Idéal pourLe Kimi K3.1 Pro de Moonshot pour le code à long horizon, la recherche financière et le travail visuel vers code, au tarif catalogue le plus bas.
Par 1 M de tokens · tarif catalogue
Kimi K3.1 Pro face à Claude Opus 5.5 est un choix entre deux modèles destinés au code de longue durée et au travail de connaissance. Commencez avec Kimi quand vous voulez évaluer des modifications à l'échelle du dépôt, une analyse financière ou des tâches visuel vers code, à un tarif au token GPTProto plus bas. Gardez Opus dans la présélection quand le flux est construit autour du comportement d'agent et de l'interface d'outils de Claude. Les deux acceptent le texte et les images et produisent du texte. Cette page compare kimi-k3.1-pro, pas le SKU haute vitesse séparé.
En bref : commencez le contrôle du coût avec Kimi K3.1 Pro. Sur les tarifs en direct de GPTProto, son entrée est inférieure de 44% et sa sortie de 44%. Un prix au token plus bas aide quand l'application peut contrôler la sortie et arrêter les nouvelles tentatives en trop. Gardez Opus quand un flux Claude déjà en place passe ces contrôles. La comparaison de lancement de Moonshot est une raison de tester les deux, pas une décision à elle seule.
Idéal pourLe Kimi K3.1 Pro de Moonshot pour le code à long horizon, la recherche financière et le travail visuel vers code, au tarif catalogue le plus bas.
Par 1 M de tokens · tarif catalogue
Idéal pourLe Claude Opus 5.5 d'Anthropic pour le code agentique de longue durée et le travail de connaissance, sur une route Claude déjà en place.
Par 1 M de tokens · tarif catalogue
Les prix GPTProto sont les tarifs catalogue texte vers texte en direct. La latence, le contexte et les benchmarks n'apparaissent que lorsque la récolte OpenRouter les a renvoyés pour les deux modèles.
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"}]
}'Prix par 1 M de tokens du catalogue GPTProto. Chiffres OpenRouter collectés 20 octobre 2026. Pas un SLA GPTProto.
Sur les tarifs texte en direct de GPTProto, Kimi K3.1 Pro est à $2.00 par million de tokens d'entrée et $10.00 par million de tokens de sortie. Claude Opus 5.5 est à $3.60 et $18.00. Les tarifs liste du fournisseur rangés à côté sont $2.00/$10.00 pour Kimi K3.1 Pro et $4.00/$20.00 pour Claude Opus 5.5. Kimi K3.1 Pro est inférieur de 44% en entrée et de 44% en sortie.
Pour un lot de 1 million de tokens d'entrée hors cache et 200 000 tokens de sortie facturés, ces tarifs catalogue donnent $4.00 pour Kimi K3.1 Pro et $7.20 pour Claude Opus 5.5. La part d'entrée est $2.00 contre $3.60. La part de sortie est $2.00 contre $3.60. Les opérations de cache et les outils facturés à part sont en plus. Pour un agent qui relit un dépôt et révise un correctif, comptez chaque tentative nécessaire pour atteindre les mêmes critères d'acceptation.
Vérifiez les pages en direct de Kimi K3.1 Pro et Claude Opus 5.5 avant de budgéter une route de production. Cette comparaison lit le même catalogue que ces pages. Elle ne copie pas un prix d'OpenRouter.
Multipliez les tokens d'entrée et de sortie que vous attendez par les tarifs en direct de GPTProto. Puis lancez un jeu réel. Un budget utile inclut le cache, les outils, les nouvelles tentatives et la part de requêtes que chaque modèle termine correctement.
Tokens d'entrée et de sortie seulement, au tarif catalogue chargé pour cette page. Le cache, les outils et les nouvelles tentatives sont en plus.
Testez Kimi K3.1 Pro et Claude Opus 5.5 depuis le même solde GPTProto, aux tarifs de leurs pages de modèle.
Pour essayer. Utile pour brancher l’endpoint et tester de nouveaux modèles.
Le montant que choisissent souvent les développeurs seuls et les petits projets qui passent en prod.
Pour les équipes qui ont déjà du trafic en prod. Le crédit bonus s’ajoute au tarif déjà réduit.
Utilisez le modèle dont vous savez déjà décrire le mode d'échec.
Une analyse de document et une modification de code multi-fichiers peuvent avoir des réglages par défaut différents sur le même solde GPTProto. N'augmentez le trafic sur la nouvelle route qu'une fois qu'elle atteint les contrôles d'acceptation que vous utilisez déjà.
Kimi K3.1 Pro indique 1,048,576 tokens de contexte. Moonshot décrit cette fenêtre comme partagée entre l'entrée et la sortie, avec un budget de sortie configurable à l'intérieur. Claude Opus 5.5 indique 1 million de tokens de contexte et 128 k tokens en sortie. Cette page montre la limite de sortie de Kimi quand la récolte en renvoie une. Une grande fenêtre aide quand le prompt est un ensemble organisé d'exigences, de preuves et de résultats d'outils récents.
Le raisonnement de Kimi reste activé, avec les efforts low, high et max. Opus 5.5 utilise une réflexion adaptative toujours active. Pour l'usage d'outils multi-tours de Kimi, conservez le message assistant complet, y compris le contenu de raisonnement. Pour Claude, utilisez le format de requête et de réponse d'outil de la route GPTProto choisie. Ne faites pas passer une requête plus ancienne sans changement.
La comparaison de lancement de K3.1 Pro par Moonshot indique 65.7% pour Kimi et 66.4% pour Claude Opus 5.5 sur Terminal-Bench 4.0. Gardez cette version de benchmark et l'attribution Moonshot attachées à ces chiffres. La ligne d'intelligence de cette page n'apparaît que lorsque la récolte a un score pour les deux modèles.
Moonshot positionne K3.1 Pro pour le code à long horizon et l'implémentation visuelle. Anthropic positionne Opus 5.5 pour le code agentique de longue durée et le travail de connaissance. Donnez à chaque candidat le même problème, le même instantané de dépôt, le même accès aux outils et la même définition de complétion. Demandez l'implémentation et les résultats de vérification. Vérifiez si la modification préserve les interfaces, traite les chemins d'erreur et évite les modifications sans lien. Utilisez le même délai de shell, la même commande de test et la même marge de nouvelles tentatives.
La sortie de Kimi met l'accent sur la recherche et la modélisation financières. Utilisez les mêmes documents déposés, extraits de tableur, règles de calcul et la même question pour les deux modèles. Exigez des sources traçables et des formules reproductibles. Son périmètre de travail de connaissance place Opus dans le même essai. Comparez la note et les questions non résolues, et gardez un contrôle numérique sur les calculs importants.
Les deux modèles acceptent les images. Le lancement de Kimi montre du travail frontend, CAD et 3D par des outils logiciels. Identifier un contrôle, produire du code d'interface et faire fonctionner une application sont des tâches différentes. Lancez le composant ou le script généré, puis inspectez la mise en page, la géométrie et le comportement. Commencez avec Kimi pour un agent sensible au coût que vous pouvez vérifier automatiquement. Commencez avec Opus quand le flux Claude passe déjà, et comptez les changements de requête, les révisions de prompt et le traitement des outils dans le coût de migration.
Chaque page de modèle a le tarif actuel, un exemple d'API et un Playground. Lancez vos propres prompts, puis gardez la règle de routage qui gagne en qualité, en latence et en budget. Parcourir le catalogue de modèles si vous voulez un troisième candidat dans le même test. Comparer les tarifs GPTProto actuels.
Sur les tarifs en direct de GPTProto, Kimi K3.1 Pro est à $2.00 en entrée et $10.00 en sortie par million de tokens, contre $3.60 et $18.00 pour Claude Opus 5.5. C'est 44% de moins en entrée et 44% de moins en sortie. Le tarif liste du fournisseur pour Opus est $4.00/$20.00. Suivez l'usage total à travers les tentatives pour comparer une tâche terminée.
Les deux sont positionnés pour des agents de code de longue durée. Moonshot indique 65.7% pour Kimi et 66.4% pour Opus sur Terminal-Bench 4.0 dans sa comparaison de lancement de K3.1 Pro. Lancez les tests de votre dépôt pour choisir le modèle par défaut de vos propres tâches.
Oui. Les deux acceptent des entrées texte et image et renvoient du texte. Utilisez le format d'entrée documenté de la route choisie, puis exécutez et inspectez le code généré quand la tâche concerne une interface ou un actif 3D.
Le raisonnement de Kimi K3.1 Pro reste activé et peut être réglé sur l'effort low, high ou max. Anthropic indique une réflexion adaptative toujours active pour Opus 5.5. Choisissez un effort pris en charge et mesurez l'usage de tokens qui en résulte.
Au 27 octobre, l'accès API est disponible et Moonshot prévoit la sortie des poids complets du modèle d'ici le 4 novembre. Claude Opus 5.5 est un modèle propriétaire hébergé. GPTProto fournit un accès API aux deux.
Oui. Kimi K3.1 Pro et Claude Opus 5.5 ont chacun une page de modèle avec le prix, un exemple d'API et un Playground. Utilisez une seule clé et un seul solde GPTProto, et gardez le format de message, la configuration de réflexion et le traitement des outils de chaque route alignés sur son exemple API Usage.
Non. Les montants en dollars sont les tarifs catalogue de GPTProto pour la scène texte vers texte, y compris le tarif liste du fournisseur que le catalogue range à côté. OpenRouter est la source de la latence, du débit, du contexte, de la limite de sortie et des scores Artificial Analysis, chacun marqué de son heure de collecte.
De vrais posts de comptes réels et publics — rien ici n'est inventé.
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."
Comparez les modèles, apprenez à configurer l’API et explorez les workflows image et vidéo pour de vrais projets.
Créez des images et des vidéos dans le navigateur, ou branchez des modèles texte, image et vidéo dans votre appli avec une clé. Les tarifs réduits sont au même endroit.