Kimi K3.1 Pro Highspeed API
Kimi K3.1 Pro Highspeed adalah varian cepat yang dirilis Moonshot AI bersamaan dengan K3.1 Pro pada 2026-10-23: model yang sama dan benchmark yang sama, dengan output yang menurut Moonshot 2–3× lebih cepat, seharga $4 input / $20 output per 1 juta token, dua kali Pro. Halaman ini membahas kecepatan hasil pengukuran Wokey, cara memilih antara Highspeed dan Pro, batas paket Kimi Code, dan aturan request.
Perbandingan harga: API resmi, OpenRouter, dan Wokey
USD per satu juta token. Harga API resmi dan OpenRouter diperiksa manual pada 2026-10-24, belum termasuk pajak; harga Wokey dibaca dari daftar harga terkini.
| Kanal | Input | Baca cache | Output |
|---|---|---|---|
| API resmi | $4 | $0.2 | $20 |
| OpenRouter | $4 | $0.2 | $20 |
| Wokey | $1.6 | $0.08 | $8 |
· Halaman harga resmi · Daftar endpoint OpenRouter
Pakai di Claude Code
Model ini mendukung /v1/messages di Wokey. Setel variabel lingkungan berikut, lalu jalankan claude.
export ANTHROPIC_BASE_URL="https://api.wokey.ai"
export ANTHROPIC_AUTH_TOKEN="$WOKEY_API_KEY"
export ANTHROPIC_MODEL="kimi-k3.1-pro-highspeed"Sekilas Kimi K3.1 Pro Highspeed
- Highspeed
- Model yang sama, yang menurut Moonshot berjalan 2–3× lebih cepat. Hasil pengukuran Wokey pada 10-24 (endpoint Kimi Code, effort=high): Pro 64–67 token/detik, Highspeed 118–129 token/detik, sekitar 1.9× lebih cepat; K3 berjalan sekitar 45 token/detik dalam kondisi yang sama
- Harga resmi
- Highspeed berharga $4 input / $20 output per 1 juta token, dua kali Pro ($2 / $10); cache hit tetap $0.20, dan cache write $4 (5 menit) atau $8 (1 jam)
- Tanggal rilis
- 2026-10-23: K3.1 Pro dan K3.1 Pro Highspeed tersedia di aplikasi web dan aplikasi seluler Kimi, Kimi Work, Kimi Code, dan Kimi API sejak hari pertama; Moonshot menjanjikan bobot lengkap di Hugging Face paling lambat 4 November
- Thinking dan parameter
- Hanya mode thinking: mematikan thinking mengembalikan 400. reasoning_effort menerima low / high / max dengan max sebagai default; temperature, top_p, dan parameter sampling lainnya bernilai tetap, batasan yang sama dengan K3
- Evaluasi independen
- Artificial Analysis Intelligence Index v4.3.2: 55, peringkat 4 dari 215, hanya di bawah Claude Opus 5.5 (58), Sonnet 5.5 (56), dan Muse Wonder Full (56), serta 11 poin di atas K3; $2.11 per tugas, sekitar sepertiga Opus 5.5
- API dan kanal
- ID modelnya kimi-k3.1-pro dan kimi-k3.1-pro-highspeed di platform Kimi, serta k3.1-pro dan k3.1-pro-highspeed di Kimi Code. Wokey menyediakan /v1/chat/completions dan /v1/messages (bisa dipakai dengan Claude Code)
· Sumber: Moonshot · K3.1 Pro quickstart · Pricing · Kimi Code models · Artificial Analysis
Benchmark resmi: Kimi K3.1 Pro vs Opus 5.5 vs GPT-6 Astra vs Fable 5.1 vs GLM-5.3 vs DeepSeek
Dari blog teknis K3.1 Pro milik Moonshot; ini adalah hasil yang dilaporkan vendor, dan “—” berarti tidak ada skor yang dipublikasikan. Highspeed adalah model yang sama, jadi skornya identik. Evaluasi internal dan evaluasi keamanan siber tidak disertakan.
| Benchmark | Kimi K3.1 Pro | Claude Opus 5.5 | GPT-6 Astra | Claude Fable 5.1 | GLM-5.3 | DeepSeek V4.1 Flash 1017 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Terminal-Bench 4.0 | 65.7% | 66.4% | 58.2% | 57.9% | 41.8% | 42.3% |
| SWE-Marathon v1.1 | 51.7% | 46.3% | 42.5% | 45.6% | 42.5% | 40.0% |
| DeepSWE v1.1 | 75.5% | 74.2% | 74.1% | 67.4% | 66.9% | 77.0% |
| ProgramBench (binary) | 31.5% | 65.0% | 50.0% | 53.5% | 19.0% | 29.1% |
| Terminal-Bench Science 0.1 | 38.1% | 63.3% | 68.1% | 40.0% | 8.1% | 15.7% |
| BenchCAD (tools) | 92.7% | 96.2% | 95.9% | 92.6% | — | 81.6% |
| HLE-Full (tools) | 70.0% | 67.7% | 57.2% | 65.6% | 62.5% | 58.8% |
| HLE-Full | 51.1% | 59.8% | 53.6% | 57.6% | 43.0% | 42.6% |
| GPQA Diamond | 94.2% | 93.9% | 96.1% | 93.7% | 91.7% | 92.2% |
| BrowseComp | 92.1% | 90.8% | 91.5% | — | — | — |
| OSWorld V2.1 | 79.6% | 81.8% | 75.8% | 80.7% | — | 69.3% |
| OfficeQA Pro v2 | 64.4% | 62.2% | 54.4% | 54.5% | 31.1% | 40.4% |
| GDPval-AA v2.1 | 1846 | 1866 | 1573 | 1754 | 1650 | 1746 |
| MMMU-Pro | 84.1% | 87.7% | 86.9% | 86.3% | — | 80.6% |
Setiap skor K3.1 Pro memakai reasoning_effort=max, temperature=1.0, dan top_p=0.95, dengan benchmark coding dijalankan di harness Claude Code; ketiga model proprietary dijalankan di max dengan fallback. Baris ProgramBench adalah skor biner (satu tugas dihitung jika mencapai ≥95%), sehingga tidak bisa dibandingkan dengan skor mentah di halaman K3. Skor HLE-Full GLM-5.3 diambil pada subset khusus teks.
Pilih yang mana: Highspeed atau Pro, dan model lain
Pro atau Highspeed
Keduanya adalah model yang sama dengan skor benchmark yang sama. Highspeed berharga dua kali lipat dan memakai sekitar dua kali kuota di Kimi Code; dalam pengukuran Wokey, Highspeed sekitar 1.9× lebih cepat (118–129 vs 64–67 token/detik) dan mencapai token pertama sekitar satu detik lebih awal. Pilih Highspeed untuk coding interaktif ketika seseorang menunggu jawabannya; pilih Pro untuk agent latar belakang, pekerjaan batch, dan pekerjaan dengan anggaran token.
vs Claude Opus 5.5
Pada Intelligence Index v4.3.2 dari Artificial Analysis, Opus 5.5 (max) meraih 58 dan K3.1 Pro 55, hanya terpaut 3 poin, sedangkan satu tugas menghabiskan $5.98 dibandingkan $2.11, sekitar sepertiganya untuk K3.1 Pro. Dalam tabel Moonshot keduanya hampir setara di Terminal-Bench 4.0 (65.7% vs 66.4%), dan data biaya tbench.ai mencatat satu tugas sekitar $5.25 untuk K3.1 Pro dan $14.30 untuk Opus 5.5. K3.1 Pro unggul di SWE-Marathon v1.1 (51.7% vs 46.3%), HLE dengan tools (70.0% vs 67.7%), dan OfficeQA Pro v2; Opus 5.5 jelas lebih kuat di ProgramBench (65.0% vs 31.5%), Terminal-Bench Science (63.3% vs 38.1%), dan HLE tanpa tools (59.8% vs 51.1%), serta lebih cepat (sekitar 96 vs 77 token/detik). Pilih K3.1 Pro untuk agent coding berjangka panjang, analisis dokumen dan keuangan, serta volume yang sensitif terhadap anggaran; pilih Opus 5.5 untuk program kompleks yang harus langsung berjalan pada percobaan pertama dan untuk pekerjaan ilmiah.
Beralih dari K3
Ya, untuk pemakaian API bayar per token. K3.1 Pro meraih 11 poin lebih tinggi daripada K3 pada indeks (55 vs 44), harga resminya sepertiga lebih murah, dan menghasilkan sekitar 64–67 token/detik dibandingkan 45 milik K3 dalam pengukuran Wokey. Batasan request-nya sama dengan K3, jadi beralih cukup dengan mengganti model dari kimi-k3 ke kimi-k3.1-pro. Kimi menyarankan memulai sesi baru: berganti di tengah sesi K3 membuat cache tidak valid dan bisa menurunkan kualitas output. Kuota Kimi Code lain ceritanya: sejak 10-27, token yang sama di paket baru memakai kuota 11× (input) dan 14× (output) di K3.1 Pro dibandingkan di K3 (data produksi Wokey), jadi K3 jauh lebih awet pada langganan dengan kuota terbatas.
Memilih effort
Thinking tidak bisa dimatikan, dan reasoning_effort hanya menerima low, high, dan max, dengan max sebagai default. Pada kurva biaya Terminal-Bench 4.0 yang dipublikasikan Moonshot, high meraih 52.8% dengan sekitar $4.16 per tugas dan max 65.7% dengan sekitar $5.25: max 26% lebih mahal untuk tambahan 12.9 poin. Pertahankan max untuk coding dan agent, dan gunakan low untuk tanya jawab sederhana dan konversi format. Token reasoning ditagih dengan tarif output, dan Artificial Analysis mencatat 150 juta token output di seluruh indeksnya, 70% di atas median 87 juta, jadi sisakan ruang pada anggaran output.
Ulasan pihak ketiga dan komunitas
- Artificial Analysis: Intelligence Index v4.3.2: 55, peringkat 4 dari 215. Model ini memakai 150 juta token output di seluruh indeks (median 87 juta), menghabiskan $2.11 per tugas, menghasilkan sekitar 77 token/detik, dan butuh sekitar 3.1 detik hingga token pertama. Model ini dicantumkan sebagai proprietary sampai bobotnya dirilis.
- Hacker News (thread dengan 542 poin): Hal yang paling banyak dibahas adalah Moonshot menghapus materi keamanan siber dari data pelatihan: sebagian menganggapnya lebih kokoh daripada penolakan, yang lain khawatir soal kemampuan coding secara umum. Berikutnya soal kuota langganan Kimi: seorang pengguna di paket $99 menghabiskan kuota 5 jam dalam 47 menit pada satu sesi. Yang lain mencatat bahwa harga di Tiongkok sekitar 30% di bawah K3 dan bahwa model ini kini berperingkat di atas GPT-6 Astra dan Fable 5.1 di Artificial Analysis.
- Hasil pengukuran Wokey: Pada 10-24, Wokey menjalankan prompt yang sama (tulisan teknis sekitar 900 kata) tiga kali per model di endpoint Kimi Code (effort=high): K3.1 Pro berjalan 64–67 token/detik, Highspeed 118–129 token/detik, dan K3 sekitar 45 token/detik. Baik chat/completions maupun format messages yang dipakai Claude Code mengembalikan thinking secara normal; mematikan thinking, top_p≠0.95, dan URL gambar publik semuanya mengembalikan 400.
Memakai K3.1 Pro Highspeed di Claude Code dan aturan request yang perlu diperiksa
Aturan ini berasal dari dokumentasi Kimi dan pengujian Wokey terhadap kedua model pada 10-24. Periksa sebelum beralih dari K3 atau menghubungkannya untuk pertama kali.
- ID model: platform Kimi dan Wokey memakai kimi-k3.1-pro / kimi-k3.1-pro-highspeed; key dari langganan Kimi Code memerlukan k3.1-pro / k3.1-pro-highspeed. Dalam pengujian Wokey, mengirim kimi-k3.1-pro ke Kimi Code mengembalikan 400 “Your model id does not exist”.
- Thinking tidak bisa dimatikan: thinking: {"type": "disabled"} mengembalikan 400 “K3.1 Pro does not support disabled thinking mode”. Gunakan reasoning_effort di tingkat teratas (low / high / max) untuk mengatur seberapa banyak model berpikir.
- temperature, top_p, n, presence_penalty, dan frequency_penalty bernilai tetap 1.0, 0.95, 1, 0, dan 0, dan Kimi meminta Anda tidak menyertakannya; top_p=1 mengembalikan 400 “invalid top_p: only 0.95 is allowed for this model”. Gateway Wokey menerapkan aturan yang sama, sehingga hasilnya tidak bergantung pada upstream mana yang melayani request.
- Dalam percakapan multi-giliran dan pemanggilan tool, kirim kembali pesan assistant lengkap yang dikembalikan API, termasuk reasoning_content dan tool_calls.
- Gambar dikirim sebagai data URL base64 seperti data:image/png;base64,.... Dalam pengujian Wokey pada 10-24, URL gambar publik mengembalikan 400 “unsupported image url”, sama seperti K3; video juga dikirim sebagai base64.
- Di Claude Code: atur ANTHROPIC_BASE_URL ke https://api.wokey.ai, ANTHROPIC_AUTH_TOKEN ke API key Wokey Anda, dan ANTHROPIC_MODEL ke kimi-k3.1-pro-highspeed. Wokey menguji kedua model pada 10-24 dalam format /v1/messages yang dipakai Claude Code, dan blok thinking serta teks dikembalikan secara normal; harganya $1.60 input / $8.00 output per 1 juta token. OpenCode dan klien lain yang kompatibel dengan OpenAI memakai /v1/chat/completions dengan base URL https://api.wokey.ai/v1.
Request body dengan gambar (/v1/chat/completions)
{
"model": "kimi-k3.1-pro-highspeed",
"reasoning_effort": "high",
"messages": [{
"role": "user",
"content": [
{ "type": "image_url", "image_url": { "url": "data:image/png;base64,iVBORw0KGgo..." } },
{ "type": "text", "text": "Rebuild this CAD sketch as a parametric Blender script" }
]
}]
}- ID model
kimi-k3.1-pro-highspeed- Vendor
- moonshot
- Status pasokan
- Saat ini dapat dipanggil
Cuplikan harga katalog
Harga per 1 juta token; penagihan mengikuti harga saat request diproses.
| Komponen | Wokey | Referensi resmi | Penghematan |
|---|---|---|---|
| Input | $1.6 | $4 | 60% |
| Output | $8 | $20 | 60% |
| Cache read | $0.08 | $0.2 | 60% |
| Cache write | — | — | — |
Sumber harga resmi: https://platform.kimi.ai/docs/pricing/chat
Hasil pengukuran di Wokey
28 hari terakhir (2026-10-13 hingga 2026-11-09), diperbarui setiap Senin · Request nyata dari 30+ akun
- Waktu hingga token pertama, prompt pendek
- 1.5 detik (Median · prompt di bawah 8K token · p90 2.5 detik)
- Waktu hingga token pertama, prompt agent
- 5.7 detik (Median · prompt 32K–128K token)
- Tingkat cache hit prompt
- 96% (Porsi token input yang dibaca dari cache)
Klien paling banyak dipakai: DeepSeek Harness 91%. Porsi dari request dengan klien yang teridentifikasi; kliennya teridentifikasi pada 8% request.
Cara pengukuran
Waktu hingga token pertama dihitung sejak gateway Wokey menerima request sampai konten streaming pertama (teks, ringkasan reasoning, atau penolakan). Angka ini mencakup antrean, percobaan ulang di akun lain, dan waktu berpikir model, sehingga lebih lama daripada latensi token pertama milik upstream sendiri. Hanya request streaming yang berhasil yang dihitung, dikelompokkan menurut ukuran prompt (input ditambah baca dan tulis cache).
Tingkat cache hit = token yang dibaca dari cache ÷ token input pada request yang berhasil. Angkanya bergantung pada klien dan cara pemakaiannya; halaman tingkat cache hit merincinya per klien.
Akun enterprise dan akun uji milik Wokey tidak disertakan. Sebuah model ditampilkan setelah dipakai minimal 20 pengguna dalam 28 hari terakhir dan tidak ada satu pengguna pun yang mengirim lebih dari 50% request-nya; akun yang terdaftar melalui satu rantai referral dihitung sebagai satu pengguna. Setiap angka waktu hingga token pertama memerlukan minimal 500 request.
Kemampuan model
- Context
- 1,048,576 tokens
- Output maksimum
- 1,048,576 tokens
- Streaming
- Didukung
- Tools
- Didukung
- Vision
- Didukung
- Format API yang didukung
/v1/chat/completions·/v1/responses·/v1/messages
Kirim request
/v1/chat/completions
curl https://api.wokey.ai/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer $WOKEY_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{"model":"kimi-k3.1-pro-highspeed","messages":[{"role":"user","content":"Hello"}]}'/v1/responses
curl https://api.wokey.ai/v1/responses \
-H "Authorization: Bearer $WOKEY_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{"model":"kimi-k3.1-pro-highspeed","input":"Hello"}'/v1/messages
curl https://api.wokey.ai/v1/messages \
-H "x-api-key: $WOKEY_API_KEY" \
-H "anthropic-version: 2023-06-01" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{"model":"kimi-k3.1-pro-highspeed","max_tokens":1024,"messages":[{"role":"user","content":"Hello"}]}'Pakai Kimi K3.1 Pro Highspeed di tool Anda
Gateway-nya adalah https://api.wokey.ai (klien yang kompatibel dengan OpenAI biasanya memakai https://api.wokey.ai/v1), dan ID modelnya kimi-k3.1-pro-highspeed. Buka panduan untuk klien yang Anda pakai.
- Pakai Kimi K3.1 Pro Highspeed di Claude Code: Anthropic Messages · penyiapan base URL dan API key
- Pakai Kimi K3.1 Pro Highspeed di Codex: OpenAI Responses · penyiapan base URL dan API key
- Pakai Kimi K3.1 Pro Highspeed di Claude Desktop: Anthropic Messages · penyiapan base URL dan API key
- Pakai Kimi K3.1 Pro Highspeed di opencode: OpenAI Chat Completions · penyiapan base URL dan API key
- Pakai Kimi K3.1 Pro Highspeed di pi: Anthropic Messages · penyiapan base URL dan API key
- Pakai Kimi K3.1 Pro Highspeed di DeepSeek Harness: OpenAI Chat Completions · penyiapan base URL dan API key
- Pakai Kimi K3.1 Pro Highspeed di Z Code: Anthropic Messages · penyiapan base URL dan API key
- Pakai Kimi K3.1 Pro Highspeed di Cherry Studio: OpenAI Chat Completions · penyiapan base URL dan API key
- Pakai Kimi K3.1 Pro Highspeed di WorkBuddy: OpenAI Chat Completions · penyiapan base URL dan API key
- Pakai Kimi K3.1 Pro Highspeed di OpenClaw: OpenAI Chat Completions · penyiapan base URL dan API key
- Pakai Kimi K3.1 Pro Highspeed di Hermes Agent: OpenAI Chat Completions · penyiapan base URL dan API key
- Pakai Kimi K3.1 Pro Highspeed di Magpie: OpenAI Chat Completions · penyiapan base URL dan API key
- Kalkulator biaya Kimi API: berapa biaya Kimi K3.1 Pro Highspeed per bulan: Bandingkan biaya bulanan di Kimi API dan Wokey sesuai pemakaian dan tingkat cache hit Anda.
- Batas Kimi Code, hasil pengukuran: berapa banyak Kimi K3.1 Pro Highspeed yang dicakup satu paket: Token terukur per jendela 5 jam dan per bulan, serta nilainya dengan harga API.
- Alternatif OpenRouter: Wokey vs OpenRouter: Bandingkan harga token, biaya pembayaran, format API, dan sumber upstream.
- API AI yang dapat diverifikasi: model dan format API mana yang membawa bukti respons: Bukti respons saat ini hanya mencakup respons Claude Messages dan GPT Responses yang diteruskan apa adanya di rute resmi.
Pertanyaan umum
Seberapa lebih cepat Kimi K3.1 Pro Highspeed dibanding Pro?
Moonshot menyebut 2–3×. Wokey menjalankan prompt yang sama tiga kali pada tiap model di endpoint Kimi Code pada 10-24 (effort=high, sekitar 2,500–3,600 token output): Highspeed berjalan 118–129 token/detik dan Pro 64–67 token/detik, sekitar 1.9× lebih cepat, dengan token pertama dalam 3.2–3.8 detik dibandingkan 3.9–5.2 untuk Pro. Kecepatan bervariasi menurut beban dan waktu, jadi ukurlah dengan tugas Anda sendiri.
Berapa harga Kimi K3.1 Pro Highspeed, dan apakah sepadan?
Harga resminya $4 input / $20 output per 1 juta token, dua kali Pro; cache hit tetap $0.20, dan cache write $4 (5 menit) atau $8 (1 jam). Di Kimi Code, model ini memakai sekitar dua kali kuota. Ini model yang sama dengan benchmark yang sama, jadi membayar 2× untuk kecepatan sekitar 1.9× hanya sepadan pada pekerjaan interaktif ketika seseorang menunggu jawabannya. Melalui Wokey, kimi-k3.1-pro-highspeed berharga $1.60 input / $8.00 output per 1 juta token (40% dari harga resmi), dengan cache read yang didiskon secara proporsional.
Paket langganan Kimi Code (Coding Plan) mana yang menyertakan K3.1 Pro Highspeed?
Highspeed tersedia di paket baru Kimi Code mulai dari Pro (paket lama mulai dari Allegretto); Plus dan Moderato hanya mendapat K3.1 Pro. Di Kimi Code, ID modelnya k3.1-pro-highspeed, dan memakai sekitar dua kali kuota Pro; OpenCode Go tidak menyertakan Highspeed. Akses bayar per token melalui Wokey tidak memiliki tingkatan paket.
Kimi K3.1 Pro vs Claude Opus 5.5: mana yang lebih bagus?
Pada Intelligence Index v4.3.2 dari Artificial Analysis, Opus 5.5 meraih 58 dan K3.1 Pro 55, hanya terpaut 3 poin, tetapi satu tugas menghabiskan $5.98 dibandingkan $2.11, sekitar sepertiganya untuk K3.1 Pro. Keduanya hampir setara di Terminal-Bench 4.0 (66.4% vs 65.7%); K3.1 Pro unggul di SWE-Marathon dan HLE dengan tools, sedangkan Opus 5.5 jelas lebih kuat di ProgramBench dan pekerjaan ilmiah serta berjalan lebih cepat. Pilih K3.1 Pro untuk agent berjangka panjang dengan anggaran terbatas dan Opus 5.5 untuk program kompleks yang harus langsung berjalan pada percobaan pertama.
Mengapa Kimi K3.1 Pro mengembalikan “does not support disabled thinking mode”?
K3.1 Pro dan Highspeed hanya berjalan dalam mode thinking, sehingga request dengan thinking: {"type": "disabled"} mengembalikan 400 “K3.1 Pro does not support disabled thinking mode”. Hapus parameter thinking dan kurangi thinking dengan reasoning_effort: "low"; jika Anda sama sekali tidak membutuhkan thinking, gunakan model lain.
Berapa banyak K3.1 Pro Highspeed yang muat dalam satu jendela 5 jam di Kimi Code Max (¥699)?
Pada malam 10-24, Kimi menggandakan jendela 5 jam di paket barunya dan membiarkan total bulanan tidak berubah. Berdasarkan pembacaan kuota di gateway Wokey sejak saat itu, Highspeed memakai sekitar 187% kuota 5 jam paket Max per 1 juta token input tanpa cache dan sekitar 1804% per 1 juta token output (termasuk thinking), sehingga satu jendela mencakup kira-kira 535K token input tanpa cache atau sekitar 55K token output. Itu dua kali K3.1 Pro (93.5% / 902%). Sejak 10-27, Kimi juga mengenakan sekitar sepuluh kali lipat per token K3.1 di paket baru (K3 tidak berubah, begitu pula K3.1 terhadap K3 di paket lama), dan angka di atas diambil setelah perubahan itu: token yang sama memakai kuota 11× (input) dan 14× (output) di K3.1 Pro dibandingkan di K3. Cache hit nyaris tidak dihitung dan cache write pertama dihitung sebagai input biasa, jadi hindari memulai ulang sesi panjang. Dengan harga API resmi K3.1 Pro, satu jendela bernilai sekitar $2.1 untuk input murni atau $1.1 untuk output murni, sekitar $3.8 untuk sesi coding dengan 93% cache hit, dan sekitar $6.8 pada 99% (Highspeed hanya meloloskan setengah jumlah token dalam satu jendela). Dengan jendela yang lebih besar, satu bulan setara dengan sekitar 12.5 jendela 5 jam (sebelumnya sekitar 25).
Kimi Code menampilkan “You’ve reached your 5-hour usage limit”: apa yang harus dilakukan?
Kuota 5 jam bergulir Kimi Code sudah habis, dan API mengembalikan 429: “You’ve reached your 5-hour usage limit. Your quota will reset when the current 5-hour window ends.” Mencoba ulang tidak membantu; tunggu hingga jendelanya bergeser, dan konsol Kimi Code menunjukkan kapan itu terjadi. Sejak Oktober 2026, paket baru (Plus ke atas) tidak lagi memiliki kuota mingguan, tetapi jendela 5 jam dan total bulanan yang dipakai bersama aplikasi web Kimi tetap ada, dan jika total bulanan habis, akses dibekukan hingga diperbarui. Untuk terus bekerja, Anda bisa naik paket, mengaktifkan Extra Usage, yang menagih sesuai pemakaian dengan tarif yang menurut Kimi mendekati harga API-nya ($4 / $20 untuk Highspeed), atau beralih ke API bayar per token, misalnya kimi-k3.1-pro-highspeed melalui Wokey dengan harga $1.60 input / $8.00 output per 1 juta token tanpa jendela 5 jam. Highspeed memakai sekitar dua kali kuota Pro, jadi kembalilah ke Pro saat kuota menipis.
Berapa harga API Kimi K3.1 Pro Highspeed, dan berapa penghematannya dibanding API resmi?
Wokey mencantumkan input $1.6 per 1 juta token dan output $8 per 1 juta token; harga referensi resminya $4 dan $20. Artinya 60% lebih murah untuk input dan 60% lebih murah untuk output. Penagihan mengikuti harga saat permintaan diproses, dan sumber harga vendor ditautkan di halaman ini.
Apa ID model API Kimi K3.1 Pro Highspeed?
ID model untuk Kimi K3.1 Pro Highspeed di Wokey adalah kimi-k3.1-pro-highspeed. Gunakan persis seperti tertulis di field model pada body permintaan atau di pengaturan model klien Anda (misalnya ANTHROPIC_MODEL di Claude Code, atau model di config.toml Codex CLI); GET https://api.wokey.ai/v1/models juga mencantumkannya.
API apa saja yang didukung Kimi K3.1 Pro Highspeed, dan bagaimana cara memanggilnya lewat Wokey?
Kimi K3.1 Pro Highspeed mendukung /v1/chat/completions (permintaan Chat Completions), /v1/responses (permintaan Responses) dan /v1/messages (permintaan Messages). Atur base URL API ke https://api.wokey.ai, autentikasi dengan API key Wokey, dan gunakan ID model kanonis kimi-k3.1-pro-highspeed; Anda bisa mulai dengan /v1/chat/completions. Bagian "Kirim permintaan" memuat contoh curl untuk setiap bentuk API yang didukung.
Bagaimana cara menggunakan Kimi K3.1 Pro Highspeed di Claude Code?
Claude Code memanggil Kimi K3.1 Pro Highspeed melalui /v1/messages. Atur ANTHROPIC_BASE_URL="https://api.wokey.ai", isi ANTHROPIC_AUTH_TOKEN dengan API key Wokey Anda, dan ANTHROPIC_MODEL="kimi-k3.1-pro-highspeed", lalu jalankan claude. Claude Desktop juga menggunakan /v1/messages; panduan penyiapan menjelaskan keduanya langkah demi langkah.
Berapa jendela konteks dan output maksimum Kimi K3.1 Pro Highspeed?
Jendela konteks menurut katalog adalah 1,048,576 token dan output maksimumnya 1,048,576 token. Keduanya adalah batas yang terpisah, dan permintaan juga harus memenuhi batasan upstream yang berlaku saat diproses.
Bagaimana harga cache read dan cache write untuk Kimi K3.1 Pro Highspeed?
Cache read: Wokey mencantumkan $0.08 per 1 juta token dan harga referensi resmi adalah $0.2 per 1 juta token. Cache write: vendor tidak memublikasikan tarif terpisah, sehingga Wokey juga menampilkan — sebagai harga publik.
Apa bedanya memanggil Kimi K3.1 Pro Highspeed lewat Wokey dengan lewat OpenRouter?
Wokey mencantumkan Kimi K3.1 Pro Highspeed seharga $1.6 input / $8 output per 1 juta token, dibanding harga referensi resmi $4 / $20. OpenRouter menyatakan tidak menambah markup pada inferensi dan memungut biayanya saat Anda membeli kredit (5.5% dengan kartu). Wokey menyediakan sekumpulan model pilihan dan tidak memiliki parameter routing per provider, jadi OpenRouter lebih cocok jika Anda membutuhkan katalog yang lebih luas. Perbandingan lengkapnya ada di halaman alternatif OpenRouter.
Apa perbedaan harga dan konteks antara Kimi K3.1 Pro Highspeed dan Kimi K3.1 Pro?
Dalam perbandingan harga yang dipublikasikan, Kimi K3.1 Pro Highspeed mencantumkan input/output $1.6 / $8 dengan jendela konteks 1,048,576 token; Kimi K3.1 Pro mencantumkan $0.8 / $4 dengan jendela konteks 1,048,576 token. Ini adalah perbandingan faktual atas harga dan kapasitas, bukan peringkat kualitas; bandingkan juga bentuk API dan kemampuan yang didukung masing-masing.
Seberapa cepat Kimi K3.1 Pro Highspeed di Wokey?
Diukur dari request nyata di gateway Wokey dari 2026-10-13 hingga 2026-11-09: median waktu hingga token pertama adalah 1.5 detik untuk prompt di bawah 8K token (p90 2.5 detik) dan 5.7 detik untuk prompt agent 32K–128K token. 96% token input dibaca dari cache prompt. Klien yang paling banyak dipakai adalah DeepSeek Harness. Waktu dihitung sejak gateway menerima request dan mencakup antrean, percobaan ulang, dan waktu berpikir.
Model dan dokumentasi terkait
Dapatkan API key · kimi-k3.1-pro-highspeed