Kimi K3.1 Pro API 价格：输入每百万 token 2 美元

Kimi K3.1 Pro 的输入价是每百万 token $2.00，输出价 $10.00，缓存输入 $0.20。价格来自 Moonshot 价格页，2026 年 11 月 1 日核对。我们跑了 9 次真实请求，单次花费在 $0.0026 到 $0.0556 之间。九次里有八次，输出 token 是账单的大头，输出里大部分是思考。

先说结论

• 输入 $2.00，输出 $10.00，缓存 $0.20。 提示词多长都按这个价，直到 1,048,576 token 的完整上下文。来源是 Moonshot 的 K3.1 Pro 快速上手页，2026 年 11 月 1 日核对。
• 账单大头在输出。 思考按输出计费，九次里有八次输出占了一半以上的费用，其中七次占到 84% 到 97%。
• 缓存把输入成本降了 88%。 我们围绕同一份约 7,300 token 的目录问了三个问题。第一次输入花 $0.01468，后两次各约 $0.00175。
• 推理强度自己定。 同样一道解释题，高强度比低强度贵 43%；同样一道代码题贵 82%。

Kimi K3.1 Pro 多少钱？

以上都是每百万 token 的美元价，来自 Moonshot 价格页（2026 年 11 月 1 日核对）。Highspeed 的输入和输出翻倍，缓存输入仍是 $0.20。Kimi K3 是上一代旗舰，价格夹在两档 K3.1 之间。

价格在任何长度下都一样。接近 1,048,576 token 上限的提示词，和很短的提示词同样按每百万 $2.00 计费。输出上限默认 131,072，可以提到 1,048,576（快速上手，2026 年 11 月 1 日核对）。

缓存输入 token 按 $0.20 计费，比 $2.00 便宜 90%。每次命中都会刷新缓存条目的存活时间，默认 5 分钟。5 分钟写入每百万 $2.00，和全新输入同价；1 小时写入每百万 $4.00。

Batch 按标价的 60% 计费，输入 $1.20、输出 $6.00，适用于 kimi-k3.1-pro 和 Kimi K3。缓存写入照样收费，缓存命中是尽力而为（Batch 价格页，2026 年 11 月 1 日核对）。在 Moonshot 的 中国区平台 上，同一个模型输入 ¥13.00、输出 ¥68.00、缓存 ¥1.30。

工具按次计费。Web Search Basic $0.002，URL Fetch $0.002。Web Search Pro $0.003，Responses API 的 web_search 工具 $0.005。搜索失败或结果为空不收费（工具价格，2026 年 11 月 1 日核对）。价格不含税。

一次请求怎么计费？

一次账单由三行决定：未缓存输入、缓存输入和输出。

费用 = 未缓存输入 / 1M × $2.00
     + 缓存输入   / 1M × $0.20
     + 输出       / 1M × $10.00

思考算在输出那一行。Moonshot 的 思考模型说明 写明 reasoning_content 计入输入/输出 token 配额。思考也关不掉，问到怎么关，Moonshot 的快速上手页回答："You can't — K3.1 Pro always thinks. If the reasoning takes too long, set reasoning_effort to low"（2026 年 11 月 1 日核对）。意思是关不掉，K3.1 Pro 一直在思考，思考太久就把 reasoning_effort 设成 low。

我们自己的一道解释题：新输入 117 token，输出 470 token，其中 298 是思考。输入 117 / 1M × $2.00 = $0.00023。输出 470 / 1M × $10.00 = $0.00470。这一次调用花了 $0.00493，其中 95.3% 是输出。

9 次真实请求花了多少钱？

2026 年 11 月 1 日，我们跑了 9 次请求，走的是 OmniaKey 的 OpenAI 兼容接口。模型是 kimi-k3.1-pro，全部流式返回。max_tokens 在目录题里设 4,000，解释题 8,000，代码题 32,000。三道目录题反复发送同一份 450 行 CSV，约 7,300 token。费用取自 API 返回的 usage 字段。单价按 Moonshot 的标价算：输入 $2.00、缓存 $0.20、输出 $10.00。OmniaKey 的价格不参与计算。

九次调用合计 $0.09989，单次从 $0.00261 到 $0.05564。CSV 的题是查数，解释题要求用约 120 词讲清提示词缓存，代码题要求写一个 merge_bookings 函数，并用 10 个单元测试检查。

提示词缓存有用吗？

有用，两次命中缓存的调用都省了钱。第 2、3 题里，约 7,320 个输入 token 中有 7,168 个来自缓存。输入费用从 $0.01465 降到 $0.00175，少了 88%。第 3 题花了 $0.00261，全价要 $0.01551。缓存参数我们一个没设；命中情况出现在 OmniaKey 接口返回的 usage 里，缓存写入 token 是 0。像第 3 题这样的查询做 10,000 次，有缓存约 $26.08，没有缓存 $155.10。

推理强度会让账单差多少？

同样一道解释题，高强度比低强度贵 43%；同样一道代码题贵 82%。原因是输出分别多了 45% 和 96%：680 对 470，624 对 318。三次代码运行都通过了 10 项测试里的 10 项。

Moonshot 的 推理强度说明 列出 low、high 和 max 三档，默认是 max（2026 年 11 月 1 日核对）。在我们的运行里，默认档的表现接近 low：解释题输出 472 对 470，代码题 310 对 318。每档只跑了一次，所以档位要自己设、自己量。low 也有代价：目录题它答 25，正确答案是 26。

钱最容易花在哪里？

• 上限被思考吃满。 max_tokens 设 4,000、强度 low，第一次目录请求就停在上限。API 报告输出 4,096 token，其中 4,093 是思考，回答是空的。这一次仍花了 $0.05564，其中 $0.04096 是输出。把 max_completion_tokens 设得比答案加思考更大。
• 默认的推理强度。 Moonshot 文档写明默认是 max。Hacker News 用户 willmorrison 在 2026 年 10 月 23 日谈的是每月 $100 的订阅，不是 API："Bought the $100/month subscription and hit my 5-hour limit with one prompt on default settings (max effort) in their CLI harness." 意思是买下每月 $100 的套餐，在 CLI 里用默认设置发了一条提示词，就撞上了 5 小时的上限。
• Highspeed 单价翻倍。 同样 117 进、470 出的解释题，用 kimi-k3.1-pro-highspeed 要 $0.00987，标准档只要 $0.00493。
• 输出啰嗦。 Artificial Analysis 的 Intelligence Index 评测里，K3.1 Pro 用了 110M token。中位数是 70M。按每个任务实际用掉的 token 算，一个指数任务平均 $3.68（2026 年 11 月 1 日核对）。

和 Claude Sonnet 5.5、Opus 5.5、GPT-6 Astra、GLM-5.3 比怎么样？

Kimi K3.1 Pro 的输入和输出价格和 Claude Sonnet 5.5 一样。但做完同一个任务，成本可以差出几倍。

token 价格来自 Anthropic、OpenAI、Z.ai 和 DeepSeek。以上都在 2026 年 11 月 1 日核对。DeepSeek V4 Pro 显示的是高峰时段价格，低谷是半价。最后一列是 Artificial Analysis 算的单任务平均成本（2026 年 11 月 1 日核对）。DeepSeek V4 Pro 那一格空着，它的页面上没有。

同样是 $2.00 和 $10.00，Kimi K3.1 Pro 每个指数任务 $3.68。Sonnet 5.5 是 $0.78，前者是后者的 4.7 倍。也有用户的实测相反：thefourthchime 在 2026 年 10 月 23 日于 Hacker News 写道，"Kimi K3.1 Pro ties Sonnet 5.5 at 93, for $0.68 and 11 min vs Sonnet's $1.61 and 14 min." 意思是 K3.1 Pro 拿到 93 分，花 $0.68、11 分钟，Sonnet 5.5 花 $1.61、14 分钟。你的任务决定碰到哪种情况，先拿几个自己的任务算一算；K3.1 Pro 评测 里有跑分。

五个对手的当前价格在各自的模型页上：Claude Sonnet 5.5、Claude Opus 5.5、GPT-6 Astra、GLM-5.3 和 DeepSeek V4 Pro。

DeepSeek 的高峰和低谷价格，见 DeepSeek V4 Pro API 价格。

怎么把账单降下来？

1. 自己设 reasoning_effort：默认是 max。在我们的运行里，高强度比低强度贵 43% 到 82%，low 通过了全部 10 项代码测试。
2. 给思考留出输出余量：思考按输出计费，能把上限吃满，第一次那 4,093 token 的运行就是这样。
3. 把提示词里稳定的部分放在最前面，每次调用保持一致。我们的 CSV 发了三次，后两次有 7,168 token 走缓存价 $0.20，比全价 $2.00 便宜。
4. 离线任务走 Batch，按标价 60% 计费，每百万输入 $1.20、输出 $6.00。那道解释题约 $0.00296。Batch 的缓存命中是尽力而为。
5. 除非等待比 token 更贵，否则用标准档；Highspeed 两档价格都翻倍。

Kimi K3.1 Pro 也在 OmniaKey 的 OpenAI 兼容接口上，上面 9 次运行走的就是它。一个 key 就能用它和上面五个对手。当前价格在 Kimi K3.1 Pro 模型页 和 价格页 上。

国内怎么用

在国内，可以在 Moonshot 中国区平台（platform.kimi.com）调用 K3.1 Pro，按人民币计费。价格是上面给的 ¥13.00 / ¥68.00 / ¥1.30。想用一个 key 同时调用 Kimi K3.1 Pro 和上面五个对手，可以用 OmniaKey。它支持支付宝、微信支付人民币直充，当前价格在各模型页上。

常见问题

Kimi K3.1 Pro 每百万 token 多少钱？

每百万 token 的价格：输入 $2.00、输出 $10.00、缓存输入 $0.20。价格来自 Moonshot 价格页，2026 年 11 月 1 日核对。Highspeed 的输入和输出翻倍，缓存输入仍是 $0.20。

Kimi K3.1 Pro 的思考 token 收费吗？

收。Moonshot 的思考模型说明写明 reasoning_content 计入输入/输出 token 配额，思考就按 $10.00 的输出价计费。在我们的运行里，思考占输出 token 的 15.8% 到 99.9%。

Kimi K3.1 Pro 能关掉思考吗？

不能。Moonshot 的快速上手页说 K3.1 Pro 一直在思考，思考太久时建议把 reasoning_effort 设成 low。档位有 low、high、max 三种，默认是 max。

用 Kimi K3.1 Pro 最少充值多少？

$1。Moonshot 的 限额页（2026 年 11 月 1 日核对）说最低充值 $1 就能开通模型。起步是 1 个并发请求、每分钟 3 次请求、每分钟 500,000 token、每天 1,500,000 token。累计充值 $5 送 $5 代金券，累计 $10 把限额提到每分钟 100 次请求，没有每日上限；代金券不计入累计金额。

Kimi K2 系列还能用吗，价格是多少？

K2 系列在 2026 年 10 月 31 日停止对新用户开放，老用户还能用。所有 K2 模型会在 2026 年 12 月底前下线（Moonshot 价格页，2026 年 11 月 1 日核对）。Kimi K2.7 Code（kimi-k2.7-code）的价格是每百万 token 输入 $0.95、输出 $4.00、缓存输入 $0.19，上下文 262,144 token。

核验来源

• Moonshot：对话模型价格
• Moonshot：快速上手
• Moonshot：推理强度
• Moonshot：思考模型
• Moonshot：请求限额
• Moonshot：Batch 价格
• Moonshot：工具价格
• Moonshot：中国区平台价格
• Anthropic：API 价格
• OpenAI：API 价格
• Z.ai：模型价格
• DeepSeek：API 价格
• Artificial Analysis：K3.1 Pro
• Hacker News：thefourthchime 谈 K3.1 Pro 和 Sonnet 5.5
• Hacker News：willmorrison 谈默认推理强度