Kimi K3.1 Pro
- Essayez d’abord K3.1 Pro pour le code long ou les documents financiers couverts par les tests du lancement. Étendez son usage quand les réponses, citations et actions requises continuent de fonctionner correctement.
Comparaison de modèles
K3.1 Pro succède à K3. Sur Novita, ses tarifs d’entrée, de sortie et de lecture du cache sont inférieurs d’un tiers, et Moonshot publie un meilleur score pour les longues tâches de code. Cela justifie un essai, mais une application K3 existante doit être vérifiée avant un passage complet.
| Critère | Résultat | Écart | Données à l’appui |
|---|---|---|---|
| Entrée hors cache ($ / 1M tokens) | Kimi K3.1 Pro | $1 | Kimi K3.1 Pro: $2; Kimi K3: $3 / 1M tokens12 |
| Sortie ($ / 1M tokens) | Kimi K3.1 Pro | $5 | Kimi K3.1 Pro: $10; Kimi K3: $15 / 1M tokens12 |
| Lecture du cache ($ / 1M tokens) | Kimi K3.1 Pro | $0.1 | Kimi K3.1 Pro: $0.2; Kimi K3: $0.3 / 1M tokens12 |
Ce résumé compare uniquement les tarifs publiés des tokens. Ce n’est pas un classement global ; les capacités et les limites des évaluations sont présentées ensuite.
Capacités
Moonshot publie 61.2% pour K3.1 Pro et 55.95% pour K3 dans son test interne de code à long horizon. K3.1 Pro obtient aussi de meilleurs scores sur deux tâches financières distinctes ; ces résultats ne prédisent pas les performances de chaque projet.
Sources : 3
Résultats publiés par le fournisseur. La méthodologie décrit les paramètres et les sources.
| Modèle | Kimi Code Bench 3.0 Long-horizon (%) |
|---|---|
| Kimi K3.1 Pro | 61.2% |
| Kimi K3 | 55.95% |
| Modèle | Résultat publié |
|---|---|
| Kimi K3.1 Pro | 57.6 |
| Kimi K3 | 50.4 |
| Modèle | Résultat publié |
|---|---|
| Kimi K3.1 Pro | 70.4 |
| Kimi K3 | 58.8 |
Un test financier évalue la modélisation dans un tableur. L’autre vérifie si la recherche financière est étayée par des preuves et peut être auditée dans les conditions définies par le test. Un meilleur score ne garantit pas la précision financière. Les exemples 3D n’ont pas de score K3 comparable et ne mesurent donc pas le progrès en 3D.3
Flux de travail
Changer l’ID de modèle ne garantit pas que les prompts, appels d’outils et formats de sortie existants se comporteront de la même façon. Essayez K3.1 Pro sur les tâches déjà traitées par votre application K3, y compris des exemples qui échouaient auparavant.
Prévoyez le travail d’adaptation des prompts et du traitement des réponses, en plus des économies de tokens. Les scores publiés n’indiquent ni la durée de ces adaptations ni celle de vos propres tâches.
Coût des tokens
| Composante du coût | Kimi K3.1 Pro | Kimi K3 |
|---|---|---|
| Entrée hors cache ($ / 1M tokens) | $2 | $3 |
| Sortie ($ / 1M tokens) | $10 | $15 |
| Lecture du cache ($ / 1M tokens) | $0.2 | $0.3 |
| Écriture du cache de 5 minutes ($ / 1M tokens) | $2 | $3 |
| Écriture du cache de 1 heure ($ / 1M tokens) | $4 | $6 |
| Hypothèse de charge de travail | Kimi K3.1 Pro | Kimi K3 |
|---|---|---|
| 100,000 tokens d’entrée + 10,000 de sortie ; sans cache | $0.3 | $0.45 |
| 20,000 tokens d’entrée hors cache + 80,000 d’écriture d’un nouveau cache + 10,000 de sortie | $0.3 | $0.45 |
| 20,000 tokens d’entrée hors cache + 80,000 lus en cache + 10,000 de sortie | $0.156 | $0.234 |
| 400,000 tokens d’entrée + 20,000 de sortie ; sans cache | $1 | $1.5 |
L’exemple de cache neuf utilise les tarifs d’écriture de 5 minutes. Le préfixe est facturé une seule fois comme écriture et doit être admissible au cache. L’exemple de cache actif suppose une lecture ultérieure réussie.
Chaque ligne fixe les volumes d’entrée et de sortie pour calculer le coût des tokens. La lecture du cache suppose un accès réussi. Outils, exécution du Sandbox, stockage, réseau et taxes sont séparés ; remises négociées et traitement par lots sont exclus.
| Indicateur | Kimi K3.1 Pro | Kimi K3 |
|---|---|---|
| Fournisseur du tarif | Novita AI | Novita AI |
| Fenêtre de contexte publiée (tokens) | 1,048,576 | 1,048,576 |
| Sortie maximale publiée (tokens) | 1,048,576 | 1,048,576 |
| Pages officielles des modèles | Kimi K3.1 Pro | Kimi K3 |
Pour les deux endpoints Kimi, le catalogue Novita indique 1,048,576 tokens de contexte et de sortie maximale ; les fiches abrègent ces limites en 1M.17
Le contexte et la sortie maximale sont des limites publiées, pas la promesse de pouvoir utiliser les deux intégralement dans une requête. Appliquez les règles de contexte total et de génération de l’endpoint.
Choix du modèle
Commencez avec une petite partie du travail réel et gardez un moyen de revenir à K3. Comparez l’argent dépensé pour toutes les tentatives nécessaires à un résultat utilisable ; des essais supplémentaires ou la migration peuvent absorber l’économie de tarif.
Exécution
Si la mise à niveau implique du code, un Novita Agent Sandbox facultatif peut exécuter les mêmes fichiers et tests pour K3 et K3.1 Pro. Cela aide à distinguer les changements du modèle et de l’environnement. Votre application fixe les permissions d’outils, et l’usage du Sandbox est facturé séparément des tokens.
Découvrir Novita Agent Sandbox · Créer un environnement d’exécution reproductible
Exemple d’API
Cet exemple appelle K3 et K3.1 Pro avec la même demande de planification et affiche la raison d’arrêt et l’utilisation de chacun. Il permet d’essayer le nouvel ID de modèle ; il n’exécute pas les étapes proposées.
La génération est limitée à 1,024 tokens, y compris les tokens de raisonnement comptés par l’endpoint. En cas de réponse vide ou interrompue par la limite de tokens, le code affiche un avertissement et ne demande pas automatiquement une autre réponse. Examinez l’utilisation avant d’augmenter la limite.
import os
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
api_key=os.environ["NOVITA_API_KEY"],
base_url="https://api.novita.ai/openai/v1",
)
for model in ["moonshotai/kimi-k3.1-pro","moonshotai/kimi-k3"]:
reply = client.chat.completions.create(
model=model,
messages=[{"role": "user", "content": "Review a repository bug fix: list the implementation steps and acceptance tests."}],
max_tokens=1024,
)
choice = reply.choices[0]
content = choice.message.content or ""
print(model, "finish_reason:", choice.finish_reason)
print("usage:", reply.usage)
if choice.finish_reason == "length" or not content.strip():
print("No complete answer. Inspect usage and adjust the generation budget before another request.")
else:
print(content)Sources : 4
Questions
Aux tarifs publiés par Novita, 100,000 tokens d’entrée et 10,000 de sortie sans cache coûtent $0.30 avec K3.1 Pro contre $0.45 avec K3, soit un tiers de moins. La facture réelle dépend encore des tokens et tentatives utilisés par la tâche.
Une application qui fonctionne déjà avec K3 devrait d’abord vérifier les réponses, le format de sortie et les outils de K3.1 Pro sur ses propres exemples. Gardez K3 disponible pendant cet essai, surtout si un échec interromprait un processus fonctionnel.
Références
Données au 2026-11-05. Les tarifs des tokens et les limites de Kimi proviennent des fiches de modèles et du catalogue public de Novita.
Coût des tokens = (entrée hors cache × tarif d’entrée + nouveaux tokens écrits en cache × tarif d’écriture + entrée lue du cache × tarif de lecture + sortie facturable × tarif de sortie) / 1,000,000.
Pour les deux endpoints, les frais dépendent des entrées, sorties et usages du cache facturables enregistrés par Novita. Les exemples fixent les tokens pour comparer les tarifs ; la génération et les nouvelles tentatives peuvent modifier le coût d’une tâche terminée.
Kimi Code Bench 3.0 Long-horizon évalue des tâches d’ingénierie en plusieurs étapes et l’utilisation d’outils. Moonshot publie 61.2% pour K3.1 Pro et 55.95% pour K3, soit 5.25 points de pourcentage d’écart. K3.1 Pro a été évalué avec Claude Code, un effort de raisonnement maximal, une température de 1.0 et un top-p de 0.95. K3 a aussi été évalué avec un effort maximal ; cette note du benchmark ne précise pas sa température, son top-p ni l’environnement d’exécution de l’agent. Ces réglages décrivent les tests de Moonshot, pas les valeurs par défaut de l’API Novita. Les résultats viennent du fournisseur, pas d’un test indépendant des endpoints Novita, et ne prédisent pas les résultats de votre dépôt.3
Financial Modeling et Financial Research sont des évaluations internes distinctes de Moonshot. La publication ne précise pas l’unité de ces scores financiers. Les gains publiés de K3.1 Pro sur K3 sont respectivement de 7.2 et 11.6 points. Ce sont des résultats de tâches internes, pas des estimations de précision financière quotidienne ni des mesures d’endpoints Novita. Les conditions de Financial Research portent sur les preuves et les restrictions dites « cutoff » dans la publication.3
Novita AI propose les endpoints Kimi liés. Les résultats cités décrivent les configurations de leurs évaluateurs et ne prouvent pas des performances équivalentes sur Novita. Outils, effort de raisonnement, protections, limites de tentatives et cadres d’agents peuvent modifier les résultats.
Prenez une tâche K3 avec une réponse connue ou des tests réussis, puis essayez K3.1 Pro avec la même entrée. Observez les progrès, les problèmes et si les tarifs inférieurs réduisent la facture totale.