AIREITER
MoonshotText Chat

Kimi K3.1 Pro

Kimi K3.1 Pro를 온라인에서 사용해 보거나 OpenAI 또는 Anthropic 호환 API로 호출해 보세요. 1M 토큰 컨텍스트, 항상 활성화된 추론, tool calling 및 이미지 입력을 지원합니다.

입력공식 $2.00 100만 토큰당AIReiter $0.60 100만 토큰당출력공식 $10.00 100만 토큰당AIReiter $3.00 100만 토큰당캐시 읽기공식 $0.20 100만 토큰당AIReiter $0.06 100만 토큰당캐시 생성공식 $2.00 100만 토큰당AIReiter $0.60 100만 토큰당
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42.7 seconds
입력 Token
134
출력 Token
2354
Tokens per second
55.13 tokens / second
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-

모델 세부정보

플레이그라운드, API 요청, 내부 워크플로에서 동일한 모델 키를 사용하세요.

모델 ID
kimi-k3.1-pro
공급자
Moonshot
프로토콜
OpenAI Chat Completions · Anthropic Messages
컨텍스트 창
1,048,576 토큰
최대 출력
131,072 토큰
입력 Token
60 credits / 100만 토큰
출력 Token
300 credits / 100만 토큰
캐시 읽기
6 credits / 100만 토큰
캐시 쓰기
60 credits / 100만 토큰

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.

3단계로 Kimi K3.1 Pro 사용해 보기

설치나 설정이 필요 없습니다. 위의 플레이그라운드는 사용자의 코드가 호출할 모델과 동일한 모델을 호출합니다.

01

실제 작업 붙여넣기

실제로 해결해야 하는 작업을 사용해 보세요. 실패한 테스트와 주변 코드, Blender로 모델링하려는 부품, 대조해야 할 수치 데이터 등이 좋습니다. 단순한 토이 프롬프트로는 추론 모델의 진가를 확인할 수 없습니다.

02

생각할 여유를 주세요

추론은 항상 활성화되어 있으며 max_tokens에 포함됩니다. 다단계 작업의 경우 추론 후 답변이 잘리지 않도록 max_tokens를 8,192 이상으로 설정하세요.

03

API 호출 코드 복사

OpenAI 또는 Anthropic 호환 엔드포인트에서 모델 ID kimi-k3.1-pro를 사용하여 동일한 요청을 코드에 적용하세요. 모든 응답에 대한 토큰 사용량이 응답 아래에 표시됩니다.

Kimi K3.1 Pro FAQ

기능, 추론 및 연동 관련 질문.

/ 01

Kimi K3.1 Pro란 무엇인가요?

Kimi K3.1 Pro는 Moonshot AI의 첫 번째 K3.1 시리즈 모델로, 코딩, 3D 제작 및 금융 연구에 대한 강화 학습을 대폭 강화한 Kimi K3의 사후 훈련(post-trained) 버전입니다. K3의 1,048,576개 토큰 컨텍스트 창을 유지하며, 추론(thinking)이 항상 켜져 있고 텍스트 및 이미지 입력을 지원합니다.

/ 02

Kimi K3.1 Pro는 Kimi K3와 어떻게 다른가요?

K3.1 Pro는 K3와 동일한 베이스 및 컨텍스트 창을 사용하지만 훨씬 더 광범위한 사후 훈련이 추가되었습니다. Moonshot에 따르면 Kimi Code Bench 3.0 Long-horizon 점수가 55.95%에서 61.2%로 상승했으며, Kimi Hallu Bench Hard의 주장 수준(claim-level) 환각률이 23.4%에서 8.3%로 감소했습니다. 모델 ID를 제외하면 요청 방식은 동일합니다.

/ 03

추론을 끌 수 있나요?

아니요. Kimi K3.1 Pro는 항상 생각하기(thinking)가 활성화된 상태로 실행됩니다. 추론 내용은 content의 답변과 분리되어 reasoning_content로 반환되며, 출력 토큰으로 과금됩니다. 짧은 질문의 경우 추론도 대체로 간단하지만, 다단계 작업 시 최종 답변이 잘리지 않도록 max_tokens를 충분히 확보하세요.

/ 04

temperature와 top_p를 조정할 수 없는 이유는 무엇인가요?

Moonshot은 Kimi K3.1 Pro의 temperature를 1.0, top_p를 0.95로 고정했으며, n, presence_penalty, frequency_penalty도 고정되어 있습니다. 플레이그라운드에서는 해당 컨트롤이 숨겨져 있으며, API 요청 시에도 사용자 정의 값을 설정하기보다는 생략해야 합니다.

/ 05

Kimi K3.1 Pro는 tool calling을 지원하나요?

네. 첫 번째 턴에서의 required를 포함한 tool_choice 기반 function calling과 strict 모드의 JSON Schema 구조화된 출력을 지원합니다. tool 루프에서는 tool_calls가 포함된 전체 assistant 메시지를 반환한 후, 일치하는 tool_call_id와 함께 호출당 하나의 tool 메시지를 전송하세요.

/ 06

Kimi K3.1 Pro는 이미지를 읽을 수 있나요?

네, API를 통해 지원합니다. base64 데이터 URL이 포함된 image_url 항목으로 content 배열 내에 이미지를 전송하세요. 모델은 공개 이미지 URL을 직접 가져오지 않으므로 이미지를 먼저 다운로드하여 인코딩해야 합니다. 현재 이 플레이그라운드에서는 이미지 업로드가 비활성화되어 있으므로 API를 통해 비전을 테스트하세요.

/ 07

컨텍스트 윈도우 크기는 얼마나 되나요?

컨텍스트 창은 1,048,576 토큰이며 입력과 출력을 합산하여 적용됩니다. 입력이 900,000 토큰인 경우 추론 및 답변에 남는 토큰은 150,000 토큰 미만입니다. 시스템 프롬프트 및 코드베이스와 같이 반복되는 접두사는 자동으로 캐시되어 긴 다중 턴 세션의 비용을 낮춰줍니다.