TL;DR
Kimi K3.1 Pro là mẫu hàng đầu 3T-class của Moonshot AI (tổng 2.8T / 104B tham số hoạt động, ngữ cảnh 1M token) phát hành ngày 23 tháng 10, 2026. Truy cập qua API tương thích OpenAI với model ID kimi-k3.1-pro (chuẩn) hoặc kimi-k3.1-pro-highspeed (nhanh hơn 2–3×).
Để có quy trình đa mô hình đơn giản nhất và thường có giá thấp hơn, hãy dùng API Kimi K3.1 Pro trên CometAPI với cùng model ID. Mô hình luôn suy luận (dùng reasoning_effort: low / high / max). Lý tưởng cho lập trình tầm xa, 3D/CAD, phân tích tài chính và quy trình tác tử. Dự kiến công bố trọng số mở đầy đủ vào ngày 4 tháng 11, 2026.
Hướng dẫn này dành cho các nhà phát triển có thể thực hiện yêu cầu HTTP cơ bản và muốn xây dựng với Kimi K3.1 Pro qua CometAPI. Bạn sẽ cần tài khoản CometAPI có quyền truy cập model, khóa API và cURL, Python 3.9+ hoặc môi trường Node.js được hỗ trợ. Bắt đầu với một yêu cầu văn bản, rồi bổ sung các tính năng ứng dụng cần.
Key Takeaways
- Bắt đầu trong dưới 5 phút với OpenAI Python/Node SDK chỉ bằng cách đổi
base_urlvàmodel. - Hai đường truy cập: Moonshot API chính thức hoặc các cổng hợp nhất như CometAPI (khuyến nghị cho hầu hết đội ngũ).
- Suy luận luôn bật — kiểm soát độ sâu bằng
reasoning_effort(low,high,max; mặc định làmax). - Biến thể Highspeed đánh đổi chi phí cao hơn để có tốc độ đầu ra nhanh hơn 2–3×; phù hợp cho lập trình tương tác.
- Hỗ trợ thị giác (hình ảnh + video), gọi công cụ, đầu ra JSON có cấu trúc và ngữ cảnh 1M token.
- Bắt đầu phiên mới khi chuyển model để giữ cache hit và chất lượng đầu ra.
- Hiện CometAPI cung cấp Kimi K3.1 Pro với mức giá cạnh tranh (~20% thấp hơn chính thức ở hạng chuẩn) với một khóa cho 500+ model.
Thông số Kimi K3.1 Pro API
| 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. |
Bắt đầu với model và messages. Thêm reasoning_effort hoặc stream khi cần; dùng tools và response_format cho gọi công cụ và đầu ra có cấu trúc. Đặt ngân sách đầu ra được tuyến của bạn hỗ trợ, và kiểm thử các tùy chọn trước khi triển khai.
What Is the Kimi K3.1 Pro API?
Kimi K3.1 Pro là một mô hình suy luận tiên tiến do Moonshot AI phát triển và ra mắt vào ngày 23 tháng 10, 2026. Nó xây dựng trên nền Kimi K3 với tăng cường hậu huấn luyện đáng kể, cải thiện cho kỹ thuật phần mềm phức tạp, mô hình hóa 3D, phân tích tài chính và quy trình tác tử nhiều bước.
API cho phép ứng dụng sử dụng các năng lực này theo lập trình mà không cần tự lưu trữ mô hình. Nhà phát triển có thể tích hợp Kimi vào trợ lý lập trình, hệ thống phân tích tài liệu, quy trình nghiên cứu và các ứng dụng cần ngữ cảnh mở rộng và công cụ bên ngoài.
Vì sao nên học cách dùng Kimi K3.1 Pro ngay bây giờ?
Kimi K3.1 Pro nằm sát mức các mô hình độc quyền mạnh nhất trên các tác tử lập trình (Terminal-Bench 4.0: 65.7% so với Claude Opus 5.5 ở 66.4%) trong khi cung cấp cửa sổ ngữ cảnh 1 triệu token và kế hoạch mở trọng số. Thế mạnh của nó trong kỹ thuật phần mềm tầm xa, mô hình hóa 3D tham số và giảm ảo giác ở các tác vụ tài chính khiến nó trở thành bổ sung giá trị cao cho bộ công cụ của bất kỳ nhà phát triển nào.
Cách hoạt động của reasoning effort
- low: Bắt đầu tại đây cho phân loại, trích xuất và giải thích mã ngắn khi cần giảm chi phí suy luận.
- high: Dùng cho gỡ lỗi, rà soát mã và suy luận tài liệu cần cân bằng giữa chiều sâu và thời gian phản hồi.
- max: Dành ngân sách suy luận lớn nhất cho quyết định kỹ thuật khó, lập kế hoạch và tác vụ tác tử kéo dài.
Suy luận luôn bật ở mọi mức effort. Nếu client hiện tại của bạn gửi thiết lập như none hoặc disabled, hãy bỏ nó trước khi gửi yêu cầu K3.1 Pro.
Bỏ qua các điều khiển lấy mẫu trong yêu cầu ban đầu. Moonshot tài liệu hóa các giá trị cố định cho temperature, top_p, n, presence_penalty và frequency_penalty, nên mang các thiết lập này từ mô hình khác sang có thể gây lỗi xác thực.
Access Options Compared
| 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 |
How to Use Kimi K3.1 Pro API ?
Làm theo các bước sau để có phản hồi văn bản hoạt động trước khi thêm công cụ hoặc nội dung đa phương tiện. Ví dụ Python ở các phần sau tái sử dụng client khởi tạo trong ví dụ thiết lập Python.
Step 1: Get your API key
- Đường chính thức: Vào Kimi API Platform → Console → API Keys → Tạo khóa mới. Lưu dưới biến môi trường
MOONSHOT_API_KEY. Mở khóa model flagship sau khi nạp tối thiểu $1. - Đường CometAPI (khuyến nghị cho đa số): Đăng nhập trang CometAPI, tạo khóa API và xác nhận tài khoản của bạn có thể truy cập model Kimi đã chọn. Giữ khóa trên máy chủ; khóa do Moonshot cấp không thay thế cho khóa CometAPI.
Lưu khóa trong biến môi trường thay vì nhúng vào mã nguồn.
Bash
export COMETAPI_API_KEY="your-cometapi-api-key"
PowerShell
$env:COMETAPI_API_KEY="your-cometapi-api-key"
Dùng biến môi trường phía máy chủ trong ứng dụng triển khai. Không để lộ khóa API trong JavaScript trình duyệt, kho công khai hay tệp cấu hình phía client.
Step 2: Make your first request with cURL
Thiết kế tương thích OpenAI này có nghĩa là cấu hình LangChain, LlamaIndex, AutoGen, CrewAI hoặc Claude Code hiện có sẽ hoạt động chỉ với thay đổi base_url và tên model.
Gửi yêu cầu tối thiểu tới Chat Completions endpoint.
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." } ] }'
Yêu cầu thành công sẽ trả về completion chứa phản hồi của model trong choices[0].message.content.
Kiểm tra trạng thái phản hồi, finish_reason và mức sử dụng token trước khi thêm tùy chọn nâng cao.
Step 3: Use Kimi K3.1 Pro API with Python
Cài đặt OpenAI Python SDK.
Bash
python -m pip install --upgrade openai
Khởi tạo client với base URL của CometAPI.
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)
Cách triển khai này phù hợp cho backend tương thích OpenAI hiện có. Thay đổi giá trị model cho phép so sánh các mô hình khác nhau mà không cần tái cấu trúc toàn bộ ứng dụng.
Step 5: Switch to Kimi K3.1 Pro Highspeed
Để so sánh thời gian phản hồi mà không đổi cấu hình client, chọn Kimi K3.1 Pro Highspeed API trên CometAPI.
Chỉ cần đổi model 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)
Giữ nguyên prompt và ngân sách đầu ra trong quá trình so sánh. Ghi nhận độ trễ quan sát và mức sử dụng tính phí cho cả hai lần; phần định giá giải thích khi nào tốc độ tăng thêm xứng đáng với mức giá cao hơn.
Build Kimi K3.1 Pro Agents with Streaming, Tools and Vision
Controlling Reasoning Effort
Kimi K3.1 Pro luôn suy luận. Tham số reasoning_effort (cấp top-level) kiểm soát độ sâu:
- low — nhanh hơn, rẻ hơn, đủ cho lập trình đơn giản hoặc trích xuất
- high — cân bằng
- max — suy luận sâu nhất (mặc định), tốt cho kiến trúc phức tạp, gỡ lỗi hoặc lập kế hoạch nhiều bước
Giảm effort thường là tối ưu hóa đầu tiên tốt hơn so với chuyển sang Highspeed.
Streaming for Better UX
Thêm stream=True (hoặc stream: true trong JSON) để nhận đầu ra tuần tự. Cần thiết cho phiên lập trình dài và vòng lặp tác tử. Phản hồi có suy luận dài có thể tốn thời gian. Streaming cho phép ứng dụng xử lý gia tăng phản hồi mà không phải đợi toàn bộ completion.
Kimi tách luồng gia tăng suy luận khỏi luồng gia tăng câu trả lời cuối. Tùy theo tuyến API, suy luận có thể xuất hiện trong reasoning_content, trong khi đầu ra hướng người dùng xuất hiện trong content.
Multi-Turn Conversations & Tool Calling
Luôn trả lại toàn bộ message của assistant (bao gồm mọi reasoning_content) ở các lượt tiếp theo để duy trì cache hit và suy luận mạch lạc. Mô hình hỗ trợ function calling chuẩn và đầu ra JSON có cấu trúc. Công cụ chính thức (tìm web, thực thi mã, v.v.) có qua kênh Formula API.
messages.append(completion.choices[0].message) # whole message, not .contentmessages.append({"role": "user", "content": "Now add tests."})
Vision and Multimodal Input
Truyền ảnh hoặc khung hình video trong mảng messages bằng định dạng vision chuẩn của OpenAI. Xuất sắc cho tái dựng 3D, UI-to-code, phân tích sơ đồ và hiểu tài liệu.
Kimi K3.1 Pro hỗ trợ hiểu thị giác, hữu ích cho phân tích ảnh chụp màn hình, sơ đồ, tài liệu quét và tham chiếu thiết kế.
Để tương thích, ảnh cục bộ có thể được mã hóa Base64 trong một message có cấu trúc.
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)
Mã giả định dashboard.png tồn tại trong thư mục làm việc. Kiểm thử hỗ trợ định dạng ảnh và giới hạn kích thước tải lên của tuyến CometAPI trước khi dùng với đầu vào thị giác lớn hơn.
Với video, Moonshot cũng tài liệu hóa đầu vào dựa trên tệp. Tải lên video và định danh tệp mang tính nhà cung cấp nhiều hơn, nên tránh giả định một định danh ms:// gốc của Moonshot sẽ hoạt động không đổi qua mọi cổng.
Using with Popular Coding Agents
- Kimi Code (chính thức): Chọn K3.1 Pro hoặc Highspeed qua
/model. Bắt đầu phiên mới sau khi chuyển. - Claude Code / Codex / Cursor / Continue: Trỏ base URL tới Moonshot hoặc CometAPI và đặt model ID.
- Thực hành tốt: Giữ cùng model và reasoning effort cho cả phiên để tối đa hóa cache (cache hit chỉ $0.20 / M token).
How Much Does the Kimi K3.1 Pro API Cost?
Kimi K3.1 Pro dùng định giá theo token. CometAPI cung cấp cả bản chuẩn và Highspeed với mức thấp hơn giá API Moonshot đã công bố.
So sánh sau dùng USD trên mỗi một triệu token đầu vào chưa cache hoặc token đầu ra sinh ra, dựa trên giá CometAPI kiểm tra ngày 26 tháng 10, 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 |
API K3.1 Pro chuẩn rẻ hơn khoảng 33.3% so với Kimi K3 trên token đầu vào và đầu ra chưa cache.
Ở các mức này, Highspeed đắt gấp đôi mỗi token so với chuẩn. So sánh chi tiêu tăng thêm với cải thiện thời gian phản hồi người dùng thực sự trải nghiệm.
Kimi K3.1 Pro API cost example
Giả sử một ứng dụng xử lý 100,000 token đầu vào chưa cache và sinh 10,000 token đầu ra.
Chi phí ước tính:
Cost = (Input tokens × Input rate + Output tokens × Output rate) / 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 |
Trong ví dụ này, chuyển từ Kimi K3 sang K3.1 Pro chuẩn tiết kiệm $0.12 mỗi yêu cầu trước caching và các khoản phí bổ sung.
Chi tiêu thực tế phụ thuộc vào token suy luận sinh ra, tái sử dụng ngữ cảnh, thử lại, hoạt động công cụ và số lượng tác vụ hoàn tất thành công.
Nhà phát triển nên kiểm tra giá API Kimi K3.1 Pro trên CometAPI mới nhất trước khi lập ngân sách sản xuất.
Làm sao caching giảm chi phí Kimi K3.1 Pro API?
Kimi hỗ trợ tự động cache ngữ cảnh cho tiền tố đầu vào có thể tái sử dụng. Cơ chế cache chính thức có TTL mặc định 5 phút và tùy chọn 1 giờ.
Với ứng dụng thường xuyên gửi cùng hướng dẫn hoặc tài liệu tham chiếu, caching có thể giảm chi phí ngữ cảnh lặp lại.
Thiết kế yêu cầu thực tế đặt thông tin ổn định trước và nội dung thay đổi thường xuyên ở cuối:
- Hướng dẫn system ổn định.
- Định nghĩa công cụ có thể tái dùng.
- Tài liệu tham chiếu hoặc ngữ cảnh kho mã.
- Câu hỏi hiện tại của người dùng.
Ví dụ, một trợ lý phân tích tài liệu có thể tái sử dụng một tài liệu chính sách cố định khi trả lời nhiều câu hỏi khác nhau. Một tác tử lập trình có thể giữ hướng dẫn kho mã ổn định trong khi thay đổi issue hoặc kết quả kiểm thử hiện hành.
Đừng giả định mọi yêu cầu lặp lại đều trở thành cache hit. Xác nhận token cache được dùng và quy tắc tính phí của cổng tương ứng. Giá và tùy chọn TTL của nhà cung cấp không tự động đồng nghĩa với chi phí cache của CometAPI giống hệt.
When to Choose Standard vs Highspeed
| 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 for Cost and Quality
- Bắt đầu cuộc trò chuyện mới khi đổi model hoặc mức reasoning effort lớn.
- Tận dụng caching prompt mạnh mẽ — giữ ổn định system prompt và codebase lớn.
- Dùng
lowreasoning effort trước; tăng lên chỉ khi chất lượng giảm. - Giám sát token usage (đặc biệt token suy luận) qua metadata phản hồi.
- Với sản xuất, triển khai định tuyến dự phòng (CometAPI giúp việc này dễ cho nhiều nhà cung cấp).
- Ưu tiên endpoint giao thức OpenAI hoặc Anthropic gốc hơn dịch proxy nặng để có độ ổn định tối đa.
Conclusion
Kimi K3.1 Pro là lựa chọn mạnh cho nhà phát triển xây dựng ứng dụng đòi hỏi suy luận, tác tử lập trình, trợ lý tài liệu tài chính và quy trình ngữ cảnh dài. Nó kết hợp năng lực mô hình cải thiện với tích hợp API quen thuộc và giá token chuẩn thấp hơn người tiền nhiệm.
Chiến lược hiệu quả nhất là bắt đầu với một yêu cầu CometAPI tối thiểu, xác minh hành vi suy luận và streaming, rồi bổ sung đầu ra có cấu trúc, đầu vào thị giác, công cụ và caching theo nhu cầu ứng dụng.
Chọn K3.1 Pro chuẩn cho quy trình nhạy chi phí và đánh giá Highspeed khi độ trễ phản hồi quan trọng. Trước khi triển khai đầy đủ, so sánh cả hai trên tải thực và giữ một phương án dự phòng đã kiểm thử.