# Precio de la API de Kimi K3.1 Pro: $2 por millón de entrada

> Kimi K3.1 Pro cuesta $2.00 por millón de tokens de entrada y $10.00 de salida. Nueve peticiones reales muestran cuánto cuesta cada llamada.

- Canonical HTML: https://omniakey.com/es/blog/kimi-k3-1-pro-api-pricing
- Markdown: https://omniakey.com/es/blog/kimi-k3-1-pro-api-pricing.md
- Published: 2026-11-01 (updated 2026-11-01)
- Author: Kiki, COO at OmniaKey
- Language: es
- Category: Cost control
- Reading time: 9 min
- All posts: https://omniakey.com/blog/llms.txt

---

[Kimi K3.1 Pro](https://omniakey.com/es/kimi-k3-1-pro) cuesta $2.00 por millón de tokens de entrada, $10.00 por millón de tokens de salida y $0.20 por millón de tokens de entrada en caché en la página de precios de Moonshot (consultada el 1 de noviembre de 2026). En nueve peticiones reales, una llamada costó entre $0.0026 y $0.0556, y los tokens de salida, en su mayoría razonamiento, fueron la parte mayor de la factura en ocho de las nueve.

**Respuesta corta**

- **$2.00 de entrada, $10.00 de salida, $0.20 en caché.** La tarifa es la misma a cualquier longitud de prompt, hasta el contexto completo de 1,048,576 tokens (quickstart de K3.1 Pro de Moonshot, consultado el 1 de noviembre de 2026).
- **La salida decide la factura.** El pensamiento se factura como salida, y la salida fue más de la mitad del coste en ocho de nuestras nueve peticiones, y entre el 84% y el 97% en siete.
- **La caché recortó el coste de entrada un 88%.** Hicimos tres preguntas sobre el mismo catálogo de 7,300 tokens: la entrada costó $0.01468 en la primera llamada y unos $0.00175 en cada una de las dos siguientes.
- **Elige tú el nivel de esfuerzo.** El esfuerzo high costó un 43% más que low en la misma explicación y un 82% más en la misma tarea de código.

## ¿Cuánto cuesta Kimi K3.1 Pro?

|Modelo|Entrada|Salida|Entrada en caché|
|-|-|-|-|
|K3.1 Pro|$2.00|$10.00|$0.20|
|K3.1 Pro Highspeed|$4.00|$20.00|$0.20|
|Kimi K3|$3.00|$15.00|$0.30|

Todas las cifras son USD por millón de tokens, de la [página de precios de Moonshot](https://platform.kimi.ai/docs/pricing/chat) (consultada el 1 de noviembre de 2026). Highspeed duplica la entrada y la salida, y la entrada en caché se queda en $0.20. [Kimi K3](https://omniakey.com/es/kimi-k3), el modelo insignia anterior, queda entre los dos niveles de K3.1.

La tarifa es plana a cualquier longitud: un prompt cerca del límite de 1,048,576 tokens paga los mismos $2.00 por millón que uno corto, y el límite de salida es 131,072 por defecto y se puede subir a 1,048,576 ([quickstart](https://platform.kimi.ai/docs/guide/kimi-k3-1-pro-quickstart), consultado el 1 de noviembre de 2026).

Un token de entrada en caché cuesta $0.20 en lugar de $2.00, un 90% de descuento, y cada acierto renueva el tiempo de vida de la entrada; el valor por defecto son 5 minutos. Una escritura de 5 minutos cuesta $2.00 por millón, igual que la entrada nueva, y una de 1 hora cuesta $4.00 por millón.

|Modelo|Escritura de 5 min|Escritura de 1 h|
|-|-|-|
|K3.1 Pro|$2.00|$4.00|
|K3.1 Pro Highspeed|$4.00|$8.00|
|Kimi K3|$3.00|$6.00|

Batch se factura al 60% de la lista, $1.20 de entrada y $6.00 de salida, para `kimi-k3.1-pro` y Kimi K3, y sigue pagando las escrituras de caché, con los aciertos de caché en la medida de lo posible ([página de precios de Batch](https://platform.kimi.ai/docs/pricing/batch.md), consultada el 1 de noviembre de 2026). En la [plataforma para China](https://platform.kimi.com/docs/pricing/chat) de Moonshot, el mismo modelo cuesta ¥13.00 de entrada, ¥68.00 de salida y ¥1.30 en caché.

Las herramientas se facturan por llamada: $0.002 para Web Search Basic, $0.003 para Web Search Pro, $0.002 para URL Fetch y $0.005 para la herramienta `web_search` de la Responses API, y las búsquedas fallidas o vacías son gratuitas ([precios de herramientas](https://platform.kimi.ai/docs/pricing/websearch), consultado el 1 de noviembre de 2026). Los precios no incluyen impuestos.

## ¿Cómo se factura una petición?

Tres líneas deciden la factura: entrada sin caché, entrada en caché y salida.

```text
coste = entrada sin caché / 1M × $2.00
      + entrada en caché  / 1M × $0.20
      + salida            / 1M × $10.00
```

El razonamiento va dentro de la línea de salida. La [guía de modelos de pensamiento](https://platform.kimi.ai/docs/guide/use-thinking-models.md) de Moonshot dice que `reasoning_content` cuenta para tu cuota de tokens de entrada y salida. Tampoco puedes apagar el pensamiento; preguntado cómo, el quickstart de Moonshot responde: "You can't — K3.1 Pro always thinks. If the reasoning takes too long, set reasoning\_effort to low" (consultado el 1 de noviembre de 2026).

Una petición de explicación de nuestro conjunto de prueba: 117 tokens de entrada nueva, 470 tokens de salida y 298 de ellos de razonamiento. La entrada costó 117 / 1M × $2.00 = $0.00023, la salida 470 / 1M × $10.00 = $0.00470, así que la llamada costó **$0.00493**, un 95.3% de salida.

## ¿Cuánto costaron nueve peticiones reales?

Hicimos nueve peticiones el 1 de noviembre de 2026 con `kimi-k3.1-pro` a través de la API compatible con OpenAI de OmniaKey, en streaming, con `max_tokens` en 4,000 para las preguntas del catálogo, 8,000 para las explicaciones y 32,000 para el código. Las tres preguntas del catálogo reenviaron el mismo CSV de 450 filas, unos 7,300 tokens. Los costes salen del campo `usage` que devuelve la API con las tarifas de lista de Moonshot, no con las de OmniaKey: $2.00 de entrada, $0.20 en caché y $10.00 de salida.

|Petición|Esfuerzo|Tokens de entrada|Salida (razonamiento)|Coste|Resultado|
|-|-|-|-|-|-|
|Catálogo, pregunta 1|low|7,340|4,096 (4,093)|$0.05564|Llegó al límite, respuesta vacía|
|Catálogo, pregunta 2|low|156 + 7,168 en caché|927 (911)|$0.01102|Respondió 25, lo correcto es 26|
|Catálogo, pregunta 3|low|152 + 7,168 en caché|87 (69)|$0.00261|Correcto|
|Explicación|low|117|470 (298)|$0.00493|133 palabras|
|Explicación|high|117|680 (517)|$0.00703|126 palabras|
|Explicación|por defecto|117|472 (304)|$0.00495|129 palabras|
|Código|low|275|318 (57)|$0.00373|10/10 pruebas|
|Código|high|275|624 (354)|$0.00679|10/10 pruebas|
|Código|por defecto|19 + 256 en caché|310 (49)|$0.00319|10/10 pruebas|

Las nueve llamadas costaron $0.09989 en total, entre $0.00261 y $0.05564. Las preguntas del CSV eran búsquedas, la explicación pedía unas 120 palabras sobre la caché de prompts y el código pedía una función `merge_bookings` comprobada con 10 pruebas unitarias.

### ¿Sirvió de algo la caché de prompts?

Sí, en las dos llamadas que dieron en la caché. En las preguntas 2 y 3, 7,168 de unos 7,320 tokens de entrada vinieron de la caché y la línea de entrada bajó de $0.01465 a $0.00175, un recorte del 88%; la pregunta 3 costó $0.00261 en lugar de $0.01551. No enviamos ninguna configuración de caché; los aciertos aparecieron en el usage que devolvió la API de OmniaKey, con 0 tokens de escritura de caché. 10,000 búsquedas como la de la pregunta 3 cuestan unos $26.08 con caché y $155.10 sin ella.

### ¿Cuánto cambia reasoning\_effort la factura?

El esfuerzo high costó un 43% más que low en la explicación y un 82% más en el código, porque escribió un 45% y un 96% más de salida: 680 frente a 470, y 624 frente a 318. Las tres ejecuciones de código pasaron 10 de 10 pruebas.

La [guía de esfuerzo de razonamiento](https://platform.kimi.ai/docs/guide/use-reasoning-effort) de Moonshot lista `low`, `high` y `max`, con `max` por defecto (consultado el 1 de noviembre de 2026). En nuestras ejecuciones el valor por defecto se comportó como low: 472 frente a 470 tokens de salida en la explicación y 310 frente a 318 en el código. Es una ejecución por ajuste, así que fija el nivel y mide. Low tiene su propio coste: respondió 25 donde el recuento correcto del catálogo era 26.

## ¿Dónde se gasta de más?

- **Un límite que el razonamiento se traga.** Con `max_tokens` en 4,000 y esfuerzo low, la primera petición del catálogo se paró en el límite. La API informó de 4,096 tokens de salida, 4,093 de ellos de razonamiento, y una respuesta vacía, y la llamada costó igualmente $0.05564, $0.04096 de salida. Pon `max_completion_tokens` por encima de la respuesta más su pensamiento.
- **El nivel de esfuerzo por defecto.** La documentación de Moonshot nombra `max` como valor por defecto. En Hacker News, willmorrison escribió el 23 de octubre de 2026 sobre la suscripción de $100 al mes, no sobre la 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 al doble de tarifa.** La misma explicación de 117 de entrada y 470 de salida cuesta $0.00987 en `kimi-k3.1-pro-highspeed` en lugar de $0.00493.
- **Verbosidad.** [Artificial Analysis](https://artificialanalysis.ai/models/kimi-k3-1-pro) contó 110M tokens para K3.1 Pro en sus evaluaciones del Intelligence Index, frente a una mediana de 70M, y calcula una tarea del índice en $3.68 de media a partir de los tokens que usó cada tarea (consultado el 1 de noviembre de 2026).

## ¿Cómo se compara con Claude Sonnet 5.5, Opus 5.5, GPT-6 Astra y GLM-5.3?

Kimi K3.1 Pro tiene los mismos precios de entrada y salida que Claude Sonnet 5.5, pero los dos quedan muy lejos en el coste de una tarea terminada.

|Modelo|Entrada|Salida|Entrada en caché|Coste por tarea del índice|
|-|-|-|-|-|
|Kimi K3.1 Pro|$2.00|$10.00|$0.20|$3.68|
|Claude Sonnet 5.5|$2.00|$10.00|$0.10|$0.78|
|Claude Opus 5.5|$4.00|$20.00|$0.20|$10.04|
|GPT-6 Astra|$10.00|$50.00|$1.00|$3.66|
|GLM-5.3|$1.40|$4.40|$0.26|$1.57|
|Kimi K3|$3.00|$15.00|$0.30|$2.37|
|DeepSeek V4 Pro|$1.32|$3.96|$0.044|—|

Los precios de los tokens vienen de [Anthropic](https://platform.claude.com/docs/en/about-claude/pricing), [OpenAI](https://developers.openai.com/api/docs/pricing), [Z.ai](https://docs.z.ai/guides/overview/pricing) y [DeepSeek](https://api-docs.deepseek.com/quick_start/pricing), todos consultados el 1 de noviembre de 2026; DeepSeek V4 Pro muestra tarifas de hora punta, con la mitad fuera de punta. La última columna es el coste medio por tarea del Intelligence Index de Artificial Analysis (consultado el 1 de noviembre de 2026), que su página no da para DeepSeek V4 Pro.

Con los mismos $2.00 y $10.00, Kimi K3.1 Pro cuesta $3.68 por tarea del índice frente a los $0.78 de Sonnet 5.5, 4.7 veces más. Una prueba casera fue al revés: thefourthchime escribió en Hacker News el 23 de octubre de 2026 que "Kimi K3.1 Pro ties Sonnet 5.5 at 93, for $0.68 and 11 min vs Sonnet's $1.61 and 14 min." Tu tarea decide qué patrón te toca, así que pon precio a unas cuantas tuyas primero; nuestra [reseña de K3.1 Pro](https://omniakey.com/es/blog/kimi-k3-1-pro-review) tiene las puntuaciones de las pruebas.

Las tarifas actuales de los cinco rivales están en las páginas de [Claude Sonnet 5.5](https://omniakey.com/es/claude-sonnet-5-5), [Claude Opus 5.5](https://omniakey.com/es/claude-opus-5-5), [GPT-6 Astra](https://omniakey.com/es/gpt-6-astra), [GLM-5.3](https://omniakey.com/es/glm-5-3) y [DeepSeek V4 Pro](https://omniakey.com/es/deepseek-v4-pro).

Las tarifas de DeepSeek en hora punta y fuera de punta se explican en [Precios de la API de DeepSeek V4 Pro](https://omniakey.com/es/blog/deepseek-v4-pro-api-pricing).

## ¿Cómo se recorta la factura?

1. Fija tú `reasoning_effort`: el valor por defecto es `max`, el esfuerzo high costó entre un 43% y un 82% más que low en nuestras ejecuciones, y low pasó las 10 pruebas de código.
2. Deja margen de salida para el pensamiento: el razonamiento se factura como salida y puede llenar el límite, como mostró esa primera ejecución de 4,093 tokens.
3. Pon la parte estable del prompt primero e idéntica entre llamadas: nuestro CSV volvió tres veces y las dos últimas llamadas leyeron 7,168 tokens de la caché a $0.20 en lugar de $2.00.
4. Manda los trabajos sin conexión por Batch al 60% de la lista, $1.20 de entrada y $6.00 de salida por millón; la explicación costaría unos $0.00296, y los aciertos de caché de Batch van en la medida de lo posible.
5. Quédate en el nivel estándar salvo que esperar cueste más que los tokens; Highspeed duplica ambas tarifas.

Kimi K3.1 Pro también está en la API compatible con OpenAI de OmniaKey, la misma que usaron nuestras nueve ejecuciones, así que una clave cubre este modelo y los cinco rivales de arriba. Las tarifas actuales están en la [página del modelo Kimi K3.1 Pro](https://omniakey.com/es/kimi-k3-1-pro) y en la [página de precios](https://omniakey.com/es/pricing).

## Preguntas frecuentes

### ¿Cuánto cuesta Kimi K3.1 Pro por millón de tokens?

$2.00 de entrada, $10.00 de salida y $0.20 de entrada en caché, por millón de tokens (página de precios de Moonshot, consultada el 1 de noviembre de 2026). Highspeed duplica entrada y salida, y la entrada en caché se queda en $0.20.

### ¿Se facturan los tokens de razonamiento de Kimi K3.1 Pro?

Sí. La guía de modelos de pensamiento de Moonshot dice que `reasoning_content` cuenta para tu cuota de tokens de entrada y salida, así que el razonamiento se factura a la tarifa de salida de $10.00. En nuestras ejecuciones fue del 15.8% al 99.9% de los tokens de salida.

### ¿Se puede apagar el pensamiento en Kimi K3.1 Pro?

No. El quickstart de Moonshot dice que K3.1 Pro siempre piensa y sugiere poner `reasoning_effort` en `low` cuando el razonamiento tarda demasiado. Los tres niveles son low, high y max, con max por defecto.

### ¿Cuánto hay que recargar para usar Kimi K3.1 Pro?

$1. La [página de límites](https://platform.kimi.ai/docs/pricing/limits) de Moonshot (consultada el 1 de noviembre de 2026) dice que una recarga mínima de $1 desbloquea el modelo, con 1 petición simultánea, 3 peticiones por minuto, 500,000 tokens por minuto y 1,500,000 tokens al día. Una recarga acumulada de $5 trae un vale de $5, y $10 acumulados suben el límite a 100 peticiones por minuto sin tope diario; los vales no cuentan para el total.

### ¿Qué pasa con los precios de Kimi K2?

Los modelos K2 se cerraron a usuarios nuevos el 31 de octubre de 2026, los usuarios existentes mantienen el acceso y todos los modelos K2 se retiran a finales de diciembre de 2026 (página de precios de Moonshot, consultada el 1 de noviembre de 2026). [Kimi K2.7 Code](https://omniakey.com/es/kimi-k2-7-code) (`kimi-k2.7-code`) lista $0.95 de entrada, $4.00 de salida y $0.19 de entrada en caché por millón, con un contexto de 262,144 tokens.

## Fuentes consultadas

- [Moonshot: precios de los modelos de chat](https://platform.kimi.ai/docs/pricing/chat)
- [Moonshot: quickstart](https://platform.kimi.ai/docs/guide/kimi-k3-1-pro-quickstart)
- [Moonshot: esfuerzo de razonamiento](https://platform.kimi.ai/docs/guide/use-reasoning-effort)
- [Moonshot: modelos de pensamiento](https://platform.kimi.ai/docs/guide/use-thinking-models.md)
- [Moonshot: límites de peticiones](https://platform.kimi.ai/docs/pricing/limits)
- [Moonshot: precios de Batch](https://platform.kimi.ai/docs/pricing/batch.md)
- [Moonshot: precios de herramientas](https://platform.kimi.ai/docs/pricing/websearch)
- [Moonshot: precios de la plataforma para China](https://platform.kimi.com/docs/pricing/chat)
- [Anthropic: precios de la API](https://platform.claude.com/docs/en/about-claude/pricing)
- [OpenAI: precios de la API](https://developers.openai.com/api/docs/pricing)
- [Z.ai: precios de los modelos](https://docs.z.ai/guides/overview/pricing)
- [DeepSeek: precios de la API](https://api-docs.deepseek.com/quick_start/pricing)
- [Artificial Analysis: K3.1 Pro](https://artificialanalysis.ai/models/kimi-k3-1-pro)
- [Hacker News: thefourthchime sobre K3.1 Pro y Sonnet 5.5](https://news.ycombinator.com/item?id=50216342)
- [Hacker News: willmorrison sobre el esfuerzo por defecto](https://news.ycombinator.com/item?id=50214409)