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 incontent. - 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 withstrict: 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.
| Benchmark | What it tests | Kimi K3.1 Pro | Reference |
|---|---|---|---|
| Terminal-Bench 4.0 | Coding agents on real terminal tasks | 65.7% | Claude Opus 5.5 66.4%, GPT-6 Astra 58.2% |
| Kimi Code Bench 3.0 Long-horizon | Multi-step coding with tools (Moonshot internal) | 61.2% | Kimi K3 55.95% |
| BenchCAD, with tools | 3D reconstruction through CAD code | 92.7% | Claude Opus 5.5 96.2%, GPT-6 Astra 95.9% |
| OfficeQA Pro v2 | Fiscal data analysis across real financial documents | 64.4 | Reported as state of the art |
| Kimi Hallu Bench Hard, with tools | Claim-level hallucination rate, lower is better | 8.3% | 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 Pro | Kimi K3 | |
|---|---|---|
| Base | K3 with much larger post-training | K3 |
| Context window | 1,048,576 tokens | 1,048,576 tokens |
| Reasoning | Always on | Always on |
| Kimi Code Bench 3.0 Long-horizon | 61.2% | 55.95% |
| Kimi Hallu Bench Hard (with tools) | 8.3% | 23.4% |
| API model ID | kimi-k3.1-pro | kimi-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/completionsand Anthropic-compatiblehttps://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
contentarray asimage_urlwith a base64 data URL. - Output tokens: reasoning is billed as output, so set
max_tokenshigh 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.
3つのステップでKimi K3.1 Proを試す
インストールもセットアップも不要です。上記のPlaygroundは、コードから呼び出すのと同じモデルを実行します。
実際のタスクを貼り付ける
実際に処理が必要な作業を使用してください。例えば、失敗しているテストとその周辺コード、Blenderでモデリングしたいパーツ、照合が必要な一連の数値データなどです。簡易的なプロンプトでは、推論モデルの真価を確認できません。
思考のための余裕を持たせる
推論は常に有効であり、max_tokensとしてカウントされます。複数ステップの作業では、推論の後に回答が途切れないよう、max_tokensを8,192以上に設定してください。
API呼び出しのコピー
OpenAIまたはAnthropic互換のエンドポイントで、モデルID kimi-k3.1-pro を指定してコードに同じリクエストを移行できます。各応答のトークン使用量はレスポンスの下に表示されます。
Kimi K3.1 Pro FAQ
機能、推論、統合に関する質問。
/ 01Kimi K3.1 Proとは何ですか?
Kimi K3.1 Proは、Moonshot AI初のK3.1シリーズモデルであり、コーディング、3D制作、財務調査に関する強化学習を大幅に強化したKimi K3の事後学習バージョンです。K3の1,048,576トークンのコンテキストウィンドウを維持し、思考機能が常時有効で、テキストと画像入力を受け付けます。
/ 02Kimi K3.1 ProはKimi K3とどう違いますか?
K3.1 ProはK3と同じベースとコンテキストウィンドウを使用していますが、より大規模な事後学習が追加されています。Moonshotの報告によると、Kimi Code Bench 3.0 Long-horizonは55.95%から61.2%に向上し、Kimi Hallu Bench Hardにおけるクレームレベルのハルシネーション率は23.4%から8.3%に低下しました。リクエストはモデルIDを除いて共通です。
/ 03推論をオフにすることはできますか?
いいえ。Kimi K3.1 Proは常に思考が有効な状態で動作します。推論内容は content の回答とは別に reasoning_content として返送され、出力トークンとして課金されます。短い質問の場合、推論は通常簡潔ですが、複数ステップのタスクでは最終的な回答が途切れないよう、十分な max_tokens を確保してください。
/ 04なぜ temperature と top_p は調整できないのですか?
MoonshotはKimi K3.1 Proにおいて、temperature を1.0、top_p を0.95に固定しており、n、presence_penalty、frequency_penalty も同様に固定されています。Playgroundではこれらのコントロールが非表示になっており、APIリクエストでもカスタム値を設定するのではなく省略する必要があります。
/ 05Kimi K3.1 ProはTool Callingをサポートしていますか?
はい。最初のターンでの required を含む tool_choice による Function Calling や、strict モードによる JSON Schema 構造化出力をサポートしています。ツールループでは、tool_calls を含む完全な assistant メッセージを返送し、その後、一致する tool_call_id を持つツールメッセージを呼び出しごとに1つ送信します。
/ 06Kimi K3.1 Proは画像を読み取ることができますか?
はい、API経由で可能です。画像を content 配列内に base64 データURLの image_url エントリとして送信してください。モデルは公開画像URLを直接取得しないため、事前に画像をダウンロードしてエンコードしてください。このPlaygroundでは現在画像のアップロードが無効化されているため、ビジョン機能はAPI経由でテストしてください。
/ 07コンテキストウィンドウのサイズはどれくらいですか?
コンテキストウィンドウは1,048,576トークンで、入力と出力の両方を合わせたものです。900,000トークンの入力がある場合、推論と回答に残されるのは150,000トークン未満になります。システムプロンプトやコードベースなどの繰り返されるプレフィックスは自動的にキャッシュされるため、長時間のマルチターンセッションのコストを抑えることができます。