AIREITER
MoonshotText Chat

Kimi K3.1 Pro

Kimi K3.1 Pro'yu çevrim içi deneyin veya OpenAI ya da Anthropic uyumlu bir API ile çağırın. 1M token bağlam, her zaman aktif reasoning, tool calling ve görsel girdisi.

GirdiResmi $2.00 1 milyon token basinaAIReiter $0.60 1 milyon token basinaÇıktıResmi $10.00 1 milyon token basinaAIReiter $3.00 1 milyon token basinaCache okumaResmi $0.20 1 milyon token basinaAIReiter $0.06 1 milyon token basinaCache oluşturmaResmi $2.00 1 milyon token basinaAIReiter $0.60 1 milyon token basina
API ile çalıştır

GIRDI

ÇIKTI

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

Model ayrıntıları

Aynı model anahtarını Playground'da, API isteklerinde ve dahili iş akışlarında kullanın.

Model ID
kimi-k3.1-pro
Sağlayıcı
Moonshot
Protokol
OpenAI Chat Completions · Anthropic Messages
Bağlam penceresi
1,048,576 token
Maksimum çıktı
131,072 token
Girdi Token
60 credits / 1 Mn token
Çıktı Token
300 credits / 1 Mn token
Önbellek okuma
6 credits / 1 Mn token
Önbellek yazma
60 credits / 1 Mn 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'yu üç adımda deneyin

Yükleme yok, kurulum yok. Yukarıdaki playground, kodunuzun çağıracağı modelin aynısını çağırır.

01

Gerçek bir görev yapıştırın

Gerçekten tamamlanması gereken işleri kullanın: çevresindeki kodla birlikte başarısız olan bir test, Blender'da modellenmesini istediğiniz bir parça veya mutabakat sağlanması gereken bir dizi rakam. Basit ve yapay (toy) prompt'lar bir reasoning modelinin neler katabileceğini göstermez.

02

Düşünmesi için alan tanıyın

Reasoning her zaman açıktır ve max_tokens sınırına dahil edilir. Çok adımlı işler için max_tokens değerini 8.192 veya daha yüksek tutun; böylece yanıt reasoning sonrasında yarıda kesilmez.

03

API çağrısını kopyalayın

OpenAI veya Anthropic uyumlu endpoint üzerinde kimi-k3.1-pro model ID'si ile aynı isteği kodunuza taşıyın. Her yanıt için token kullanımı cevabın altında gösterilir.

Kimi K3.1 Pro SSS

Yetenek, reasoning ve entegrasyon soruları.

/ 01

Kimi K3.1 Pro nedir?

Kimi K3.1 Pro, Moonshot AI'ın ilk K3.1 serisi modelidir; kodlama, 3D modelleme ve finansal araştırmalar üzerinde çok daha fazla pekiştirmeli öğrenme (reinforcement learning) içeren, Kimi K3'ün post-trained bir sürümüdür. K3'ün 1.048.576 token'lık bağlam penceresini korur, düşünme süreci (thinking) her zaman açıktır ve metin ile görsel girdilerini kabul eder.

/ 02

Kimi K3.1 Pro'nun Kimi K3'ten farkı nedir?

K3.1 Pro, K3 ile aynı tabanı ve bağlam penceresini kullanır ancak çok daha kapsamlı bir post-training ekler. Moonshot, Kimi Code Bench 3.0 Long-horizon skorunun %55,95'ten %61,2'ye yükseldiğini ve Kimi Hallu Bench Hard üzerindeki iddia düzeyinde halüsinasyon oranının %23,4'ten %8,3'e düştüğünü bildirmektedir. İstekler model ID dışında tamamen aynıdır.

/ 03

Reasoning özelliğini kapatabilir miyim?

Hayır. Kimi K3.1 Pro her zaman thinking etkin olarak çalışır. Reasoning, content içindeki yanıttan ayrı olarak reasoning_content içinde iletilir ve output token olarak ücretlendirilir. Kısa sorular için reasoning genellikle kısadır, ancak çok adımlı görevler için nihai yanıtın kesilmemesi adına yeterli max_tokens ayırdığınızdan emin olun.

/ 04

temperature ve top_p neden ayarlanamıyor?

Moonshot, Kimi K3.1 Pro için temperature değerini 1.0 ve top_p değerini 0.95 olarak, n, presence_penalty ve frequency_penalty parametreleriyle birlikte sabitler. Playground bu kontrolleri gizler ve API isteklerinde özel değerler ayarlamak yerine bu parametreler hariç tutulmalıdır.

/ 05

Kimi K3.1 Pro tool calling destekliyor mu?

Evet. İlk turda required dahil olmak üzere tool_choice ile function calling'i ve strict mod ile JSON Schema yapılandırılmış çıktıyı (structured output) destekler. Bir araç döngüsünde (tool loop), tool_calls içeren tam assistant mesajını ve ardından eşleşen tool_call_id ile çağrı başına bir tool mesajı geri gönderin.

/ 06

Kimi K3.1 Pro görselleri okuyabilir mi?

Evet, API üzerinden okuyabilir. Görselleri bir content dizisi içinde base64 data URL'ine sahip image_url girdileri olarak gönderin. Model herkese açık görsel URL'lerini çekmez, bu nedenle görseli önce indirip kodlayın. Bu playground'da şimdilik görsel yükleme kapalıdır, bu yüzden vision yeteneklerini API üzerinden test edin.

/ 07

Bağlam penceresi ne kadar büyüktür?

Bağlam penceresi 1.048.576 tokendir ve girdi ile çıktıyı birlikte kapsar. 900.000 tokenlik girdi ile reasoning ve yanıt için geriye 150.000'den az token kalır. Sistem prompt'ları ve kod tabanları gibi yinelenen önekler otomatik olarak önbelleğe alınır, bu da uzun ve çok turlu oturumların maliyetini düşürür.