Kimi K3.1 Pro API

价格对比：官方、OpenRouter 与 Wokey

每百万 token 美元价。官方与 OpenRouter 价格为 2026-10-24 人工核对，不含税；Wokey 价格读取实时价目表。

核对日期 2026-10-24 · 官方价格页 · OpenRouter 端点列表

在 Claude Code 中使用

该模型在 Wokey 上支持 /v1/messages，设置以下环境变量后启动 claude 即可。

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

Kimi K3.1 Pro 要点

发布日期

2026-10-23（北京时间 10-24 凌晨）发布 K3.1 Pro 和 K3.1 Pro Highspeed，当天上线 Kimi 网页版与 App、Kimi Work、Kimi Code 和 Kimi API；Moonshot 承诺 11 月 4 日前在 Hugging Face 公开完整权重

模型

K3 的后训练版本：沿用 K3 的 2.8T 总参数、104B 激活 MoE 底座，大幅增加强化学习的后训练算力；上下文 1,048,576 token，原生支持文本、图片和视频输入

官方价格

K3.1 Pro 输入 $2 / 输出 $10 每百万 token，缓存命中 $0.20，缓存写入 5 分钟 $2、1 小时 $4，比 K3（$3 / $15）便宜三分之一；国内价 ¥13 / ¥68，命中 ¥1.30。Highspeed 输入输出和写入都翻倍（$4 / $20），缓存命中仍是 $0.20

Highspeed

与 Pro 是同一个模型，官方称快 2–3 倍。Wokey 10-24 实测（Kimi Code 端点，effort=high）：Pro 64–67 token/s，Highspeed 118–129 token/s，约快 1.9 倍；K3 同条件约 45 token/s

思考与参数

只支持思考模式，关闭思考返回 400；reasoning_effort 支持 low / high / max，默认 max；temperature、top_p 等采样参数固定，传其他值会被拒绝，与 K3 的约束相同

第三方评测

Artificial Analysis 智能指数 v4.3.2 为 55 分，在 215 个模型中排第 4，仅次于 Claude Opus 5.5（58）、Sonnet 5.5（56）和 Muse Wonder Full（56），比 K3 高 11 分；每任务 $2.11，约为 Opus 5.5 的三分之一

API 与渠道

Kimi 开放平台的模型 ID 是 kimi-k3.1-pro、kimi-k3.1-pro-highspeed；Kimi Code 里是 k3.1-pro、k3.1-pro-highspeed。Wokey 提供 /v1/chat/completions 与 /v1/messages（Claude Code 可直接用）

核对日期 2026-10-24 · 来源: Moonshot · K3.1 Pro quickstart · Pricing · Kimi Code models · Artificial Analysis

官方跑分：Kimi K3.1 Pro vs Opus 5.5 vs GPT-6 Astra vs Fable 5.1 vs GLM-5.3 vs DeepSeek

数据来自 Moonshot 的 K3.1 Pro 技术博客，是厂商自测结果；“—”表示未公布。表中省略了内部评测和网络安全类评测。

K3.1 Pro 的成绩都在 reasoning_effort=max、temperature=1.0、top_p=0.95 下取得，编码类评测用 Claude Code 环境；三个闭源模型为 max 档、启用回退时的成绩。ProgramBench 一行是二值分数（单题得分 ≥95% 记 1 分），不能与 K3 页面上的原始分数直接比较。GLM-5.3 的 HLE-Full 为纯文本子集成绩。

怎么选：K3.1 Pro、Claude Opus 5.5、K3 还是 GLM-5.3

对比 Claude Opus 5.5

Artificial Analysis 智能指数 v4.3.2 中 Opus 5.5（max）58 分，K3.1 Pro 55 分，只差 3 分；每任务成本 $5.98 对 $2.11，K3.1 Pro 约为三分之一。Moonshot 的表里 Terminal-Bench 4.0 两者几乎持平（65.7% vs 66.4%），按 tbench.ai 的成本数据，K3.1 Pro 每任务约 $5.25，Opus 5.5 约 $14.30。K3.1 Pro 在 SWE-Marathon v1.1（51.7% vs 46.3%）、带工具的 HLE（70.0% vs 67.7%）和 OfficeQA Pro v2 领先；Opus 5.5 在 ProgramBench（65.0% vs 31.5%）、Terminal-Bench Science（63.3% vs 38.1%）和不带工具的 HLE（59.8% vs 51.1%）明显更强，输出也更快（约 96 vs 77 token/s）。长程编码 agent、文档和金融分析、预算敏感的批量任务选 K3.1 Pro；要求一次写对的复杂程序和科研类任务选 Opus 5.5。

要不要从 K3 升级

按 token 计费的 API 用户建议升级。K3.1 Pro 的智能指数比 K3 高 11 分（55 vs 44），官方价反而便宜三分之一，输出速度从约 45 token/s 提到约 64–67 token/s（Wokey 实测）。请求参数约束和 K3 一样，代码里只需要把 model 从 kimi-k3 换成 kimi-k3.1-pro。Kimi 官方建议换模型时开新会话：在旧的 K3 会话里中途切换，缓存会失效，输出质量也可能下降。Kimi Code 会员要注意：Wokey 在 Max 档实测，同样的 token，K3.1 Pro 比 K3 多耗约 50%（输入）和 82%（输出）的额度，额度紧张时简单任务可以继续用 K3。

对比 GLM-5.3 和 DeepSeek V4.1 Flash

两者在 Artificial Analysis 中都是 45 分，比 K3.1 Pro 低 10 分。GLM-5.3 每任务 $2.01，与 K3.1 Pro 的 $2.11 几乎一样，同价位下 K3.1 Pro 明显更强，且支持图片和视频输入。DeepSeek V4.1 Flash 1017 每任务只要 $0.26，约为 K3.1 Pro 的八分之一，DeepSWE 甚至略高（77.0% vs 75.5%），但 Terminal-Bench 4.0 只有 42.3%。简单、大批量的任务用 DeepSeek，复杂的 agent 和多模态任务用 K3.1 Pro。

Pro 还是 Highspeed

两者是同一个模型，跑分相同。Highspeed 价格是 2 倍，在 Kimi Code 里额度消耗也约 2 倍；Wokey 实测速度约 1.9 倍（118–129 vs 64–67 token/s），首 token 时间也短约 1 秒。需要人盯着等结果的交互式编码选 Highspeed；后台 agent、批量任务和按 token 算预算的场景选 Pro。

Effort 怎么设

思考不能关闭，reasoning_effort 只有 low、high、max，默认 max。Moonshot 公布的 Terminal-Bench 4.0 成本曲线中，high 为 52.8%、每任务约 $4.16，max 为 65.7%、约 $5.25：max 只贵 26%，却多了 12.9 个百分点。编码和 agent 任务用默认的 max；简单问答和格式转换用 low。推理 token 按输出价计费，Artificial Analysis 跑完整套指数用了 1.5 亿输出 token，比中位数（8,700 万）多七成，输出预算要留足。

Kimi 官方文档

第三方与社区评价

• Artificial Analysis: 智能指数 v4.3.2 为 55 分，在 215 个模型中排第 4；跑完整套指数用了 1.5 亿输出 token（中位数 8,700 万），每任务 $2.11，输出速度约 77 token/s，首 token 约 3.1 秒。权重发布前它暂时被标为闭源模型。Wokey 各计费项均为官方价的 30%，同样的任务约 $0.63。
• Hacker News（542 分讨论）: 讨论最多的是 Moonshot 在训练数据中主动剔除网络安全相关内容的做法，有人认为这是比拒答更可靠的安全手段，也有人担心影响通用编码能力。其次是 Kimi 订阅额度：有用户反映 $99 档单个会话 47 分钟就用完 5 小时额度。也有人指出国内价比 K3 便宜约三成，以及它在 Artificial Analysis 上已超过 GPT-6 Astra 和 Fable 5.1。
• Wokey 实测: 10-24 在 Kimi Code 端点用同一道约 900 词的技术写作题，各模型跑 3 次（effort=high）：K3.1 Pro 64–67 token/s，Highspeed 118–129 token/s，K3 约 45 token/s。chat/completions、Claude Code 用的 messages 格式都正常返回思考内容；关闭思考、top_p≠0.95、公网图片 URL 都返回 400。

在 Claude Code 里使用 K3.1 Pro 与调用注意事项

以下要求来自 Kimi 官方文档，以及 Wokey 10-24 对两个模型的实测。从 K3 切换过来，或第一次接入前，先检查这几项。

• 模型 ID：Kimi 开放平台和 Wokey 用 kimi-k3.1-pro / kimi-k3.1-pro-highspeed；Kimi Code 会员的 Key 要用 k3.1-pro / k3.1-pro-highspeed。Wokey 实测在 Kimi Code 传 kimi-k3.1-pro 会返回 400 “Your model id does not exist”。
• 思考不能关闭：传 thinking: {"type": "disabled"} 会返回 400 “K3.1 Pro does not support disabled thinking mode”。用顶层 reasoning_effort（low / high / max）控制思考深度。
• temperature、top_p、n、presence_penalty、frequency_penalty 固定为 1.0、0.95、1、0、0，官方要求不传；传 top_p=1 会返回 400 “invalid top_p: only 0.95 is allowed for this model”。Wokey 网关按同样的规则校验，不管请求被路由到哪个上游，结果都一致。
• 多轮对话和工具调用要把 API 返回的完整 assistant 消息原样传回，包括 reasoning_content 和 tool_calls。
• 图片要用 base64 的 data URL（如 data:image/png;base64,...）。Wokey 10-24 实测公网图片地址返回 400 “unsupported image url”，与 K3 相同；视频同样用 base64。
• 在 Claude Code 里使用：把 ANTHROPIC_BASE_URL 设为 https://api.wokey.ai、ANTHROPIC_AUTH_TOKEN 填 Wokey API Key、ANTHROPIC_MODEL 设为 kimi-k3.1-pro。Wokey 10-24 用 Claude Code 的 /v1/messages 格式实测两个模型，均正常返回思考块和正文，价格为输入 $0.60 / 输出 $3.00 每百万 token。OpenCode 等 OpenAI 兼容客户端用 /v1/chat/completions，Base URL 填 https://api.wokey.ai/v1。

带图片的请求体示例（/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" }
    ]
  }]
}

目录价格快照

价格单位为每 100 万 tokens；实际结算以请求处理时价格为准。

官方价格来源: https://platform.kimi.ai/docs/pricing/chat

模型能力

Context

1,048,576 tokens

最大输出

1,048,576 tokens

Streaming

支持

Tools

支持

Vision

支持

支持接口

/v1/chat/completions · /v1/messages

发送请求

/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/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"}]}'

在客户端中使用 Kimi K3.1 Pro

网关地址是 https://api.wokey.ai（OpenAI 兼容客户端通常写成 https://api.wokey.ai/v1），模型 ID 填 kimi-k3.1-pro。按你使用的客户端打开对应接入文档。

• 在 Claude Code 中使用 Kimi K3.1 Pro: Anthropic Messages · Base URL 与 API Key 配置
• 在 Claude Desktop 中使用 Kimi K3.1 Pro: Anthropic Messages · Base URL 与 API Key 配置
• 在 opencode 中使用 Kimi K3.1 Pro: OpenAI Chat Completions · Base URL 与 API Key 配置
• 在 OpenClaw 中使用 Kimi K3.1 Pro: OpenAI Chat Completions · Base URL 与 API Key 配置
• 在 Hermes Agent 中使用 Kimi K3.1 Pro: OpenAI Chat Completions · Base URL 与 API Key 配置
• 在 DeepSeek Harness 中使用 Kimi K3.1 Pro: OpenAI Chat Completions · Base URL 与 API Key 配置
• Kimi Code 额度实测：订阅里能跑多少 Kimi K3.1 Pro: 实测 5 小时窗口和月度额度能跑多少 token，以及折合多少 API 美元。
• OpenRouter 替代方案：Wokey 与 OpenRouter 对比: 对比 token 价格、支付手续费、支持接口和上游来源。
• 可验证 AI API：哪些模型和接口带响应证明: 响应证明目前只覆盖官方直连路由上原样转发的 Claude Messages 和 GPT Responses 响应。

常见问题

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