet den Zugriff über eine OpenAI-kompatible Schnittstelle, sodass Entwickler Modelle wechseln können, indem sie nur die Modellkennung anpassen.
Ein einziges Tokely-Konto, ein API-Schlüssel und ein Guthaben verbinden Kimi K3.1 Pro mit westlichen Flaggschiff-Modellen. Auf Tokely wird Claude Opus 5.5 mit 3 Dollar pro 1 Million Eingabe- und 15 Dollar pro 1 Million Ausgabe-Token gelistet, Claude Sonnet 5.5 mit 1,50 Dollar pro 1 Million Eingabe- und 7,50 Dollar pro 1 Million Ausgabe-Token, GPT-6.1 Sol mit 0,80 Dollar pro 1 Million Eingabe- und 4 Dollar pro 1 Million Ausgabe-Token sowie Gemini 4 Argon mit 1,40 Dollar pro 1 Million Eingabe- und 7 Dollar pro 1 Million Ausgabe-Token. Tokely-Preise können sich ändern, und Entwickler sollten die Tokely-Modelleseite für aktuelle Sätze prüfen.
Das Testen von Modellvarianten nebeneinander erfordert keinen eigenen Client-Code. Das Tokely Playground ermöglicht es Teams, denselben Prompt gleichzeitig gegen Kimi K3.1 Pro und konkurrierende Flaggschiff-Modelle laufen zu lassen, um Geschwindigkeit, Reasoning-Tiefe und Formatierung zu bewerten. Kimi K3.1 Pro lässt sich auf Tokely mit dem standardmäßigen OpenAI Python SDK über den folgenden Snippet aufrufen:
from openai import OpenAI client = OpenAI ( base_url = " https://api.tokely.me/v1 ", api_key = " YOUR_TOKELY_API_KEY " ) reply = client. chat. completions. create ( model = " kimi-k3.1-pro ", messages = [{ " role ": " user ", " content ": " Review this function for race conditions. " }], max_tokens = 4096, ) print ( reply. choices [ 0 ]. message. content ) Enter fullscreen mode Exit fullscreen mode Quellen Preise, Parameter und Migrationsdaten stammen aus der Dokumentation der Entwickler, geprüft am 24. Oktober 2026; der Schreibpreis für den Highspeed Cache stammt aus der Modellliste des Vercel AI Gateway. Einzelheiten zur Implementierung finden sich im Kimi K3.1 Pro Quickstart, die aktuellen Tarife lassen sich auf der Preisseite der Kimi API einsehen.
Diese Zahlen lassen sich mit der Dokumentation westlicher Flaggschiffe vergleichen, etwa über die Claude-Preise, die OpenAI API-Preise und die Gemini API-Preise. Hintergrundinformationen zur Filterung der Trainingsdaten und zum Zeitplan der offenen Veröffentlichung liefert ein Artikel von The Next Web zur Veröffentlichung. Für ausführlichere Kostenbetrachtungen bei erweiterten Kontexten empfiehlt sich unser früherer Vergleich Gemini 4 Argon Pricing vs Claude Sonnet 5.5 und GPT-6.1 Sol.
Automatisch übersetzt. Das Original auf Englisch ist unten aufklappbar.
Original (Englisch) anzeigen
Posted on Oct 24 • Originally published at tokely.me
Short answer: Moonshot AI released Kimi K3.1 Pro at $2 per 1M input tokens and $10 per 1M output tokens. That matches Claude Sonnet 5.5 and cuts Claude Opus 5.5 pricing in half. For long prompts without tiered pricing penalties, Kimi K3.1 Pro provides 1,048,576 tokens of context at a flat rate, alongside a 2 to 3 times faster Highspeed tier at double the price.
Moonshot AI released Kimi K3.1 Pro on October 23, 2026, as the first model of its K3.1 series. It is a post-trained successor to Kimi K3, which Moonshot released on July 16, 2026, as a 2.8-trillion-parameter open-weight model. Moonshot announced that the full model weights for K3.1 Pro will be released by November 4, 2026.
The release includes two API model IDs: kimi-k3.1-pro and kimi-k3.1-pro-highspeed. Moonshot removed cyber-attack material from training before the open release. On Moonshot's own benchmark, Kimi K3.1 Pro scored 65.7% on Terminal-Bench 4.0, compared to 66.4% for Claude Opus 5.5 and 58.2% for GPT-6 Astra. These benchmark numbers are Moonshot's own and not independently verified, and price is not capability, so test on your own prompts.
Kimi K3.1 Pro costs $2 per 1M input tokens on cache misses, $0.20 per 1M cached input tokens on cache hits, and $10 per 1M output tokens. Its predecessor, Kimi K3, lists at $3 per 1M input tokens, $0.30 per 1M cached input tokens, and $15 per 1M output tokens, making K3.1 Pro one third cheaper than the model it replaces.
The faster variant, Kimi K3.1 Pro Highspeed, lists at $4 per 1M input tokens, $0.20 per 1M cached input tokens, and $20 per 1M output tokens. Cache writes for both models are billed separately by time to live for either 5 minutes or 1 hour. The Vercel AI Gateway lists the cache write fee at $2 per 1M tokens for K3.1 Pro and $4 per 1M tokens for Highspeed.
Moonshot uses flat pay-as-you-go pricing across the entire 1,048,576-token context window. There are no price tiers or rate increases as context lengths scale up toward the one-million-token limit. Direct access on Moonshot's platform requires a top-up of at least $1, and top-up totals determine your rate-limit tier.
Claude Opus 5.5 lists at $4 per 1M input tokens and $20 per 1M output tokens, exactly double the standard rates of Kimi K3.1 Pro. Claude Sonnet 5.5 matches Kimi K3.1 Pro at $2 per 1M input tokens and $10 per 1M output tokens. Anthropic bills the full 1M-token context window at standard rates for both models, with cache hits at $0.20 for Opus 5.5 and $0.10 for Sonnet 5.5, and cache writes at $5 or $8 for Opus 5.5 and $2.50 or $4 for Sonnet 5.5.
GPT-6.1 Sol lists at $2 per 1M input tokens, $0.10 per 1M cached tokens, and $10 per 1M output tokens for requests up to 272K input tokens. Above 272K input tokens, GPT-6.1 Sol shifts to $4 per 1M input tokens, $0.20 per 1M cached tokens, and $15 per 1M output tokens. Gemini 4 Argon lists at $2 per 1M input tokens, $10 per 1M output tokens, and $0.10 per 1M cached tokens until November 30, 2026, after which it lists at $4 per 1M input tokens, $20 per 1M output tokens, and $0.20 per 1M cached tokens starting December 1, 2026.
Workload A shows the cost of 1M input tokens and 250K output tokens at list prices. On this workload, Kimi K3.1 Pro, Claude Sonnet 5.5, GPT-6.1 Sol, and Gemini 4 Argon (until November 30) all total $4.50. Kimi K3 totals $6.75, while Claude Opus 5.5 and Kimi K3.1 Pro Highspeed both cost $9.00.
Cost of 1M input plus 250K output tokens at official standard list prices, checked October 24, 2026. Price is not capability: test on your own prompts.
Workload B measures a single long-context request with 500K input tokens and 20K output tokens. For this request, Kimi K3.1 Pro, Claude Sonnet 5.5, and Gemini 4 Argon (until November 30) each cost $1.20. In contrast, GPT-6.1 Sol costs $2.30 because its higher rate tier applies above 272K tokens, while Claude Opus 5.5 and Kimi K3.1 Pro Highspeed each cost $2.40.
Cost of one request with 500K input plus 20K output tokens. Kimi K3.1 Pro, Claude and Gemini 4 Argon keep one rate across the window; GPT-6.1 Sol bills requests above 272K input tokens at its long-context rate.
Caching economics introduce a specific divergence for repetitive workloads. Cached input on K3.1 Pro costs $0.20 per 1M tokens, which is 10% of its base input price. Claude Sonnet 5.5 and GPT-6.1 Sol charge $0.10 per 1M cached tokens, cutting cache hit costs in half relative to Moonshot.
That difference changes the ranking for agent loops that reuse long prefixes. If a team runs deep multi-turn sessions where the same system instructions or documents are cached again and again, Sonnet 5.5 and GPT-6.1 Sol charge less per cached token than Kimi K3.1 Pro, even though all three share the same $2 base input price.
Kimi K3.1 Pro Highspeed is the same model served at 2 to 3 times the generation speed for $4 per 1M input tokens and $20 per 1M output tokens. That doubling in token pricing directly matches the price tag of Claude Opus 5.5. On a 1M input and 250K output workload, Highspeed reaches $9.00 compared to $4.50 on the standard tier.
This pricing premium pays off specifically when latency dictates system success. Interactive developer tools, synchronous code completion, and customer-facing interfaces benefit from cutting generation times by half or more. Moonshot keeps the cache hit price identical across both tiers at $0.20 per 1M tokens, but cache writes cost $4 per 1M tokens on Highspeed compared to $2 on K3.1 Pro.
For asynchronous workflows like offline evaluation, data extraction, or night-time batch processing, the standard Kimi K3.1 Pro model provides identical quality at half the price. Engineering teams should measure whether user drop-off or task timeouts justify paying double for token throughput before setting Highspeed as the default endpoint.
Moonshot's K3.1 Pro quickstart defines several fixed parameters that must be omitted from API requests. The API locks temperature to 1.0, top_p to 0.95, n to 1, presence_penalty to 0, and frequency_penalty to 0. Moonshot asks callers to leave them out of every request.
Thinking is always turned on in K3.1 Pro and cannot be disabled. The reasoning_effort parameter accepts low, high, and max, with max set as the default. Moonshot suggests setting reasoning_effort to low to cut reasoning time.
Handling multi-turn conversations and tool calling requires strict message preservation. In multi-turn and tool-call flows, applications must send the complete assistant message back unchanged in subsequent turns.
Output token caps are flexible across the full million-token window. The max_completion_tokens parameter defaults to 131,072 and can be configured up to 1,048,576. For multimodal requests, images must be submitted as base64 data URLs or uploaded file IDs, as public image URLs are not accepted. Moonshot also notes that its built-in web search is being updated and is not recommended for production workloads for now.
Moonshot is phasing out its previous generation of models according to a published timeline. From October 31, 2026, Kimi K2 series models are no longer available to newly registered users on Moonshot's platform. Existing users are not affected by that change.
Moonshot plans to retire all K2 series models entirely by the end of December 2026. Moonshot recommends migrating K2 traffic to Kimi K3.1 Pro. Teams already on Kimi K3 also save a third by moving: $2 per 1M input tokens and $10 per 1M output tokens instead of $3 and $15.
Tokely lists Kimi K3.1 Pro at Moonshot's list price of $2 per 1M input tokens, $10 per 1M output tokens, and $0.20 per 1M cached tokens. Kimi K3.1 Pro Highspeed is also available at list price for $4 per 1M input tokens, $20 per 1M output tokens, and $0.20 per 1M cached tokens. The gateway provides access through an OpenAI-compatible interface, allowing developers to switch models by updating the model identifier.
A single Tokely account, API key, and credit balance connects to Kimi K3.1 Pro alongside Western flagship models. On Tokely, Claude Opus 5.5 lists at $3 per 1M input and $15 per 1M output tokens, Claude Sonnet 5.5 lists at $1.50 per 1M input and $7.50 per 1M output tokens, GPT-6.1 Sol lists at $0.80 per 1M input and $4 per 1M output tokens, and Gemini 4 Argon lists at $1.40 per 1M input and $7 per 1M output tokens. Tokely prices can change, and developers should check the Tokely models page for current rates.
Testing model variations side by side requires no custom client code. The Tokely Playground allows teams to run the same prompt against Kimi K3.1 Pro and competing flagship models simultaneously to evaluate speed, reasoning depth, and formatting. You can call Kimi K3.1 Pro on Tokely with the standard OpenAI Python SDK using the following snippet:
from openai import OpenAI client = OpenAI ( base_url = " https://api.tokely.me/v1 ", api_key = " YOUR_TOKELY_API_KEY " ) reply = client. chat. completions. create ( model = " kimi-k3.1-pro ", messages = [{ " role ": " user ", " content ": " Review this function for race conditions. " }], max_tokens = 4096, ) print ( reply. choices [ 0 ]. message. content ) Enter fullscreen mode Exit fullscreen mode Sources Prices, parameters and migration dates come from the developers' documentation, checked on October 24, 2026; the Highspeed cache write price comes from the Vercel AI Gateway model list. Review implementation details in the Kimi K3.1 Pro quickstart and examine current rates on the Kimi API pricing page.
Compare these figures with Western flagship documentation via Claude pricing, OpenAI API pricing, and Gemini API pricing. For background on training data filtering and the open release schedule, read The Next Web on the release. For extended context cost evaluations, consult our earlier comparison Gemini 4 Argon Pricing vs Claude Sonnet 5.5 and GPT-6.1 Sol.