Ideale perKimi K3.1 Pro di Moonshot per coding a orizzonte lungo, ricerca finanziaria e lavoro da visivo a codice alla tariffa di catalogo più bassa.
Per 1M di token · tariffa di catalogo
Kimi K3.1 Pro contro Claude Opus 5.5 è una scelta tra due modelli rivolti al coding di lunga durata e al lavoro di conoscenza. Parti da Kimi quando vuoi valutare modifiche su scala di repository, analisi finanziaria o compiti da visivo a codice a una tariffa per token GPTProto più bassa. Tieni Opus nella rosa ristretta quando il flusso è costruito intorno al comportamento di agente e all’interfaccia degli strumenti di Claude. Entrambi accettano testo e immagini e producono testo. Questa pagina confronta kimi-k3.1-pro, non lo SKU ad alta velocità separato.
La risposta breve: inizia il controllo dei costi da Kimi K3.1 Pro. Sulle tariffe live di GPTProto l’input è più basso del 44% e l’output del 44%. Un prezzo per token più basso aiuta quando l’applicazione può controllare l’output e fermare i nuovi tentativi in più. Tieni Opus quando un flusso Claude già consolidato supera quei controlli. Il confronto di lancio di Moonshot è un motivo per provare entrambi, non una decisione di per sé.
Ideale perKimi K3.1 Pro di Moonshot per coding a orizzonte lungo, ricerca finanziaria e lavoro da visivo a codice alla tariffa di catalogo più bassa.
Per 1M di token · tariffa di catalogo
Ideale perClaude Opus 5.5 di Anthropic per coding da agente di lunga durata e lavoro di conoscenza su un percorso Claude esistente.
Per 1M di token · tariffa di catalogo
I prezzi GPTProto sono le tariffe di catalogo live per text-to-text. Latenza, contesto e benchmark compaiono solo quando la raccolta OpenRouter li ha restituiti per entrambi i modelli.
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"}]
}'Prezzi per 1M di token dal catalogo GPTProto. Cifre OpenRouter, recupero 20 ottobre 2026. Non uno SLA di GPTProto.
Sulle tariffe testo live di GPTProto, Kimi K3.1 Pro è $2.00 per milione di token di input e $10.00 per milione di token di output. Claude Opus 5.5 è $3.60 e $18.00. Le tariffe di listino dei fornitori conservate accanto sono $2.00/$10.00 per Kimi K3.1 Pro e $4.00/$20.00 per Claude Opus 5.5. Kimi K3.1 Pro è più basso del 44% sull’input e del 44% sull’output.
Per un lotto di 1 milione di token di input non in cache e 200.000 token di output fatturati, queste tariffe di catalogo arrivano a $4.00 per Kimi K3.1 Pro e $7.20 per Claude Opus 5.5. La parte di input è $2.00 contro $3.60. La parte di output è $2.00 contro $3.60. Le operazioni di cache e gli strumenti fatturati a parte sono extra. Per un agente che rilegge un repository e rivede una patch, conta ogni tentativo necessario per raggiungere gli stessi criteri di accettazione.
Controlla le pagine live di Kimi K3.1 Pro e Claude Opus 5.5 prima di mettere a budget un percorso di produzione. Questo confronto legge lo stesso catalogo di quelle pagine. Non copia un prezzo da OpenRouter.
Moltiplica i token di input e di output che ti aspetti per le tariffe live di GPTProto. Poi esegui un set reale. Un budget utile include cache, strumenti, nuovi tentativi e la quota di richieste che ogni modello chiude correttamente.
Solo token di input e di output, alla tariffa di catalogo caricata per questa pagina. Cache, strumenti e nuovi tentativi sono extra.
Prova Kimi K3.1 Pro e Claude Opus 5.5 dallo stesso saldo GPTProto, alle tariffe sulle loro pagine modello.
Per provare. Serve a collegare l’endpoint e testare modelli nuovi.
L’importo che scelgono spesso chi sviluppa da solo o sta portando un progetto piccolo in produzione.
Per i team che hanno già traffico di produzione. Il credito bonus si somma al prezzo già scontato.
Usa il modello di cui sai già descrivere il modo di fallire.
Un’analisi di documenti e una modifica di codice multi-file possono usare predefiniti diversi sullo stesso saldo GPTProto. Aumenta il traffico sul percorso nuovo solo dopo che soddisfa i controlli di accettazione che già usi.
Kimi K3.1 Pro indica 1,048,576 tokens di contesto. Moonshot descrive quella finestra come condivisa da input e output, con un budget di output configurabile al suo interno. Claude Opus 5.5 indica 1 milione di token di contesto e 128 mila token di output. Questa pagina mostra il limite di output di Kimi quando la raccolta ne restituisce uno. Una finestra grande aiuta quando il prompt è un set organizzato di requisiti, prove e risultati recenti degli strumenti.
Il ragionamento di Kimi resta attivo, con impegno low, high e max. Opus 5.5 usa il thinking adattivo sempre acceso. Per l’uso di strumenti multi-turno di Kimi, conserva il messaggio assistant completo, contenuto di ragionamento incluso. Per Claude, usa il formato di richiesta e di risposta degli strumenti sul percorso GPTProto scelto. Non portare una richiesta più vecchia così com’è.
Il confronto di lancio di K3.1 Pro di Moonshot riporta il 65,7% per Kimi e il 66,4% per Claude Opus 5.5 su Terminal-Bench 4.0. Tieni quella versione del benchmark e l’attribuzione a Moonshot attaccate a quelle cifre. La riga intelligenza in questa pagina compare solo quando la raccolta ha un punteggio per entrambi i modelli.
Moonshot posiziona K3.1 Pro per il coding a orizzonte lungo e l’implementazione visiva. Anthropic posiziona Opus 5.5 per il coding da agente di lunga durata e il lavoro di conoscenza. Dai a ogni candidato la stessa issue, lo stesso snapshot del repository, lo stesso accesso agli strumenti e la stessa definizione di completamento. Chiedi l’implementazione e i risultati della verifica. Controlla se la modifica preserva le interfacce, gestisce i percorsi di errore ed evita modifiche non correlate. Usa lo stesso timeout di shell, lo stesso comando di test e lo stesso numero di nuovi tentativi consentito.
Il rilascio di Kimi mette l’accento sulla ricerca e sulla modellazione finanziaria. Usa gli stessi documenti depositati, gli stessi estratti di foglio di calcolo, le stesse regole di calcolo e la stessa domanda per entrambi i modelli. Richiedi fonti tracciabili e formule riproducibili. L’ambito di lavoro di conoscenza di Opus lo rende parte della stessa prova. Confronta il promemoria e le domande irrisolte, e tieni un controllo numerico sui calcoli rilevanti.
Entrambi i modelli accettano immagini. Il lancio di Kimi mostra lavoro frontend, CAD e 3D attraverso strumenti software. Identificare un controllo, produrre codice di interfaccia e far funzionare un’applicazione sono compiti diversi. Esegui il componente o lo script generato, poi ispeziona layout, geometria e comportamento. Parti da Kimi per un agente sensibile al costo che puoi controllare in automatico. Parti da Opus quando il flusso Claude passa già, e conta nel costo di migrazione i cambi di richiesta, le revisioni dei prompt e la gestione degli strumenti.
Ogni pagina modello ha la tariffa attuale, un esempio di API e un Playground. Esegui i tuoi prompt, poi tieni la regola di routing che vince su qualità, latenza e budget. Sfoglia il catalogo modelli se vuoi un terzo candidato nello stesso test. Confronta i prezzi GPTProto attuali.
Sulle tariffe live di GPTProto, Kimi K3.1 Pro è $2.00 di input e $10.00 di output per milione di token, contro $3.60 e $18.00 per Claude Opus 5.5. È il 44% in meno sull’input e il 44% in meno sull’output. La tariffa di listino del fornitore per Opus è $4.00/$20.00. Traccia l’uso totale tra i tentativi per confrontare un compito completato.
Entrambi sono posizionati per agenti di coding di lunga durata. Moonshot riporta il 65,7% per Kimi e il 66,4% per Opus su Terminal-Bench 4.0 nel suo confronto di lancio di K3.1 Pro. Esegui i test del tuo repository per scegliere un predefinito per i tuoi compiti.
Sì. Entrambi accettano input di testo e immagine e restituiscono testo. Usa il formato di input documentato del percorso selezionato, poi esegui e ispeziona il codice generato quando il compito riguarda un’interfaccia o un asset 3D.
Il ragionamento di Kimi K3.1 Pro resta attivo e si può impostare su impegno low, high o max. Anthropic indica il thinking adattivo sempre acceso per Opus 5.5. Seleziona un impegno supportato e misura l’uso di token che ne risulta.
Al 27 ottobre, l’accesso API è disponibile e Moonshot programma il rilascio dei pesi completi del modello entro il 4 novembre. Claude Opus 5.5 è un modello proprietario in hosting. GPTProto fornisce l’accesso API a entrambi.
Sì. Kimi K3.1 Pro e Claude Opus 5.5 hanno ciascuna una pagina modello con prezzi, un esempio di API e un Playground. Usa una sola chiave e un solo saldo GPTProto, e tieni il formato dei messaggi, la configurazione di thinking e la gestione degli strumenti di ogni percorso allineati al suo esempio di API Usage.
No. Gli importi in dollari sono le tariffe di catalogo di GPTProto per la scena text-to-text, inclusa la tariffa di listino del fornitore che il catalogo conserva accanto. OpenRouter è la fonte di latenza, portata, contesto, limite di output e punteggi di Artificial Analysis, ciascuno segnato con l’ora di recupero.
Creator e sviluppatori condividono i modelli e i flussi di lavoro che hanno creato.
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."
Confronta i modelli, scopri come configurare le API ed esplora flussi di lavoro per immagini e video pensati per progetti reali.
Fai immagini e video nel browser, oppure metti modelli di testo, immagini e video nell’app con una chiave. Le tariffe scontate sono lì.