適合Moonshot 的 Kimi K3.1 Pro，用於儲存庫規模的寫程式、財務研究，以及較低目錄費率上的視覺轉程式工作。
每 100 萬 token · 目錄費率
輸入$2.00$2.00/M−0%
輸出$10.00$10.00/M−0%
// 跨供應商模型比較查看模型頁
Kimi K3.1 ProvsGPT-6 Astra
Kimi K3.1 Pro 與 GPT-6 Astra 取決於你需要完成的工作，以及完成它的成本。儲存庫規模的寫程式、財務研究和視覺轉程式工作，以較低的 GPTProto token 費率從 Kimi 開始。從 Astra 開始，當應用程式以 OpenAI 的高要求推理、電腦使用和專業工作能力為核心時。兩者都接受文字和圖片並回傳文字。透過同一個 GPTProto 帳戶比較相同的任務。本頁用的是 kimi-k3.1-pro，不是 Kimi K3，也不是高速 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 75%，輸出低 75%。這段差距是讓 Kimi 對你能檢查的工作先跑第一輪的理由。任務需要 OpenAI 工具，或 Kimi 沒通過一項 Astra 通過的檢查時，把執行移到 Astra。為整個代理執行編預算，包括重試。
查看模型頁
適合OpenAI 的 GPT-6 Astra，用於可以承擔較高 token 預算的高要求推理、電腦使用和專業工作。
每 100 萬 token · 目錄費率
輸入$10.00$8.00/M−20%
輸出$50.00$40.00/M−20%
// 並排比較
Kimi K3.1 Pro 與 GPT-6 Astra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
GPT-6 Astra
供應商
MoonshotAI
OpenAI
模型 ID
kimi-k3.1-pro
gpt-6-astra
OpenRouter 模型
moonshotai/kimi-k3.1-pro
openai/gpt-6-astra
可用性
100%
最近 7 天100%
最近 7 天發布日期
2026年10月23日
2026年9月4日
輸入
$2.00$2.00 官方牌價
$8.00$10.00 官方牌價
輸出
$10.00$10.00 官方牌價
$40.00$50.00 官方牌價
你省下
−0%相較目錄牌價
−20%相較目錄牌價
快取讀取
$0.20$0.20 官方牌價
$0.80$1.00 官方牌價
快取寫入
$2.00$2.00 官方牌價
$10.00$12.50 官方牌價
上下文視窗
1,048,576 token
105 萬 token
最大輸出 token
943,718 token
12.8 萬 token
接受
文字圖片影片
檔案圖片文字
輸出
文字
文字
它擅長的地方
你可以用測試接受或拒絕的成本敏感代理執行
圍繞 OpenAI 研究和電腦使用工具建立的工作流程
最適合的第一次測試
寫程式或研究任務的第一次評估
所需工具在 OpenAI 路由上的任務
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": "gpt-6-astra",
"messages": [{"role": "user", "content": "Hi"}]
}'價格來自 GPTProto 目錄，每 100 萬 token。OpenRouter 數字抓取於 2026年11月3日。不是 GPTProto SLA。
// 價格比較
Kimi 較低在兩個費率上。
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。GPT-6 Astra 是 $8.00 和 $40.00。存在旁邊的供應商牌價是 $2.00/$10.00 的 Kimi K3.1 Pro，以及 $10.00/$50.00 的 GPT-6 Astra。Kimi K3.1 Pro 的輸入低 75%、輸出低 75%。GPTProto 目錄和發布者的直接 API 是分開的價格。GPTProto 請求所附的費率，用模型頁。
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 $16.00 的 GPT-6 Astra。輸入部分是 $2.00 對 $8.00。輸出部分是 $2.00 對 $8.00。快取操作和分開計費的工具另計。寫程式代理可以重讀相同的檔案並產出多個修補。記錄被接受結果的輸入、推理、答案 token、工具費用和重試。
為正式路由編預算前，先查看即時的 Kimi K3.1 Pro 和 GPT-6 Astra 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。
// 速度與存取
有多快。怎麼呼叫。快照顯示什麼。
延遲和吞吐量是 OpenRouter 供應商中位數。缺的那一列不在這次抓取裡，所以略過，而不是猜測。
規格
Kimi K3.1 Pro
GPT-6 Astra
支援的參數
frequency_penaltyinclude_reasoninglogprobsmax_tokenspresence_penaltyreasoningreasoning_effortresponse_format
include_reasoningmax_completion_tokensmax_tokensreasoningreasoning_effortresponse_formatseedstructured_outputs
工具呼叫
已列出
已列出
OpenRouter 供應商 p50 的中位數，抓取於 2026年11月3日。不是 GPTProto SLA。
// 儲值一個餘額。
一個餘額。
兩個模型。
用同一個 GPTProto 餘額測試 Kimi K3.1 Pro 和 GPT-6 Astra，費率以它們的模型頁為準。
$15
原額入帳 · 無贈送
先試。拿來打通端點、換幾個模型看看。
最多人選擇
$100
+4% 贈送額度
個人開發、小型專案要上線，多半從這裡開始。
省最多 · +6%
$1,000
+6% 贈送額度
給已經在跑正式流量的團隊。贈送金疊在已經打折的模型價格上。
GPT-6 Astra 每月用 1 億 token？以 GPTProto 的價格，一年大約比官方少 $2,400 — 尚未計入贈送金。
// 品質與基準
指數顯示什麼。它決定不了什麼。
只顯示兩個模型都有的分數。較高的指數是候選信號。它不決定你的任務。
規格
Kimi K3.1 Pro
GPT-6 Astra
智力指數
46Kimi K3.1 Pro
56.9GPT-6 Astra (Max)
OpenRouter 擷取所帶的 Artificial Analysis 分數，抓取於 2026年11月3日。
// 結論
哪個模型適合這項工作？
用你已經能描述其失敗模式的模型。
Kimi K3.1 Prokimi-k3.1-pro
第一次評估選 Kimi K3.1 Pro
- 成本敏感的寫程式代理、有來源依據的財務工作、視覺實作和大型技術草稿，用 Kimi。列出的輸入費率是 75% 低於 GPT-6 Astra，輸出費率則低 75%。
- K3.1 Pro 是 Kimi K3 上較晚的一輪訓練，聚焦寫程式、代理式工作、財務和 3D 創作。呼叫 kimi-k3.1-pro。
- 代理執行裡的每一次嘗試都要算。每 token 的差距只是帳單的開頭。
GPT-6 Astragpt-6-astra
OpenAI 工具路徑選 GPT-6 Astra
- 應用程式是圍繞 OpenAI 的研究或電腦使用工具建立時，或任務值得較高的 token 預算時，用 Astra。
- Astra 的直接 API 在輸入 token 超過 272,000 時有較高費率。GPTProto 呼叫的預算，用本頁的目錄費率。
- 從你能指出的一次 Kimi 失敗檢查升級到 Astra。傳需求、diff 和證據，不是整段未過濾的對話。
按工作負載標籤分流
小幅程式編輯、財務工作簿和電腦控制的工作流程可以有不同的預設。把驗收標準留在看得見的地方，並比較達到它們的成本。圍繞一項失敗的檢查、未解的相依，或必要的工具來定義升級。
// 上下文與輸出
規劃輸出在視窗裡。
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，預設輸出預算可以在共用上限內提高。GPT-6 Astra 列出 105 萬 token 的上下文和 12.8 萬 token 的輸出。OpenAI 記載的最大輸入低於 Astra 的上下文視窗。Astra 的直接 API 在輸入 token 超過 272,000 時套用較高費率。本頁顯示的是 GPTProto 目錄費率，不是直接 API 的第二檔，而且擷取帶回一個時才顯示 Kimi 的輸出上限。
Kimi 使用 low、high 或 max 推理努力，預設是 max，而且推理保持開啟。Astra 支援 low、medium、high、xhigh 和 max。每次執行都把所選設定一起記錄。Kimi 的多輪對話要保留完整回傳的助理訊息，包括推理內容。Astra 的供應商原生工具，遵循 OpenAI 支援的工具介面。
// 怎麼做決定
對上工具，再對帳單。
Kimi 的發布聚焦長程寫程式，包括多檔工程和視覺實作。程式庫遷移、介面變更、從截圖做的前端工作，以及建立或修改 CAD 資產的指令碼，把它當作第一個候選。給代理儲存庫慣例和一條測試指令。Astra 公布的範圍包含複雜寫程式和推理。任務需要持續的調查，或實作旁邊還要一份技術交付物時，把它納入。比較最終 diff、迴歸測試和審查時間。
Astra 的官方 API 記載了電腦使用，以及更廣的一組 OpenAI 託管工具。Kimi 的開發者文件涵蓋工具呼叫和多輪推理。電腦使用工作流程還需要螢幕或瀏覽器環境、權限，以及對結果狀態的檢查。檔案存取、shell 執行和核準規則留在應用程式裡。
Moonshot 把財務建模列在 Kimi K3.1 Pro 的發布改進裡。給兩個模型相同的申報文件、計算規則和截止日期。把檢索品質和生成品質分開。兩者都接受圖片。用渲染或執行步驟，讓比較量的是能運作的指令碼，不只是看似合理的指令碼。你也可以分階段：Kimi 代理先準備修補，然後審查步驟在相同驗收標準下評估 diff。
// 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。
// 常見問題
Kimi K3.1 Pro 與 GPT-6 Astra。直接回答。
01哪個更便宜：Kimi K3.1 Pro 還是 GPT-6 Astra？
以即時 GPTProto 費率，Kimi K3.1 Pro 是每 100 萬 token 輸入 $2.00、輸出 $10.00，GPT-6 Astra 是 $8.00 和 $40.00。也就是輸入少 75%、輸出少 75%。Astra 的供應商牌價是 $10.00/$50.00。把整個任務用到的 token 和工具算進去。
02Kimi K3.1 Pro 和 Kimi K3 是同一個模型嗎？
不是。K3.1 Pro 是 Kimi K3 的後訓練版本，額外訓練聚焦寫程式、代理式工作、財務和 3D 創作。這份比較用精確的 kimi-k3.1-pro 識別碼。高速 SKU 是另一列目錄。
03我可以兩個模型都搭配圖片使用嗎？
是。兩個已記載的模型都接受文字和圖片輸入並產出文字。在 GPTProto 上，用所選路由顯示的圖片請求格式。CAD 或前端工作要執行並檢查產生的程式。
04我今天可以下載 Kimi K3.1 Pro 的權重嗎？
截至 2026 年 10 月 27 日，API 存取已上線，Moonshot 排定在 11 月 4 日前發布完整權重。GPTProto 提供託管的 API 存取。
05推理設定有何不同？
Kimi 使用 low、high 或 max 推理努力，預設是 max，而且推理始終開啟。Astra 支援 low、medium、high、xhigh 和 max。每次比較執行都記錄所選設定。
06代理要怎麼比較 Kimi K3.1 Pro 與 GPT-6 Astra？
用相同的工具、權限、來源檔案和驗收檢查跑相同的任務。比較成功完成、無效的工具呼叫、審查工作、經過時間，以及每一次嘗試的總成本。
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#Routing
Blogstra
Reddit · r/Bloggers
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.
K
#Cost
K
X (Twitter) · @ChillaiKalan__
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.
SN
#Video
Sanskriti Naruka
X (Twitter) · @snskritinaruka
I turned this single prompt into a cinematic fantasy video using GPTProto. "Continuous 15-second cinematic shot, 4K resolution, hyper-realistic dark fantasy photorealism…"
CF
#Video
Caden Flux
X (Twitter) · @Caden_Flux
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.
Z
#Creative
Zara
X (Twitter) · @ZaraIrahh
Made with Seedance 2.0 + GPT Image 2 on GPTProto. A Pixar-style commercial with the perfect glow.
MO#Integration
Many-Operation2625
Reddit · r/LLMDevs
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.
OB#Resilience
obxsurfer06
Reddit · r/singularity
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.
AL
#Models
Alice The Ai Expert
X (Twitter) · @AliceInfoAi
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.
EB#DevOps
EntireBig7258
Reddit · r/LLMDevs
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.
AL
#Video
Alamin
X (Twitter) · @iam_chonchol
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.
F
#Workflow
Fokki
X (Twitter) · @0x_fokki
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.
FA#Apps
FormalAd4696
Reddit · r/SillyTavernAI
Text, images, and voice are configured separately. You can keep OpenRouter for text and use GPTProto for visuals.
AF#Teams
Any-Farm-1033
Reddit · r/EngineeringManagers
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."
// 來自部落格
查看全部文章 →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。
// 開始
接下來這一億 token不必再付原價。
在瀏覽器裡做圖和影片，或用一把 API 金鑰把文字、圖像、影片模型接到應用裡。指定模型的折扣也在這裡。
- ✓相容 OpenAI
- ✓200 多個模型
- ✓比官方低 10–30%
- ✓高可用，自動容錯
✓已複製到剪貼簿