AIREITER
MoonshotText Chat

Kimi K3.1 Pro

Testen Sie Kimi K3.1 Pro online oder rufen Sie es über eine OpenAI- oder Anthropic-kompatible API auf. 1M-Token-Kontext, Always-on-Reasoning, Tool Calling und Bildeingabe.

EingabeOffiziell $2.00 pro 1 Mio. TokensAIReiter $0.60 pro 1 Mio. TokensAusgabeOffiziell $10.00 pro 1 Mio. TokensAIReiter $3.00 pro 1 Mio. TokensCache-LesenOffiziell $0.20 pro 1 Mio. TokensAIReiter $0.06 pro 1 Mio. TokensCache-ErstellungOffiziell $2.00 pro 1 Mio. TokensAIReiter $0.60 pro 1 Mio. Tokens
Mit API ausführen

EINGABE

AUSGABE

Example
Generated in
42.7 seconds
Eingabe-Token
134
Ausgabe-Token
2354
Tokens per second
55.13 tokens / second
Time to first token
-

Modelldetails

Verwenden Sie denselben Modellschlüssel im Playground, in API-Anfragen und in internen Workflows.

Modell-ID
kimi-k3.1-pro
Anbieter
Moonshot
Protokoll
OpenAI Chat Completions · Anthropic Messages
Kontextfenster
1,048,576 Token
Maximale Ausgabe
131,072 Token
Eingabe-Token
60 Credits / 1 Mio. Token
Ausgabe-Token
300 Credits / 1 Mio. Token
Cache-Lesen
6 Credits / 1 Mio. Token
Cache-Schreiben
60 Credits / 1 Mio. Token

Last updated: 5 November 2026. Specs and benchmark scores are from Moonshot's Kimi K3.1 Pro guide and the Kimi K3.1 Pro tech blog.

What Kimi K3.1 Pro is

Kimi K3.1 Pro is the first model in Moonshot AI's K3.1 series. It is a post-trained version of Kimi K3, trained with much more reinforcement learning across coding, 3D creation, financial research, and other agent tasks. The architecture and the context window stay the same as K3; the gains come from post-training.

Key specs

  • Context window: 1,048,576 tokens, shared by input and output.
  • Reasoning: thinking is always on. Streaming responses carry the reasoning in reasoning_content, separate from the final answer in content.
  • Input: text and images. Images must be sent as base64 data URLs; public image URLs are not accepted by the model.
  • Output length: up to 131,072 completion tokens per request in the playground.
  • Tools: function calling with tool_choice, and JSON Schema structured output with strict: true.
  • Fixed sampling: temperature 1.0 and top_p 0.95 are fixed by Moonshot, so the playground does not show those sliders.

Where Kimi K3.1 Pro is strongest

Moonshot reports the scores below. They are the vendor's own numbers, not AIReiter measurements, so run your own prompts in the playground above before switching production traffic.

BenchmarkWhat it testsKimi K3.1 ProReference
Terminal-Bench 4.0Coding agents on real terminal tasks65.7%Claude Opus 5.5 66.4%, GPT-6 Astra 58.2%
Kimi Code Bench 3.0 Long-horizonMulti-step coding with tools (Moonshot internal)61.2%Kimi K3 55.95%
BenchCAD, with tools3D reconstruction through CAD code92.7%Claude Opus 5.5 96.2%, GPT-6 Astra 95.9%
OfficeQA Pro v2Fiscal data analysis across real financial documents64.4Reported as state of the art
Kimi Hallu Bench Hard, with toolsClaim-level hallucination rate, lower is better8.3%Kimi K3 23.4%

Good fits

  • Long-horizon coding agents: repository-wide fixes and full project builds, including game work in Unity, Unreal Engine, and Godot.
  • 3D and CAD scripting: writing and running Blender or CAD scripts to build parametric parts, furniture, and architectural models from a text brief or a reference image.
  • Financial research and modeling: retrieval and multi-step numerical reasoning across filings, where the lower hallucination rate matters most.

Kimi K3.1 Pro vs Kimi K3

Kimi K3.1 ProKimi K3
BaseK3 with much larger post-trainingK3
Context window1,048,576 tokens1,048,576 tokens
ReasoningAlways onAlways on
Kimi Code Bench 3.0 Long-horizon61.2%55.95%
Kimi Hallu Bench Hard (with tools)8.3%23.4%
API model IDkimi-k3.1-prokimi-k3

Both models take the same request shape, so moving from K3 to K3.1 Pro is a one-line change of the model ID. Keep K3 for workloads you have already tuned and evaluated; try K3.1 Pro first for new coding agents, 3D scripting, and finance tasks.

Calling Kimi K3.1 Pro through AIReiter

  • Model ID: kimi-k3.1-pro.
  • Endpoints: OpenAI-compatible https://aireiter.com/api/v1/chat/completions and Anthropic-compatible https://aireiter.com/api/v1/messages. Existing OpenAI or Anthropic clients work after changing the base URL and the key.
  • Leave sampling at default: do not send temperature, top_p, n, presence_penalty, or frequency_penalty. Moonshot fixes them for this model.
  • Multi-turn and tool loops: send back the complete assistant message from the previous turn, including its reasoning and tool calls, not only content.
  • Images: put them in a content array as image_url with a base64 data URL.
  • Output tokens: reasoning is billed as output, so set max_tokens high enough for the reasoning plus the answer.

Create a key on the API keys page. The request sample above this section already uses the right model ID.

Kimi K3.1 Pro in drei Schritten testen

Keine Installation und keine Einrichtung. Der obige Playground greift auf dasselbe Modell zu, das auch Ihr Code aufrufen wird.

01

Fügen Sie eine echte Aufgabe ein

Verwenden Sie Aufgaben, die Sie tatsächlich erledigen müssen: einen fehlschlagenden Test mit dem umgebenden Code, ein Bauteil, das Sie in Blender modellieren möchten, oder eine Reihe von Zahlen, die abgeglichen werden müssen. Spielzeug-Prompts zeigen nicht, welchen Mehrwert ein Reasoning-Modell bietet.

02

Geben Sie ihm Raum zum Denken

Reasoning ist immer aktiv und zählt zu max_tokens. Belassen Sie max_tokens bei mehrstufigen Aufgaben bei 8.192 oder höher, damit die Antwort nach dem Reasoning-Schritt nicht abgeschnitten wird.

03

API-Aufruf kopieren

Übertragen Sie dieselbe Anfrage in Ihren Code mit der Model-ID kimi-k3.1-pro auf dem OpenAI- oder Anthropic-kompatiblen Endpunkt. Die Token-Nutzung für jede Antwort wird unter dem Ergebnis angezeigt.

Kimi K3.1 Pro FAQ

Fragen zu Fähigkeiten, Reasoning und Integration.

/ 01

Was ist Kimi K3.1 Pro?

Kimi K3.1 Pro ist Moonshot AIs erstes Modell der K3.1-Serie – eine nachtrainierte Version von Kimi K3 mit deutlich mehr Reinforcement Learning in den Bereichen Coding, 3D-Erstellung und Finanzanalysen. Es behält das Kontextfenster von 1.048.576 Tokens von K3 bei, hat Thinking dauerhaft aktiviert und akzeptiert Text- sowie Bildeingaben.

/ 02

Wie unterscheidet sich Kimi K3.1 Pro von Kimi K3?

K3.1 Pro nutzt dieselbe Basis und dasselbe Kontextfenster wie K3, bietet jedoch ein wesentlich umfangreicheres Post-Training. Moonshot berichtet, dass Kimi Code Bench 3.0 Long-horizon von 55,95 % auf 61,2 % gestiegen ist und die Halluzinationsrate auf Claim-Ebene beim Kimi Hallu Bench Hard von 23,4 % auf 8,3 % gesunken ist. Bis auf die Model-ID sind die Anfragen identisch.

/ 03

Kann ich das Reasoning deaktivieren?

Nein. Kimi K3.1 Pro läuft immer mit aktiviertem Thinking. Das Reasoning wird in reasoning_content separat von der eigentlichen Antwort in content übermittelt und als Output-Tokens abgerechnet. Bei kurzen Fragen ist das Reasoning meist kurz, lassen Sie bei mehrstufigen Aufgaben jedoch genügend max_tokens übrig, damit die finale Antwort nicht abgeschnitten wird.

/ 04

Warum sind temperature und top_p nicht anpassbar?

Moonshot legt für Kimi K3.1 Pro temperature auf 1,0 und top_p auf 0,95 fest, ebenso wie n, presence_penalty und frequency_penalty. Der Playground blendet diese Regler aus, und API-Anfragen sollten sie weglassen, anstatt benutzerdefinierte Werte festzulegen.

/ 05

Unterstützt Kimi K3.1 Pro Tool Calling?

Ja. Es unterstützt Function Calling mit tool_choice, einschließlich required im ersten Durchlauf, sowie strukturierte Ausgaben via JSON Schema mit strict mode. Senden Sie in einer Tool-Schleife die vollständige assistant-Nachricht einschließlich tool_calls zurück und anschließend eine tool-Nachricht pro Aufruf mit der passenden tool_call_id.

/ 06

Kann Kimi K3.1 Pro Bilder verarbeiten?

Ja, über die API. Senden Sie Bilder innerhalb eines content-Arrays als image_url-Einträge mit einer base64-Data-URL. Das Modell ruft keine öffentlichen Bild-URLs ab; laden Sie das Bild daher zuerst herunter und kodieren Sie es. Der Bildupload ist in diesem Playground derzeit deaktiviert, testen Sie Vision-Funktionen daher über die API.

/ 07

Wie groß ist das Kontextfenster?

Das Kontextfenster umfasst 1.048.576 Tokens und deckt Eingabe und Ausgabe zusammen ab. Bei 900.000 Tokens Eingabe verbleiben weniger als 150.000 Tokens für Reasoning und die Antwort. Wiederholte Präfixe wie System-Prompts und Codebasen werden automatisch gecacht, was die Kosten für lange Multi-Turn-Sitzungen senkt.