Kimi K3.1 Pro API-Preise: $2 pro 1M Eingabe-Tokens

Kimi K3.1 Pro kostet $2.00 pro Million Eingabe-Tokens, $10.00 pro Million Ausgabe-Tokens und $0.20 pro Million gecachter Eingabe-Tokens auf Moonshots Preisseite (geprüft am 1. November 2026). In neun echten Anfragen kostete ein Aufruf zwischen $0.0026 und $0.0556, und in acht von neun war die Ausgabe, größtenteils Reasoning, der größere Posten der Rechnung.

Kurzantwort

• $2.00 Eingabe, $10.00 Ausgabe, $0.20 gecacht. Der Satz gilt bei jeder Prompt-Länge bis zum vollen Kontext von 1.048.576 Tokens (Moonshots K3.1-Pro-Quickstart, geprüft am 1. November 2026).
• Die Ausgabe trägt die Rechnung. Thinking wird als Ausgabe abgerechnet, und in acht von neun Anfragen machte die Ausgabe mehr als die Hälfte der Kosten aus, in sieben davon 84% bis 97%.
• Caching senkte die Eingabekosten um 88%. Wir stellten drei Fragen zum selben Katalog mit 7.300 Tokens: Die Eingabe kostete $0.01468 beim ersten Aufruf und rund $0.00175 bei den beiden folgenden.
• Legen Sie den Aufwandsgrad selbst fest. Hoher Aufwand kostete 43% mehr als niedriger bei derselben Erklärung und 82% mehr bei derselben Code-Aufgabe.

Was kostet Kimi K3.1 Pro?

Alle Beträge sind USD pro Million Tokens, aus Moonshots Preisseite (geprüft am 1. November 2026). Highspeed verdoppelt Eingabe und Ausgabe, die gecachte Eingabe bleibt bei $0.20. Kimi K3, das vorige Flaggschiff, liegt zwischen den beiden K3.1-Stufen.

Der Satz bleibt bei jeder Länge gleich: Ein Prompt nahe der Grenze von 1.048.576 Tokens zahlt dieselben $2.00 pro Million wie ein kurzer. Das Ausgabelimit liegt standardmäßig bei 131.072 und lässt sich auf 1.048.576 anheben (Quickstart, geprüft am 1. November 2026).

Ein gecachtes Eingabe-Token kostet $0.20 statt $2.00, also 90% weniger, und jeder Treffer verlängert die Lebensdauer des Eintrags neu; Standard sind 5 Minuten. Ein Schreibvorgang mit 5 Minuten kostet $2.00 pro Million, so viel wie frische Eingabe, einer mit 1 Stunde $4.00 pro Million.

Batch läuft zu 60% des Listenpreises, also $1.20 Eingabe und $6.00 Ausgabe, für kimi-k3.1-pro und Kimi K3, und zahlt weiterhin Cache-Schreibkosten, wobei Cache-Treffer nach Möglichkeit erfolgen (Batch-Preisseite, geprüft am 1. November 2026). Auf Moonshots China-Plattform kostet dasselbe Modell ¥13.00 Eingabe, ¥68.00 Ausgabe und ¥1.30 gecacht.

Tools werden pro Aufruf abgerechnet: $0.002 für Web Search Basic, $0.003 für Web Search Pro, $0.002 für URL Fetch und $0.005 für das web_search-Tool der Responses API; fehlgeschlagene oder leere Suchen sind kostenlos (Tool-Preise, geprüft am 1. November 2026). Preise ohne Steuern.

Wie wird eine Anfrage abgerechnet?

Drei Zeilen entscheiden über die Rechnung: nicht gecachte Eingabe, gecachte Eingabe und Ausgabe.

Kosten = nicht gecachte Eingabe / 1M × $2.00
       + gecachte Eingabe        / 1M × $0.20
       + Ausgabe                 / 1M × $10.00

Reasoning steckt in der Ausgabenzeile. Moonshots Leitfaden zu Thinking-Modellen schreibt, dass reasoning_content auf Ihr Eingabe- und Ausgabe-Kontingent zählt. Thinking lässt sich auch nicht abschalten; auf die Frage, wie, antwortet der Quickstart von Moonshot: „You can't — K3.1 Pro always thinks. If the reasoning takes too long, set reasoning_effort to low“ (geprüft am 1. November 2026).

Eine Erklärungs-Anfrage aus unserem Testsatz: 117 frische Eingabe-Tokens, 470 Ausgabe-Tokens, davon 298 Reasoning. Die Eingabe kostete 117 / 1M × $2.00 = $0.00023, die Ausgabe 470 / 1M × $10.00 = $0.00470. Der Aufruf kostete damit $0.00493, zu 95.3% Ausgabe.

Was haben neun echte Anfragen gekostet?

Wir haben am 1. November 2026 neun Anfragen mit kimi-k3.1-pro über die OpenAI-kompatible API von OmniaKey gestellt, im Streaming, mit max_tokens auf 4.000 für die Katalogfragen, 8.000 für die Erklärungen und 32.000 für den Code. Die drei Katalogfragen schickten dieselbe CSV mit 450 Zeilen erneut, rund 7.300 Tokens. Die Kosten stammen aus dem usage-Feld der API zu Moonshots Listenpreisen, nicht zu OmniaKeys: $2.00 Eingabe, $0.20 gecacht, $10.00 Ausgabe.

Die neun Aufrufe kosteten zusammen $0.09989, zwischen $0.00261 und $0.05564. Die CSV-Fragen waren Lookups, die Erklärung fragte nach rund 120 Wörtern zum Thema Prompt-Caching, und der Code verlangte eine Funktion merge_bookings, die 10 Unit-Tests bestehen musste.

Hat Prompt-Caching geholfen?

Ja, bei den beiden Aufrufen mit Cache-Treffer. In Frage 2 und 3 kamen 7.168 von rund 7.320 Eingabe-Tokens aus dem Cache, und die Eingabezeile fiel von $0.01465 auf $0.00175, 88% weniger; Frage 3 kostete $0.00261 statt $0.01551. Wir haben keine Cache-Einstellungen gesendet; die Treffer erschienen in der Nutzung, die die API von OmniaKey zurückgab, mit 0 Cache-Schreib-Tokens. 10.000 Lookups wie Frage 3 kosten mit Cache rund $26.08 und ohne $155.10.

Wie stark verändert reasoning_effort die Rechnung?

Hoher Aufwand kostete 43% mehr als niedriger bei der Erklärung und 82% mehr beim Code, weil er 45% bzw. 96% mehr Ausgabe schrieb: 680 gegen 470 und 624 gegen 318. Alle drei Code-Läufe bestanden 10 von 10 Tests.

Moonshots Leitfaden zum Reasoning-Aufwand nennt low, high und max, wobei max der Standard ist (geprüft am 1. November 2026). In unseren Läufen verhielt sich der Standard wie low: 472 gegen 470 Ausgabe-Tokens bei der Erklärung, 310 gegen 318 beim Code. Das ist ein Lauf pro Einstellung; legen Sie den Grad fest und messen Sie. Low hat seinen eigenen Preis: Es nannte 25, wo die richtige Katalogzahl 26 war.

Wo wird zu viel ausgegeben?

• Ein Limit, das Reasoning auffrisst. Mit max_tokens auf 4.000 und niedrigem Aufwand stoppte die erste Kataloganfrage am Limit. Die API meldete 4.096 Ausgabe-Tokens, davon 4.093 Reasoning, und eine leere Antwort; der Aufruf kostete trotzdem $0.05564, davon $0.04096 Ausgabe. Wählen Sie max_completion_tokens groß genug für die Antwort plus ihr Thinking.
• Die Standardstufe beim Aufwand. Moonshots Dokumentation nennt max als Standard. Auf Hacker News schrieb willmorrison am 23. Oktober 2026 über das $100-Abo, nicht über die API: „Bought the $100/month subscription and hit my 5-hour limit with one prompt on default settings (max effort) in their CLI harness.“
• Highspeed zum doppelten Satz. Dieselbe Erklärung mit 117 Eingabe- und 470 Ausgabe-Tokens kostet auf kimi-k3.1-pro-highspeed $0.00987 statt $0.00493.
• Ausführlichkeit. Artificial Analysis zählte für K3.1 Pro 110M Tokens über seine Intelligence-Index-Evaluierungen, gegenüber einem Median von 70M, und bepreist eine Index-Aufgabe im Schnitt mit $3.68 aus den Tokens, die jede Aufgabe verbraucht hat (geprüft am 1. November 2026).

Wie schneidet es gegen Claude Sonnet 5.5, Opus 5.5, GPT-6 Astra und GLM-5.3 ab?

Kimi K3.1 Pro hat dieselben Eingabe- und Ausgabepreise wie Claude Sonnet 5.5, doch bei den Kosten einer fertigen Aufgabe liegen beide weit auseinander.

Die Token-Preise stammen von Anthropic, OpenAI, Z.ai und DeepSeek, alle geprüft am 1. November 2026; DeepSeek V4 Pro zeigt die Preise zur Hauptzeit, außerhalb davon die Hälfte. Die letzte Spalte ist der Durchschnittspreis von Artificial Analysis pro Intelligence-Index-Aufgabe (geprüft am 1. November 2026), den die Seite für DeepSeek V4 Pro auslässt.

Bei denselben $2.00 und $10.00 kostet Kimi K3.1 Pro $3.68 pro Index-Aufgabe gegenüber $0.78 bei Sonnet 5.5, also 4.7-mal so viel. Ein selbst gebauter Benchmark ging in die andere Richtung: thefourthchime schrieb am 23. Oktober 2026 auf Hacker News, „Kimi K3.1 Pro ties Sonnet 5.5 at 93, for $0.68 and 11 min vs Sonnet's $1.61 and 14 min.“ Welches Muster bei Ihnen auftritt, entscheidet Ihre eigene Aufgabe; rechnen Sie deshalb ein paar davon vorher durch. Unser Test zu K3.1 Pro enthält die Benchmark-Punkte.

Die aktuellen Sätze der fünf Konkurrenten stehen auf den Modellseiten von Claude Sonnet 5.5, Claude Opus 5.5, GPT-6 Astra, GLM-5.3 und DeepSeek V4 Pro.

DeepSeeks Preise zu Haupt- und Nebenzeiten sind in den DeepSeek V4 Pro API-Preisen erklärt.

Wie lässt sich die Rechnung senken?

1. Legen Sie reasoning_effort selbst fest: Der Standard ist max, hoher Aufwand kostete in unseren Läufen 43% bis 82% mehr als niedriger, und low bestand alle 10 Code-Tests.
2. Lassen Sie Ausgabepuffer fürs Thinking: Reasoning wird als Ausgabe abgerechnet und kann das Limit füllen, wie der erste Lauf mit 4.093 Tokens zeigte.
3. Halten Sie den stabilen Teil des Prompts vorne und zwischen Aufrufen identisch: Unsere CSV kam dreimal zurück, und die letzten beiden Aufrufe lasen 7.168 Tokens aus dem Cache zu $0.20 statt $2.00.
4. Schicken Sie Offline-Jobs über Batch zu 60% des Listenpreises, $1.20 Eingabe und $6.00 Ausgabe pro Million; die Erklärung würde damit rund $0.00296 kosten, und Cache-Treffer laufen bei Batch nach Möglichkeit.
5. Bleiben Sie bei der Standardstufe, solange Warten weniger kostet als Tokens; Highspeed verdoppelt beide Sätze.

Kimi K3.1 Pro läuft auch über die OpenAI-kompatible API von OmniaKey, dieselbe API, die unsere neun Läufe genutzt haben; ein Schlüssel deckt es und die fünf Konkurrenten oben ab. Die aktuellen Sätze stehen auf der Modellseite von Kimi K3.1 Pro und der Preisseite.

Häufige Fragen

Was kostet Kimi K3.1 Pro pro Million Tokens?

$2.00 für Eingabe, $10.00 für Ausgabe und $0.20 für gecachte Eingabe, pro Million Tokens (Moonshots Preisseite, geprüft am 1. November 2026). Highspeed verdoppelt Eingabe und Ausgabe, die gecachte Eingabe bleibt bei $0.20.

Werden Reasoning-Tokens bei Kimi K3.1 Pro abgerechnet?

Ja. Der Leitfaden von Moonshot zu Thinking-Modellen sagt, dass reasoning_content auf Ihr Eingabe- und Ausgabe-Kontingent zählt, Reasoning also zum Ausgabetarif von $10.00 abgerechnet wird. In unseren Läufen lag sein Anteil an den Ausgabe-Tokens zwischen 15.8% und 99.9%.

Lässt sich Thinking bei Kimi K3.1 Pro abschalten?

Nein. Der Quickstart von Moonshot sagt, K3.1 Pro denkt immer, und empfiehlt, reasoning_effort auf low zu setzen, wenn das Reasoning zu lange dauert. Low, high und max sind die drei Stufen, Standard ist max.

Wie viel müssen Sie einzahlen, um Kimi K3.1 Pro zu nutzen?

$1. Moonshots Limits-Seite (geprüft am 1. November 2026) sagt, dass eine Mindestaufladung von $1 das Modell freischaltet, mit 1 gleichzeitigen Anfrage, 3 Anfragen pro Minute, 500.000 Tokens pro Minute und 1.500.000 Tokens pro Tag. Eine kumulierte Aufladung von $5 bringt einen Gutschein über $5, und $10 kumuliert hebt das Limit auf 100 Anfragen pro Minute ohne Tagesdeckel; Gutscheine zählen nicht zur Summe.

Was passiert mit den Preisen für Kimi K2?

K2-Modelle wurden am 31. Oktober 2026 für neue Nutzer geschlossen, bestehende Nutzer behalten Zugang, und jedes K2-Modell wird bis Ende Dezember 2026 eingestellt (Moonshots Preisseite, geprüft am 1. November 2026). Kimi K2.7 Code (kimi-k2.7-code) nennt $0.95 Eingabe, $4.00 Ausgabe und $0.19 gecachte Eingabe pro Million, mit einem Kontext von 262.144 Tokens.

Geprüfte Quellen

• Moonshot: Preise für Chat-Modelle
• Moonshot: Quickstart
• Moonshot: Reasoning-Aufwand
• Moonshot: Thinking-Modelle
• Moonshot: Rate-Limits
• Moonshot: Batch-Preise
• Moonshot: Tool-Preise
• Moonshot: Preise der China-Plattform
• Anthropic: API-Preise
• OpenAI: API-Preise
• Z.ai: Modellpreise
• DeepSeek: API-Preise
• Artificial Analysis: K3.1 Pro
• Hacker News: thefourthchime zu K3.1 Pro und Sonnet 5.5
• Hacker News: willmorrison zum Standard-Aufwand