Kimi K3.1 Pro API: Fiyatlar, Benchmark’lar ve Highspeed Rehberi

1 milyon tokenlık bağlam penceresi, 1 milyon giriş tokenı için $2 ve 1 milyon çıkış tokenı için $10: Moonshot’ın Kimi K3.1 Pro modeli, özellikle kodlama ve ajan işlerinde kâğıt üzerinde oldukça iddialı. Aşağıdaki lansman haftası kullanım örnekleri de gösteriyor ki, kullandıkça öde API erişimi $39’lık aboneliğe kıyasla çok daha düşük maliyetliydi.

Kimi K3.1 Pro tam olarak ne sunuyor?

Kimi K3.1 Pro, Moonshot AI’ın K3.1 serisindeki ilk modeli. 23 Ekim 2026’da, Kimi K3’ün post-training sürecinden geçmiş devam modeli olarak yayımlandı. Moonshot, 3T sınıfı mixture-of-experts modeli; uzun soluklu kodlama, 3D ve CAD araç akışları, finansal belge analizi ve çok adımlı ajan görevleri için konumlandırıyor.

Bağlam penceresi 1.048.576 token. Bu sınır; giriş, muhakeme tokenları ve çıkış tarafından ortak kullanılıyor; yani 1M girişe ek olarak ayrı bir 1M çıkış alanı yok. Moonshot ürünlerinde metin, görsel ve video girişi desteklenirken API; metin, kod ve araç çağrıları döndürüyor. Görsel çıktıyı ise Blender, oyun motorları veya PDF araçları gibi harici yazılımlar üretiyor. Muhakeme her zaman etkin; reasoning_effort için low, high ve varsayılan değer olan max seçenekleri bulunuyor.

Moonshot, açık ağırlıkları 4 Kasım’a kadar yayımlama sözü verdi. Ancak TheQuery’nin 24 Ekim kontrolünde indirilebilir bir checkpoint ya da nihai lisans doğrulanmamıştı; ArtificialWatch da lisansı bilinmiyor olarak listeliyordu. Checkpoint ve lisans yayımlanana kadar barındırılan API kullanımını esas almak gerekiyor.

Fiyatlandırma: Standart sürüm ve Highspeed farkı

Standart Kimi K3.1 Pro, Kimi API platformunda önbelleğe alınmamış giriş için 1 milyon token başına $2, çıkış için ise $10 ücretlendiriliyor. Kimi K3.1 Pro Highspeed’de sayaçlı token fiyatları iki katına çıkıyor: giriş $4, çıkış $20. Buna karşılık önbellekten okuma ücreti iki sürümde de $0,20. Aynı $2/$10 ve $4/$20 ayrımı, ArtificialWatch ile AI/ML API fiyat tablosunda da yer alıyor.

Etiket fiyatının ötesinde üç faturalandırma detayı kritik. İlk olarak, ücret bağlam uzunluğuna göre değişmiyor ve varsayılan önbellek ömrü beş dakika. Bu süre içinde aynı prompt önekini yeniden kullanırsanız $2,00 yerine $0,20 ödersiniz. İkinci olarak, muhakeme tokenları çıkış fiyatından ücretlendiriliyor; dolayısıyla uzun bir ajan izinde max seviyesi faturanın büyük kısmını oluşturabilir. Son olarak API ücretleri, Kimi üyelikleri ve Kimi Code aboneliklerinden bağımsız. TheQuery’nin Batch API rehberi kontrolünde K3.1 Pro listelenmediği için toplu işlem indiriminin geçerli olduğunu varsaymamak gerek.

Sabit tokenlı bir örnekte maliyet oldukça düşük: 100.000 önbelleksiz giriş tokenı ($0,20) ve 10.000 çıkış tokenı ($0,10), önbelleğe yazma, araçlar, yeniden denemeler ve vergiler hariç toplam $0,30 tutuyor.

Rakiplerle kıyaslandığında standart K3.1 Pro, Kimi K3 fiyatına ($3/$15) göre %33 daha ucuz; Claude Opus 5.5’in ($4/$20) yarı fiyatında ve ArtificialWatch karşılaştırmasına göre GPT-6 Astra’nın ($10/$50) beşte biri maliyetinde. AI/ML API fiyat tablosuna göre DeepSeek V4.1 Flash, $0,30/$1,20 ile listelenen tüm rakiplerden daha ucuz; ancak bir sonraki bölümdeki benchmark puanları belirgin biçimde geride kalıyor. Highspeed, Opus 5.5 ile tamamen aynı fiyatta. Bu nedenle, iddia edilen 2-3 kat hızlanma gecikmeye duyarlı bir görevi iki kat token maliyetini telafi edecek kadar kısaltıyorsa anlamlı.

$39 abonelik neden hızla tükeniyor, API neden tükenmiyor?

API fiyatı lansman gününde makul görünüyordu, abonelik ise aynı izlenimi bırakmadı. Birden fazla ücretli kullanıcı, 5 saatlik kotasının bir veya iki prompt sonrasında bittiğini; aylık kotanın da tek bir kodlama göreviyle tüketildiğini bildirdi.

"Kimi K3.1 Pro şu an dünyadaki en iyi açık model. Rakipsiz. Ama kendi aboneliğiyle kullanmak neredeyse imkânsız. $39’lık plandaydım. Ship testini yaptım... aylık kotamın %11,6’sını yedi. Bu, ayda buna benzer yaklaşık 8 şey yapabileceğim anlamına geliyor... Gelmiş geçmiş en kötü abonelik... Darboğaz kalite değil. Hesaplama gücü." — @Da7_Tech, kullanıcı tarafından bildirilen kota tüketimi

"Kimi K3.1 Pro’daki kullanım limitleri kesinlikle iğrenç ve utanç verici. 5 saatlik limitim, prompta başladıktan tam 1 dakika sonra BİTTİ; üstelik hiçbir şey oluşturulmadı!" — @MiaAI_lab, $39 plan abonesi

Bir kullanıcı, dört prompt için aboneliklere $400 harcadığını ve aynı işi API üzerinden $29’a yapabileceğini tahmin ettiğini aktardı. Başka bir kullanıcı ise tek bir animasyon görevinin 5 saatlik kotanın büyük bölümünü tükettiğini bildirdi. Geliştiriciler için sonuç net: K3.1 Pro’yu, aynı muhakemeyi çok daha sert ölçen abonelik kotasıyla değil; Moonshot, OpenRouter veya Vercel AI Gateway üzerindeki kullandıkça öde API ile değerlendirin. Burada 100k giriş ve 10k çıkış, yeniden denemeler ve araçlar hariç $0,30 tutuyor.

Benchmark sonuçları: üretici verilerine dikkat

Aksi belirtilmedikçe aşağıdaki tüm öne çıkan skorlar Moonshot tarafından raporlandı; maksimum muhakeme seviyesi, 1.0 sıcaklık ve 0.95 top-p ile çalıştırıldı. Küçük farkları kurulumdan bağımsız kabul etmemek gerekiyor. Çünkü AI/ML API’nin belgelediği üzere, rakip skorları farklı altyapılarla toplandı: Kimi için Kimi Code, diğerleri için Claude Code, OfficeQA’da GPT-6 Astra için Codex kullanıldı.

Kimi, beş testin üçünde lider. Terminal-Bench’te 0,7 puan geride; TheQuery’nin de belirttiği gibi bu fark, Anthropic’in Opus için raporladığı 2,6 puanlık standart hatadan daha küçük. BenchCAD’deki %92,7 sonucu, 1.000 vakalık açık model alt kümesindeki voxel örtüşmesini ifade ediyor. AI/ML API metodoloji notlarına göre Claude rakamları ise aynı koşullarda yeniden çalıştırılmış sonuçlar değil, sistem kartından alınan değerler.

Olgusal doğrulukta Moonshot’ın dahili Kimi Hallu Bench’i, standart sette K3.1 Pro için iddia düzeyinde %5,4 hata oranı; GPT-6 Astra için %4,2 raporluyor. Araç kullanılan Hard setinde oranlar sırasıyla %8,3 ve %5,5. AI/ML API Hallu tablosuna göre bu, K3’ün %23,4’lük zor set oranına kıyasla %65 göreli düşüş anlamına geliyor. Buna rağmen Astra her iki bölümde de önde; tek bir hatalı iddianın çıktıyı geçersiz kıldığı işlerde Astra kısa listede kalmalı. Bunların günlük kullanım hata olasılıkları değil, adversarial stres testleri olduğunu da unutmamak lazım.

Lansman dönemindeki tek bağımsız veri noktası Artificial Analysis tarafından geldi. K3.1 Pro, Intelligence Index’te 55 puan aldı ve Claude Opus 5.5, Sonnet 5.5 ile Muse Wonder Full’ün ardından genel sıralamada #4 oldu. Bu konum, yalnızca üretici testlerine dayanmadan da “yarı fiyatına sınıra yakın performans” iddiasını destekliyor.

Fazla ödeme yapmadan API çağrısı yapmak

Kimi K3.1 Pro, OpenAI uyumlu olduğundan geçiş için temel olarak base URL ve model ID değişikliği yeterli. Resmî adres https://api.moonshot.ai/v1; model ID’leri ise kimi-k3.1-pro ve kimi-k3.1-pro-highspeed. Bu bilgiler, TheQuery’nin endpoint kontrolünde ve AI/ML API kurulum rehberinde yer alıyor. Üçüncü taraf ağ geçitleri, Requesty üzerinde moonshot/kimi-k3.1-pro veya Vercel üzerinde moonshotai/kimi-k3.1-pro gibi ad alanlı ID’ler kullanıyor.

Hızlı başlangıç rehberi, sıcaklığı 1.0 ve top-p’yi 0.95’e sabitliyor; ayarları değiştirmek yerine tamamen çıkarmayı öneriyor. Bu bilgi TheQuery’nin API davranışı notlarında da bulunuyor. Maliyeti reasoning_effort üzerinden yönetin: yoklama amaçlı denemelerde low ile başlayın, görev başarısız olursa high seviyesine çıkın; varsayılan olan max seçeneğini ise son çalıştırmaya saklayın. 8.192 tokenlık max_completion_tokens bütçesi, görünür yanıt çok daha kısa olsa bile dolabilir; çünkü gizli muhakeme aynı bütçeyi 1 milyon token başına $10 üzerinden tüketir.

AI/ML API’nin araç kullanımı ve token rehberine göre maliyet kontrol listesi:

• Araç adımlarını eksiksiz taşıyın: Akış kullanırken reasoning_content dahil olmak üzere asistan mesajının tamamını koruyun ve bir sonraki çağrıdan önce araç sonuçlarını döndürün.
• Önbellek süresinden yararlanın: Tekrarlanan giriş maliyetini 1 milyon başına $0,20’ye indirmek için prompt öneklerini 5 dakikalık önbellek penceresinde tekrar kullanın.
• Token değil, kabul edilen sonuç maliyetini ölçün: Asıl metrik budur.
• Tekrar denemeyi hesaba katın: Token başına daha ucuz bir model iki kez yeniden deneme gerektiriyorsa gerçekte daha ucuz değildir.

from openai import OpenAI
client = OpenAI(
    base_url="https://api.moonshot.ai/v1",
    api_key="YOUR_KIMI_KEY",
)
resp = client.chat.completions.create(
    model="kimi-k3.1-pro",
    messages=[{"role": "user", "content": "Refactor this module with tests"}],
    extra_body={"reasoning_effort": "low"},
    max_completion_tokens=8192,
)
print(resp.choices[0].message.content)

$1’lık bakiye yüklemesi, katmanlı hız limitlerine tabi erişimi açıyor. TheQuery’nin API davranışı kontrolüne göre kurumsal erişim ise varsayılan olarak kapalı ve yönetici etkinleştirmesi bekliyor. Gizlilik tarafında, Opper’ın Moonshot rotası denetimi, içeriğin saklandığını ve müşteri verilerinin varsayılan olarak eğitimde kullanıldığını; bu rotada sıfır veri saklama seçeneği bulunmadığını bildiriyor. Sözleşmesel güvenceler olmadan gizli veya düzenlemeye tabi verileri bu rotadan göndermeyin.

Hangisini seçmeli? Fiyatlandırılması gereken tek ödün

Moonshot, 4 Kasım’a kadar tam ağırlıkları izin verici bir lisansla yayımlarsa kendi altyapısında çalıştırma, kota ve API arasındaki maliyet hesabını değiştirebilir. Uzun bağlamlı kodlama modellerini karşılaştıran geliştiriciler, karar vermeden önce 2026’daki kodlama ajanları için en iyi LLM rehberine de göz atmalı.

Kimi K3.1 Pro API: Sık sorulan sorular

Kimi K3.1 Pro API ne kadar tutuyor?

Standart Kimi K3.1 Pro’da önbelleğe alınmamış giriş tokenları 1 milyon başına $2, çıkış tokenları $10; önbellekten giriş okuma ise $0,20. Highspeed; giriş, çıkış ve önbelleğe yazma fiyatlarını iki katına çıkarırken önbellekten okuma ücretini $0,20’de tutuyor.

K3.1 Pro ile Highspeed arasındaki fark ne?

Highspeed, aynı zekâyı giriş/çıkış fiyatının iki katı karşılığında ($2/$10 yerine $4/$20) 2-3 kat sunum hızıyla vaat ediyor. Vercel’in canlı sağlayıcı tablosu Highspeed için daha düşük gecikme ve daha yüksek aktarım hızı listeliyor; ancak Moonshot’ın hızlanma iddiası için bağımsız bir görev tamamlama karşılaştırması bulunmuyor.

API model ID’leri neler?

Resmî Kimi API’de kimi-k3.1-pro ve kimi-k3.1-pro-highspeed kullanın. Üçüncü taraf ağ geçitlerinde moonshot/kimi-k3.1-pro gibi ad alanlı karşılıklar bulunur. Mevcut K3 entegrasyonlarında ID’lerin açıkça değiştirilmesi gerekir.

API kullanımı Kimi üyeliğine dahil mi?

Hayır. API ücretleri Kimi üyelikleri ve Kimi Code aboneliklerinden ayrıdır. Lansman haftasındaki kullanıcılar, aynı iş için abonelik kotalarının kullandıkça öde tokenlara göre çok daha kısıtlayıcı olduğunu gördü.

Muhakeme kapatılabilir mi?

Hayır. Kimi K3.1 Pro her zaman muhakeme yürütür; low, high ve max yalnızca düşünme miktarını azaltır. Varsayılan seviye max’tir. Kısa ve muhakemesiz istekler için başka bir model kullanılmalı.

API, OpenAI uyumlu mu?

Evet. OpenAI SDK istemcisini https://api.moonshot.ai/v1 adresine veya bir ağ geçidinin base URL’sine yönlendirin, model ID’sini ayarlayın ve stream=True ile akış kullanın. Hızlı başlangıçta sıcaklık 1.0, top-p ise 0.95 olarak sabitlenmiş durumda. Bunlar yerine reasoning_effort ve max_completion_tokens ayarlarını yönetin.