Moonshot puso Kimi K3.1 Pro en la API de Kimi el 23 de octubre. Todavía no es un modelo de pesos abiertos, pero la empresa promete que "los pesos completos del modelo se publicarán a más tardar el 4 de noviembre de 2026", según recogió Simon Willison en su blog.
Junto al modelo base hay una versión Highspeed, entre 2 y 3 veces más rápida, que cuesta el doble. La excepción son los tokens de entrada que salen del caché, que se cobran igual en las dos versiones.
¿Cuánto cuesta Kimi K3.1 Pro?
La tabla de precios en dólares fija 2 dólares por millón de tokens de entrada y 10 dólares por millón de salida. Es lo mismo que cobra GPT-6.1 Sol y la mitad de lo que cuesta Claude Opus 5.5.
| Modelo | Entrada (USD por millón) | Salida (USD por millón) |
|---|---|---|
| Kimi K3.1 Pro | 2 | 10 |
| GPT-6.1 Sol | 2 | 10 |
Dónde queda frente a los modelos cerrados
Los benchmarks de la propia Moonshot ponen a Kimi más o menos a la par de Opus 5.5 y de GPT-6 Astra. Les gana en algunas pruebas y se les acerca en otras.
La medición externa va en la misma línea. Artificial Analysis le asignó 55 puntos, por delante de Claude Fable 5.1, GPT-6 Astra y Gemini 4 Argon, que marcan 53 cada uno. Solo Claude Opus 5.5 lo supera, con 58.
Willison lo resume así. Es la primera vez que un modelo de pesos abiertos (o que lo será en pocos días) consigue una puntuación tan alta frente a la frontera.
Cómo probarlo desde la línea de comandos
Willison lo probó a través de la API de Moonshot con el comando llm openai endpoint, que agregó a LLM 0.32 en agosto:
llm openai endpoint \
https://api.moonshot.ai/v1 \
--key kimi \
-m kimi-k3.1-pro \
"Generate an SVG of a pelican riding a bicycle" \
--responses \
-o reasoning_effort low \
> kimi-k3.1-pro-pelican-low.stdout.txt \
2> kimi-k3.1-pro-pelican-low.stderr.txtllm openai endpoint corre instrucciones contra cualquier servicio compatible con la API de OpenAI, pero no guarda los resultados en su registro. Por eso el comando lleva las dos redirecciones finales. Una guarda la salida estándar y la otra la salida de error, donde queda la traza de razonamiento.
Los pelícanos en bicicleta
La prueba de siempre en el blog de Willison es pedirle al modelo un SVG de un pelícano andando en bicicleta. Estos son los pelícanos que dibujó Kimi K3.1 Pro en los tres niveles de razonamiento que admite el modelo, low, medium y max.
Para comparar, Willison corrió de nuevo la misma instrucción con Kimi K3 en esos tres niveles. El lanzamiento se discutió en Hacker News.
