Kimi K3.1 Pro frente a Claude Opus 5.5 es una elección entre dos modelos pensados para programación de larga duración y trabajo de conocimiento. Empieza con Kimi cuando quieres evaluar cambios a escala de repositorio, análisis financiero o tareas de visual a código a una tarifa por token de GPTProto más baja. Mantén a Opus en la lista corta cuando el flujo está armado alrededor del comportamiento de agente y la interfaz de herramientas de Claude. Los dos aceptan texto e imágenes y producen texto. Esta página compara kimi-k3.1-pro, no el SKU distinto de alta velocidad.
La respuesta corta: empieza la revisión de coste con Kimi K3.1 Pro. En las tarifas en vivo de GPTProto su entrada está un 44% más baja y su salida un 44% más baja. Un precio por token más bajo ayuda cuando la aplicación puede comprobar la salida y frenar los reintentos de más. Mantén a Opus cuando un flujo de Claude ya establecido pasa esas comprobaciones. La comparación de lanzamiento de Moonshot es una razón para probar los dos, no una decisión por sí sola.
Mejor paraKimi K3.1 Pro de Moonshot para programación de horizonte largo, investigación financiera y trabajo de visual a código a la tarifa de catálogo más baja.
Por 1 millón de tokens · tarifa de catálogo
Mejor paraClaude Opus 5.5 de Anthropic para programación de agente de larga duración y trabajo de conocimiento en una ruta de Claude ya existente.
Por 1 millón de tokens · tarifa de catálogo
Los precios de GPTProto son las tarifas de catálogo de texto a texto en vivo. La latencia, el contexto y los benchmarks aparecen solo cuando la recolección de OpenRouter los devolvió para los dos modelos.
curl https://gptproto.com/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer $GPTPROTO_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "kimi-k3.1-pro",
"messages": [{"role": "user", "content": "Hi"}]
}'curl https://gptproto.com/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer $GPTPROTO_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "claude-opus-5-5",
"messages": [{"role": "user", "content": "Hi"}]
}'Precios por 1 millón de tokens del catálogo de GPTProto. Cifras de OpenRouter extraídas 20 de octubre de 2026. No es un SLA de GPTProto.
En las tarifas de texto en vivo de GPTProto, Kimi K3.1 Pro está a $2.00 por millón de tokens de entrada y $10.00 por millón de tokens de salida. Claude Opus 5.5 está a $3.60 y $18.00. Las tarifas de lista del proveedor guardadas junto a ellas son $2.00/$10.00 para Kimi K3.1 Pro y $4.00/$20.00 para Claude Opus 5.5. Kimi K3.1 Pro está un 44% más bajo en la entrada y un 44% más bajo en la salida.
Para un lote de 1 millón de tokens de entrada sin caché y 200.000 tokens de salida facturados, esas tarifas de catálogo quedan en $4.00 para Kimi K3.1 Pro y $7.20 para Claude Opus 5.5. La parte de entrada es $2.00 frente a $3.60. La parte de salida es $2.00 frente a $3.60. Las operaciones de caché y las herramientas que se facturan por separado van aparte. Para un agente que relee un repositorio y revisa un parche, cuenta cada intento necesario para llegar a los mismos criterios de aceptación.
Revisa las páginas en vivo de Kimi K3.1 Pro y Claude Opus 5.5 antes de presupuestar una ruta de producción. Esta comparación lee el mismo catálogo que usan esas páginas. No copia un precio de OpenRouter.
Multiplica los tokens de entrada y de salida que esperas por las tarifas en vivo de GPTProto. Después ejecuta un conjunto real. Un presupuesto útil incluye caché, herramientas, reintentos y la parte de peticiones que cada modelo termina bien.
Solo tokens de entrada y de salida, a la tarifa de catálogo cargada para esta página. La caché, las herramientas y los reintentos van aparte.
Prueba Kimi K3.1 Pro y Claude Opus 5.5 desde el mismo saldo de GPTProto, a las tarifas de sus páginas de modelo.
Para probar. Sirve para conectar el endpoint y estrenar modelos.
El monto que suelen elegir quienes programan solos o están sacando un proyecto chico a producción.
Para equipos que ya corren tráfico de producción. El crédito extra se suma al precio que ya viene con descuento.
Usa el modelo cuyo modo de fallo ya puedes describir.
Un análisis de documento y un cambio de código de varios archivos pueden usar predeterminados distintos en el mismo saldo de GPTProto. Sube el tráfico de la ruta nueva solo después de que cumple las comprobaciones de aceptación que ya usas.
Kimi K3.1 Pro publica 1,048,576 tokens de contexto. Moonshot describe esa ventana como compartida por la entrada y la salida, con un presupuesto de salida configurable dentro de ella. Claude Opus 5.5 publica 1 millón de tokens de contexto y 128 mil tokens de salida. Esta página muestra el límite de salida de Kimi cuando la recolección devuelve uno. Una ventana grande ayuda cuando el prompt es un conjunto organizado de requisitos, evidencia y resultados recientes de herramientas.
El razonamiento de Kimi sigue activado, con esfuerzo low, high y max. Opus 5.5 usa pensamiento adaptativo siempre activo. Para el uso de herramientas en varios turnos de Kimi, conserva el mensaje completo del asistente, incluido el contenido de razonamiento. Para Claude, usa el formato de petición y de respuesta de herramientas de la ruta de GPTProto elegida. No arrastres una petición anterior sin cambios.
La comparación de lanzamiento de K3.1 Pro de Moonshot informa un 65,7% para Kimi y un 66,4% para Claude Opus 5.5 en Terminal-Bench 4.0. Mantén esa versión del benchmark y la atribución a Moonshot unidas a esas cifras. La fila de inteligencia de esta página aparece solo cuando la recolección tiene una puntuación para los dos modelos.
Moonshot posiciona a K3.1 Pro para programación de horizonte largo e implementación visual. Anthropic posiciona a Opus 5.5 para programación de agente de larga duración y trabajo de conocimiento. Dale a cada candidato el mismo problema, la misma instantánea del repositorio, el mismo acceso a herramientas y la misma definición de completación. Pide la implementación y los resultados de la verificación. Revisa si el cambio conserva las interfaces, trata los caminos de error y evita ediciones que no vienen al caso. Usa el mismo tiempo de espera del shell, el mismo comando de prueba y el mismo margen de reintentos.
El lanzamiento de Kimi pone el acento en la investigación financiera y el modelado. Usa los mismos informes presentados, extractos de hoja de cálculo, reglas de cálculo y la misma pregunta para los dos modelos. Exige fuentes trazables y fórmulas reproducibles. El alcance de trabajo de conocimiento de Opus lo hace parte de la misma prueba. Compara el memo y las preguntas sin resolver, y mantén un comprobador numérico en los cálculos materiales.
Los dos modelos aceptan imágenes. El lanzamiento de Kimi muestra trabajo de frontend, CAD y 3D a través de herramientas de software. Identificar un control, producir código de interfaz y operar una aplicación son tareas distintas. Ejecuta el componente o el script generado y luego inspecciona el diseño, la geometría y el comportamiento. Empieza con Kimi para un agente sensible al coste que puedes comprobar automáticamente. Empieza con Opus cuando el flujo de Claude ya pasa, y cuenta en el coste de migración los cambios de petición, las revisiones del prompt y el manejo de herramientas.
Cada página de modelo tiene la tarifa actual, un ejemplo de API y un Playground. Ejecuta tus propios prompts y quédate con la regla de enrutado que gane en calidad, latencia y presupuesto. Explora el catálogo de modelos si quieres un tercer candidato en la misma prueba. Compara los precios actuales de GPTProto.
En las tarifas en vivo de GPTProto, Kimi K3.1 Pro está a $2.00 de entrada y $10.00 de salida por millón de tokens, frente a $3.60 y $18.00 de Claude Opus 5.5. Eso es un 44% menos en la entrada y un 44% menos en la salida. La tarifa de lista del proveedor para Opus es $4.00/$20.00. Sigue el uso total entre intentos para comparar una tarea completada.
Los dos están posicionados para agentes de programación de larga duración. Moonshot informa un 65,7% para Kimi y un 66,4% para Opus en Terminal-Bench 4.0 en su comparación de lanzamiento de K3.1 Pro. Ejecuta las pruebas de tu repositorio para elegir un predeterminado para tus propias tareas.
Sí. Los dos aceptan entradas de texto e imagen y devuelven texto. Usa el formato de entrada documentado de la ruta elegida y luego ejecuta e inspecciona el código generado cuando la tarea implica una interfaz o un activo 3D.
El razonamiento de Kimi K3.1 Pro sigue activado y se puede poner en esfuerzo low, high o max. Anthropic lista pensamiento adaptativo siempre activo para Opus 5.5. Elige un esfuerzo admitido y mide el uso de tokens resultante.
Al 27 de octubre, el acceso por API está disponible y Moonshot programa los pesos completos del modelo para su publicación el 4 de noviembre como tarde. Claude Opus 5.5 es un modelo propietario alojado. GPTProto da acceso por API a los dos.
Sí. Kimi K3.1 Pro y Claude Opus 5.5 tienen cada uno una página de modelo con el precio, un ejemplo de API y un Playground. Usa una sola clave y un solo saldo de GPTProto, y mantén el formato de mensajes, la configuración de pensamiento y el manejo de herramientas de cada ruta alineados con su ejemplo de uso de la API.
No. Las cifras en dólares son las tarifas de catálogo de GPTProto para la escena de texto a texto, incluida la tarifa de lista del proveedor que el catálogo guarda al lado. OpenRouter es la fuente de la latencia, el rendimiento, el contexto, el límite de salida y las puntuaciones de Artificial Analysis, cada una marcada con su hora de extracción.
Publicaciones reales de cuentas públicas. Nada aquí está inventado.
For a team already juggling DeepSeek, Kimi, Qwen, or other providers, a shared routing layer can be reasonable if it removes duplicated work and the fallback behavior is tested. GPTProto is one implementation of this approach.
I've been testing GPTProto recently, and it's honestly made my creative workflow much simpler. Instead of paying for multiple subscriptions, I can access several leading AI models from one place.
I turned this single prompt into a cinematic fantasy video using GPTProto. "Continuous 15-second cinematic shot, 4K resolution, hyper-realistic dark fantasy photorealism…"
I challenged myself to create a cinematic AI cooking short in just 15 seconds. I used GPTProto to bring the entire workflow together, from image generation to video, all in one place.
Made with Seedance 2.0 + GPT Image 2 on GPTProto. A Pixar-style commercial with the perfect glow.
What worked for me was pointing the cloud connections at GPTProto so the frontend only sees one endpoint and I just change the model name to swap. I am not rebuilding a connection from scratch every time.
I route the calls through GPTProto so a fallback is a config switch instead of a weekend rewrite when a model disappears. It turns "my default model just got export controlled" from an incident into a config change.
I used to switch between different AI tools just to compare results. Now I just use GPTProto. GPT-5, Claude, Gemini, Kimi, and more — all in one workspace.
I route the calls through GPTProto so the model id and latency land in one place regardless of which provider is behind it. The win is having the log schema consistent across providers.
I created this 15-second cinematic product video with GPTProto using Seedance 2.0, and I was really impressed by how smooth the workflow was.
GPTProto routes the character prompt and shot list to a top model on one API key: 20 minutes … voices it and burns in captions from the same key: 20 minutes.
Text, images, and voice are configured separately. You can keep OpenRouter for text and use GPTProto for visuals.
The call layer underneath the router is GPTProto, so swapping a model does not require provisioning a new provider integration. Changing models becomes cheap enough that the question stops being "should we change."
Compara modelos, aprende a configurar la API y revisa flujos de imagen y video para proyectos reales.
Haz imágenes y videos en el navegador, o mete modelos de texto, imagen y video en tu app con una clave. Las tarifas con descuento también están aquí.
