Kimi K3.1 Pro frente a GPT-6 Astra se reduce al trabajo que necesitas terminado y al coste de terminarlo. Empieza con Kimi para programación a escala de repositorio, investigación financiera y trabajo de visual a código a una tarifa por token de GPTProto más baja. Empieza con Astra cuando la aplicación se centra en las capacidades de razonamiento exigente, de uso de computadora y de trabajo profesional de OpenAI. Los dos aceptan texto e imágenes y devuelven texto. Compara las mismas tareas con una sola cuenta de GPTProto. Esta página usa kimi-k3.1-pro, no Kimi K3 y no el SKU 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 75% más baja y su salida un 75% más baja. Esa diferencia es la razón para dejar que Kimi haga la primera pasada en trabajo que puedes comprobar. Pasa una ejecución a Astra cuando la tarea necesita una herramienta de OpenAI, o cuando Kimi falla una comprobación que Astra pasa. Presupuesta la ejecución completa del agente, reintentos incluidos.
Mejor paraKimi K3.1 Pro de Moonshot para programación a escala de repositorio, investigación financiera y trabajo de visual a código a la tarifa de catálogo más baja.
Por 1 millón de tokens · tarifa de catálogo
Mejor paraGPT-6 Astra de OpenAI para razonamiento exigente, uso de computadora y trabajo profesional que puede llevar un presupuesto de tokens más alto.
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": "gpt-6-astra",
"messages": [{"role": "user", "content": "Hi"}]
}'Precios por 1 millón de tokens del catálogo de GPTProto. Cifras de OpenRouter extraídas 3 de noviembre 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. GPT-6 Astra está a $8.00 y $40.00. Las tarifas de lista del proveedor guardadas junto a ellas son $2.00/$10.00 para Kimi K3.1 Pro y $10.00/$50.00 para GPT-6 Astra. Kimi K3.1 Pro está un 75% más bajo en la entrada y un 75% más bajo en la salida. El catálogo de GPTProto y la API directa de quien lo publica son precios distintos. Usa la página del modelo para la tarifa asociada a una petición de GPTProto.
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 $16.00 para GPT-6 Astra. La parte de entrada es $2.00 frente a $8.00. La parte de salida es $2.00 frente a $8.00. Las operaciones de caché y las herramientas que se facturan por separado van aparte. Un agente de programación puede releer los mismos archivos y producir varios parches. Registra los tokens de entrada, de razonamiento y de respuesta, los cargos de herramientas y los reintentos del resultado aceptado.
Revisa las páginas en vivo de Kimi K3.1 Pro y GPT-6 Astra 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.
La latencia y el rendimiento son medianas de proveedores de OpenRouter. Una fila ausente no estaba en la extracción, y se deja fuera en lugar de suponerla.
Mediana de los p50 de proveedores de OpenRouter, extraída 3 de noviembre de 2026. No es un SLA de GPTProto.
Prueba Kimi K3.1 Pro y GPT-6 Astra 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.
Solo se muestran las puntuaciones presentes para los dos modelos. Un índice más alto es una señal de lista corta. No decide tus tareas.
Puntuaciones de Artificial Analysis tal como las trae la recolección de OpenRouter, extraídas 3 de noviembre de 2026.
Usa el modelo cuyo modo de fallo ya puedes describir.
Una edición de código pequeña, un libro de trabajo financiero y un flujo controlado por computadora pueden tener predeterminados distintos. Mantén visibles los criterios de aceptación y compara el coste de cumplirlos. Define una escalada alrededor de una comprobación fallida, una dependencia sin resolver o una herramienta exigida.
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 por defecto que puedes subir dentro del límite compartido. GPT-6 Astra publica 1.05 millones de tokens de contexto y 128 mil tokens de salida. OpenAI documenta una entrada máxima por debajo de la ventana de contexto de Astra. La API directa de Astra aplica tarifas más altas por encima de 272.000 tokens de entrada. Esta página muestra la tarifa de catálogo de GPTProto, no ese segundo tramo de la API directa, y muestra el límite de salida de Kimi cuando la recolección devuelve uno.
Kimi usa esfuerzo de razonamiento low, high o max, con max por defecto, y el razonamiento sigue activado. Astra admite low, medium, high, xhigh y max. Registra el ajuste elegido en cada ejecución. Para chats de varios turnos de Kimi, conserva el mensaje completo del asistente devuelto, incluido el contenido de razonamiento. Para las herramientas nativas del proveedor de Astra, sigue la interfaz de herramientas admitida de OpenAI.
El lanzamiento de Kimi se centra en la programación de horizonte largo, incluida la ingeniería de varios archivos y la implementación visual. Úsalo como primer candidato para migraciones de base de código, cambios de interfaz, trabajo de frontend a partir de capturas de pantalla y scripts que construyen o modifican activos CAD. Dale al agente las convenciones del repositorio y un comando de prueba. El alcance publicado de Astra incluye programación compleja y razonamiento. Inclúyelo cuando la tarea necesita una investigación sostenida o un entregable técnico junto a la implementación. Compara el diff final, las pruebas de regresión y el tiempo de revisión.
La API oficial de Astra documenta el uso de computadora y un conjunto más amplio de herramientas alojadas en OpenAI. La documentación para desarrolladores de Kimi cubre las llamadas a herramientas y el razonamiento de varios turnos. Un flujo de uso de computadora también necesita un entorno de pantalla o de navegador, permisos y una comprobación del estado resultante. Mantén el acceso a archivos, la ejecución del shell y las reglas de aprobación en la aplicación.
Moonshot destaca el modelado financiero entre las mejoras de lanzamiento de Kimi K3.1 Pro. Dale a los dos modelos los mismos informes presentados, las mismas reglas de cálculo y la misma fecha de corte. Mantén la calidad de recuperación separada de la calidad de generación. Los dos aceptan imágenes. Usa un paso de renderizado o de ejecución para que la comparación mida un script que funciona, no solo uno plausible. También puedes asignar etapas: un agente de Kimi prepara un parche y luego un paso de revisión evalúa el diff con los mismos criterios de aceptación.
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 $8.00 y $40.00 de GPT-6 Astra. Eso es un 75% menos en la entrada y un 75% menos en la salida. La tarifa de lista del proveedor de Astra es $10.00/$50.00. Ten en cuenta los tokens y las herramientas usados en toda la tarea.
No. K3.1 Pro es una versión con entrenamiento posterior de Kimi K3, con entrenamiento adicional centrado en programación, trabajo de agente, finanzas y creación 3D. Usa el identificador exacto kimi-k3.1-pro para esta comparación. El SKU de alta velocidad es otra fila del catálogo.
Sí. Los dos modelos documentados aceptan entradas de texto e imagen y producen texto. En GPTProto, usa el formato de petición de imagen que se muestra para la ruta elegida. Para trabajo de CAD o de frontend, ejecuta e inspecciona el código generado.
Al 27 de octubre de 2026, el acceso por API está en vivo y Moonshot programa los pesos completos para su publicación el 4 de noviembre como tarde. GPTProto da acceso por API alojado.
Kimi usa esfuerzo de razonamiento low, high o max, con max por defecto y el razonamiento siempre activado. Astra admite low, medium, high, xhigh y max. Registra el ajuste elegido en cada ejecución de la comparación.
Ejecuta las mismas tareas con las mismas herramientas, permisos, archivos fuente y comprobaciones de aceptación. Compara la finalización correcta, las llamadas a herramientas no válidas, el trabajo de revisión, el tiempo transcurrido y el coste total en cada intento.
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.
