Contexto Compartilhado de 1M de Tokens
Processe grandes repositórios, especificações técnicas, conjuntos de documentos longos e históricos de agentes estendidos dentro de uma janela de entrada e saída de 1.048.576 tokens.
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, agentes de programação e trabalho com documentos. Preço por 1M de tokens — entrada, entrada em cache e saída são cobradas separadamente.
| Cenário | Lista de MoonshotAI | OpenRouter | GPTProto | Economia / mês |
|---|---|---|---|---|
| Pessoal10M tokens / mês (4.8M cache) | $27.36 | $28.86 | $27.36 | −$0.00≈ $0.00 / ano |
| Equipe100M tokens / mês (48M cache) | $273.60 | $288.65 | $273.60 | −$0.00≈ $0.00 / ano |
| Empresarial500M tokens / mês (240M cache) | $1368.00 | $1443.24 | $1368.00 | −$0.00≈ $0.00 / ano |
O Kimi K3.1 Pro combina uma janela de contexto de 1.048.576 tokens com compreensão visual nativa, raciocínio sempre ativo, chamadas de ferramentas e saída de texto excepcionalmente longa. A Moonshot reporta uma pontuação de 65,7% no Terminal-Bench 4.0 e uma pontuação de 61,2% em sua avaliação interna Kimi Code Bench 3.0 Long-horizon. O GPTProto fornece acesso à API de terceiros através da mesma conta usada para outros modelos suportados.
Contexto Compartilhado de 1M de Tokens
Processe grandes repositórios, especificações técnicas, conjuntos de documentos longos e históricos de agentes estendidos dentro de uma janela de entrada e saída de 1.048.576 tokens.
Saída Longa para Trabalho em Múltiplas Etapas
A API utiliza por padrão 131.072 tokens de saída máxima e aceita um limite maior, até o teto compartilhado de 1M de tokens, quando o contexto restante permitir.
Desempenho de Programação Reportado
A Moonshot reporta 65,7% no Terminal-Bench 4.0 e 61,2% no Kimi Code Bench 3.0 Long-horizon. Os resultados dependem do harness, das ferramentas e das configurações de raciocínio.
Controles de Raciocínio e Agentes
O raciocínio permanece ativado com esforço baixo, alto ou máximo. O modelo também oferece suporte a streaming, escolha de ferramentas, saída estruturada e chamadas de ferramentas em múltiplas etapas.
O Kimi K3.1 Pro é o primeiro modelo da série K3.1 da Moonshot AI. É uma atualização pós-treinamento do Kimi K3, utilizando a mesma base de 3 trilhões de parâmetros com mais poder computacional de aprendizado por reforço em codificação, trabalho com agentes, finanças e criação 3D. A API aceita entradas de texto e imagem e retorna texto. Aplicativos de texto para texto podem enviar mensagens de chat, documentos, códigos e resultados de ferramentas sem usar o caminho de visão.
O modelo utiliza o Preserved Thinking (Raciocínio Preservado): o raciocínio está sempre ativado, e aplicativos de múltiplos turnos devem retornar a mensagem completa do assistente, incluindo reasoning_content, na próxima solicitação. Os desenvolvedores podem selecionar low, high ou max como esforço de raciocínio. Essas restrições são importantes ao migrar uma integração existente do Kimi.
| Especificação | Kimi K3.1 Pro |
|---|---|
| Desenvolvedor | Moonshot AI |
| Classe do modelo | Modelo de raciocínio pós-treinado de classe 3T |
| ID oficial do modelo | kimi-k3.1-pro |
| Entrada para saída | Texto e imagens para texto |
| Janela de contexto compartilhada | 1.048.576 tokens |
| Saída máxima padrão | 131.072 tokens |
| Limite de saída configurável | Até 1.048.576 tokens, sujeito ao limite de contexto compartilhado |
| Raciocínio | Sempre ativado; low, high ou max (padrão) |
| Escolha de ferramenta | auto, none ou required |
| Streaming e saída estruturada | Suportado |
| Status de pesos abertos | API ativa; pesos completos com lançamento previsto para 4 de novembro de 2026 |
Codificação em escala de repositório. Forneça arquivos de origem, interfaces, testes e configurações. Peça ao modelo para rastrear dependências antes de alterar o código, e então solicite um patch e um plano de teste. A grande janela de contexto reduz a necessidade de dividir módulos conectados em prompts não relacionados.
Trabalho com agentes de longo prazo. Use chamadas de função e argumentos de ferramenta em streaming para agentes que inspecionam arquivos, pesquisam documentação, executam comandos e revisam planos. Mantenha permissões, tempos limite e testes de aceitação no agente principal.
Pesquisa financeira. Forneça registros, extratos de planilhas, regras de cálculo e notas de origem, e então solicite uma análise rastreável com evidências e premissas explícitas. Valide cada valor material antes de usar.
Fluxos de trabalho de visual-para-código e 3D. Use capturas de tela, esboços ou imagens de referência para implementação de frontend, cenas Three.js, scripts Blender e tarefas de CAD. Execute e inspecione o código e a geometria gerados.
Saída técnica longa. Gere planos de migração, patches grandes ou rascunhos de múltiplos arquivos. Defina um orçamento de saída, pois a entrada e a saída gerada compartilham a mesma janela de 1 milhão de tokens.
O K3.1 Pro não é um sucessor de contexto maior do K3; ambos oferecem a mesma janela de 1 milhão de tokens e compreensão visual nativa. A atualização reside principalmente no pós-treinamento, no desempenho medido em tarefas e no preço de lançamento.
| Fator de decisão | Kimi K3.1 Pro | Kimi K3 |
|---|---|---|
| Posição | Flagship K3.1 atual | Flagship K3 da geração anterior |
| Base e treinamento | Modelo baseado no K3 com substancialmente mais computação de pós-treinamento | Modelo base K3 original de 2,8T |
| Contexto | 1.048.576 tokens | 1.048.576 tokens |
| Entrada de visão | Suportado | Suportado |
| Kimi Code Bench 3.0 Long-horizon | 61,2% | 55,95% |
| Preço de lista da Moonshot no lançamento | US$ 2 entrada / US$ 10 saída por 1M de tokens | US$ 3 entrada / US$ 15 saída por 1M de tokens |
| Pesos abertos | Agendado para 4 de novembro de 2026 | Lançado |
| Melhor uso | Codificação nova, pesquisa e implantações de agentes de longa duração | Implantações K3 existentes que ainda não precisam da atualização |
Os valores de benchmark acima são relatados pela Moonshot AI e não foram reproduzidos de forma independente pelo GPTProto. Execute ambos os modelos com os mesmos prompts, ferramentas, limites de tokens e testes de aceitação antes de alterar o tráfego de produção.
Compare o comportamento da API e a adequação à carga de trabalho em vez de confiar em uma classificação de leaderboard.
| Modelo | O que o diferencia | Quando escolher |
|---|---|---|
| Kimi K3.1 Pro | 1M de contexto compartilhado, decodificação longa, visão nativa, raciocínio sempre ativo e um caminho de pesos abertos | Agentes de codificação, pesquisa de contexto amplo, visual-para-código ou auto-hospedagem futura |
| DeepSeek V4.1 Flash | Taxas de token mais baixas e um perfil de implantação Flash | Trabalho de alto volume onde custo e throughput vêm primeiro |
| Gemini 4 Argon | Entrada de texto, imagem, áudio, vídeo e PDF no ecossistema do Google | Aplicações multimodais amplas ou equipes centradas no Gemini |
| GPT-6 Astra | Uso de computador e ecossistema Codex e Responses da OpenAI | Agentes baseados em tela e fluxos de trabalho de uso de computador |
| Claude Opus 5.5 | A Anthropic relata 66,4% no Terminal-Bench 4.0 | Codificação agentica quando as avaliações de projeto favorecem o comportamento das ferramentas da Anthropic |
Os benchmarks dos provedores usam diferentes mecanismos e configurações. Compare os candidatos no playground do GPTProto e, em seguida, avalie a conclusão da tarefa, chamadas de ferramenta inválidas, latência, uso de saída e custo total na mesma carga de trabalho.
O Kimi K3 e o K3.1 Pro compartilham as mesmas restrições de parâmetros de solicitação, portanto, a maioria das integrações do K3 só precisa que a seleção do modelo seja alterada para o identificador mostrado na guia de Uso da API ao vivo do GPTProto.
Não envie o parâmetro thinking no estilo K2. O raciocínio da série K3 está sempre ativado.
Defina o parâmetro de nível superior reasoning_effort como low, high ou max; max é o padrão.
Retorne a mensagem completa do assistente, incluindo reasoning_content, durante chats de vários turnos e loops de ferramentas.
Mantenha os padrões de amostragem suportados e verifique novamente o orçamento de saída dentro da janela de contexto compartilhada.
Execute um teste canary em repositórios reais e esquemas de ferramentas antes de rotear todo o tráfego para o novo modelo.
Escolha o Kimi K3.1 Pro para migrações de base de código, agentes de pesquisa, análise financeira, scripts CAD ou outros trabalhos que exijam grande contexto, referências visuais e uso repetido de ferramentas.
Escolha outro modelo quando a prioridade for controle de computador, entrada de áudio ou vídeo, a menor taxa de tokens ou um ecossistema de ferramentas específico do provedor. O GPTProto permite que o aplicativo teste alternativas suportadas com uma chave e saldo.
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