Kimi K3.1 Pro : avis, benchmarks et prix face à Kimi K3

Kimi K3.1 Pro est le nouveau modèle phare de Moonshot AI, sorti le 23 octobre 2026. C'est Kimi K3 avec beaucoup plus de post-entraînement, le même contexte de 1 M de tokens et un prix plus bas : $2 par million de tokens en entrée et $10 en sortie. Sur le tableau de 14 tests de Moonshot, il bat Claude Opus 5.5 sur 9 et GPT-6 Astra sur 10.

Une vérification indépendante confirme l'essentiel. Artificial Analysis le classe 4e sur 215 modèles, à 3 points d'Opus 5.5, et sa propre exécution de Terminal-Bench 4.0 donne 67,2 % à K3.1 Pro, au-dessus de ce qu'annonçait Moonshot.

Il y a aussi des réserves : Artificial Analysis le mesure plus lent que la moyenne et très bavard, et les poids ouverts ne sont pas encore là : ils doivent arriver au plus tard le 4 novembre. Nous n'avons pas exécuté K3.1 Pro, donc les chiffres ci-dessous viennent de Moonshot et d'Artificial Analysis.

L'essentiel

• Un tiers moins cher que K3, API inchangée. $2 en entrée et $10 en sortie par million de tokens, contre $3 et $15 pour K3 ; il suffit de passer le nom du modèle à kimi-k3.1-pro.
• Proche de Claude Opus 5.5 sur le tableau de Moonshot. 65,7 % à Terminal-Bench 4.0 contre 66,4 % pour Opus 5.5 et 58,2 % pour GPT-6 Astra. Son point faible, ce sont les sciences : 38,1 % à Terminal-Bench Science contre 68,1 % pour GPT-6 Astra, un écart que confirme l'exécution propre d'Artificial Analysis.
• Les tests indépendants confirment le score en code. L'exécution de Terminal-Bench 4.0 par Artificial Analysis donne 67,2 %, devant les 59,6 % d'Opus 5.5, et son indice le place 4e sur 215 modèles. La réserve : 73 tokens par seconde et beaucoup de texte, donc une tâche coûte $2.11, plus proche des $3.26 de GPT-6 Astra que ne le laisse croire son prix au token.
• Notre conseil : si vous utilisez K3, passez à K3.1 Pro maintenant. Si vous utilisez Opus 5.5 ou GPT-6 Astra, faites d'abord tourner quelques tâches à vous : l'économie est réelle, mais la plupart de ses scores viennent encore de Moonshot seul.

Qu'est-ce que Kimi K3.1 Pro ?

C'est Kimi K3 entraîné bien plus loin, à un prix plus bas. Moonshot le présente comme « notre modèle à poids ouverts de classe 3T le plus capable à ce jour » et comme le premier modèle d'une nouvelle série K3.1.

Deux noms de modèle : kimi-k3.1-pro et kimi-k3.1-pro-highspeed, que Moonshot annonce 2 à 3 fois plus rapide pour le double du prix.

Aujourd'hui, il tourne dans l'application Kimi et sur kimi.ai, dans Kimi Work (3.1.0 ou plus), dans Kimi Code (à choisir avec /model) et via l'API de Moonshot. Dans Kimi Enterprise, il reste masqué jusqu'à ce qu'un administrateur l'active. Sur OpenRouter, Moonshot est pour l'instant le seul fournisseur.

Que vaut-il face à Claude Opus 5.5 et GPT-6 Astra ?

Sur le tableau de Moonshot, il échange les victoires avec les deux : il bat Claude Opus 5.5 sur 9 tests sur 14 et GPT-6 Astra sur 10.

Ce sont des pourcentages, sauf GDPval-AA qui est une note Elo ; chiffres issus de l'annonce de Moonshot du 23 octobre 2026.

Face à Opus 5.5, ses plus gros écarts sont sur SWE-Marathon (51,7 contre 46,3) et GDP.pdf (34,6 contre 30,6). Sa défaite la plus nette est Terminal-Bench Science : 38,1 contre 68,1 pour GPT-6 Astra et 63,3 pour Opus 5.5.

Il bat aussi DeepSeek V4.1 Flash 1017 et GLM-5.3 sur tous les tests où ils figurent : à Terminal-Bench 4.0, 65,7 contre 42,3 et 41,8. Claude Fable 5.1 le devance sur trois : Terminal-Bench Science, Frontier Finance et OSWorld.

Moonshot a fait tourner K3.1 Pro avec l'effort de raisonnement maximal, une température de 1.0 et un top-p de 0.95, surtout dans Claude Code, et chaque modèle au plus haut de son réglage de réflexion. La plupart des scores des rivaux viennent des rapports de leurs éditeurs ou de classements publics ; quelques-uns ont été exécutés par Moonshot.

La note de Moonshot précise que les modèles Claude « peuvent inclure des solutions de repli » et les modèles GPT « peuvent inclure des garde-fous cyber ». Kimi Code Bench 3.0 est un test interne de Moonshot.

Les tests indépendants confirment-ils ?

En grande partie, oui. Artificial Analysis mène ses propres tests et classe K3.1 Pro 4e sur 215 modèles ; parmi les rivaux ci-dessus, seul Claude Opus 5.5 fait mieux.

Intelligence Index v4.3.2 d'Artificial Analysis, vitesse de sortie et coût moyen par tâche de l'indice, vérifiés le 24 octobre 2026. Ses 10 tests incluent Terminal-Bench 4.0, GDPval-AA et GDP.pdf, qui figurent aussi dans le tableau de Moonshot, mais Artificial Analysis les exécute lui-même.

Artificial Analysis fait aussi tourner Terminal-Bench Science, hors de son indice. Pour ces quatre tests, voici les deux résultats de K3.1 Pro :

Les deux se rejoignent de près : Artificial Analysis sort plus haut sur Terminal-Bench 4.0 et plus bas sur GDP.pdf et Terminal-Bench Science. Les 67,2 % de K3.1 Pro à Terminal-Bench 4.0 sont aussi le meilleur score du groupe : Opus 5.5 a obtenu 59,6 % et GPT-6 Astra 59,1 % sur les mêmes tests.

Son test scientifique confirme le point faible : 34,3 % pour K3.1 Pro contre 59,0 % pour Opus 5.5 et 63,3 % pour GPT-6 Astra.

La réserve, c'est la verbosité : K3.1 Pro a écrit 150 M de tokens pour boucler l'indice, contre une médiane de 87 M, et Artificial Analysis le qualifie de « très bavard ». Une tâche coûte donc environ deux tiers de GPT-6 Astra, alors que son prix au token en représente un cinquième.

Face à Opus 5.5, il coûte environ un tiers par tâche, pour un indice 3 points plus bas.

Les chiffres des rivaux tiennent-ils ? Oui, là où nous avons pu vérifier : Opus 5.5, GPT-6 Astra, Fable 5.1 et GLM-5.3 correspondent aux rapports de leurs éditeurs ou aux résultats publics de Terminal-Bench 4.0, SWE-Marathon et BenchCAD. Les notes GDPval-AA collent au tableau en direct d'Artificial Analysis à 2 points près.

Deux réserves :

• Le 66,4 d'Opus 5.5 à Terminal-Bench 4.0 est le chiffre d'Anthropic ; la meilleure exécution publique est 64,8.
• Le 75,8 de GPT-6 Astra sur OSWorld vient du rapport d'une autre entreprise ; l'annonce d'OpenAI donne 72,6 sur une autre version d'OSWorld.

Ce qui reste impossible à vérifier :

1. La plupart des scores de K3.1 Pro ne viennent que de Moonshot. Hormis les quatre ci-dessus, les tableaux publics n'ont pas encore de résultat : le classement Terminal-Bench 4.0 ne liste aucun modèle Kimi, et celui de SWE-Marathon affiche seulement Kimi K3, à 48,1.
2. Moonshot choisit les rivaux. Le classement public SWE-Marathon place Muse Wonder Full à 53,1, au-dessus des 51,7 de K3.1 Pro, et Muse Wonder n'est pas dans le tableau de Moonshot.
3. Les pages de Moonshot se contredisent : l'annonce donne 8,3 % de taux d'hallucination sur son test interne Hallu Bench Hard, contre 23,4 % pour K3, tandis que le guide de l'API indique 6,85 % et affiche encore des champs non remplis comme "[xx.x%]". Retenez le chiffre de l'annonce.
4. Les poids arrivent plus tard : « d'ici le 4 novembre », sans licence nommée.

Qu'est-ce qui change par rapport à Kimi K3 ?

Le prix baisse d'un tiers et les tests de Moonshot montent ; la façon de l'appeler ne change pas.

Les cinq sont des tests internes de Moonshot, tirés de l'annonce. Hallu Bench Hard mesure la part d'affirmations fausses dans les réponses : plus c'est bas, mieux c'est.

L'API fonctionne comme celle de K3 : il réfléchit toujours, accepte reasoning_effort en low, high ou max (par défaut max) et renvoie jusqu'à 131 072 tokens sauf si vous augmentez max_completion_tokens. La température est fixée à 1.0 et top_p à 0.95, donc ne les envoyez pas ; les images passent en base64 ou en fichier téléversé, pas par URL publique.

Deux nouveautés : la version Highspeed et l'arrêt de K2 par Moonshot. Les modèles K2 ferment aux nouvelles inscriptions le 31 octobre 2026, et Moonshot prévoit de retirer tous les K2 avant la fin décembre.

Dans notre test de Kimi K3, la réflexion toujours active au maximum rendait K3 2 à 4,4 fois plus lent que DeepSeek V4.1 Flash. Un développeur sur Hacker News rapporte que K3.1 Pro tourne « presque deux fois plus vite que k3 » sur son propre benchmark.

Combien coûte Kimi K3.1 Pro ?

$2 par million de tokens en entrée et $10 par million en sortie : la moitié du prix de Claude Opus 5.5 et un cinquième de celui de GPT-6 Astra.

Prix catalogue des pages tarifaires de Moonshot, Anthropic et OpenAI, vérifiés le 24 octobre 2026.

Une requête de 10 000 tokens en entrée et 2 000 en sortie coûte $0.04 sur K3.1 Pro, $0.06 sur K3, $0.08 sur Opus 5.5 ou K3.1 Pro Highspeed, et $0.20 sur GPT-6 Astra.

Les vraies requêtes écrivent souvent plus, car K3.1 Pro réfléchit avant chaque réponse, au maximum si vous ne baissez pas le réglage. Le coût par tâche d'Artificial Analysis ci-dessus inclut cette réflexion.

Moonshot met en cache automatiquement les préfixes de prompt répétés : un cache touché coûte $0.20 par million de tokens, un dixième du prix d'entrée, et l'écriture coûte $2.00 par million pour 5 minutes ou $4.00 pour 1 heure. Il n'y a pas de paliers selon la longueur du contexte.

Sur l'API de Moonshot, K3.1 Pro se débloque après une recharge d'au moins $1. Un nouveau compte démarre au niveau 0 avec 3 requêtes par minute et 1 à la fois ; $10 de recharge totale font passer à 100 par minute et 15 à la fois.

Faut-il passer à Kimi K3.1 Pro ?

Depuis K3, oui ; depuis Claude Opus 5.5 ou GPT-6 Astra, seulement après lui avoir confié quelques tâches à vous.

Si vous utilisez Opus 5.5 pour coder, la raison de tester K3.1 Pro est le coût : environ un tiers du coût par tâche d'Opus 5.5 sur la batterie d'Artificial Analysis, pour un indice 3 points plus bas. Essayez-le d'abord sur votre propre dépôt : à part les deux tests Terminal-Bench, ses chiffres en code viennent de Moonshot.

Comment commencer avec Kimi K3.1 Pro ?

Rechargez au moins $1 sur la plateforme API de Moonshot, puis appelez kimi-k3.1-pro depuis n'importe quel client compatible OpenAI, ou choisissez-le dans l'application Kimi ou dans Kimi Code.

Voici l'exemple du démarrage rapide de Moonshot, avec l'effort réglé sur 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 ou max (la valeur par défaut)
    messages=[{"role": "user", "content": "Introduce Kimi K3.1 Pro in one sentence."}],
)
print(completion.choices[0].message.content)

1. Dans les conversations à plusieurs tours et les boucles d'outils, renvoyez le message assistant complet, avec reasoning_content et tool_calls ; Moonshot l'exige.
2. Omettez temperature, top_p, n et les deux pénalités : ils sont fixes.
3. Envoyez les images en base64 ou en fichier téléversé ; les URL publiques ne marchent pas.
4. Pour Codex, le guide de Moonshot indique model = "kimi-k3.1-pro" avec wire_api = "responses" et l'URL de base https://api.moonshot.ai/v1.

OmniaKey ne sert pas K3.1 Pro au 24 octobre 2026. Il sert Kimi K3 et tous les rivaux du tableau de Moonshot, de Claude Opus 5.5 et GPT-6 Astra à DeepSeek V4.1 Flash et GLM-5.3, avec une seule clé API compatible OpenAI. Faites tourner la même tâche sur chacun et comparez.

Questions fréquentes

Pourquoi mon nouveau compte API Kimi ne peut-il pas utiliser K3.1 Pro ?

Moonshot ne le débloque qu'après une recharge d'au moins $1. La recharge totale fixe aussi vos limites : le niveau 0 autorise 3 requêtes par minute.

K3.1 Pro Highspeed est-il un autre modèle ?

Moonshot le vend comme une version de K3.1 Pro 2 à 3 fois plus rapide, au double du prix en entrée et en sortie ; l'entrée en cache reste à $0.20. OpenRouter liste les deux sous un même modèle, avec Highspeed sur son palier « priority ».

Peut-on désactiver la réflexion de Kimi K3.1 Pro ?

Non. La documentation de Moonshot indique qu'il réfléchit toujours ; mettez reasoning_effort sur low pour la raccourcir. La fiche OpenRouter affiche une option « none », mais les documents de Moonshot ne prévoient pas ce réglage.

Kimi K3.1 Pro est-il open source ?

Moonshot annonce les poids complets d'ici le 4 novembre 2026 ; l'API et les applications fonctionnent déjà. Il dit aussi avoir retiré les données d'entraînement liées au cyber de la version à poids ouverts, et l'annonce ne nomme encore aucune licence.

Combien coûte Kimi K3.1 Pro en Chine ?

Sur la plateforme chinoise de Moonshot, il coûte ¥13 par million de tokens en entrée, ¥1,30 en entrée mise en cache et ¥68 en sortie. Kimi K3 coûte ¥20, ¥2 et ¥100.

Sources

• Moonshot : présentation de Kimi K3.1 Pro (23 octobre 2026)
• API Moonshot : démarrage rapide de Kimi K3.1 Pro, effort de raisonnement, tarifs et recharges et limites
• Tarifs de la plateforme chinoise de Moonshot
• Artificial Analysis : Kimi K3.1 Pro et GDPval-AA
• Classement Terminal-Bench 4.0 et classement SWE-Marathon
• Anthropic : fiche système de Claude Opus 5.5 et tarifs
• OpenAI : annonce de GPT-6 Astra et page du modèle
• OpenRouter : Kimi K3.1 Pro
• Fil Hacker News sur la sortie

Le tout vérifié le 24 octobre 2026.