AIREITER
MoonshotText Chat

Kimi K3.1 Pro

Prova Kimi K3.1 Pro online o invocalo con un'API compatibile con OpenAI o Anthropic. Contesto da 1M di token, reasoning sempre attivo, tool calling e input di immagini.

InputUfficiale $2.00 per 1 M di tokenAIReiter $0.60 per 1 M di tokenOutputUfficiale $10.00 per 1 M di tokenAIReiter $3.00 per 1 M di tokenLettura cacheUfficiale $0.20 per 1 M di tokenAIReiter $0.06 per 1 M di tokenCreazione cacheUfficiale $2.00 per 1 M di tokenAIReiter $0.60 per 1 M di token
Esegui con API

INPUT

OUTPUT

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

Dettagli del modello

Usa la stessa chiave del modello nel Playground, nelle richieste API e nei flussi di lavoro interni.

ID modello
kimi-k3.1-pro
Provider
Moonshot
Protocollo
OpenAI Chat Completions · Anthropic Messages
Finestra di contesto
1,048,576 token
Output massimo
131,072 token
Token input
60 crediti / 1 M token
Token output
300 crediti / 1 M token
Lettura cache
6 crediti / 1 M token
Scrittura cache
60 crediti / 1 M 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.

Prova Kimi K3.1 Pro in tre passaggi

Nessuna installazione e nessuna configurazione. Il playground qui sopra chiama lo stesso modello che utilizzerà il tuo codice.

01

Incolla un'attività reale

Usa il lavoro che devi effettivamente svolgere: un test non superato con il codice circostante, una parte da modellare in Blender o un insieme di cifre da riconciliare. I prompt di prova non mostrano ciò che un modello di reasoning può davvero offrire.

02

Dagli spazio per pensare

Il reasoning è sempre attivo e viene conteggiato nei max_tokens. Imposta max_tokens su 8.192 o superiore per le attività multi-step, in modo che la risposta non venga troncata dopo il reasoning.

03

Copia la chiamata API

Trasferisci la stessa richiesta nel tuo codice con il model ID kimi-k3.1-pro sull'endpoint compatibile con OpenAI o Anthropic. Il consumo di token per ciascuna risposta è mostrato sotto la risposta stessa.

FAQ su Kimi K3.1 Pro

Domande su funzionalità, reasoning e integrazione.

/ 01

Cos'è Kimi K3.1 Pro?

Kimi K3.1 Pro è il primo modello della serie K3.1 di Moonshot AI, una versione post-addestrata di Kimi K3 con molto più reinforcement learning su coding, creazione 3D e ricerca finanziaria. Mantiene la finestra di contesto di K3 da 1.048.576 token, ha il thinking sempre attivo e accetta input di testo e immagini.

/ 02

In cosa si differenzia Kimi K3.1 Pro da Kimi K3?

K3.1 Pro utilizza la stessa base e finestra di contesto di K3, ma aggiunge un post-addestramento molto più ampio. Moonshot riporta che Kimi Code Bench 3.0 Long-horizon sale dal 55,95% al 61,2% e il tasso di allucinazione claim-level su Kimi Hallu Bench Hard scende dal 23,4% all'8,3%. Le richieste sono identiche, a eccezione del model ID.

/ 03

Posso disattivare il reasoning?

No. Kimi K3.1 Pro viene sempre eseguito con il thinking abilitato. Il reasoning viene restituito in reasoning_content, separato dalla risposta in content, ed è fatturato come token di output. Per domande brevi il reasoning è solitamente conciso, ma è consigliabile lasciare abbastanza max_tokens per le attività multi-step in modo che la risposta finale non venga troncata.

/ 04

Perché temperature e top_p non sono regolabili?

Moonshot fissa temperature a 1.0 e top_p a 0.95 per Kimi K3.1 Pro, insieme a n, presence_penalty e frequency_penalty. Il playground nasconde tali controlli e le richieste API dovrebbero ometterli anziché impostare valori personalizzati.

/ 05

Kimi K3.1 Pro supporta il tool calling?

Sì. Supporta il function calling con tool_choice, compreso required al primo turno, e l'output strutturato JSON Schema con strict mode. In un tool loop, invia indietro il messaggio completo dell'assistant includendo tool_calls, quindi un messaggio tool per chiamata con il relativo tool_call_id corrispondente.

/ 06

Kimi K3.1 Pro può leggere le immagini?

Sì, tramite l'API. Invia le immagini all'interno di un array content come voci image_url con un data URL base64. Il modello non recupera URL di immagini pubblici, quindi scarica e codifica prima l'immagine. Il caricamento di immagini è momentaneamente disattivato in questo playground, quindi testa la visione tramite l'API.

/ 07

Quanto è ampia la finestra di contesto?

La finestra di contesto è di 1.048.576 token e copre insieme input e output. Con 900.000 token di input, restano meno di 150.000 token per il reasoning e la risposta. I prefissi ripetuti come prompt di sistema e codebase vengono memorizzati automaticamente nella cache, riducendo i costi di lunghe sessioni multi-turno.