TL;DR
Kimi K3.1 Pro ist das Flaggschiffmodell der 3T-Klasse von Moonshot AI (2,8T gesamt / 104B aktive Parameter, 1M-Token-Kontext), veröffentlicht am 23. Oktober 2026. Der Zugriff erfolgt über eine OpenAI-kompatible API mit den Modell-IDs kimi-k3.1-pro (Standard) oder kimi-k3.1-pro-highspeed (2–3× schneller).
Für den einfachsten Multi-Modell-Workflow und oft niedrigere Preise nutzen Sie die Kimi K3.1 Pro API in CometAPI mit denselben Modell-IDs. Das Modell denkt stets nach (verwenden Sie reasoning_effort: low / high / max). Ideal für langfristiges Coding, 3D/CAD, Finanzanalyse und agentische Workflows. Vollständig offene Gewichte werden bis zum 4. November 2026 erwartet.
Dieser Leitfaden richtet sich an Entwickler, die eine einfache HTTP-Anfrage stellen können und mit Kimi K3.1 Pro über CometAPI bauen möchten. Sie benötigen ein CometAPI-Konto mit Modellzugriff, einen API-Schlüssel sowie entweder cURL, Python 3.9+ oder eine unterstützte Node.js-Umgebung. Starten Sie mit einer Textanfrage und fügen Sie dann die benötigten Funktionen für Ihre Anwendung hinzu.
Wichtigste Punkte
- In weniger als 5 Minuten loslegen: OpenAI Python/Node SDK verwenden und nur
base_urlundmodeländern. - Zwei Zugangswege: offizielle Moonshot API oder einheitliche Gateways wie CometAPI (für die meisten Teams empfohlen).
- Stets aktives Reasoning — Tiefe mit
reasoning_effortsteuern (low,high,max; Standard istmax). - Highspeed-Variante tauscht höhere Kosten gegen 2–3× Ausgabe-Geschwindigkeit; am besten für interaktives Coding.
- Unterstützt Vision (Bild + Video), Toolaufrufe, strukturierte JSON-Ausgabe und 1M-Token-Kontext.
- Beginnen Sie neue Sitzungen beim Wechseln der Modelle, um Cache-Treffer und Ausgabequalität zu erhalten.
- CometAPI bietet Kimi K3.1 Pro derzeit zu wettbewerbsfähigen Preisen an (~20 % unter dem offiziellen Standardtarif) und mit einem Schlüssel für 500+ Modelle.
Kimi K3.1 Pro API-Spezifikationen
| Specification | Kimi K3.1 Pro |
|---|---|
| Developer | Moonshot AI |
| Release date | October 23, 2026 |
| Model family | Kimi K3.1 |
| Architecture | Mixture-of-Experts; post-trained Kimi K3 foundation |
| Model scale | Approximately 3T-class |
| Context window | 1,048,576 tokens |
| Inputs / output | Text, images, and video / text |
| Reasoning | Always enabled; low, high, or max effort |
| Core API features | Streaming, tool calling, and structured output |
| Model IDs | kimi-k3.1-pro / kimi-k3.1-pro-highspeed |
| CometAPI endpoint | https://api.cometapi.com/v1/chat/completions |
| reasoning_effort · string | low, high, or max. Moonshot documents max as its default; send an explicit value when comparing runs. |
| stream · boolean | Enable incremental output with true; omit it for a complete response. |
| max_completion_tokens · integer | Output-token budget. Reasoning can consume part of the allowance; confirm supported limits on your route. |
| tools / tool_choice | Function definitions and tool-selection behavior for an application-controlled tool loop. |
Beginnen Sie mit model und messages. Fügen Sie bei Bedarf reasoning_effort oder stream hinzu; verwenden Sie tools und response_format für Toolaufrufe und strukturierte Ausgabe. Setzen Sie ein Ausgabe-Budget, das Ihre Route unterstützt, und testen Sie optionale Funktionen vor dem Deployment.
Was ist die Kimi K3.1 Pro API?
Kimi K3.1 Pro ist ein Frontier-Reasoning-Modell, entwickelt von Moonshot AI und vorgestellt am 23. Oktober 2026. Es baut auf der Kimi K3-Basis auf und bietet deutlich gesteigertes Post-Training-Reinforcement-Learning, was komplexe Softwareentwicklung, 3D-Modellierung, Finanzanalyse und mehrstufige Agent-Workflows verbessert.
Die API ermöglicht es Anwendungen, diese Fähigkeiten programmatisch zu nutzen, ohne das Modell selbst zu hosten. Entwickler können Kimi in Coding-Assistenten, Dokumentanalyse-Systeme, Forschungspipelines und Anwendungen integrieren, die erweiterten Kontext und externe Tools benötigen.
Warum jetzt Kimi K3.1 Pro nutzen?
Kimi K3.1 Pro liegt bei Coding-Agenten nur wenige Punkte unter den stärksten proprietären Modellen (Terminal-Bench 4.0: 65,7 % vs Claude Opus 5.5 mit 66,4 %) und bietet gleichzeitig ein vollständiges Kontextfenster von 1 Million Tokens sowie Pläne für offene Gewichte. Seine Stärken bei langfristiger Softwareentwicklung, parametrischer 3D-Modellierung und reduzierter Halluzination bei Finanzaufgaben machen es zu einer wertvollen Ergänzung für jeden Entwickler-Stack.
Wie funktioniert der Reasoning-Aufwand?
- low: Startpunkt für Klassifikation, Extraktion und kurze Code-Erklärungen, wenn minimaler Reasoning-Overhead zählt.
- high: Für Debugging, Code-Review und Dokument-Reasoning mit gutem Gleichgewicht zwischen Tiefe und Antwortzeit.
- max: Größtes Reasoning-Budget für schwierige technische Entscheidungen, Planung und längere Agent-Aufgaben.
Reasoning bleibt auf jeder Stufe aktiviert. Wenn Ihr bestehender Client eine Einstellung wie none oder disabled sendet, entfernen Sie sie, bevor Sie eine K3.1 Pro-Anfrage stellen.
Lassen Sie Sampling-Kontrollen in der ersten Anfrage weg. Moonshot dokumentiert feste Werte für temperature, top_p, n, presence_penalty und frequency_penalty; das Übernehmen dieser Einstellungen von einem anderen Modell kann zu einem Validierungsfehler führen.
Zugriffsoptionen im Vergleich
| Access Method | Base URL / Entry Point | Model IDs | Pricing (approx.) | Best For | Notes |
|---|---|---|---|---|---|
| Official Moonshot API | https://api.moonshot.ai/v1 | kimi-k3.1-pro kimi-k3.1-pro-highspeed | $2 / $10 (std) $4 / $20 (HS) | Maximum control, native tools | Requires ≥ $1 top-up to unlock flagship |
| CometAPI | https://api.cometapi.com/v1 | Same as above | Often $1.60 / $8.00 (std) | Multi-model routing, single key | Recommended for most teams |
| Kimi Code (Membership) | Native app / CLI / VS Code | k3.1-pro k3.1-pro-highspeed | Membership quota | Daily coding, long-horizon agents | Highest stability |
| Codex | Configured via config.toml | kimi-k3.1-pro or k3.1-pro | Depends on key type | Existing Codex users | Needs wire_api = "responses" |
| Claude Code | Anthropic-compatible endpoint | kimi-k3.1-pro or k3.1-pro | Depends on key type | Existing Claude Code users | Must set all model tiers |
Wie verwendet man die Kimi K3.1 Pro API ?
Folgen Sie diesen Schritten, um vor der Einführung von Tools oder multimodalen Inhalten eine funktionierende Textantwort zu erhalten. Die Python-Beispiele in späteren Abschnitten verwenden den in der Python-Einrichtung initialisierten Client erneut.
Step 1: Get your API key
- Offizieller Weg: Gehen Sie zur Kimi API Platform → Console → API Keys → Neuen Schlüssel erstellen. Speichern Sie ihn als Umgebungsvariable
MOONSHOT_API_KEY. Flaggschiffmodelle werden nach einem Mindestaufladen von $1 freigeschaltet. - CometAPI-Weg (für die meisten Nutzer empfohlen): Melden Sie sich auf der CometAPI-Website an, erstellen Sie einen API-Schlüssel und bestätigen Sie, dass Ihr Konto Zugriff auf das ausgewählte Kimi-Modell hat. Bewahren Sie den Schlüssel auf Ihrem Server auf; ein von Moonshot ausgegebener Schlüssel ersetzt keinen CometAPI-Schlüssel.
Speichern Sie den Schlüssel in einer Umgebungsvariable statt ihn im Quellcode einzubetten.
Bash
export COMETAPI_API_KEY="your-cometapi-api-key"
PowerShell
$env:COMETAPI_API_KEY="your-cometapi-api-key"
Verwenden Sie in bereitgestellten Anwendungen eine serverseitige Umgebungsvariable. Geben Sie API-Schlüssel nicht in Browser-JavaScript, öffentlichen Repositories oder clientseitigen Konfigurationsdateien preis.
Step 2: Make your first request with cURL
Dieses OpenAI-kompatible Design bedeutet, dass bestehende Konfigurationen in LangChain, LlamaIndex, AutoGen, CrewAI oder Claude Code mit einem einfachen Wechsel von base_url und Modellnamen funktionieren.
Senden Sie eine minimale Anfrage an den Chat Completions-Endpunkt.
Bash
curl https://api.cometapi.com/v1/chat/completions \ -H "Authorization: Bearer $COMETAPI_API_KEY" \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{ "model": "kimi-k3.1-pro", "messages": [ { "role": "user", "content": "Explain the purpose of API rate limiting in three sentences." } ] }'
Eine erfolgreiche Anfrage sollte eine Completion zurückliefern, die die Modellantwort in choices[0].message.content enthält.
Prüfen Sie den Antwortstatus, finish_reason und die Token-Nutzung, bevor Sie erweiterte Optionen hinzufügen.
Step 3: Use Kimi K3.1 Pro API with Python
Installieren Sie das OpenAI Python SDK.
Bash
python -m pip install --upgrade openai
Initialisieren Sie den Client mit der CometAPI-Basis-URL.
Python
import osfrom openai import OpenAIclient = OpenAI( api_key=os.environ["COMETAPI_API_KEY"], base_url="https://api.cometapi.com/v1",)response = client.chat.completions.create( model="kimi-k3.1-pro", messages=[ { "role": "system", "content": "You are a software engineering assistant." }, { "role": "user", "content": "Explain how to debug a Python memory leak." } ])print(response.choices[0].message.content)print("Finish reason:", response.choices[0].finish_reason)print("Token usage:", response.usage)
Diese Implementierung eignet sich für ein bestehendes OpenAI-kompatibles Backend. Durch Ändern des model-Werts können Sie verschiedene Modelle vergleichen, ohne die gesamte Anwendung umzustrukturieren.
Step 5: Switch to Kimi K3.1 Pro Highspeed
Um die Antwortzeit zu vergleichen, ohne Ihre Client-Konfiguration zu ändern, wählen Sie die Kimi K3.1 Pro Highspeed API in CometAPI.
Ändern Sie einfach die Modell-ID:
Python
response = client.chat.completions.create( model="kimi-k3.1-pro-highspeed", messages=[ { "role": "user", "content": "Find potential bugs in this API design." } ],)print(response.choices[0].message.content)
Lassen Sie Prompt und Ausgabebudget während des Vergleichs unverändert. Protokollieren Sie die beobachtete Latenz und die abgerechnete Nutzung für beide Läufe; der Abschnitt zu den Preisen erklärt, wann die zusätzliche Geschwindigkeit den höheren Tarif rechtfertigen kann.
Bauen Sie Kimi K3.1 Pro Agents mit Streaming, Tools und Vision
Steuerung des Reasoning-Aufwands
Kimi K3.1 Pro denkt immer nach. Der Parameter reasoning_effort (Top-Level) steuert die Tiefe:
- low — schneller, günstiger, ausreichend für einfaches Coding oder Extraktion
- high — ausgewogen
- max — tiefstes Reasoning (Standard), am besten für komplexe Architektur, Debugging oder mehrstufige Planung
Das Senken des Aufwands ist oft die bessere erste Optimierung als der Wechsel zu Highspeed.
Streaming für bessere UX
Fügen Sie stream=True (oder stream: true in JSON) für progressive Ausgaben hinzu. Essenziell für lange Coding-Sitzungen und Agent-Schleifen. Lange Reasoning-Antworten können Zeit benötigen. Streaming erlaubt es einer Anwendung, Antwortinkremente zu verarbeiten, ohne auf die gesamte Completion zu warten.
Kimi trennt Reasoning-Inkremente von Inkrementen der finalen Antwort. Abhängig von der API-Route kann Reasoning in reasoning_content erscheinen, während ausgaberelevanter Text in content erscheint.
Mehrstufige Unterhaltungen & Toolaufrufe
Geben Sie in nachfolgenden Runden stets die vollständige Assistant-Nachricht (einschließlich etwaigem reasoning_content) zurück, um Cache-Treffer und kohärentes Reasoning zu erhalten. Das Modell unterstützt standardmäßige Funktionsaufrufe und strukturierte JSON-Ausgabe. Offizielle Tools (Websuche, Codeausführung usw.) sind über den Formula API-Kanal verfügbar.
messages.append(completion.choices[0].message) # whole message, not .contentmessages.append({"role": "user", "content": "Now add tests."})
Vision und multimodale Eingaben
Übergeben Sie Bilder oder Videoframes im messages-Array im Standard-OpenAI-Vision-Format. Hervorragend geeignet für 3D-Rekonstruktion, UI-to-Code, Diagrammanalyse und Dokumentverständnis.
Kimi K3.1 Pro unterstützt visuelles Verständnis und ist damit nützlich für die Analyse von Screenshots, Diagrammen, gescannten Dokumenten und Designreferenzen.
Für die Kompatibilität können lokale Bilder in einer strukturierten Nachricht Base64-codiert werden.
import base64from pathlib import Pathimage_data = base64.b64encode( Path("dashboard.png").read_bytes()).decode("utf-8")response = client.chat.completions.create( model="kimi-k3.1-pro", messages=[ { "role": "user", "content": [ { "type": "image_url", "image_url": { "url": f"data:image/png;base64,{image_data}" } }, { "type": "text", "text": ( "Review this dashboard screenshot. " "Identify three usability problems " "and suggest improvements." ) } ] } ])print(response.choices[0].message.content)
Der Code geht davon aus, dass dashboard.png im Arbeitsverzeichnis vorhanden ist. Testen Sie die Unterstützung für Bildformate und Upload-Größenbeschränkungen der CometAPI-Route, bevor Sie sie mit größeren visuellen Eingaben verwenden.
Für Video dokumentiert Moonshot auch dateibasierte Eingaben. Video-Upload und Datei-Identifikatoren sind stärker anbieterabhängig; gehen Sie daher nicht davon aus, dass ein Moonshot-nativer ms://-Identifikator unverändert über jedes Gateway funktioniert.
Nutzung mit beliebten Coding-Agenten
- Kimi Code (offiziell): Wählen Sie K3.1 Pro oder Highspeed via
/model. Starten Sie nach dem Wechsel eine neue Sitzung. - Claude Code / Codex / Cursor / Continue: Setzen Sie die Basis-URL auf Moonshot oder CometAPI und wählen Sie die Modell-ID.
- Best Practice: Verwenden Sie während einer gesamten Sitzung dasselbe Modell und denselben Reasoning-Aufwand, um das Kontext-Caching zu maximieren (Cache-Treffer kosten nur $0.20 / M Tokens).
Wie viel kostet die Kimi K3.1 Pro API?
Kimi K3.1 Pro verwendet tokenbasierte Preise. CometAPI bietet sowohl Standard- als auch Highspeed-Versionen zu Tarifen unter den veröffentlichten Moonshot API-Preisen.
Der folgende Vergleich verwendet USD pro eine Million nicht gecachter Eingabetokens bzw. generierter Ausgabetokens, basierend auf CometAPI-Preisen vom 26. Oktober 2026.
| Model | Official input | Official output | CometAPI input | CometAPI output |
|---|---|---|---|---|
| Kimi K3 | $3.00 | $15.00 | $2.40 | $12.00 |
| Kimi K3.1 Pro | $2.00 | $10.00 | $1.60 | $8.00 |
| Kimi K3.1 Pro Highspeed | $4.00 | $20.00 | $3.20 | $16.00 |
Die Standard-API von K3.1 Pro ist bei nicht gecachten Eingabe- und Ausgabe-Token-Raten etwa 33,3 % günstiger als Kimi K3.
Zu diesen Tarifen kostet Highspeed pro Token doppelt so viel wie Standard. Vergleichen Sie die zusätzlichen Ausgaben mit der tatsächlichen Verbesserung der Antwortzeit, die Ihre Nutzer erleben.
Kostenbeispiel für die Kimi K3.1 Pro API
Angenommen, eine Anwendung verarbeitet 100.000 nicht gecachte Eingabetokens und generiert 10.000 Ausgabetokens.
Die geschätzten Kosten sind:
Kosten = (Eingabetokens × Eingabepreis + Ausgabetokens × Ausgabepreis) / 1,000,000
| Model | Input cost | Output cost | Total |
|---|---|---|---|
| Kimi K3 | $0.24 | $0.12 | $0.36 |
| Kimi K3.1 Pro | $0.16 | $0.08 | $0.24 |
| Kimi K3.1 Pro Highspeed | $0.32 | $0.16 | $0.48 |
In diesem Beispiel spart der Wechsel von Kimi K3 zu K3.1 Pro Standard $0.12 pro Anfrage, bevor Caching und zusätzliche Gebühren berücksichtigt werden.
Die tatsächlichen Ausgaben hängen von generierten Reasoning-Tokens, Kontextwiederverwendung, Wiederholungen, Tool-Operationen und der Anzahl erfolgreicher Aufgabenabschlüsse ab.
Entwickler sollten die aktuellen Kimi K3.1 Pro API-Preise in CometAPI prüfen, bevor Produktionsbudgets festgelegt werden.
Wie kann Caching die Kosten der Kimi K3.1 Pro API reduzieren?
Kimi unterstützt automatisches Kontext-Caching für wiederverwendbare Eingabepräfixe. Der offizielle Caching-Mechanismus bietet standardmäßig eine Lebensdauer von fünf Minuten und optional eine Stunde.
Für Anwendungen, die wiederholt dieselben Anweisungen oder Referenzmaterialien übermitteln, kann Caching die Kosten für wiederholten Kontext reduzieren.
Ein praxisnahes Request-Design platziert stabile Informationen zuerst und häufig wechselnde Inhalte zuletzt:
- Stabile Systemanweisungen.
- Wiederverwendbare Tooldefinitionen.
- Referenzdokumente oder Repository-Kontext.
- Aktuelle Nutzerfrage.
Beispielsweise kann ein Dokumentanalyse-Assistent ein festes Richtliniendokument wiederverwenden, während viele unterschiedliche Fragen beantwortet werden. Ein Coding-Agent kann stabile Repository-Anweisungen beibehalten und nur das aktuelle Issue oder Testergebnis ändern.
Gehen Sie nicht davon aus, dass jede wiederholte Anfrage ein Cache-Treffer wird. Bestätigen Sie die Nutzung gecachter Tokens und die geltenden Abrechnungsregeln des Gateways. Die Cache-Preise und TTL-Optionen des Anbieters führen nicht automatisch zu identischen CometAPI-Cache-Gebühren.
Wann Standard vs Highspeed wählen
| Scenario | Recommended Version | Reason |
|---|---|---|
| Interactive coding / pair programming | Highspeed | Human is waiting; 2–3× speed is worth the cost |
| Batch jobs, offline evaluation | Standard | No one waiting; save ~50% |
| Long multi-turn agent runs | Highspeed or low-effort Standard | Latency compounds |
| Cost-sensitive high-volume | Standard + low/high effort | Best price/performance |
| Live demos or customer-facing | Highspeed | Perceived responsiveness matters |
Best Practices für Kosten und Qualität
- Starten Sie eine neue Konversation beim Wechseln der Modelle oder eines wesentlichen Reasoning-Aufwands.
- Nutzen Sie Prompt-Caching aggressiv — halten Sie Systemprompts und große Codebasen stabil.
- Beginnen Sie mit
lowbeim Reasoning-Aufwand; erhöhen Sie nur, wenn die Qualität abfällt. - Überwachen Sie die Token-Nutzung (insbesondere Reasoning-Tokens) über die Antwortmetadaten.
- Implementieren Sie für die Produktion Fallback-Routing (CometAPI macht dies über Anbieter hinweg trivial).
- Bevorzugen Sie native OpenAI- oder Anthropic-Protokollendpunkte gegenüber schwergewichtiger Proxy-Übersetzung für maximale Stabilität.
Fazit
Kimi K3.1 Pro ist eine starke Option für Entwickler, die reasoning-intensive Anwendungen, Coding-Agenten, Finanzdokument-Assistenten und Workflows mit großem Kontext aufbauen. Es kombiniert verbesserte Modellfähigkeiten mit vertrauter API-Integration und niedrigeren Standard-Tokenpreisen als sein Vorgänger.
Die effektivste Einführungsstrategie ist, mit einer minimalen CometAPI-Anfrage zu beginnen, Reasoning- und Streaming-Verhalten zu verifizieren und dann strukturierte Ausgaben, visuelle Eingaben, Tools und Caching je nach Bedarf der Anwendung hinzuzufügen.
Wählen Sie das Standardmodell K3.1 Pro für kostensensitive Workflows und evaluieren Sie Highspeed, wenn Antwortlatenz wichtig ist. Vergleichen Sie vor dem vollständigen Einsatz beide mit realen Workloads und erhalten Sie einen getesteten Fallback bei.