Come utilizzare l'API Kimi K3.1 Pro: guida completa 2026

TL;DR

Kimi K3.1 Pro è il modello di punta di Moonshot AI nella classe 3T (2,8T totali / 104B parametri attivi, contesto da 1M token) rilasciato il 23 ottobre 2026. Si accede tramite un’API compatibile con OpenAI usando gli ID modello kimi-k3.1-pro (standard) o kimi-k3.1-pro-highspeed (2–3× più veloce).

Per il flusso di lavoro multi-modello più semplice e spesso prezzi più bassi, usa la Kimi K3.1 Pro API in CometAPI con gli stessi ID modello. Il modello ragiona sempre (usa reasoning_effort: low / high / max). Ideale per coding a lungo orizzonte, 3D/CAD, analisi finanziaria e workflow agentici. Pesi completamente open previsti entro il 4 novembre 2026.

Questa guida è per sviluppatori in grado di effettuare una semplice richiesta HTTP e che vogliono costruire con Kimi K3.1 Pro tramite CometAPI. Avrai bisogno di un account CometAPI con accesso al modello, una chiave API e cURL, Python 3.9+ o un ambiente Node.js supportato. Inizia con una richiesta testuale, poi aggiungi le funzionalità necessarie alla tua applicazione.

Key Takeaways

• Inizia in meno di 5 minuti con l’SDK OpenAI per Python/Node cambiando solo base_url e model.
• Due percorsi di accesso: API ufficiale Moonshot o gateway unificati come CometAPI (consigliato per la maggior parte dei team).
• Ragionamento sempre attivo — controlla la profondità con reasoning_effort (low, high, max; predefinito è max).
• La variante Highspeed scambia un costo più alto per un output 2–3× più rapido; ideale per coding interattivo.
• Supporta visione (immagine + video), tool calling, output JSON strutturato e contesto da 1M di token.
• Avvia nuove sessioni quando cambi modello per preservare cache hit e qualità dell’output.
• CometAPI attualmente offre Kimi K3.1 Pro a tariffe competitive (~20% in meno rispetto all’ufficiale sul tier standard) con una sola chiave per 500+ modelli.

Kimi K3.1 Pro API specifications

Inizia con model e messages. Aggiungi reasoning_effort o stream quando necessario; usa tools e response_format per tool calling e output strutturato. Imposta un budget di output supportato dal tuo percorso e testa le funzionalità opzionali prima del deployment.

What Is the Kimi K3.1 Pro API?

Kimi K3.1 Pro è un modello di frontiera per il ragionamento sviluppato da Moonshot AI e introdotto il 23 ottobre 2026. Si basa su Kimi K3 con un sostanziale incremento del post-training con reinforcement learning, migliorando l’ingegneria del software complessa, la modellazione 3D, l’analisi finanziaria e i workflow agentici multi-step.

L’API consente alle applicazioni di utilizzare queste capacità in modo programmatico senza ospitare il modello. Gli sviluppatori possono integrare Kimi in assistenti di coding, sistemi di analisi documentale, pipeline di ricerca e applicazioni che richiedono contesto esteso e strumenti esterni.

Why Learn to Use Kimi K3.1 Pro Now?

Kimi K3.1 Pro si colloca a pochi punti dai modelli proprietari più forti sugli agenti di coding (Terminal-Bench 4.0: 65,7% vs Claude Opus 5.5 a 66,4%) offrendo al contempo una finestra di contesto da 1 milione di token e piani di pesi open. I suoi punti di forza nell’ingegneria software a lungo orizzonte, nella modellazione parametrica 3D e nella riduzione delle allucinazioni su compiti finanziari lo rendono un’aggiunta di alto valore al toolkit di qualsiasi sviluppatore.

How does reasoning effort work?

• low: Parti da qui per classificazione, estrazione e brevi spiegazioni di codice quando il sovraccarico di ragionamento deve essere minimo.
• high: Usalo per debugging, code review e ragionamento sui documenti che beneficiano di un equilibrio tra profondità e tempo di risposta.
• max: Riserva il budget di ragionamento più ampio per decisioni ingegneristiche difficili, pianificazione e task agent estesi.

Il ragionamento rimane abilitato a ogni livello di sforzo. Se il tuo client attuale invia un’impostazione come none o disabled, rimuovila prima di effettuare una richiesta a K3.1 Pro.

Lascia fuori i controlli di campionamento dalla richiesta iniziale. Moonshot documenta valori fissi per temperature, top_p, n, presence_penalty e frequency_penalty, quindi riportare impostazioni da un altro modello può causare un errore di validazione.

Access Options Compared

How to Use Kimi K3.1 Pro API ?

Segui questi passaggi per ottenere una risposta testuale funzionante prima di introdurre strumenti o contenuti multimodali. Gli esempi Python nelle sezioni successive riutilizzano il client inizializzato nell’esempio di setup Python.

Step 1: Get your API key

• Percorso ufficiale: Vai a Kimi API Platform → Console → API Keys → Crea una nuova chiave. Conservala nella variabile d’ambiente MOONSHOT_API_KEY. I modelli flagship si sbloccano dopo una ricarica minima di $1.
• Percorso CometAPI (consigliato per la maggior parte degli utenti): Accedi al sito CometAPI, crea una chiave API e conferma che il tuo account possa accedere al modello Kimi selezionato. Mantieni la chiave sul tuo server; una chiave emessa da Moonshot non sostituisce una chiave CometAPI.

Archivia la chiave in una variabile d’ambiente anziché incorporarla nel codice sorgente.

Bash

export COMETAPI_API_KEY="your-cometapi-api-key"

PowerShell

$env:COMETAPI_API_KEY="your-cometapi-api-key"

Usa una variabile d’ambiente lato server nelle applicazioni distribuite. Non esporre le chiavi API in JavaScript del browser, repository pubblici o file di configurazione client-side.

Step 2: Make your first request with cURL

Questo design compatibile con OpenAI significa che configurazioni esistenti di LangChain, LlamaIndex, AutoGen, CrewAI o Claude Code funzionano con un semplice cambio di base_url e di nome modello.

Invia una richiesta minima all’endpoint Chat Completions.

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."      }    ]  }'

Una richiesta andata a buon fine dovrebbe restituire un completion contenente la risposta del modello in choices[0].message.content.

Ispeziona lo status della risposta, la finish_reason e l’uso dei token prima di aggiungere opzioni avanzate.

Step 3: Use Kimi K3.1 Pro API with Python

Installa l’SDK OpenAI per Python.

Bash

python -m pip install --upgrade openai

Inizializza il client con la base URL di CometAPI.

Python

import osfrom openai import OpenAI​client = 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)

Questa implementazione è adatta a un backend compatibile con OpenAI esistente. Cambiare il valore del modello ti consente di confrontare diversi modelli senza ristrutturare l’intera applicazione.

Step 5: Switch to Kimi K3.1 Pro Highspeed

Per confrontare i tempi di risposta senza cambiare la configurazione del client, seleziona la Kimi K3.1 Pro Highspeed API in CometAPI.

Cambia semplicemente l’ID modello:

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)

Mantieni invariati il prompt e il budget di output durante il confronto. Registra la latenza osservata e l’uso fatturato per entrambi i run; la sezione prezzi spiega quando la velocità extra può giustificare la tariffa più alta.

Build Kimi K3.1 Pro Agents with Streaming, Tools and Vision

Controlling Reasoning Effort

Kimi K3.1 Pro ragiona sempre. Il parametro reasoning_effort (top-level) controlla la profondità:

• low — più veloce, più economico, sufficiente per coding semplice o estrazione
• high — bilanciato
• max — ragionamento più profondo (predefinito), migliore per architetture complesse, debugging o pianificazione multi-step

Ridurre l’effort è spesso una migliore ottimizzazione iniziale rispetto a passare alla Highspeed.

Streaming for Better UX

Aggiungi stream=True (o stream: true in JSON) per l’output progressivo. Essenziale per lunghe sessioni di coding e loop agentici. Le risposte con ragionamento lungo possono richiedere tempo. Lo streaming consente all’applicazione di elaborare incrementi di risposta senza attendere il completion completo.

Kimi separa gli incrementi di ragionamento dagli incrementi della risposta finale. A seconda della rotta API, il ragionamento può apparire in reasoning_content, mentre l’output per l’utente appare in content.

Multi-Turn Conversations & Tool Calling

Ritornare sempre l’intero messaggio dell’assistente (incluso eventuale reasoning_content) nei turni successivi per mantenere cache hit e un ragionamento coerente. Il modello supporta la function calling standard e l’output JSON strutturato. Strumenti ufficiali (web search, esecuzione di codice, ecc.) sono disponibili tramite il canale Formula API.

messages.append(completion.choices[0].message)  # whole message, not .contentmessages.append({"role": "user", "content": "Now add tests."})

Vision and Multimodal Input

Passa immagini o frame video nell’array messages usando il formato standard OpenAI vision. Eccellente per ricostruzione 3D, UI-to-code, analisi di diagrammi e comprensione di documenti.

Kimi K3.1 Pro supporta la comprensione visiva, rendendolo utile per analizzare screenshot, diagrammi, documenti scansionati e riferimenti di design.

Per compatibilità, le immagini locali possono essere codificate Base64 in un messaggio strutturato.

import base64from pathlib import Path​image_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)

Il codice presuppone che dashboard.png esista nella directory di lavoro. Verifica il supporto del percorso CometAPI per i formati immagine e i limiti di upload prima di usarlo con input visivi più grandi.

Per i video, Moonshot documenta anche input basati su file. L’upload video e gli identificatori di file sono più specifici del provider, quindi evita di presumere che un identificatore nativo Moonshot ms:// funzioni invariato attraverso ogni gateway.

Using with Popular Coding Agents

• Kimi Code (ufficiale): Seleziona K3.1 Pro o Highspeed tramite /model. Avvia una nuova sessione dopo il cambio.
• Claude Code / Codex / Cursor / Continue: Imposta la base URL su Moonshot o CometAPI e seleziona l’ID modello.
• Best practice: Mantieni lo stesso modello e reasoning effort per un’intera sessione per massimizzare la cache (i cache hit costano solo $0.20 / M token).

How Much Does the Kimi K3.1 Pro API Cost?

Kimi K3.1 Pro usa una tariffazione basata sui token. CometAPI offre versioni sia standard che Highspeed a tariffe inferiori rispetto ai prezzi pubblicati della Moonshot API.

Il seguente confronto usa USD per un milione di token di input non in cache o token di output generati, basato sui prezzi CometAPI verificati il 26 ottobre 2026.

La K3.1 Pro API standard è circa il 33,3% più economica di Kimi K3 sulle tariffe per token di input e output non in cache.

A queste tariffe, Highspeed costa il doppio per token rispetto alla standard. Confronta la spesa aggiuntiva con il miglioramento del tempo di risposta che i tuoi utenti sperimentano realmente.

Kimi K3.1 Pro API cost example

Supponiamo che un’applicazione elabori 100.000 token di input non in cache e generi 10.000 token di output.

Il costo stimato è:

Cost = (Input tokens × Input rate + Output tokens × Output rate) / 1,000,000

In questo esempio, passare da Kimi K3 a K3.1 Pro standard risparmia $0.12 per richiesta prima della cache e di addebiti aggiuntivi.

La spesa effettiva dipende dai token di ragionamento generati, dal riuso del contesto, dai retry, dalle operazioni degli strumenti e dal numero di task completati con successo.

Gli sviluppatori dovrebbero verificare i prezzi aggiornati della Kimi K3.1 Pro API in CometAPI prima di impostare budget di produzione.

How can caching reduce Kimi K3.1 Pro API costs?

Kimi supporta il caching automatico del contesto per prefissi di input riutilizzabili. Il meccanismo ufficiale offre una durata predefinita di cinque minuti e un’opzione di un’ora.

Per applicazioni che inviano ripetutamente le stesse istruzioni o materiali di riferimento, il caching può ridurre il costo del contesto ripetuto.

Un design di richiesta pratico mette le informazioni stabili per prime e i contenuti che cambiano spesso per ultimi:

1. Istruzioni di sistema stabili.
2. Definizioni di strumenti riutilizzabili.
3. Documenti di riferimento o contesto del repository.
4. Domanda attuale dell’utente.

Per esempio, un assistente di analisi documentale può riutilizzare un documento di policy fisso mentre risponde a molte domande diverse. Un agente di coding può mantenere istruzioni di repository stabili mentre cambia l’issue attiva o il risultato del test.

Non presumere che ogni richiesta ripetuta diventi un cache hit. Conferma l’uso dei token in cache e le regole di fatturazione applicabili al gateway. I prezzi e le opzioni di TTL del provider non stabiliscono automaticamente addebiti cache identici in CometAPI.

When to Choose Standard vs Highspeed

Best Practices for Cost and Quality

1. Avvia una nuova conversazione quando cambi modello o livello di reasoning effort.
2. Sfrutta aggressivamente il prompt caching — mantieni stabili i prompt di sistema e grandi codebase.
3. Parti da low per lo sforzo di ragionamento; aumenta solo quando la qualità cala.
4. Monitora l’uso dei token (in particolare i token di ragionamento) tramite i metadati della risposta.
5. In produzione, implementa l’instradamento di fallback (CometAPI lo rende banale tra provider).
6. Preferisci endpoint nativi compatibili con OpenAI o Anthropic rispetto a proxy pesanti per la massima stabilità.

Conclusion

Kimi K3.1 Pro è una forte opzione per sviluppatori che costruiscono applicazioni ad alta intensità di ragionamento, agenti di coding, assistenti per documenti finanziari e workflow con contesto esteso. Combina capacità di modello migliorate con un’integrazione API familiare e prezzi per token standard inferiori al suo predecessore.

La strategia di adozione più efficace è iniziare con una richiesta minima via CometAPI, verificare comportamento di ragionamento e streaming, quindi aggiungere output strutturati, input visivi, strumenti e caching secondo le necessità dell’applicazione.

Scegli il modello K3.1 Pro standard per workflow sensibili ai costi e valuta Highspeed quando la latenza della risposta è importante. Prima del deployment completo, confronta entrambi sui carichi reali e preserva un fallback testato.