AIREITERKimi K3.1 Pro API 的账单，关键不只是 $2/$10 这组标价，还要看推理 token 和缓存命中情况。标准版输入每 100 万 tokens 收费 $2、输出收费 $10；Highspeed 为了换取更高速度，两个价格都翻倍。无论选择哪个版本，缓存命中读取都维持每 100 万 tokens $0.20（platform.kimi.ai）。
| 模型 | 输入 / 100 万 | 输出 / 100 万 | 缓存命中读取 / 100 万 | 缓存写入 5 分钟 / 100 万 | 缓存写入 1 小时 / 100 万 |
|---|---|---|---|---|---|
Kimi K3.1 Pro (kimi-k3.1-pro) | $2.00 | $10.00 | $0.20 | $2.00 | $4.00 |
Kimi K3.1 Pro Highspeed (kimi-k3.1-pro-highspeed) | $4.00 | $20.00 | $0.20 | $4.00 | $8.00 |
| Kimi K3（上一代） | $3.00 | $15.00 | $0.30 | $3.00 | $6.00 |
以上价格均为税前美元价格，按每 100 万 tokens 计算。根据 Kimi 官方定价资料，完整的 100 万上下文不会额外收取长上下文费用（kimi.ai）。
10 万上下文请求标价 $0.30，但实际账单还要算上这些
以一个典型请求为例：10 万个未缓存输入 token，加上 1 万个输出 token，按官方 $2/$10 的价格计算就是 $0.20+$0.10，总计 $0.30。真实请求可以套用下面的公式；如果使用 Highspeed，则输入、输出和缓存写入价格都要翻倍：
Total = (uncached_in x 2 + cached_read x 0.20 + write_5m x 2
+ write_1h x 4 + (visible_out + reasoning_out) x 10) / 1M
+ searches x 0.004这个公式对应 Kimi 官方对未缓存输入、缓存命中、不同 TTL 的缓存写入以及输出的计费拆分（kimi.ai），另外还加上了每次 Web Search 调用 $0.004 的费用。API 按请求即用即付（kimi.ai），因此请求重试一次，计费也会重新走一遍。K3.1 Pro 始终开启推理，并按输出价格计费；也就是说，隐藏的推理过程和最终可见答案共用每 100 万 tokens $10 的输出预算。比如可见答案为 10,000 tokens、隐藏推理为 40,000 tokens，实际计费输出就是 50,000 tokens，即 $0.50。一位用户报告称，935 个输入 token 和 56,097 个输出 token 最终花费 $0.5628，这与每 100 万输出 tokens $10 的价格几乎完全吻合（x.com）。
缓存是另一个经常被忽略的账单项目。新的缓存前缀会产生缓存写入费用，而在有效期内复用未改变的前缀，读取费用会降至每 100 万 tokens $0.20。默认缓存有效期为 5 分钟，也可以在每次调用时选择 1 小时（kimi.ai）。如果上下文前段的前缀发生变化，后面的内容可能全部无法复用（kimi.ai）。要确认缓存是否真正命中，需要查看每个请求的用量明细，区分缓存读取和未缓存 token；仅仅是提示词措辞相似，并不能保证命中。
Kimi K3.1 Pro API 逐项价格：标准版和 Highspeed 怎么选
Highspeed 使用相同的模型能力和 100 万上下文，官方宣称速度约为标准版的 2-3 倍，但输入、输出和缓存写入价格也恰好翻倍（platform.kimi.ai）。Moonshot 的发布文章也给出了这一定位（kimi.ai）。
唯一没有翻倍的是缓存命中读取：两个版本都是每 100 万缓存输入 tokens $0.20。对于反复发送长系统提示词和工具定义的 agent 循环，这个差异很关键——缓存复用的折扣完全相同，但 Highspeed 的新 token 和推理成本都要翻倍。
估算费用时，先记住下面三点：
- API 采用即用即付，输入和输出分别计量，与 Kimi 会员和 Kimi Code 订阅完全分开；会员余额不能用于支付 API 调用（kimi.ai）。
- API 兼容 OpenAI，模型 ID 为
kimi-k3.1-pro和kimi-k3.1-pro-highspeed，访问地址是https://api.moonshot.ai/v1；通过网关调用时，OpenRouter 和 Vercel AI Gateway 使用的模型名为moonshotai/kimi-k3.1-pro。 - 可选的 Web Search 每次调用额外收费 $0.004；上传文件本身不收费，但解析后的内容会按输入 token 计费。API 访问需要至少充值 $1 才能解锁，并受分级速率限制影响（kimi.ai）。
什么时候值得为 Highspeed 多花一倍，什么时候只是在烧钱
只有当等待本身比 token 更贵时，Highspeed 才真正划算。交互式编程、实时助手和面向用户的演示，用户会盯着加载动画等待，这时延迟就是产品的一部分，$4/$20 可能值得。批处理、隔夜运行的 agent，以及没人需要实时等待的评测任务，则更适合使用标准版 $2/$10，按标价计算 token 成本大约只有一半。简单说，只有节省下来的等待时间价值高于额外 token 费用时，Highspeed 才有意义；对于输入占比较高的任务，额外费用大致相当于再付一遍标准版账单。
相比直接切换版本，先调低推理强度通常更省钱。API 支持 reasoning_effort 设置为 low、high 和 max，默认值是 max，Moonshot 公布的基准成绩也是在这一设置下取得的（datacamp.com）。对于简单任务，把探测请求从 max 调到 high，或从 high 调到 low，可以减少推理 token，而不必承担 Highspeed 溢价。建议一次会话固定一个级别，因为在会话中途修改推理级别会让上下文缓存失效（datacamp.com）。
社区中的实测也说明了这种取舍。一位日本用户在相近任务中对比发现，Opus 5.5 用时 14 分 32 秒，Kimi K3.1 Pro 用时 27 分 53 秒，输出质量相差不大，因此认为只有不着急等结果的任务才适合交给 Kimi：
本来应该是半价，但等待时间几乎翻倍了。……Opus 5.5 用了 14 分 32 秒，Kimi K3.1 Pro 用了 27 分 53 秒。说实话，完成质量非常接近。如果是我，只有能等的任务才会交给 Kimi。——@rutinelabo（x.com）
Reddit 用户描述了类似的差距：Highspeed 大约 80 tok/s，标准版大约 30 tok/s，同时也认为高速版本贵得离谱：
这个模型又一次推出了高速版本，价格贵得离谱，但速度快到人眼几乎看不清，能达到 80t/s；普通版本则看情况，可能只有 30t/s。——u/Kiverty（reddit.com）
经验法则很简单：默认使用标准版 K3.1 Pro，先降低 reasoning_effort，只有在人需要等待结果的会话中，才考虑购买 Highspeed。
11 月 4 日之后自托管：3T 级模型的现实成本
Moonshot 表示，完整的 Kimi K3.1 Pro 权重将在 2026 年 11 月 4 日前发布，并将其描述为 3T 级、支持 100 万 token 上下文的模型（kimi.com）。截至 11 月 2 日，Moonshot 的 Hugging Face 组织页面 huggingface.co/moonshotai 中仍看不到官方 K3.1 Pro 仓库，目前列出的还是 Kimi K3 及更早期模型，搜索结果里只有非官方分支。最终许可证、文件格式和量化选项也都尚未确认；第三方追踪者同样将这些信息标为未知，等待官方发布（ctrlaltorion.com）。
模型规模决定了自托管很难在这里击败 API 价格。K3.1 Pro 是 Kimi K3 的后训练版本，而 Kimi K3 是一个 2.8T 参数的混合专家模型；3T 级这一说法也指向相同的规模（datacamp.com）。MoE 的总参数量并不等于每个 token 实际激活的参数量，因此在现有信息下，还无法可靠计算单工作站所需的显存。
与其猜 GPU 价格，不如先用符号化的盈亏平衡公式：
API_month = monthly_tokens_1M x blended_$/1M (from formula above)
Self-host wins when cluster_monthly_cost < API_month at sustained utilization按每 100 万输入 tokens $2、每 100 万输出 tokens $10 计算，10 亿输入 tokens 加上 1 亿输出 tokens，对应 $2,000+$1,000，也就是约 $3,000 的 API 用量费用。对于已经拥有合适集群、持续运行高并发推理，或必须让数据留在本地的团队，自托管可能更划算。没有现成集群、利用率也无法保持稳定的团队，通常还是按量付费的 API 更合适；在官方检查点和许可证发布前，不建议据此规划自托管。
用户反复踩到的两个计费陷阱
第一个陷阱是把推理当作输出计费，上面的公式已经体现了这一点。可以用 max_completion_tokens 限制单次运行，先从 low 开始探测，失败后再升级到 high，把 max 留给最终的高难度运行。
第二个陷阱是订阅额度的消耗速度，以及它和 API 费用可预测性之间的差异。多位付费用户表示，在高强度编程任务中，5 小时额度几分钟就可能耗尽；其中一位顶级套餐用户称月度额度在 6 小时内就被用完（reddit.com）。Moonshot 于 10 月 25 日承认了这一问题，为速率限制和不必要的额度消耗致歉，并一次性恢复 25% 的额度，同时减少重复的子 agent 调用和输出长度（x.com）。对于重度推理和编程任务，按每 10 万输入/1 万输出 tokens $0.30 计费的 API，通常比可能在一次任务中迅速耗尽的订阅额度更容易预估。
Kimi K3.1 Pro API 价格 FAQ
Kimi K3.1 Pro API 每 100 万 tokens 多少钱？
标准版每 100 万 tokens 收费：输入 $2.00、输出 $10.00、缓存输入读取 $0.20、5 分钟缓存写入 $2.00、1 小时缓存写入 $4.00，以上均为税前价格（kimi.ai）。
K3.1 Pro 和 Highspeed 有什么区别？
Highspeed 使用相同的模型能力和 100 万上下文，但速度约为标准版的 2-3 倍；输入每 100 万 tokens $4.00、输出 $20.00，缓存写入价格同样翻倍，缓存命中读取则保持 $0.20 不变（platform.kimi.ai）。
API 模型 ID 是什么？
在 Moonshot 的 OpenAI 兼容端点上，标准版使用 kimi-k3.1-pro，高速版使用 kimi-k3.1-pro-highspeed；各类网关中则列为 moonshotai/kimi-k3.1-pro（openrouter.ai）。
API 使用是否包含在 Kimi 会员中？
不包含。API 计费与 Kimi 会员及 Kimi Code 套餐分开管理，使用独立的密钥和余额，因此会员额度不能用于支付 API 调用（kimi.ai）。
能否关闭推理来降低成本？
不能。K3.1 Pro 始终会进行推理；控制成本需要调整 reasoning_effort（low、high、max，默认值为 max）和 max_completion_tokens，而不是关闭思考过程（datacamp.com）。
开放权重什么时候发布，现在应该等吗？
Moonshot 的目标日期是 2026 年 11 月 4 日前，但截至 11 月 2 日，官方 Hugging Face 仓库和最终许可证都尚未发布。现阶段可以先使用 API；等官方检查点和许可证正式出现后，再重新评估自托管。
相关阅读：Kimi K3.1 Pro API：价格、基准测试与 Highspeed 指南，了解完整的基准测试分析；Kimi K3 价格，查看上一代模型的费率；以及 Kimi K3 API 页面，了解如何用一个密钥调用 Kimi 模型。