O que é Kimi K3.1 Pro?
Kimi K3.1 Pro é o modelo principal da Moonshot AI, lançado em 23 de outubro de 2026 nos apps Kimi, no Kimi Work, no Kimi Code e na Kimi API. Não é um novo modelo base: a Moonshot o descreve como o Kimi K3 com muito mais pós-treino, usando aprendizado por reforço em centenas de domínios, com ganhos anunciados em programação, finanças, tarefas de agentes e precisão factual. Como o K3, é um modelo mixture-of-experts com 2,8 trilhões de parâmetros, 104 bilhões ativos por token, contexto de 1.048.576 tokens e entrada de imagem. O raciocínio fica sempre ligado, com esforço low, high ou max.
Na API, ele vem como kimi-k3.1-pro e numa variante Highspeed que, segundo a Moonshot, roda de duas a três vezes mais rápido pelo dobro do preço. O anúncio da Moonshot diz que a retenção zero de dados está disponível para clientes da API. Os pesos foram prometidos até 4 de novembro de 2026; em 1º de novembro não há repositório do K3.1 Pro na organização da Moonshot no Hugging Face nem licença publicada, então ele continua apenas via API. A Moonshot diz que removeu do treino os dados ligados a cibersegurança para a versão de pesos abertos.
Quanto custa Kimi K3.1 Pro?
| Plano | Preço | O que inclui |
|---|---|---|
| K3.1 Pro | $2 in / $10 out per 1M tokens | Entrada em cache $0,20; gravações em cache $2 (5 minutos) ou $4 (1 hora); batch a 60% |
| K3.1 Pro Highspeed | $4 in / $20 out per 1M tokens | De duas a três vezes mais rápido, segundo a Moonshot; entrada em cache $0,20 |
Kimi API: $2 de entrada / $10 de saída por 1M de tokens, entrada em cache $0,20; Highspeed $4 / $20. Batch a 60% do preço de tabela. Um terço abaixo do Kimi K3. Pesos abertos prometidos até 4 de novembro de 2026.
Kimi K3.1 Pro vale a pena?
Kimi K3.1 Pro é um bom modelo para agentes cuja posição de lançamento não resistiu a um teste mais difícil. No lançamento, a Artificial Analysis deu a ele 55 no Intelligence Index v4.3, quarto no geral e 11 pontos acima do Kimi K3. Na v5.0, lançada em 27 de outubro com mais conjuntos de teste privados, ele marca 46: 22º no ranking, 12 pontos atrás do Claude Opus 5.5 (58) e 13 atrás do Gemini 4 Carbon (59). O GPT-6.1 Sol marca 55 em esforço máximo e 46 em esforço médio.
O novo índice também mostra onde ele se sai bem. Seus 67% no Terminal-Bench 4.0 são a maior marca que a Artificial Analysis registrou para qualquer modelo, aberto ou fechado, e seus 34% no Terminal-Bench-Science são o melhor resultado entre os candidatos de pesos abertos. O raciocínio amplo é o ponto fraco: 37% no HLE-Diamond contra 68% do Opus 5.5.
O preço por token é baixo, mas o trabalho não sai barato. A $2 por milhão de tokens de entrada e $10 de saída, ele empata com o Claude Sonnet 5.5 e o GPT-6.1 Sol, mas usou 110 milhões de tokens de saída no índice contra uma mediana de 70 milhões, então uma tarefa custa $3,68. O GPT-6.1 Sol em esforço médio chega aos mesmos 46 por $0,36. Ele também é lento: 30,9 tokens por segundo na API da Kimi, 194º de 196, e é para isso que existe a variante Highspeed a $4/$20.
Os números da própria Moonshot devem ser lidos como dela. A empresa informa 65,7% no Terminal-Bench 4.0, logo atrás dos 66,4% do Opus 5.5, e 64,4 no OfficeQA Pro v2, e diz que sua taxa de alucinação por afirmação caiu de 23,35% para 6,85% num teste interno montado com conversas que usuários haviam sinalizado. O lançamento também teve tropeços: a Moonshot pediu desculpas em 26 de outubro por limites de uso que esgotavam as cotas de assinatura, mas não respondeu às capturas de tela, noticiadas pela VentureBeat e pelo South China Morning Post, de um briefing que pedia a criadores que não marcassem posts pagos.
Os pesos são o argumento de verdade. A Artificial Analysis diz que, depois de publicados, ele passa a ser o melhor modelo de pesos abertos na v5.0, 14 pontos à frente do GLM-5.3 e do DeepSeek V4.1 Flash, com 32. Até eles saírem, com licença, é um modelo fechado e lento com preço de Sonnet e a nota do Sol em esforço médio.
Onde ele se destaca
Uma equipe que já roda agentes no Kimi K3
Cortar custos e melhorar resultados sem mudar a integração
Troque o ID do modelo para kimi-k3.1-pro na mesma API. Uma tarefa com 500K tokens de entrada e 30K de saída cai de cerca de $1,95 para $1,30 sem cache, ou cerca de $0,78 pela Batch API.
Uma equipe de plataforma criando um agente de programação centrado no terminal
Escolher um modelo para tarefas longas de shell e repositório
Os 67% do K3.1 Pro no Terminal-Bench 4.0 lideram a tabela da Artificial Analysis. O custo disso são 30,9 tokens por segundo; o Highspeed é de duas a três vezes mais rápido a $4/$20, ainda o preço por token do Opus 5.5.
Uma empresa que quer um modelo aberto de ponta no próprio hardware
Planejar uma implantação auto-hospedada
Espere os pesos e a licença, prometidos até 4 de novembro. O Kimi K3, com a mesma arquitetura, precisa de pelo menos oito Nvidia GB300 ou AMD MI355X com vLLM, uma boa referência do que o K3.1 Pro vai exigir.
Antes de decidir
- Configuração
- Recarregue pelo menos $1 na Kimi API Platform e chame kimi-k3.1-pro ou kimi-k3.1-pro-highspeed, ou use /model no Kimi Code. Devolva a mensagem completa do assistente, com o raciocínio, a cada turno; temperature e top_p são fixos e devem ser omitidos.
- Integrações
- Apps Kimi (web, iOS, Android, HarmonyOS), Kimi Work 3.1.0 ou posterior, Kimi Code e a Kimi API, com chamada de ferramentas, saída estruturada e Batch API. A Artificial Analysis conta cinco provedores de API; o OpenRouter lista apenas a Moonshot.
- Dados e privacidade
- A Moonshot diz que a retenção zero de dados está disponível para clientes da API; confira os termos antes de enviar dados sensíveis, porque a política de privacidade geral da Kimi permite treinar com conteúdo dos usuários. Pesos e licença ainda não publicados.
- Custo em escala
- $2/$10 por milhão de tokens, $0,20 em cache, sem sobretaxa por contexto longo; gravações em cache de 5 minutos custam $2 e de 1 hora, $4. 1.000 tarefas de agente com 500K tokens de entrada e 30K de saída custam cerca de $1.300 sem cache, $780 em batch, contra cerca de $1.950 no Kimi K3.
- Limites
- Contexto de 1.048.576 tokens; a saída tem 131.072 tokens por padrão e pode subir até o contexto inteiro. Os limites seguem a recarga acumulada: $1 dá 3 requisições e 500.000 tokens por minuto, $10 dá 100 RPM e 2M TPM, $3.000 dá 300 RPM e 5M TPM. A Artificial Analysis mediu 30,9 tokens por segundo e 3,27 segundos até o primeiro token; a entrada de imagem exige base64 ou IDs de arquivo, não URLs públicas.
O que é bom
- 67% no Terminal-Bench 4.0, a maior marca medida pela Artificial Analysis
- $2/$10 por milhão de tokens, um terço abaixo do Kimi K3, com batch a 60%
- Lideraria os modelos de pesos abertos no índice v5.0 da Artificial Analysis por 14 pontos
- Retenção zero de dados disponível na API
O que não é
- Pesos e licença ainda não publicados
- 46 no índice v5.0, empatado com o GPT-6.1 Sol em esforço médio por dez vezes o custo por tarefa
- Lento: 30,9 tokens por segundo na API da Kimi
- 37% no HLE-Diamond contra 68% do Opus 5.5
Ideal para
Equipes que rodam agentes longos de terminal e programação, toleram saída lenta e querem um modelo de pesos abertos para hospedar por conta própria quando os pesos saírem.
Alternativas ao Kimi K3.1 Pro
Kimi K3.1 Pro: perguntas frequentes
- Kimi K3.1 Pro vale a pena?
- O índice v5.0 da Artificial Analysis, mais difícil, derruba o K3.1 Pro do quarto para o 22º lugar, empatado com o GPT-6.1 Sol em esforço médio por dez vezes o custo por tarefa, então seu argumento agora depende dos pesos prometidos para 4 de novembro. Damos nota 4.2 de 5.
- Quanto custa Kimi K3.1 Pro?
- Kimi API: $2 de entrada / $10 de saída por 1M de tokens, entrada em cache $0,20; Highspeed $4 / $20. Batch a 60% do preço de tabela. Um terço abaixo do Kimi K3. Pesos abertos prometidos até 4 de novembro de 2026.
- Quais são as desvantagens de Kimi K3.1 Pro?
- Pesos e licença ainda não publicados; 46 no índice v5.0, empatado com o GPT-6.1 Sol em esforço médio por dez vezes o custo por tarefa; lento: 30,9 tokens por segundo na API da Kimi; 37% no HLE-Diamond contra 68% do Opus 5.5.
- Para quem Kimi K3.1 Pro é indicado?
- Equipes que rodam agentes longos de terminal e programação, toleram saída lenta e querem um modelo de pesos abertos para hospedar por conta própria quando os pesos saírem.
- Quanto custa Kimi K3.1 Pro para uma equipe ou em produção?
- $2/$10 por milhão de tokens, $0,20 em cache, sem sobretaxa por contexto longo; gravações em cache de 5 minutos custam $2 e de 1 hora, $4. 1.000 tarefas de agente com 500K tokens de entrada e 30K de saída custam cerca de $1.300 sem cache, $780 em batch, contra cerca de $1.950 no Kimi K3.
- Kimi K3.1 Pro é seguro para dados da empresa?
- A Moonshot diz que a retenção zero de dados está disponível para clientes da API; confira os termos antes de enviar dados sensíveis, porque a política de privacidade geral da Kimi permite treinar com conteúdo dos usuários. Pesos e licença ainda não publicados.
- Quais são as melhores alternativas ao Kimi K3.1 Pro?
- As alternativas mais próximas que analisamos são Kimi K3, GPT-6.1 Sol, Claude Sonnet 5.5, Claude Opus 5.5 e GLM-5.3.
Respostas verificadas em 1 de nov. de 2026.