Kimi K3.1 Pro vs Kimi K3: preços e considerações sobre a atualização

A Moonshot publica 61.2% para K3.1 Pro e 55.95% para K3 em seu teste interno de código de longo horizonte. Também publica pontuações K3.1 Pro maiores em duas tarefas financeiras separadas; esses resultados não preveem o desempenho de todos os projetos.

Fontes: ³

Resultados publicados pelo fornecedor. A metodologia descreve as configurações e as fontes.

Outras avaliações de tarefas publicadas pela Moonshot

Um teste financeiro avalia modelagem em planilhas. O outro verifica se a pesquisa financeira se apoia em evidências e pode ser conferida nas condições definidas pelo teste. Pontuações maiores não garantem precisão financeira. Os exemplos 3D não têm uma pontuação equivalente do K3, portanto não medem a melhoria em 3D.³

Mudar o ID do modelo não garante que prompts, chamadas de ferramentas e formatos de saída existentes se comportem da mesma forma. Experimente K3.1 Pro em tarefas que sua aplicação K3 já executa, incluindo exemplos que antes falhavam.

Inclua mudanças nos prompts ou no tratamento das respostas no orçamento, além da economia de tokens. As pontuações publicadas não dizem quanto essas mudanças vão demorar nem em quanto tempo suas tarefas terminarão.

Fontes: ¹²³

Fontes: ¹²

O exemplo de cache novo usa as tarifas de gravação de 5 minutos. O prefixo é cobrado uma vez como gravação e deve ser elegível para cache. O exemplo de cache ativo pressupõe uma leitura posterior bem-sucedida.

Cada linha fixa as quantidades de entrada e saída para calcular o custo de tokens. A leitura do cache exige um acerto. Ferramentas, execução do Sandbox, armazenamento, rede e impostos são separados; descontos negociados e processamento em lote ficam excluídos.

Para os dois endpoints Kimi, o catálogo Novita lista 1,048,576 tokens de contexto e saída máxima; as páginas abreviam esses limites como 1M.¹⁷

Contexto e saída máxima são limites publicados, não promessa de consumir ambos por completo em uma requisição. Aplique as regras de contexto total e geração do endpoint.

Fontes: ¹²⁷

Comece com uma pequena parte do trabalho real e mantenha um caminho de volta ao K3. Compare o dinheiro gasto em todas as tentativas necessárias para obter um resultado utilizável; tentativas extras ou trabalho de migração podem consumir a economia de tarifa.

Se a atualização envolver mudanças de código, um Novita Agent Sandbox opcional pode executar os mesmos arquivos e testes para K3 e K3.1 Pro. Isso ajuda a separar mudanças no modelo e no ambiente. Sua aplicação define as permissões de ferramentas e o uso do Sandbox é cobrado separadamente dos tokens.

Explorar o Novita Agent Sandbox · Criar um ambiente de execução reproduzível

Fontes: ⁵⁶

Este exemplo chama K3 e K3.1 Pro com a mesma solicitação de planejamento e mostra o motivo da parada e o uso de cada um. É um ponto de partida para experimentar o novo ID de modelo; não executa os passos propostos.

A geração é limitada a 1,024 tokens, incluindo os tokens de raciocínio contados pelo endpoint. Se a resposta estiver vazia ou for interrompida pelo limite de tokens, o código exibe um aviso e não solicita outra resposta automaticamente. Confira o uso antes de aumentar o 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)

Fontes: ⁴

Fontes: ¹²³