Contesto condiviso da 1 milione di token
Elabora repository di grandi dimensioni, specifiche tecniche, set di documenti lunghi e cronologie estese degli agenti all'interno di una finestra di input e output da 1.048.576 token.
curl --request POST "https://gptproto.com/v1/chat/completions" \
--header "Authorization: Bearer $GPTPROTO_API_KEY" \
--header "Content-Type: application/json" \
--data '{
"model": "kimi-k3.1-pro",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Hello"
}
]
}'Chat, agenti di coding e lavoro sui documenti. Prezzi per 1M di token: input, input memorizzato nella cache e output vengono fatturati separatamente.
| Scenario | Listino ufficiale MoonshotAI | OpenRouter | GPTProto | Risparmi al mese |
|---|---|---|---|---|
| Personale10M token/mese (4.8M nella cache) | $27.36 | $28.86 | $27.36 | −$0.00≈ $0.00 / anno |
| Team100M token/mese (48M nella cache) | $273.60 | $288.65 | $273.60 | −$0.00≈ $0.00 / anno |
| Aziendale500M token/mese (240M nella cache) | $1368.00 | $1443.24 | $1368.00 | −$0.00≈ $0.00 / anno |
Kimi K3.1 Pro combina una finestra di contesto da 1.048.576 token con comprensione visiva nativa, ragionamento sempre attivo, chiamata di strumenti e output di testo insolitamente lungo. Moonshot riporta un punteggio del 65,7% su Terminal-Bench 4.0 e del 61,2% sulla sua valutazione interna Kimi Code Bench 3.0 Long-horizon. GPTProto fornisce l'accesso API di terze parti tramite lo stesso account utilizzato per altri modelli supportati.
Contesto condiviso da 1 milione di token
Elabora repository di grandi dimensioni, specifiche tecniche, set di documenti lunghi e cronologie estese degli agenti all'interno di una finestra di input e output da 1.048.576 token.
Output lungo per lavori in più passaggi
L'API imposta per impostazione predefinita un massimo di 131.072 token di output e accetta un limite superiore fino al tetto condiviso di 1 milione di token quando il contesto rimanente lo consente.
Prestazioni di programmazione dichiarate
Moonshot riporta il 65,7% su Terminal-Bench 4.0 e il 61,2% su Kimi Code Bench 3.0 Long-horizon. I risultati dipendono dall'harness, dagli strumenti e dalle impostazioni di ragionamento.
Ragionamento e controlli dell'agente
Il ragionamento rimane attivo con sforzo basso, alto o massimo. Il modello supporta anche lo streaming, la scelta degli strumenti, l'output strutturato e le chiamate agli strumenti in più passaggi.
Kimi K3.1 Pro è il primo modello della serie K3.1 di Moonshot AI. Si tratta di un aggiornamento post-addestramento di Kimi K3, che utilizza la stessa base da 3 trilioni di parametri con una maggiore potenza di calcolo dedicata all'apprendimento per rinforzo in ambiti quali programmazione, lavoro agentico, finanza e creazione 3D. L'API accetta input di testo e immagini e restituisce testo. Le applicazioni text-to-text possono inviare messaggi di chat, documenti, codice e risultati di strumenti senza utilizzare il percorso di visione.
Il modello utilizza il Preserved Thinking: il ragionamento è sempre attivo e le applicazioni multi-turno dovrebbero restituire il messaggio completo dell'assistente, incluso reasoning_content, nella richiesta successiva. Gli sviluppatori possono selezionare un livello di sforzo di ragionamento low, high o max. Questi vincoli sono importanti durante la migrazione di un'integrazione Kimi esistente.
| Specifiche | Kimi K3.1 Pro |
|---|---|
| Sviluppatore | Moonshot AI |
| Classe del modello | Modello di ragionamento post-addestrato da 3T |
| ID modello ufficiale | kimi-k3.1-pro |
| Input verso output | Testo e immagini verso testo |
| Finestra di contesto condivisa | 1.048.576 token |
| Output massimo predefinito | 131.072 token |
| Limite di output configurabile | Fino a 1.048.576 token, soggetto al limite di contesto condiviso |
| Ragionamento | Sempre attivo; low, high o max (predefinito) |
| Scelta dello strumento | auto, none o required |
| Streaming e output strutturato | Supportato |
| Stato open-weight | API attiva; rilascio completo dei pesi previsto entro il 4 novembre 2026 |
Programmazione su scala di repository. Fornisci file sorgente, interfacce, test e configurazioni. Chiedi al modello di tracciare le dipendenze prima di modificare il codice, quindi richiedi una patch e un piano di test. L'ampia finestra di contesto riduce la necessità di suddividere i moduli collegati in prompt non correlati.
Lavoro agentico a lungo termine. Utilizza la chiamata di funzioni e gli argomenti degli strumenti in streaming per agenti che ispezionano file, cercano documentazione, eseguono comandi e rivedono un piano. Gestisci autorizzazioni, timeout e test di accettazione all'interno dell'agente stesso.
Ricerca finanziaria. Fornisci documenti, estratti di fogli di calcolo, regole di calcolo e note sulle fonti, quindi richiedi un'analisi tracciabile con prove e ipotesi esplicite. Convalida ogni dato materiale prima dell'uso.
Flussi di lavoro visual-to-code e 3D. Utilizza screenshot, schizzi o immagini di riferimento per l'implementazione frontend, scene Three.js, script Blender e attività CAD. Esegui e ispeziona il codice e la geometria generati.
Output tecnico esteso. Genera piani di migrazione, patch di grandi dimensioni o bozze multi-file. Imposta un budget di output poiché l'input e l'output generato condividono la stessa finestra da 1 milione di token.
K3.1 Pro non è un successore con contesto più ampio rispetto a K3; entrambi offrono la stessa finestra da 1 milione di token e una comprensione visiva nativa. L'aggiornamento riguarda principalmente il post-addestramento, le prestazioni misurate nelle attività e il prezzo di lancio.
| Fattore decisionale | Kimi K3.1 Pro | Kimi K3 |
|---|---|---|
| Posizione | Attuale flagship K3.1 | Flagship K3 della generazione precedente |
| Base e addestramento | Modello basato su K3 con una potenza di calcolo post-addestramento sostanzialmente maggiore | Modello base originale K3 da 2,8T |
| Contesto | 1.048.576 token | 1.048.576 token |
| Input visivo | Supportato | Supportato |
| Kimi Code Bench 3.0 Long-horizon | 61,2% | 55,95% |
| Prezzo di listino Moonshot al lancio | 2$ input / 10$ output per 1M di token | 3$ input / 15$ output per 1M di token |
| Pesi aperti | Previsti entro il 4 novembre 2026 | Rilasciati |
| Ideale per | Nuova programmazione, ricerca e implementazioni di agenti a lungo termine | Implementazioni K3 esistenti che non necessitano ancora dell'aggiornamento |
I valori dei benchmark sopra riportati sono forniti da Moonshot AI e non sono stati riprodotti in modo indipendente da GPTProto. Esegui entrambi i modelli con gli stessi prompt, strumenti, limiti di token e test di accettazione prima di modificare il traffico di produzione.
Confronta il comportamento dell'API e l'idoneità al carico di lavoro invece di fare affidamento su una singola posizione in classifica.
| Modello | Cosa lo distingue | Quando sceglierlo |
|---|---|---|
| Kimi K3.1 Pro | Contesto condiviso da 1M, decodifica lunga, visione nativa, ragionamento sempre attivo e un percorso verso pesi aperti | Agenti di programmazione, ricerca su contesto ampio, da visual a codice o futuro self-hosting |
| DeepSeek V4.1 Flash | Tariffe token inferiori e un profilo di implementazione Flash | Lavoro ad alto volume dove costi e throughput sono la priorità |
| Gemini 4 Argon | Input di testo, immagini, audio, video e PDF nell'ecosistema Google | Ampie applicazioni multimodali o team incentrati su Gemini |
| GPT-6 Astra | Utilizzo del computer ed ecosistema Codex e Responses di OpenAI | Agenti basati su schermo e flussi di lavoro di utilizzo del computer |
| Claude Opus 5.5 | Anthropic riporta il 66,4% su Terminal-Bench 4.0 | Programmazione agentica quando le valutazioni del progetto favoriscono il comportamento degli strumenti di Anthropic |
I benchmark dei provider utilizzano harness e impostazioni differenti. Confronta i candidati nel playground di GPTProto, quindi valuta il completamento delle attività, le chiamate agli strumenti non valide, la latenza, l'utilizzo dell'output e il costo totale sullo stesso carico di lavoro.
Kimi K3 e K3.1 Pro condividono i vincoli dei parametri di richiesta, quindi la maggior parte delle integrazioni K3 richiede solo la modifica della selezione del modello con l'identificatore mostrato nella scheda Utilizzo API in tempo reale di GPTProto.
Non inviare il parametro thinking in stile K2. Il ragionamento della serie K3 è sempre abilitato.
Imposta il parametro di primo livello reasoning_effort su low, high o max; max è l'impostazione predefinita.
Restituisci il messaggio completo dell'assistente, incluso reasoning_content, durante le chat a più turni e i cicli di strumenti.
Mantieni le impostazioni predefinite di campionamento supportate e ricontrolla il budget di output all'interno della finestra di contesto condivisa.
Esegui un test canary su repository e schemi di strumenti reali prima di instradare tutto il traffico verso il nuovo modello.
Scegli Kimi K3.1 Pro per migrazioni di codebase, agenti di ricerca, analisi finanziaria, scripting CAD o altri lavori che richiedono un ampio contesto, riferimenti visivi e un uso ripetuto di strumenti.
Scegli un altro modello quando la priorità è il controllo del computer, l'input audio o video, la tariffa per token più bassa o un ecosistema di strumenti specifico del provider. GPTProto consente all'applicazione di testare le alternative supportate con una chiave e un saldo.
Guide, confronti e aggiornamenti relativi a questo modello.
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