Kimi K3.1 Pro API

Fiyat karşılaştırması: resmi API, OpenRouter ve Wokey

Bir milyon token başına USD. Resmi API ve OpenRouter fiyatları 2026-10-24 tarihinde elle kontrol edildi, vergi hariçtir; Wokey fiyatı güncel fiyat listesinden okunur.

Kontrol tarihi: 2026-10-24 · Resmi fiyat sayfası · OpenRouter endpoint listesi

Claude Code’da kullanma

Bu model Wokey’de /v1/messages uç noktasını destekler. Şu ortam değişkenlerini ayarlayın, ardından claude komutunu başlatın.

export ANTHROPIC_BASE_URL="https://api.wokey.ai"
export ANTHROPIC_AUTH_TOKEN="$WOKEY_API_KEY"
export ANTHROPIC_MODEL="kimi-k3.1-pro"

Bir bakışta Kimi K3.1 Pro

Çıkış tarihi

2026-10-23: K3.1 Pro ve K3.1 Pro Highspeed ilk günden Kimi web uygulamasında ve mobil uygulamalarında, Kimi Work’te, Kimi Code’da ve Kimi API’de kullanıma açıldı; Moonshot, tüm ağırlıkları 4 Kasım’a kadar Hugging Face’te yayımlamayı vaat ediyor

Model

Ek eğitimden (post-training) geçirilmiş bir K3: toplam 2.8T, etkin 104B parametreli aynı MoE tabanı, çok daha fazla pekiştirmeli öğrenme post-training hesaplamasıyla; yerel metin, görsel ve video girdili 1,048,576 tokenlık bağlam

Resmi fiyat

K3.1 Pro milyon token başına $2 girdi / $10 çıktı, önbellek isabetleri için $0.20 ve önbellek yazma için $2 (5 dakika) veya $4 (1 saat) tutar; K3’ten ($3 / $15) üçte bir daha ucuz. Highspeed girdi, çıktı ve yazmayı ikiye katlar ($4 / $20), önbellek isabetleri ise $0.20’de kalır

Highspeed

Aynı model; Moonshot 2–3× daha hızlı çalıştığını söylüyor. Wokey’nin 10-24 ölçümü (Kimi Code uç noktası, effort=high): Pro 64–67 token/sn, Highspeed 118–129 token/sn, yaklaşık 1.9× daha hızlı; K3 aynı koşullarda yaklaşık 45 token/sn ile çalıştı

Thinking ve parametreler

Yalnızca thinking modu: thinking’i kapatmak 400 döndürür. reasoning_effort low / high / max kabul eder, varsayılan max’tir; temperature, top_p ve diğer örnekleme parametreleri sabittir, K3 ile aynı kısıtlar

Bağımsız değerlendirme

Artificial Analysis Intelligence Index v4.3.2: 55 puan, 215 model içinde 4. sırada; yalnızca Claude Opus 5.5 (58), Sonnet 5.5 (56) ve Muse Wonder Full’un (56) gerisinde ve K3’ün 11 puan üzerinde; görev başına $2.11, Opus 5.5’in yaklaşık üçte biri

API ve kanallar

Model ID’leri Kimi platformunda kimi-k3.1-pro ve kimi-k3.1-pro-highspeed, Kimi Code’da k3.1-pro ve k3.1-pro-highspeed şeklindedir. Wokey /v1/chat/completions ve /v1/messages sunar (Claude Code ile çalışır)

Kontrol tarihi 2026-11-02 · Kaynaklar: Moonshot · K3.1 Pro quickstart · Pricing · Kimi Code models · Artificial Analysis

Resmi benchmarklar: Kimi K3.1 Pro vs Opus 5.5 vs GPT-6 Astra vs Fable 5.1 vs GLM-5.3 vs DeepSeek

Moonshot’ın K3.1 Pro teknik blogundan; bunlar üreticinin bildirdiği sonuçlardır ve “—” puan yayımlanmadığını gösterir. Dahili değerlendirmeler ve siber güvenlik değerlendirmeleri dışarıda bırakılmıştır.

Tüm K3.1 Pro puanları reasoning_effort=max, temperature=1.0 ve top_p=0.95 ile alınmıştır; kodlama benchmarkları Claude Code ortamında çalıştırılmıştır. Üç kapalı model fallback ile max’te çalıştırılmıştır. ProgramBench satırı ikili bir puandır (bir görev ≥%95’e ulaştığında sayılır), bu yüzden K3 sayfasındaki ham puanlarla karşılaştırılamaz. GLM-5.3’ün HLE-Full puanı yalnızca metin içeren alt kümeye aittir.

Hangisini kullanmalı: K3.1 Pro, Claude Opus 5.5, K3 veya GLM-5.3

Claude Opus 5.5 ile karşılaştırma

Artificial Analysis’in Intelligence Index v4.3.2’sinde Opus 5.5 (max) 58, K3.1 Pro 55 puan alıyor; aralarında yalnızca 3 puan var, bir görevin maliyeti ise $5.98 karşısında $2.11, yani K3.1 Pro’da yaklaşık üçte biri. Moonshot’ın tablosunda ikisi Terminal-Bench 4.0’da neredeyse başa baş (%65.7’ye karşı %66.4); tbench.ai’ın maliyet verisine göre bir görev K3.1 Pro’da yaklaşık $5.25, Opus 5.5’te $14.30 tutuyor. K3.1 Pro SWE-Marathon v1.1 (%51.7’ye karşı %46.3), tool’larla HLE (%70.0’a karşı %67.7) ve OfficeQA Pro v2’de önde; Opus 5.5 ise ProgramBench (%65.0’a karşı %31.5), Terminal-Bench Science (%63.3’e karşı %38.1) ve tool’suz HLE’de (%59.8’e karşı %51.1) belirgin biçimde daha güçlü ve daha hızlı (yaklaşık 96’ya karşı 77 token/sn). Uzun soluklu kodlama agent’ları, belge ve finans analizi ile bütçeye duyarlı yüksek hacim için K3.1 Pro’yu; ilk denemede çalışması gereken karmaşık programlar ve bilimsel işler için Opus 5.5’i seçin.

K3’ten geçiş

Evet, token başına ödemeli API kullanımı için. K3.1 Pro endekste K3’ten 11 puan yüksek (55 vs 44), liste fiyatı üçte bir daha ucuz ve Wokey’nin ölçümlerinde K3’ün 45 token/sn hızına karşı yaklaşık 64–67 token/sn çıktı veriyor. İstek kısıtları K3 ile aynı, yani geçiş için model değerini kimi-k3 yerine kimi-k3.1-pro yapmak yeterli. Kimi yeni bir oturum başlatmayı öneriyor: bir K3 oturumunun ortasında geçiş yapmak önbelleği geçersiz kılar ve çıktı kalitesini düşürebilir. Kimi Code kotası ise ayrı bir konu: 10-27’den beri yeni planlarda aynı tokenlar K3.1 Pro’da K3’e göre 11× (girdi) ve 14× (çıktı) kota harcıyor (Wokey üretim verisi); dolayısıyla kısıtlı bir abonelikte K3 ile çok daha fazla iş çıkar.

GLM-5.3 ve DeepSeek V4.1 Flash ile karşılaştırma

İkisi de Artificial Analysis’te 45 puan alıyor, K3.1 Pro’nun 10 puan altında. GLM-5.3 görev başına $2.01 tutuyor; bu, K3.1 Pro’nun $2.11 maliyetiyle neredeyse aynı, yani aynı harcamayla K3.1 Pro belirgin biçimde daha güçlü ve ayrıca görsel ile video da alıyor. DeepSeek V4.1 Flash 1017 görev başına yalnızca $0.26 tutuyor, K3.1 Pro’nun yaklaşık sekizde biri; DeepSWE’de onu az farkla geçiyor bile (%77.0’a karşı %75.5), ancak Terminal-Bench 4.0’da yalnızca %42.3 alıyor. Basit, yüksek hacimli işler için DeepSeek’i, karmaşık agentic ve çok modlu görevler için K3.1 Pro’yu kullanın.

Pro mu Highspeed mi

İkisi aynı benchmark puanlarına sahip aynı modeldir. Highspeed iki kat pahalıdır ve Kimi Code’da yaklaşık iki kat kota kullanır; Wokey’nin ölçümlerinde yaklaşık 1.9× daha hızlıdır (118–129 vs 64–67 token/sn) ve ilk tokena yaklaşık bir saniye daha erken ulaşır. Birinin yanıtı beklediği etkileşimli kodlama için Highspeed’i; arka plan agent’ları, toplu işler ve token bütçeli işler için Pro’yu seçin.

Effort seçimi

Thinking kapatılamaz ve reasoning_effort yalnızca low, high ve max kabul eder; varsayılan max’tir. Moonshot’ın yayımladığı Terminal-Bench 4.0 maliyet eğrisinde high görev başına yaklaşık $4.16 ile %52.8, max ise yaklaşık $5.25 ile %65.7 alıyor: max, 12.9 puan fazlası için %26 daha pahalı. Kodlama ve agent’lar için max’te kalın, basit soru-cevap ve format dönüştürme için low kullanın. Reasoning tokenları çıktı tarifesiyle faturalandırılır ve Artificial Analysis endeksinin tamamında 150 milyon çıktı tokenı kaydetti; bu, 87 milyonluk medyanın %70 üzerinde, bu yüzden çıktı bütçelerinde pay bırakın.

Kimi dokümantasyonu

Üçüncü taraf ve topluluk değerlendirmeleri

• Artificial Analysis: Intelligence Index v4.3.2: 55 puan, 215 model içinde 4. sırada. Endeksin tamamında 150 milyon çıktı tokenı kullandı (medyan 87 milyon), görev başına $2.11 tutuyor, yaklaşık 77 token/sn çıktı veriyor ve ilk tokena yaklaşık 3.1 saniyede ulaşıyor. Ağırlıklar yayımlanana kadar kapalı (proprietary) olarak listeleniyor. Wokey’deki her faturalandırma kalemi resmi fiyatın %40 düzeyindedir; yani aynı görev yaklaşık $0.84 tutar.
• Hacker News (542 puanlık başlık): En çok tartışılan konu, Moonshot’ın siber güvenlik içeriklerini eğitim verisinden çıkarmasıydı: bazıları bunu retlerden daha sağlam buluyor, bazıları ise genel kodlama becerisi konusunda endişeli. Ardından Kimi’nin abonelik kotası geldi: $99’lık kademedeki bir kullanıcı 5 saatlik kotayı tek bir oturumun 47 dakikasında tüketti. Başkaları Çin fiyatının K3’ün yaklaşık %30 altında olduğunu ve modelin artık Artificial Analysis’te GPT-6 Astra ile Fable 5.1’in üzerinde yer aldığını belirtti.
• Wokey ölçümleri: Wokey, 10-24’te aynı promptu (yaklaşık 900 kelimelik teknik bir yazı) Kimi Code uç noktasında model başına üç kez çalıştırdı (effort=high): K3.1 Pro 64–67 token/sn, Highspeed 118–129 token/sn, K3 ise yaklaşık 45 token/sn ile çalıştı. Hem chat/completions hem de Claude Code’un kullandığı messages formatı thinking’i normal şekilde döndürüyor; thinking’i kapatmak, top_p≠0.95 ve herkese açık görsel URL’lerinin hepsi 400 döndürüyor.

Claude Code’da K3.1 Pro kullanımı ve kontrol edilecek istek kuralları

Bu kurallar Kimi’nin dokümantasyonundan ve Wokey’nin iki modelle 10-24’te yaptığı testlerden alınmıştır. K3’ten geçmeden veya modeli ilk kez bağlamadan önce bunları kontrol edin.

• Model ID’leri: Kimi platformu ve Wokey kimi-k3.1-pro / kimi-k3.1-pro-highspeed kullanır; Kimi Code aboneliğinden alınan anahtarlar k3.1-pro / k3.1-pro-highspeed gerektirir. Wokey’nin testinde Kimi Code’a kimi-k3.1-pro göndermek 400 “Your model id does not exist” döndürdü.
• Thinking kapatılamaz: thinking: {"type": "disabled"} 400 “K3.1 Pro does not support disabled thinking mode” döndürür. Modelin ne kadar düşüneceğini üst düzeydeki reasoning_effort (low / high / max) ile ayarlayın.
• temperature, top_p, n, presence_penalty ve frequency_penalty sırasıyla 1.0, 0.95, 1, 0 ve 0 olarak sabittir ve Kimi bunları göndermemenizi ister; top_p=1, 400 “invalid top_p: only 0.95 is allowed for this model” döndürür. Wokey gateway’i aynı kuralları uygular, böylece sonuç isteği hangi upstream’in karşıladığına bağlı olmaz.
• Çok turlu sohbetlerde ve tool çağrılarında, API’nin döndürdüğü assistant mesajının tamamını reasoning_content ve tool_calls dahil geri gönderin.
• Görseller data:image/png;base64,... gibi base64 data URL’leri olarak gönderilir. Wokey’nin 10-24 testinde herkese açık bir görsel URL’si, K3’te olduğu gibi 400 “unsupported image url” döndürdü; video da base64 olarak gönderilir.
• Claude Code’da: ANTHROPIC_BASE_URL değerini https://api.wokey.ai, ANTHROPIC_AUTH_TOKEN değerini Wokey API anahtarınız ve ANTHROPIC_MODEL değerini kimi-k3.1-pro olarak ayarlayın. Wokey iki modeli de 10-24’te Claude Code’un kullandığı /v1/messages formatında test etti; thinking blokları ve metin normal şekilde döndü; fiyatı milyon token başına $0.80 girdi / $4.00 çıktıdır. OpenCode ve diğer OpenAI uyumlu istemciler, https://api.wokey.ai/v1 base URL’siyle /v1/chat/completions kullanır.

Görsel içeren istek gövdesi (/v1/chat/completions)

{
  "model": "kimi-k3.1-pro",
  "reasoning_effort": "max",
  "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" }
    ]
  }]
}

Güncel katalog fiyatları

Fiyatlar 1 milyon token başınadır; ücretlendirmede isteğin işlendiği andaki fiyat esas alınır.

Resmi fiyat kaynağı: https://platform.kimi.ai/docs/pricing/chat

Wokey üzerinde ölçüldü

Son 28 gün (2026-10-13 – 2026-11-09), her pazartesi güncellenir · 80+ hesaptan gerçek istekler

İlk token süresi, kısa prompt

2.7 sn (Medyan · 8K token altı prompt · p90 5.9 sn)

İlk token süresi, agent boyutunda prompt

5.1 sn (Medyan · 32K–128K token prompt)

Prompt önbellek isabet oranı

96% (Önbellekten okunan girdi token payı)

En çok kullanılan istemciler: Magpie 81%, DeepSeek Harness 13%. İstemcisi tanınan istekler içindeki pay; istemcinin tanındığı isteklerin oranı 44%.

Nasıl ölçülüyor

İlk token süresi, Wokey gateway'inin isteği almasından ilk akış içeriğine (metin, akıl yürütme özeti veya ret) kadar geçen süredir. Kuyrukta beklemeyi, başka bir hesapta yeniden denemeleri ve modelin düşünme süresini içerir; bu yüzden upstream'in kendi ilk token gecikmesinden uzundur. Yalnızca başarılı streaming istekleri sayılır ve prompt boyutuna (girdi artı önbellek okuma ve yazma) göre gruplanır.

Önbellek isabet oranı = başarılı isteklerde önbellekten okunan token ÷ girdi token'ı. İstemciye ve kullanım biçimine bağlıdır; önbellek isabet oranı sayfaları bunu istemci bazında gösterir.

Kurumsal hesaplar ve Wokey'nin kendi test hesapları hariç tutulur. Bir model, son 28 günde en az 20 kullanıcı tarafından kullanıldığında ve tek bir kullanıcı isteklerinin %50 kadarından fazlasını göndermediğinde gösterilir; aynı referans zinciriyle kaydolan hesaplar tek kullanıcı sayılır. Her ilk token süresi değeri için en az 500 istek gerekir.

İstemciye göre önbellek isabet oranı

Model yetenekleri

Context

1,048,576 tokens

Maksimum çıktı

1,048,576 tokens

Streaming

Destekleniyor

Tools

Destekleniyor

Vision

Destekleniyor

Desteklenen API biçimleri

/v1/chat/completions · /v1/responses · /v1/messages

İstek gönderin

/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","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","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","max_tokens":1024,"messages":[{"role":"user","content":"Hello"}]}'

Araçlarınızda Kimi K3.1 Pro kullanın

Gateway adresi https://api.wokey.ai (OpenAI uyumlu istemciler genellikle https://api.wokey.ai/v1 kullanır), model ID’si ise kimi-k3.1-pro. Kullandığınız istemcinin kılavuzunu açın.

• Claude Code ile Kimi K3.1 Pro kullanımı: Anthropic Messages · base URL ve API anahtarı kurulumu
• Codex ile Kimi K3.1 Pro kullanımı: OpenAI Responses · base URL ve API anahtarı kurulumu
• Claude Desktop ile Kimi K3.1 Pro kullanımı: Anthropic Messages · base URL ve API anahtarı kurulumu
• opencode ile Kimi K3.1 Pro kullanımı: OpenAI Chat Completions · base URL ve API anahtarı kurulumu
• pi ile Kimi K3.1 Pro kullanımı: Anthropic Messages · base URL ve API anahtarı kurulumu
• DeepSeek Harness ile Kimi K3.1 Pro kullanımı: OpenAI Chat Completions · base URL ve API anahtarı kurulumu
• Z Code ile Kimi K3.1 Pro kullanımı: Anthropic Messages · base URL ve API anahtarı kurulumu
• Cherry Studio ile Kimi K3.1 Pro kullanımı: OpenAI Chat Completions · base URL ve API anahtarı kurulumu
• WorkBuddy ile Kimi K3.1 Pro kullanımı: OpenAI Chat Completions · base URL ve API anahtarı kurulumu
• OpenClaw ile Kimi K3.1 Pro kullanımı: OpenAI Chat Completions · base URL ve API anahtarı kurulumu
• Hermes Agent ile Kimi K3.1 Pro kullanımı: OpenAI Chat Completions · base URL ve API anahtarı kurulumu
• Magpie ile Kimi K3.1 Pro kullanımı: OpenAI Chat Completions · base URL ve API anahtarı kurulumu
• Kimi API maliyet hesaplayıcı: Kimi K3.1 Pro aylık ne kadar tutar: Kullanımınıza ve önbellek isabet oranınıza göre Kimi API ile Wokey’deki aylık maliyeti karşılaştırın.
• Kimi Code limitleri, ölçüm: bir plan ne kadar Kimi K3.1 Pro karşılar: 5 saatlik pencere ve ay başına ölçülen token miktarı ve bunların API fiyatlarıyla değeri.
• OpenRouter alternatifi: Wokey ve OpenRouter karşılaştırması: Token fiyatlarını, ödeme ücretlerini, API biçimlerini ve upstream kaynaklarını karşılaştırın.
• Doğrulanabilir AI API: hangi modeller ve API biçimleri yanıt kanıtı taşır: Yanıt kanıtları şu anda yalnızca resmi rotalarda olduğu gibi iletilen Claude Messages ve GPT Responses yanıtlarını kapsar.

Sık sorulan sorular

İlgili modeller ve dokümantasyon

• Kimi K3.1 Pro Highspeed
• Kimi K3
• Kimi K2.8 Preview
• API dokümantasyonu
• Tüm modeller ve fiyatlar
• Provider Node