# Kimi K3.1 Pro: prezzo API, $2 per milione di token in input > Kimi K3.1 Pro costa $2 per 1 milione di token in input e $10 in output nella pagina dei prezzi di Moonshot. Nove richieste mostrano il costo di ogni chiamata. - Canonical HTML: https://omniakey.com/it/blog/kimi-k3-1-pro-api-pricing - Markdown: https://omniakey.com/it/blog/kimi-k3-1-pro-api-pricing.md - Published: 2026-11-01 (updated 2026-11-01) - Author: Kiki, COO at OmniaKey - Language: it - Category: Cost control - Reading time: 9 min - All posts: https://omniakey.com/blog/llms.txt --- [Kimi K3.1 Pro](https://omniakey.com/it/kimi-k3-1-pro) costa $2.00 per milione di token in input, $10.00 per milione di token in output e $0.20 per milione di token di input in cache secondo la pagina dei prezzi di Moonshot (verificata il 1º novembre 2026). In nove richieste reali una chiamata è costata da $0.0026 a $0.0556, e i token di output, per la maggior parte ragionamento, sono stati la voce più pesante della fattura in otto delle nove. **Risposta breve** - **$2.00 in input, $10.00 in output, $0.20 in cache.** La tariffa è uguale a ogni lunghezza del prompt, fino al contesto pieno di 1.048.576 token (quickstart di K3.1 Pro di Moonshot, verificato il 1º novembre 2026). - **La fattura la porta l'output.** Il thinking viene fatturato come output, e l'output è stato più della metà del costo in otto delle nostre nove richieste, tra l'84% e il 97% in sette. - **La cache ha tagliato il costo dell'input dell'88%.** Abbiamo fatto tre domande sullo stesso catalogo da 7.300 token: input a $0.01468 alla prima chiamata e circa $0.00175 in ciascuna delle due successive. - **Imposta tu il livello di sforzo.** Lo sforzo alto è costato il 43% in più del basso sulla stessa spiegazione e l'82% in più sullo stesso compito di codice. ## Quanto costa Kimi K3.1 Pro? |Modello|Input|Output|Input in cache| |-|-|-|-| |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| Tutte le cifre sono in USD per milione di token, dalla [pagina dei prezzi di Moonshot](https://platform.kimi.ai/docs/pricing/chat) (verificata il 1º novembre 2026). Highspeed raddoppia input e output, mentre l'input in cache resta a $0.20. [Kimi K3](https://omniakey.com/it/kimi-k3), il precedente modello di punta, sta fra i due livelli K3.1. La tariffa è piatta a ogni lunghezza: un prompt vicino al limite di 1.048.576 token paga gli stessi $2.00 per milione di uno corto, e il tetto di output è 131.072 per impostazione predefinita e si può alzare a 1.048.576 ([quickstart](https://platform.kimi.ai/docs/guide/kimi-k3-1-pro-quickstart), verificato il 1º novembre 2026). Un token di input in cache costa $0.20 invece di $2.00, uno sconto del 90%, e ogni hit rinnova il TTL della voce; 5 minuti è il valore predefinito. Una scrittura da 5 minuti costa $2.00 per milione, come l'input fresco, e una da 1 ora costa $4.00 per milione. |Modello|Scrittura 5 minuti|Scrittura 1 ora| |-|-|-| |K3.1 Pro|$2.00|$4.00| |K3.1 Pro Highspeed|$4.00|$8.00| |Kimi K3|$3.00|$6.00| Batch gira al 60% del listino, $1.20 in input e $6.00 in output, per `kimi-k3.1-pro` e Kimi K3, e paga comunque il costo di scrittura in cache, con hit in cache best effort ([pagina dei prezzi Batch](https://platform.kimi.ai/docs/pricing/batch.md), verificata il 1º novembre 2026). Sulla [piattaforma cinese](https://platform.kimi.com/docs/pricing/chat) di Moonshot lo stesso modello costa ¥13.00 in input, ¥68.00 in output e ¥1.30 in cache. Gli strumenti si pagano a chiamata: $0.002 per Web Search Basic, $0.003 per Web Search Pro, $0.002 per URL Fetch e $0.005 per lo strumento `web_search` della Responses API, mentre le ricerche fallite o vuote sono gratuite ([prezzi degli strumenti](https://platform.kimi.ai/docs/pricing/websearch), verificati il 1º novembre 2026). I prezzi non includono le imposte. ## Come viene fatturata una singola richiesta? Tre righe decidono una fattura: input non in cache, input in cache e output. ```text costo = input senza cache / 1M × $2.00 + input in cache / 1M × $0.20 + output / 1M × $10.00 ``` Il ragionamento sta dentro la riga dell'output. La [guida ai modelli thinking](https://platform.kimi.ai/docs/guide/use-thinking-models.md) di Moonshot dice che `reasoning_content` conta nella tua quota di token in input e output. Il thinking non si può nemmeno spegnere; alla domanda su come farlo, il quickstart di Moonshot risponde: "You can't — K3.1 Pro always thinks. If the reasoning takes too long, set reasoning\_effort to low" (verificato il 1º novembre 2026). Una richiesta di spiegazione del nostro set di prova: 117 token di input nuovi, 470 token di output, 298 dei quali di ragionamento. L'input è costato 117 / 1M × $2.00 = $0.00023, l'output 470 / 1M × $10.00 = $0.00470, quindi la chiamata è costata **$0.00493**, il 95,3% in output. ## Quanto sono costate nove richieste reali? Il 1º novembre 2026 abbiamo eseguito nove richieste con `kimi-k3.1-pro` tramite l'API compatibile OpenAI di OmniaKey, in streaming, con `max_tokens` a 4.000 per le domande sul catalogo, 8.000 per le spiegazioni e 32.000 per il codice. Le tre domande sul catalogo hanno inviato di nuovo lo stesso CSV da 450 righe, circa 7.300 token. I costi vengono dal campo `usage` dell'API ai prezzi di listino di Moonshot, non a quelli di OmniaKey: $2.00 in input, $0.20 in cache, $10.00 in output. |Richiesta|Sforzo|Token in input|Output (ragionamento)|Costo|Risultato| |-|-|-|-|-|-| |Catalogo, domanda 1|low|7.340|4.096 (4.093)|$0.05564|Tetto raggiunto, risposta vuota| |Catalogo, domanda 2|low|156 + 7.168 in cache|927 (911)|$0.01102|Risponde 25, il corretto è 26| |Catalogo, domanda 3|low|152 + 7.168 in cache|87 (69)|$0.00261|Corretto| |Spiegazione|low|117|470 (298)|$0.00493|133 parole| |Spiegazione|high|117|680 (517)|$0.00703|126 parole| |Spiegazione|predefinito|117|472 (304)|$0.00495|129 parole| |Codice|low|275|318 (57)|$0.00373|10/10 test| |Codice|high|275|624 (354)|$0.00679|10/10 test| |Codice|predefinito|19 + 256 in cache|310 (49)|$0.00319|10/10 test| Le nove chiamate sono costate in tutto $0.09989, da $0.00261 a $0.05564. Le domande sul CSV erano ricerche, la spiegazione chiedeva circa 120 parole sulla cache del prompt e il codice chiedeva una funzione `merge_bookings` verificata da 10 unit test. ### La cache del prompt ha aiutato? Sì, sulle due chiamate che hanno preso la cache. Nelle domande 2 e 3, 7.168 dei circa 7.320 token di input sono arrivati dalla cache e la riga dell'input è scesa da $0.01465 a $0.00175, un taglio dell'88%; la domanda 3 è costata $0.00261 invece di $0.01551. Non abbiamo inviato impostazioni di cache; gli hit sono comparsi nell'usage restituito dall'API di OmniaKey, con 0 token di scrittura in cache. 10.000 ricerche come la domanda 3 costano circa $26.08 con la cache e $155.10 senza. ### Quanto cambia la fattura reasoning\_effort? Lo sforzo alto è costato il 43% in più del basso sulla spiegazione e l'82% in più sul codice, perché ha scritto il 45% e il 96% di output in più: 680 contro 470 e 624 contro 318. Tutte e tre le esecuzioni di codice hanno superato 10 test su 10. La [guida allo sforzo di ragionamento](https://platform.kimi.ai/docs/guide/use-reasoning-effort) di Moonshot elenca `low`, `high` e `max`, con `max` come predefinito (verificata il 1º novembre 2026). Nelle nostre esecuzioni il predefinito si è comportato come low: 472 contro 470 token di output sulla spiegazione, 310 contro 318 sul codice. È un'esecuzione per impostazione, quindi imposta il livello e misura. Low ha un costo suo: ha risposto 25 dove il conteggio corretto del catalogo era 26. ## Dove si spende troppo? - **Un tetto che il ragionamento si mangia.** Con `max_tokens` a 4.000 e sforzo low, la prima richiesta sul catalogo si è fermata al tetto. L'API ha riportato 4.096 token di output, 4.093 dei quali di ragionamento, e una risposta vuota, e la chiamata è costata comunque $0.05564, di cui $0.04096 in output. Metti `max_completion_tokens` sopra la risposta più il suo thinking. - **Il livello di sforzo predefinito.** La documentazione di Moonshot indica `max` come predefinito. Su Hacker News, willmorrison ha scritto il 23 ottobre 2026 a proposito dell'abbonamento da $100 al mese, non dell'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 doppio della tariffa.** La stessa spiegazione da 117 in input e 470 in output costa $0.00987 su `kimi-k3.1-pro-highspeed` invece di $0.00493. - **La verbosità.** [Artificial Analysis](https://artificialanalysis.ai/models/kimi-k3-1-pro) ha contato 110M token per K3.1 Pro in tutte le valutazioni dell'Intelligence Index, contro una mediana di 70M, e stima un compito dell'indice in media a $3.68 dai token usati da ogni compito (verificato il 1º novembre 2026). ## Come si confronta con Claude Sonnet 5.5, Opus 5.5, GPT-6 Astra e GLM-5.3? Kimi K3.1 Pro ha gli stessi prezzi di input e output di Claude Sonnet 5.5, eppure i due sono lontanissimi sul costo di un compito finito. |Modello|Input|Output|Input in cache|Costo per compito dell'Intelligence Index| |-|-|-|-|-| |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|—| I prezzi dei token vengono da [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) e [DeepSeek](https://api-docs.deepseek.com/quick_start/pricing), tutti verificati il 1º novembre 2026; DeepSeek V4 Pro mostra le tariffe di punta, con la metà fuori punta. L'ultima colonna è il costo medio per compito dell'Intelligence Index di Artificial Analysis (verificato il 1º novembre 2026), che la sua pagina non riporta per DeepSeek V4 Pro. Agli stessi $2.00 e $10.00, Kimi K3.1 Pro costa $3.68 per compito dell'indice contro $0.78 di Sonnet 5.5, 4,7 volte tanto. Un benchmark fatto in casa è andato nella direzione opposta: thefourthchime ha scritto su Hacker News il 23 ottobre 2026 che "Kimi K3.1 Pro ties Sonnet 5.5 at 93, for $0.68 and 11 min vs Sonnet's $1.61 and 14 min." È il tuo compito a decidere quale schema ottieni, quindi calcola prima il costo di un paio di compiti tuoi; la [recensione di K3.1 Pro](https://omniakey.com/it/blog/kimi-k3-1-pro-review) ha i punteggi dei benchmark. Le tariffe attuali dei cinque rivali sono nelle pagine dei modelli [Claude Sonnet 5.5](https://omniakey.com/it/claude-sonnet-5-5), [Claude Opus 5.5](https://omniakey.com/it/claude-opus-5-5), [GPT-6 Astra](https://omniakey.com/it/gpt-6-astra), [GLM-5.3](https://omniakey.com/it/glm-5-3) e [DeepSeek V4 Pro](https://omniakey.com/it/deepseek-v4-pro). Le tariffe di punta e fuori punta di DeepSeek sono spiegate nei [prezzi API DeepSeek V4 Pro](https://omniakey.com/it/blog/deepseek-v4-pro-api-pricing). ## Come si taglia la fattura? 1. Imposta `reasoning_effort` da te: il predefinito è `max`, lo sforzo alto è costato dal 43% all'82% in più del basso nelle nostre esecuzioni, e low ha superato tutti i 10 test di codice. 2. Lascia margine in output per il thinking: il ragionamento si fattura come output e può riempire il tetto, come ha mostrato quella prima esecuzione da 4.093 token. 3. Tieni la parte stabile del prompt all'inizio e identica fra le chiamate: il nostro CSV è tornato tre volte, e le ultime due chiamate hanno letto 7.168 token dalla cache a $0.20 invece di $2.00. 4. Manda i lavori offline su Batch al 60% del listino, $1.20 in input e $6.00 in output per milione; la spiegazione costerebbe circa $0.00296, e gli hit in cache su batch sono in best effort. 5. Resta sul livello standard a meno che aspettare costi più dei token; Highspeed raddoppia entrambe le tariffe. Kimi K3.1 Pro è anche sull'API compatibile OpenAI di OmniaKey, la stessa API delle nostre nove esecuzioni, quindi una chiave copre questo modello e i cinque rivali qui sopra. Le tariffe attuali sono nella [pagina del modello Kimi K3.1 Pro](https://omniakey.com/it/kimi-k3-1-pro) e nella [pagina dei prezzi](https://omniakey.com/it/pricing). ## Domande frequenti ### Quanto costa Kimi K3.1 Pro per milione di token? $2.00 per l'input, $10.00 per l'output e $0.20 per l'input in cache, per milione di token (pagina dei prezzi di Moonshot, verificata il 1º novembre 2026). Highspeed raddoppia input e output, e l'input in cache resta a $0.20. ### I token di ragionamento di Kimi K3.1 Pro si pagano? Sì. La guida ai modelli thinking di Moonshot dice che `reasoning_content` conta nella quota di token in input e output, quindi il ragionamento si paga alla tariffa di output di $10.00. Nelle nostre esecuzioni è andato dal 15,8% al 99,9% dei token di output. ### Si può spegnere il thinking su Kimi K3.1 Pro? No. Il quickstart di Moonshot dice che K3.1 Pro pensa sempre e suggerisce di impostare `reasoning_effort` su `low` quando il ragionamento richiede troppo tempo. I livelli sono tre: low, high e max, con max come predefinito. ### Quanto bisogna ricaricare per usare Kimi K3.1 Pro? $1. La [pagina dei limiti](https://platform.kimi.ai/docs/pricing/limits) di Moonshot (verificata il 1º novembre 2026) dice che una ricarica minima di $1 sblocca il modello, con 1 richiesta in parallelo, 3 richieste al minuto, 500.000 token al minuto e 1.500.000 token al giorno. Una ricarica cumulativa di $5 porta un voucher da $5, e $10 cumulativi alzano il limite a 100 richieste al minuto senza tetto giornaliero; i voucher non contano nel totale. ### Che fine hanno fatto i prezzi di Kimi K2? I modelli K2 si sono chiusi ai nuovi utenti il 31 ottobre 2026, gli utenti esistenti mantengono l'accesso e tutti i modelli K2 escono di scena entro la fine di dicembre 2026 (pagina dei prezzi di Moonshot, verificata il 1º novembre 2026). [Kimi K2.7 Code](https://omniakey.com/it/kimi-k2-7-code) (`kimi-k2.7-code`) elenca $0.95 in input, $4.00 in output e $0.19 di input in cache per milione, con un contesto di 262.144 token. ## Fonti verificate - [Moonshot: prezzi dei modelli chat](https://platform.kimi.ai/docs/pricing/chat) - [Moonshot: quickstart](https://platform.kimi.ai/docs/guide/kimi-k3-1-pro-quickstart) - [Moonshot: sforzo di ragionamento](https://platform.kimi.ai/docs/guide/use-reasoning-effort) - [Moonshot: modelli thinking](https://platform.kimi.ai/docs/guide/use-thinking-models.md) - [Moonshot: limiti di frequenza](https://platform.kimi.ai/docs/pricing/limits) - [Moonshot: prezzi di Batch](https://platform.kimi.ai/docs/pricing/batch.md) - [Moonshot: prezzi degli strumenti](https://platform.kimi.ai/docs/pricing/websearch) - [Moonshot: prezzi della piattaforma cinese](https://platform.kimi.com/docs/pricing/chat) - [Anthropic: prezzi API](https://platform.claude.com/docs/en/about-claude/pricing) - [OpenAI: prezzi API](https://developers.openai.com/api/docs/pricing) - [Z.ai: prezzi dei modelli](https://docs.z.ai/guides/overview/pricing) - [DeepSeek: prezzi 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 su K3.1 Pro e Sonnet 5.5](https://news.ycombinator.com/item?id=50216342) - [Hacker News: willmorrison sullo sforzo predefinito](https://news.ycombinator.com/item?id=50214409)