Kimi K3.1 Pro: análisis, precios y qué cambia frente a K3

Kimi K3.1 Pro es el nuevo modelo insignia de Moonshot AI, publicado el 23 de octubre de 2026. Es Kimi K3 con mucho más postentrenamiento, el mismo contexto de 1 millón de tokens y un precio menor: $2 por millón de tokens de entrada y $10 por millón de salida. En la tabla de 14 pruebas de Moonshot gana a Claude Opus 5.5 en 9 y a GPT-6 Astra en 10.

Una verificación independiente coincide en lo esencial. Artificial Analysis lo coloca 4.º de 215 modelos, a 3 puntos de Opus 5.5, y su propia ejecución de Terminal-Bench 4.0 dio 67,2% a K3.1 Pro, más de lo que anunciaba Moonshot.

También hay peros: Artificial Analysis lo mide más lento que la media y muy verboso, y los pesos abiertos aún no están: llegarán a más tardar el 4 de noviembre. No hemos ejecutado K3.1 Pro, así que las cifras de abajo son de Moonshot y de Artificial Analysis.

La respuesta breve

• Un tercio más barato que K3, con la misma API. $2 de entrada y $10 de salida por millón de tokens frente a los $3 y $15 de K3; basta cambiar el nombre del modelo a kimi-k3.1-pro.
• Cerca de Claude Opus 5.5 en la tabla de Moonshot. 65,7% en Terminal-Bench 4.0 frente a 66,4% de Opus 5.5 y 58,2% de GPT-6 Astra. Su punto flojo es la ciencia: 38,1% en Terminal-Bench Science frente a 68,1% de GPT-6 Astra, una diferencia que la ejecución propia de Artificial Analysis confirma.
• Las pruebas independientes respaldan la nota de código. La ejecución de Terminal-Bench 4.0 de Artificial Analysis le dio 67,2%, por delante del 59,6% de Opus 5.5, y su índice lo sitúa 4.º de 215 modelos. El pero: corre a 73 tokens por segundo y escribe mucho, así que una tarea cuesta $2.11, más cerca de los $3.26 de GPT-6 Astra de lo que sugiere su precio por token.
• Nuestra recomendación: si usas K3, pásate a K3.1 Pro ya. Si usas Opus 5.5 o GPT-6 Astra, prueba antes unas cuantas tareas propias: el ahorro es real, pero la mayoría de sus notas siguen viniendo solo de Moonshot.

¿Qué es Kimi K3.1 Pro?

Es Kimi K3 entrenado mucho más, a un precio menor. Moonshot lo llama "nuestro modelo de pesos abiertos de clase 3T más capaz hasta la fecha" y el primer modelo de la nueva serie K3.1.

Hay dos nombres de modelo: kimi-k3.1-pro y kimi-k3.1-pro-highspeed, que según Moonshot es de 2 a 3 veces más rápido por el doble de precio.

Hoy funciona en la app de Kimi y en kimi.ai, en Kimi Work (3.1.0 o posterior), en Kimi Code (se elige con /model) y en la API de Moonshot. En Kimi Enterprise no aparece hasta que un administrador lo activa. En OpenRouter, Moonshot es por ahora el único proveedor.

¿Cómo puntúa frente a Claude Opus 5.5 y GPT-6 Astra?

En la tabla de Moonshot se reparte las victorias con los dos: gana a Claude Opus 5.5 en 9 de 14 pruebas y a GPT-6 Astra en 10.

Son porcentajes salvo GDPval-AA, que es una nota Elo; proceden del anuncio de Moonshot del 23 de octubre de 2026.

Frente a Opus 5.5, sus mayores ventajas están en SWE-Marathon (51,7 frente a 46,3) y GDP.pdf (34,6 frente a 30,6). Su derrota más clara es Terminal-Bench Science: 38,1 frente a 68,1 de GPT-6 Astra y 63,3 de Opus 5.5.

También gana a DeepSeek V4.1 Flash 1017 y a GLM-5.3 en todas las pruebas donde aparecen: en Terminal-Bench 4.0, 65,7 frente a 42,3 y 41,8. Claude Fable 5.1 le gana en tres: Terminal-Bench Science, Frontier Finance y OSWorld.

Moonshot ejecutó K3.1 Pro con el esfuerzo de razonamiento al máximo, temperatura 1.0 y top-p 0.95, casi siempre dentro de Claude Code, y con cada modelo en su ajuste de pensamiento más alto. La mayoría de las notas rivales vienen de informes de sus fabricantes o de tablas públicas; algunas las ejecutó Moonshot.

La nota de Moonshot dice que los modelos Claude "pueden incluir alternativas de respaldo" y los de GPT "pueden incluir protecciones de ciberseguridad". Kimi Code Bench 3.0 es una prueba interna de Moonshot.

¿Lo confirman las pruebas independientes?

En general, sí. Artificial Analysis hace sus propias pruebas y coloca a K3.1 Pro 4.º de 215 modelos; entre los rivales de arriba, solo Claude Opus 5.5 saca más nota.

Intelligence Index v4.3.2 de Artificial Analysis, con la velocidad de salida y el coste medio por tarea del índice, comprobado el 24 de octubre de 2026. Entre sus 10 pruebas están Terminal-Bench 4.0, GDPval-AA y GDP.pdf, que también figuran en la tabla de Moonshot, pero Artificial Analysis las ejecuta por su cuenta.

Artificial Analysis también ejecuta Terminal-Bench Science, fuera de su índice. Para estas cuatro pruebas, estos son los dos resultados de K3.1 Pro:

Los dos coinciden de cerca: Artificial Analysis sale más alto en Terminal-Bench 4.0 y más bajo en GDP.pdf y Terminal-Bench Science. El 67,2% de K3.1 Pro en Terminal-Bench 4.0 es además la mejor nota del grupo: Opus 5.5 sacó 59,6% y GPT-6 Astra 59,1% en las mismas pruebas.

Su prueba de ciencia confirma el punto flojo: 34,3% para K3.1 Pro frente a 59,0% de Opus 5.5 y 63,3% de GPT-6 Astra.

El pero es la verbosidad: K3.1 Pro escribió 150M de tokens para completar el índice, frente a una mediana de 87M, y Artificial Analysis lo califica de "muy verboso". Por eso una tarea cuesta alrededor de dos tercios de lo que cuesta en GPT-6 Astra, aunque su precio por token sea una quinta parte.

Frente a Opus 5.5 cuesta cerca de un tercio por tarea, con una nota 3 puntos menor.

¿Se sostienen las cifras de los rivales? Sí, donde pudimos comprobarlas: Opus 5.5, GPT-6 Astra, Fable 5.1 y GLM-5.3 coinciden con los informes de sus fabricantes o con los resultados públicos de Terminal-Bench 4.0, SWE-Marathon y BenchCAD. Las notas de GDPval-AA coinciden con la tabla en vivo de Artificial Analysis con un margen de 2 puntos.

Dos avisos:

• El 66,4 de Opus 5.5 en Terminal-Bench 4.0 es la cifra de Anthropic; la mejor ejecución pública es 64,8.
• El 75,8 de GPT-6 Astra en OSWorld viene del informe de otra empresa; el anuncio de OpenAI da 72,6 en otra versión de OSWorld.

Lo que todavía no se puede comprobar:

1. Casi todas las notas de K3.1 Pro vienen solo de Moonshot. Aparte de las cuatro de arriba, las tablas públicas aún no tienen resultados de K3.1 Pro: la tabla de Terminal-Bench 4.0 no lista ningún modelo Kimi y la de SWE-Marathon solo muestra Kimi K3, con 48,1.
2. Moonshot elige a los rivales. En la tabla pública de SWE-Marathon, Muse Wonder Full tiene 53,1, por encima del 51,7 de K3.1 Pro, y Muse Wonder no aparece en la tabla de Moonshot.
3. Las páginas de Moonshot se contradicen: el anuncio da un 8,3% de alucinaciones en su prueba interna Hallu Bench Hard, frente al 23,4% de K3, mientras que la guía de la API dice 6,85% y todavía muestra marcadores sin rellenar como "[xx.x%]". Usa la cifra del anuncio.
4. Los pesos llegan más tarde: "antes del 4 de noviembre" y sin licencia anunciada.

¿Qué cambia respecto a Kimi K3?

El precio baja un tercio y las pruebas de Moonshot suben; la forma de llamarlo no cambia.

Las cinco son pruebas internas de Moonshot, del anuncio. Hallu Bench Hard mide la proporción de afirmaciones falsas en las respuestas, así que cuanto más baja, mejor.

La API funciona como la de K3: siempre piensa, acepta reasoning_effort en low, high o max (por defecto max) y devuelve hasta 131.072 tokens salvo que subas max_completion_tokens. La temperatura está fija en 1.0 y top_p en 0.95, así que no las envíes; las imágenes van en base64 o como archivos subidos, no como URL públicas.

Hay dos novedades: la versión Highspeed y la retirada de K2 por parte de Moonshot. Los modelos K2 se cierran a los nuevos registros el 31 de octubre de 2026 y Moonshot planea retirar todos los K2 antes de que acabe diciembre.

En nuestro análisis de Kimi K3, el pensamiento siempre activo al máximo hacía que K3 fuera de 2 a 4,4 veces más lento que DeepSeek V4.1 Flash. Un desarrollador en Hacker News cuenta que K3.1 Pro va "casi el doble de rápido que k3" en su propia prueba.

¿Cuánto cuesta Kimi K3.1 Pro?

$2 por millón de tokens de entrada y $10 por millón de salida: la mitad del precio de Claude Opus 5.5 y una quinta parte del de GPT-6 Astra.

Precios de tarifa de las páginas de Moonshot, Anthropic y OpenAI, comprobados el 24 de octubre de 2026.

Una petición de 10.000 tokens de entrada y 2.000 de salida cuesta $0.04 en K3.1 Pro, $0.06 en K3, $0.08 en Opus 5.5 o en K3.1 Pro Highspeed, y $0.20 en GPT-6 Astra.

Las peticiones reales suelen escribir más, porque K3.1 Pro piensa antes de cada respuesta, al máximo si no lo bajas. El coste por tarea de Artificial Analysis que aparece arriba incluye ese pensamiento.

Moonshot cachea automáticamente los prefijos de prompt repetidos: un acierto de caché cuesta $0.20 por millón de tokens, una décima parte del precio de entrada, y escribir la caché cuesta $2.00 por millón durante 5 minutos o $4.00 durante 1 hora. No hay tramos de precio por longitud de contexto.

En la API de Moonshot, K3.1 Pro se desbloquea con una recarga de al menos $1. Una cuenta nueva empieza en el nivel 0 con 3 peticiones por minuto y 1 a la vez; $10 de recarga total la suben a 100 por minuto y 15 a la vez.

¿Conviene cambiar a Kimi K3.1 Pro?

Desde K3, sí; desde Claude Opus 5.5 o GPT-6 Astra, solo después de que resuelva unas cuantas tareas tuyas.

Si usas Opus 5.5 para programar, la razón para probar K3.1 Pro es el coste: cerca de un tercio del coste por tarea de Opus 5.5 en la batería de Artificial Analysis, con una nota de índice 3 puntos menor. Pruébalo primero en tu propio repositorio: aparte de las dos pruebas Terminal-Bench, sus cifras de código son de Moonshot.

¿Cómo se empieza a usar Kimi K3.1 Pro?

Recarga al menos $1 en la plataforma de API de Moonshot y llama a kimi-k3.1-pro desde cualquier cliente compatible con OpenAI, o elígelo en la app de Kimi o en Kimi Code.

Este es el ejemplo del inicio rápido de Moonshot, con el esfuerzo en high:

import os
from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key=os.environ["MOONSHOT_API_KEY"],
    base_url="https://api.moonshot.ai/v1",
)

completion = client.chat.completions.create(
    model="kimi-k3.1-pro",
    reasoning_effort="high",  # low, high o max (el valor por defecto)
    messages=[{"role": "user", "content": "Introduce Kimi K3.1 Pro in one sentence."}],
)
print(completion.choices[0].message.content)

1. En conversaciones de varios turnos y bucles de herramientas, devuelve el mensaje completo del asistente, con reasoning_content y tool_calls; Moonshot lo exige.
2. Omite temperature, top_p, n y las dos penalizaciones: están fijas.
3. Envía las imágenes en base64 o como archivos subidos; las URL públicas de imagen no funcionan.
4. Para Codex, la guía de Moonshot pone model = "kimi-k3.1-pro" con wire_api = "responses" y la URL base https://api.moonshot.ai/v1.

OmniaKey no sirve K3.1 Pro a 24 de octubre de 2026. Sí sirve Kimi K3 y todos los rivales de la tabla de Moonshot, desde Claude Opus 5.5 y GPT-6 Astra hasta DeepSeek V4.1 Flash y GLM-5.3, con una sola clave de API compatible con OpenAI. Ejecuta la misma tarea en cada uno y compara.

Preguntas frecuentes

¿Por qué mi cuenta nueva de Kimi API no puede usar K3.1 Pro?

Moonshot lo desbloquea solo con una recarga de al menos $1. La recarga total también fija tus límites: el nivel 0 permite 3 peticiones por minuto.

¿K3.1 Pro Highspeed es otro modelo?

Moonshot lo vende como una versión de K3.1 Pro que va de 2 a 3 veces más rápido, al doble de precio de entrada y salida; la entrada en caché sigue en $0.20. OpenRouter lista los dos bajo un mismo modelo, con Highspeed en su nivel "priority".

¿Se puede apagar el razonamiento de Kimi K3.1 Pro?

No. La documentación de Moonshot dice que siempre piensa; pon reasoning_effort en low para acortarlo. La ficha de OpenRouter muestra una opción "none", pero los documentos de Moonshot no incluyen ese ajuste.

¿Kimi K3.1 Pro es de código abierto?

Moonshot dice que los pesos completos llegarán a más tardar el 4 de noviembre de 2026; la API y las apps funcionan ya. También dice que quitó los datos de entrenamiento relacionados con ciberataques de la versión de pesos abiertos, y el anuncio aún no nombra una licencia.

¿Cuánto cuesta Kimi K3.1 Pro en China?

En la plataforma china de Moonshot cuesta ¥13 por millón de tokens de entrada, ¥1,30 de entrada en caché y ¥68 de salida. Kimi K3 cuesta ¥20, ¥2 y ¥100.

Fuentes

• Moonshot: presentación de Kimi K3.1 Pro (23 de octubre de 2026)
• API de Moonshot: inicio rápido de Kimi K3.1 Pro, esfuerzo de razonamiento, precios y recargas y límites
• Precios de la plataforma china de Moonshot
• Artificial Analysis: Kimi K3.1 Pro y GDPval-AA
• Tabla de Terminal-Bench 4.0 y tabla de SWE-Marathon
• Anthropic: ficha de sistema de Claude Opus 5.5 y precios
• OpenAI: anuncio de GPT-6 Astra y página del modelo
• OpenRouter: Kimi K3.1 Pro
• Hilo de lanzamiento en Hacker News

Todo comprobado el 24 de octubre de 2026.