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// 跨供應商模型比較

Kimi K3.1 ProvsClaude Opus 5.5

作者 GPTProto

Kimi K3.1 Pro 與 Claude Opus 5.5 是在兩個面向長時間寫程式和知識工作的模型之間做選擇。你想以較低的 GPTProto token 費率評估儲存庫規模的變更、財務分析或視覺轉程式任務時，從 Kimi 開始。把 Opus 留在候選裡，當工作流程是圍繞 Claude 的代理行為和工具介面建立時。兩者都接受文字和圖片並產出文字。本頁比較的是 kimi-k3.1-pro，不是另外的高速 SKU。

簡單來說：成本檢查從 Kimi K3.1 Pro 開始。以即時 GPTProto 費率，它的輸入低 44%，輸出低 44%。應用程式能檢查輸出並停掉額外重試時，較低的 token 價格有幫助。既有的 Claude 工作流程已經通過那些檢查時，留在 Opus。Moonshot 的發布比較是測試兩者的理由，不是決定本身。

在 GPTProto 上探索 Kimi K3.1 Pro在 GPTProto 上探索 Claude Opus 5.5
// 並排比較

Kimi K3.1 Pro 與 Claude Opus 5.5一眼看完。

GPTProto 價格是即時的文字對文字目錄費率。只有 OpenRouter 擷取為兩個模型都帶回時，延遲、上下文和基準才出現。

規格
Kimi K3.1 Pro
Claude Opus 5.5
供應商
MoonshotAI
Claude
模型 ID
kimi-k3.1-pro
claude-opus-5-5
可用性
100%
自 10月24日 起有 6 天流量
97.7%
最近 7 天
輸入
$2.00$2.00 官方牌價
$3.60$4.00 官方牌價
輸出
$10.00$10.00 官方牌價
$18.00$20.00 官方牌價
你省下
−0%相較目錄牌價
−10%相較目錄牌價
快取讀取
$0.20$0.20 官方牌價
$0.18$0.20 官方牌價
快取寫入
$2.00$2.00 官方牌價
$4.50$5.00 官方牌價
上下文視窗
1,048,576 token
100 萬 token
它擅長的地方
你可以自動檢查的儲存庫變更和有來源依據的分析
已經在 Claude 工具介面上通過你的檢查的工作流程
最適合的第一次測試
token 費率是遷移決定一部分的寫程式代理試用
你還沒準備好換平台的寫程式代理
上架時間
2026年10月
2026年9月
API 用法
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"}]
  }'

價格來自 GPTProto 目錄，每 100 萬 token。OpenRouter 數字抓取於 2026年10月20日。不是 GPTProto SLA。

輸入與輸出價格 · 每 100 萬 token · 每一對都相對自己的官方牌價縮放
官方GPTProto
Kimi K3.1 ProMoonshotAI
輸入$2.00
輸入−0%$2.00
輸出$10.00
輸出−0%$10.00
Claude Opus 5.5Claude
輸入$4.00
輸入−10%$3.60
輸出$20.00
輸出−10%$18.00
// 價格比較

較低費率是 Kimi 的。

在即時 GPTProto 文字費率上，Kimi K3.1 Pro 是每 100 萬輸入 token $2.00、每 100 萬輸出 token $10.00。Claude Opus 5.5 是 $3.60 和 $18.00。存在旁邊的供應商牌價是 $2.00/$10.00 的 Kimi K3.1 Pro，以及 $4.00/$20.00 的 Claude Opus 5.5。Kimi K3.1 Pro 的輸入低 44%、輸出低 44%。

一批 100 萬個未快取輸入 token 和 200,000 個計費輸出 token，這些目錄費率合計是 $4.00 的 Kimi K3.1 Pro，以及 $7.20 的 Claude Opus 5.5。輸入部分是 $2.00 對 $3.60。輸出部分是 $2.00 對 $3.60。快取操作和分開計費的工具另計。會重讀儲存庫並修改修補的代理，要算上達到同一組驗收標準所需的每一次嘗試。

為正式路由編預算前，先查看即時的 Kimi K3.1 Pro 和 Claude Opus 5.5 頁面。這份比較讀的是那些頁面用的同一份目錄。它不會從 OpenRouter 複製價格。

// 節省計算機

用你自己的數字算。不是我們的。

把你預期的輸入和輸出 token 乘上即時 GPTProto 費率。然後跑一組真實測試。有用的預算要包含快取、工具、重試，以及每個模型正確完成的請求比例。

計價模型
百萬 token
百萬 token
一年你留下
$0
每月運行成本官方GPTProto省下
輸入$400$400$0
輸出$500$500$0
每年$10,800$10,800$0

只有輸入和輸出 token，用本頁載入的目錄費率。快取、工具和重試另計。

查看儲值檔位
// 儲值

一個餘額。
兩個模型。

用同一個 GPTProto 餘額測試 Kimi K3.1 Pro 和 Claude Opus 5.5，費率以它們的模型頁為準。

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Claude Opus 5.5 每月用 1 億 token？以 GPTProto 的價格，一年大約比官方少 $480 — 尚未計入贈送金。
// 結論

哪個代理通過你的檢查？

用你已經能描述其失敗模式的模型。

Kimi K3.1 Prokimi-k3.1-pro
較低費率的試用選 Kimi K3.1 Pro
  • 成本敏感的寫程式代理、財務文件管線，或視覺轉程式實驗，用 Kimi。列出的輸入費率是 44% 低於 Claude Opus 5.5，輸出費率則低 44%。
  • 繼續 Kimi 工具迴圈時，把推理內容留在助理訊息裡。把努力設定和這次執行一起記錄。
  • 把 K3.1 Pro 的結果和較舊的 Kimi K3 結果分開，也和高速 SKU 分開。
在 GPTProto 上測試 Kimi K3.1 Pro
Claude Opus 5.5claude-opus-5-5
Claude 路由已經能用時選 Claude Opus 5.5
  • 既有的 Claude 代理通過你的驗收測試時，或它在你的長時間任務上的行為值得這個費率時，用 Opus。
  • 算的是遷移，不只是 token：請求形狀、提示、工具處理和維護。
  • 上面的 Terminal-Bench 數字是 Moonshot 公布的比較。切換預設前，先跑你的儲存庫測試。
在 GPTProto 上測試 Claude Opus 5.5

把任務組拆開

文件分析和多檔程式變更可以在同一個 GPTProto 餘額上用不同的預設。新路由達到你已經在用的驗收檢查之後，才增加流量。

// 上下文與輸出

檢查思考遷移之前。

Kimi K3.1 Pro 列出 1,048,576 token 的上下文。Moonshot 把那個視窗描述成由輸入和輸出共用，裡面有可設定的輸出預算。Claude Opus 5.5 列出 100 萬 token 的上下文和 12.8 萬 token 的輸出。擷取帶回一個時，本頁顯示 Kimi 的輸出上限。提示是整理好的一組需求、證據和最近的工具結果時，大視窗有幫助。

Kimi 的推理保持開啟，努力有 low、high 和 max。Opus 5.5 使用始終開啟的自適應思考。Kimi 的多輪工具使用要保留完整的助理訊息，包括推理內容。Claude 則用所選 GPTProto 路由上的請求和工具回應格式。不要把較舊的請求原封不動帶過去。

Moonshot 的 K3.1 Pro 發布比較在 Terminal-Bench 4.0 上報告 Kimi 65.7%、Claude Opus 5.5 66.4%。那些數字要保留這個基準版本和 Moonshot 的出處。只有擷取對兩個模型都有分數時，本頁的智力那一列才出現。

// 怎麼做決定

同一個儲存庫。同一組測試。

Moonshot 把 K3.1 Pro 定位在長程寫程式和視覺實作。Anthropic 把 Opus 5.5 定位在長時間的代理式寫程式和知識工作。給每個候選相同的議題、儲存庫快照、工具存取和完成定義。要求實作和驗證結果。審查變更是否保住介面、處理錯誤路徑，並避免無關編輯。用相同的 shell 逾時、測試指令和重試額度。

Kimi 的發布強調財務研究和建模。兩個模型用相同的申報文件、試算表擷取、計算規則和問題。要求可追溯的來源和可重現的公式。Opus 的知識工作範圍使它成為同一組試用的一部分。比較備忘錄和未解的問題，並在重要計算上留一個數值檢查器。

兩個模型都接受圖片。Kimi 的發布透過軟體工具展示前端、CAD 和 3D 工作。辨認一個控制項、產出介面程式，以及操作一個應用程式，是不同的任務。跑產生的元件或指令碼，然後檢查版面、幾何和行為。可以自動檢查的成本敏感代理，從 Kimi 開始。Claude 工作流程已經通過時從 Opus 開始，並把請求變更、提示修改和工具處理算進遷移成本。

// 開始使用

用同一個餘額試用兩者選定預設之前。

每個模型頁都有目前費率、API 示例和 Playground。跑你自己的提示，然後留下在品質、延遲和預算上勝出的分流規則。若想在同一組測試裡放進第三個候選，瀏覽模型目錄。比較目前的 GPTProto 價格。

查看 Kimi K3.1 Pro 的 API 與價格查看 Claude Opus 5.5 的 API 與價格
// 常見問題

Kimi K3.1 Pro 與 Opus 5.5。直接回答。

01哪個更便宜，Kimi K3.1 Pro 還是 Claude Opus 5.5？+

以即時 GPTProto 費率，Kimi K3.1 Pro 是每 100 萬 token 輸入 $2.00、輸出 $10.00，Claude Opus 5.5 是 $3.60 和 $18.00。也就是輸入少 44%、輸出少 44%。Opus 的供應商牌價是 $4.00/$20.00。追蹤各次嘗試的總用量，才能比較一個完成的任務。

02Kimi K3.1 Pro 與 Claude Opus 5.5 在寫程式上顯示什麼？+

兩者都定位在長時間的寫程式代理。Moonshot 在 K3.1 Pro 發布比較的 Terminal-Bench 4.0 上報告 Kimi 65.7%、Opus 66.4%。跑你的儲存庫測試，為你自己的任務選一個預設。

03兩個模型都支援圖片嗎？+

是。兩者都接受文字和圖片輸入並回傳文字。用所選路由記載的輸入格式，任務涉及介面或 3D 資產時，再執行並檢查產生的程式。

04我可以關掉思考來省 token 嗎？+

Kimi K3.1 Pro 的推理保持開啟，並可設為 low、high 或 max 努力。Anthropic 為 Opus 5.5 列出始終開啟的自適應思考。選一個支援的努力，並量測產生的 token 用量。

05Kimi K3.1 Pro 已經可以自行託管嗎？+

截至 10 月 27 日，API 存取已可用，Moonshot 排定在 11 月 4 日前發布完整模型權重。Claude Opus 5.5 是專有的託管模型。GPTProto 提供兩者的 API 存取。

06我可以在同一個應用程式裡留著兩個模型嗎？+

可以。Kimi K3.1 Pro 和 Claude Opus 5.5 各自有模型頁，含價格、API 示例和 Playground。用一把 GPTProto 金鑰和同一個餘額，並讓每條路由的訊息格式、思考配置和工具處理對齊它的 API Usage 示例。

07這些是 OpenRouter 的價格嗎？+

不是。這些美元金額是 GPTProto 文字對文字場景的目錄費率，包含目錄存在旁邊的供應商牌價。OpenRouter 是延遲、吞吐量、上下文、輸出上限和 Artificial Analysis 分數的來源，每一項都標了抓取時間。

// 使用者怎麼說

不要只聽我們說。聽聽他們的。

這些是真實公開帳號的貼文。這裡沒有編造的內容。

BL
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.

KK
K
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.

SNSanskriti Naruka
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…"

CFCaden Flux
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.

ZZara
Zara
X (Twitter) · @ZaraIrahh
#Creative

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

MO
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.

// 來自部落格

AI 模型指南。實用的 API 教學。

比較模型、了解 API 設定，以及圖像和影片在實際專案裡的做法。

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// 開始

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