// ベンダーをまたぐモデル比較

Kimi K3.1 ProvsClaude Opus 5.5

GPTProto2026年10月28日更新

Kimi K3.1 Pro と Claude Opus 5.5 は、長時間のコーディングと知識作業を狙った二つのモデルの選択です。リポジトリ規模の変更、財務分析、または視覚からコードへのタスクを、より低い GPTProto のトークン料金で評価したいときは、Kimi から始めてください。Opus を候補に残すのは、ワークフローが Claude のエージェントの挙動とツールのインターフェースを中心に組まれているときです。どちらもテキストと画像を受け取り、テキストを生成します。このページが比較するのは kimi-k3.1-pro であり、別の高速 SKU ではありません。

短い答え：コストの確認は Kimi K3.1 Pro から始めてください。ライブの GPTProto 料金では、入力が 44% 低く、出力が 44% 低いです。より低いトークン価格は、アプリケーションが出力を確認し、余分な再試行を止められるときに役立ちます。確立した Claude のワークフローがすでにそれらのチェックを通しているときは、Opus を残してください。Moonshot の公開時の比較は、両方をテストする理由であり、それ自体が決定ではありません。

GPTProto で Kimi K3.1 Pro を見る GPTProto で Claude Opus 5.5 を見る

Kimi K3.1 Pro↗MoonshotAI · kimi-k3.1-pro

向いている用途より低いカタログ料金での、長期のコーディング、金融調査、視覚からコードへの作業向けの Moonshot の Kimi K3.1 Pro

100 万トークンあたり · カタログ料金

入力~~$2.00~~$2.00/M−0%

出力~~$10.00~~$10.00/M−0%

モデルページを見る

Claude Opus 5.5↗Claude · claude-opus-5-5

向いている用途既存の Claude ルート上の、長時間のエージェントによるコーディングと知識作業向けの Anthropic の Claude Opus 5.5

100 万トークンあたり · カタログ料金

入力~~$4.00~~$3.60/M−10%

出力~~$20.00~~$18.00/M−10%

モデルページを見る

// 並べて比較

Kimi K3.1 Pro と Claude Opus 5.5ひと目で。

GPTProto の価格は、ライブのテキストからテキストへのカタログ料金です。レイテンシ、コンテキスト、ベンチマークは、OpenRouter の取得が両方のモデルについて返したときだけ現れます。

項目

Kimi K3.1 Pro

Claude Opus 5.5

プロバイダ

MoonshotAI

Claude

モデル ID

kimi-k3.1-pro

claude-opus-5-5

可用性

100%

10月24日から 6 日分のトラフィック

97.7%

直近 7 日

入力

$2.00~~$2.00~~ 公式定価

$3.60~~$4.00~~ 公式定価

出力

$10.00~~$10.00~~ 公式定価

$18.00~~$20.00~~ 公式定価

節約

−0%カタログ定価との差

−10%カタログ定価との差

キャッシュ読み取り

$0.20~~$0.20~~ 公式定価

$0.18~~$0.20~~ 公式定価

キャッシュ書き込み

$2.00~~$2.00~~ 公式定価

$4.50~~$5.00~~ 公式定価

コンテキストウィンドウ

1,048,576 トークン

100万トークン

力を発揮するところ

自動で確認できる、リポジトリの変更とソースに基づく分析

Claude のツールのインターフェースで、すでにチェックを通しているワークフロー

最初に試すべきテスト

トークン料金が移行の判断の一部である、コーディングエージェントの試行

載せ替えの準備ができていないコーディングエージェント

カタログ掲載

2026年10月

2026年9月

API の使い方

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"}]
  }'

GPTProto カタログの、100 万トークンあたりの価格です。OpenRouter の数値の取得は 2026年10月20日です。GPTProto の SLA ではありません。

入力と出力の価格 · 100万トークンあたり · 各ペアはそれぞれの公式定価に合わせて縮尺

公式GPTProto

Kimi K3.1 ProMoonshotAI

入力$2.00

入力−0%$2.00

出力$10.00

出力−0%$10.00

Claude Opus 5.5Claude

入力$4.00

入力−10%$3.60

出力$20.00

出力−10%$18.00

// 価格比較

より低い料金は Kimi のものです。

ライブの GPTProto テキスト料金では、Kimi K3.1 Pro は入力 100 万トークンあたり $2.00、出力 100 万トークンあたり $10.00 です。Claude Opus 5.5 は $3.60 と $18.00 です。横に保存されているプロバイダ定価は、$2.00/$10.00 が Kimi K3.1 Pro、$4.00/$20.00 が Claude Opus 5.5 です。Kimi K3.1 Pro は入力が 44%、出力が 44% 低いです。

未キャッシュの入力トークン 100 万と、請求される出力トークン 200,000 のバッチでは、これらのカタログ料金は Kimi K3.1 Pro が $4.00、Claude Opus 5.5 が $7.20 になります。入力の部分は $2.00 対 $3.60 です。出力の部分は $2.00 対 $3.60 です。キャッシュ操作と、別料金のツールは別です。リポジトリを読み直し、パッチを改訂するエージェントでは、同じ受け入れ基準に達するまでに必要な試行をすべて数えてください。

本番ルートの予算を組む前に、ライブの Kimi K3.1 Pro と Claude Opus 5.5 のページを確認してください。この比較は、それらのページが使うのと同じカタログを読みます。OpenRouter から価格をコピーしていません。

// 節約計算機

自分の数字で計算してください。私たちの数字ではありません。

見込む入力トークンと出力トークンに、ライブの GPTProto 料金を掛けてください。その後、実際のセットを実行してください。役に立つ予算には、キャッシュ、ツール、再試行、そして各モデルが正しく終えるリクエストの割合が含まれます。

料金モデル

月間入力トークン（百万）

百万トークン

月間出力トークン（百万）

百万トークン

年間で残る額

月間ランニングコスト公式GPTProto節約

入力$400$400$0

出力$500$500$0

年間$10,800$10,800$0

このページに読み込まれたカタログ料金での、入力トークンと出力トークンだけです。キャッシュ、ツール、再試行は別です。

チャージ枠を見る

// チャージ

一つの残高。
両方のモデル。

同じ GPTProto 残高から Kimi K3.1 Pro と Claude Opus 5.5 を、それぞれのモデルページの料金でテストしてください。

$15

等額入金 · ボーナスなし

まず試す用。エンドポイントの確認と、新しいモデルの試し打ちに。

いちばん人気

$100

+4% ボーナスクレジット

個人の開発や、これから本番に出す小さなプロジェクト向け。

最大のお得 · +6%

$1,000

+6% ボーナスクレジット

本番の仕事を回しているチーム向け。割引済みの料金に、ボーナスが上乗せされます。

Claude Opus 5.5 で月 1 億トークンを使うと、GPTProto の料金では公式より年間およそ $480 安くなります（ボーナスクレジット適用前）

// 結論

どのエージェントがチェックを通すか？

失敗の仕方をすでに説明できるモデルを使ってください。

Kimi K3.1 Prokimi-k3.1-pro

より低い料金の試行には Kimi K3.1 Pro を選ぶ

コストに敏感なコーディングエージェント、金融文書のパイプライン、または視覚からコードへの実験には Kimi を使ってください。表示されている入力料金は Claude Opus 5.5 より 44% 低く、出力料金は 44% 低くなっています。
Kimi のツールループを続けるときは、アシスタントメッセージに推論内容を残してください。努力設定は実行とともに記録してください。
K3.1 Pro の結果は、より古い Kimi K3 の結果と分け、高速 SKU とも分けてください。

GPTProto で Kimi K3.1 Pro を試す

Claude Opus 5.5claude-opus-5-5

Claude のルートがすでに動いているときは Claude Opus 5.5 を選ぶ

既存の Claude エージェントが受け入れテストを通すとき、または長時間のタスクでの挙動が料金を正当化するときは、Opus を使ってください。
トークンだけではなく、リクエストの形、プロンプト、ツールの扱い、保守を含め、移行を数えてください。
上の Terminal-Bench の数字は、Moonshot が公開した比較です。既定を切り替える前に、リポジトリのテストを実行してください。

GPTProto で Claude Opus 5.5 を試す

タスク群を分ける

文書の分析と複数ファイルのコード変更は、同じ GPTProto 残高で別の既定を使えます。新しいルートのトラフィックは、すでに使っている受け入れチェックを満たしたあとでだけ増やしてください。

// コンテキストと出力

思考を確認する移行する前に。

Kimi K3.1 Pro は 1,048,576 トークンのコンテキストを表示しています。Moonshot はそのウィンドウを入力と出力で共有すると説明し、その中に設定できる出力の予算があります。Claude Opus 5.5 は 100万トークンのコンテキストと 12.8万トークンの出力を表示しています。このページは、取得が一つ返したときに Kimi の出力上限を示します。大きいウィンドウは、プロンプトが要件、根拠、最近のツール結果を整理した集合であるときに役立ちます。

Kimi の推論は有効のままで、努力は low、high、max です。Opus 5.5 は常時オンの適応的思考を使います。Kimi の複数ターンのツール使用では、推論内容を含む完全なアシスタントメッセージを残してください。Claude では、選んだ GPTProto ルートのリクエストとツール応答の形式を使ってください。古いリクエストを変えずに持ち越さないでください。

Moonshot の K3.1 Pro 公開時の比較は、Terminal-Bench 4.0 で Kimi が 65.7%、Claude Opus 5.5 が 66.4% と報告しています。そのベンチマークの版と Moonshot の帰属を、それらの数字に付けたままにしてください。このページの知能の行は、取得が両方のモデルのスコアを持つときだけ現れます。

// 決め方

同じリポジトリ。同じテスト。

Moonshot は K3.1 Pro を、長期のコーディングと視覚的な実装向けに位置づけています。Anthropic は Opus 5.5 を、長時間のエージェントによるコーディングと知識作業向けに位置づけています。各候補に、同じ課題、リポジトリのスナップショット、ツールのアクセス、完了の定義を与えてください。実装と検証結果を求めてください。変更がインターフェースを保つか、エラー経路を扱うか、無関係な編集を避けるかを確認してください。同じシェルのタイムアウト、テストコマンド、再試行の許容を使ってください。

Kimi のリリースは、金融調査とモデリングを強調しています。両方のモデルに、同じ提出書類、スプレッドシートの抜粋、計算規則、質問を使ってください。追跡できるソースと再現できる式を要求してください。Opus の知識作業の範囲は、Opus を同じ試行の一部にします。メモと未解決の質問を比較し、重要な計算には数値のチェッカーを残してください。

どちらのモデルも画像を受け取ります。Kimi の公開は、ソフトウェアツールを通じたフロントエンド、CAD、3D の作業を示しています。コントロールを識別すること、インターフェースのコードを作ること、アプリケーションを操作することは、別のタスクです。生成したコンポーネントまたはスクリプトを実行し、その後、レイアウト、形状、挙動を調べてください。自動で確認できる、コストに敏感なエージェントでは Kimi から始めてください。Claude のワークフローがすでに通っているときは Opus から始め、移行コストにはリクエストの変更、プロンプトの改訂、ツールの扱いを数えてください。

// はじめる

一つの残高で両方を試すデフォルトを選ぶ前に。

各モデルページには、現在の料金、API の例、Playground があります。自分のプロンプトを実行し、品質、レイテンシ、予算で勝つ振り分けルールを残してください。同じテストに三つ目の候補が必要なら、モデルカタログを見るを開いてください。現在の GPTProto 料金を比較する。

Kimi K3.1 Pro の API と料金を見る Claude Opus 5.5 の API と料金を見る

// よくある質問

Kimi K3.1 Pro と Opus 5.5。まっすぐな答え。

01Kimi K3.1 Pro と Claude Opus 5.5 では、どちらが安いですか？+

ライブの GPTProto 料金では、Kimi K3.1 Pro は 100 万トークンあたり入力 $2.00、出力 $10.00 で、Claude Opus 5.5 は $3.60 と $18.00 です。入力は 44%、出力は 44% 少なくなります。Opus のプロバイダ定価は $4.00/$20.00 です。完了したタスクを比べるには、試行をまたいだ使用量の合計を追ってください。

02Kimi K3.1 Pro と Claude Opus 5.5 は、コーディングについて何を示しますか？+

どちらも長時間のコーディングエージェント向けに位置づけられています。Moonshot は、K3.1 Pro の公開時の比較で、Terminal-Bench 4.0 の Kimi を 65.7%、Opus を 66.4% と報告しています。自分のタスクの既定を選ぶには、リポジトリのテストを実行してください。

03どちらのモデルも画像に対応しますか？+

はい、そうです。どちらもテキストと画像の入力を受け取り、テキストを返します。選んだルートの文書化された入力形式を使い、タスクがインターフェースまたは 3D アセットを含むときは、生成したコードを実行して調べてください。

04トークンを節約するために思考を無効にできますか？+

Kimi K3.1 Pro の推論は有効のままで、努力は low、high、または max に設定できます。Anthropic は Opus 5.5 について、常時オンの適応的思考を挙げています。対応する努力を選び、その結果のトークン使用量を測ってください。

05Kimi K3.1 Pro はすでにセルフホストできますか？+

10月27日時点で、API アクセスは利用でき、Moonshot は完全なモデルの重みを 11月4日までの公開として予定しています。Claude Opus 5.5 はプロプライエタリなホスト型モデルです。GPTProto は両方への API アクセスを提供します。

06両方のモデルを一つのアプリケーションに残せますか？+

はい、そうです。Kimi K3.1 Pro と Claude Opus 5.5 はそれぞれ、料金、API の例、Playground があるモデルページを持ちます。一つの GPTProto キーと残高を使い、各ルートのメッセージ形式、思考の設定、ツールの扱いを、その API Usage の例に合わせてください。

07これらは OpenRouter の価格ですか？+

いいえ、違います。金額は、テキストからテキストへのシーン向け GPTProto カタログ料金で、カタログが横に保存しているプロバイダ定価も含みます。OpenRouter はレイテンシ、スループット、コンテキスト、出力上限、Artificial Analysis のスコアの出典で、それぞれ取得時刻が付いています。

// 利用者の声

私たちの言葉だけではない。利用者の声。

実在する公開アカウントの投稿です。ここにあるものは作られていません。

Blogstra

Reddit · r/Bloggers

#Routing

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.

X (Twitter) · @ChillaiKalan__

#Cost

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.

Sanskriti Naruka

X (Twitter) · @snskritinaruka

#Video

I turned this single prompt into a cinematic fantasy video using GPTProto. "Continuous 15-second cinematic shot, 4K resolution, hyper-realistic dark fantasy photorealism…"

Caden Flux

X (Twitter) · @Caden_Flux

#Video

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.

Zara

X (Twitter) · @ZaraIrahh

#Creative

Made with Seedance 2.0 + GPT Image 2 on GPTProto. A Pixar-style commercial with the perfect glow.

Many-Operation2625

Reddit · r/LLMDevs

#Integration

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.

// ブログから

AI モデルガイド。実用的な API チュートリアル。

モデルの比較、API の設定、画像と動画の実務での使い方をまとめています。

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