Kimi K3.1 Pro: qué es, cuánto cuesta y cómo usarlo por API

Respuesta corta: a octubre de 2026, Kimi K3.1 Pro es el modelo más capaz de Moonshot AI, lanzado el 23 de octubre de 2026, con 1 millón de tokens de contexto y pesos abiertos prometidos antes del 4 de noviembre. Por API cuesta USD 2 por millón de tokens de entrada y USD 10 de salida, un tercio menos que su predecesor Kimi K3. Se usa con el SDK de OpenAI o el de Anthropic cambiando solo la base_url y el identificador kimi-k3.1-pro.

Abajo encontrarás qué es exactamente, cuánto cuesta cada variante, qué dicen (y qué no) los benchmarks, y una guía paso a paso para hacer tu primera llamada.

Qué es Kimi K3.1 Pro

Según el anuncio oficial de Moonshot, Kimi K3.1 Pro es el primer modelo de la serie K3.1 y su "modelo de pesos abiertos de clase 3T más capaz hasta la fecha". Técnicamente es un post-entrenamiento de Kimi K3 con un cómputo de aprendizaje por refuerzo sustancialmente mayor.

Los puntos clave:

• Contexto: 1 millón de tokens.
• Entrada: texto e imagen. La API también acepta video subido como archivo, según la guía de inicio.
• Variantes: kimi-k3.1-pro y kimi-k3.1-pro-highspeed. Esta última es de 2 a 3 veces más rápida, según el anuncio.
• Dónde se usa: Kimi.ai, Kimi Work, Kimi Code y la API de Kimi. En Kimi Enterprise el acceso viene desactivado por defecto.
• Pesos abiertos: Moonshot se compromete a publicar los pesos completos antes del 4 de noviembre de 2026. Mientras tanto, Artificial Analysis lo clasifica como "Proprietary" porque los pesos aún no están disponibles.

Las áreas donde Moonshot dice haber mejorado más son la programación (incluidos motores de juego como Unity, Unreal Engine y Godot), el modelado 3D (puede escribir y ejecutar scripts para Blender y software CAD), la investigación financiera y la ciberseguridad con controles de riesgo.

Cuánto cuesta Kimi K3.1 Pro

Precios oficiales de la plataforma de Kimi, en USD por millón de tokens:

Detalles útiles:

• Precio plano en todo el contexto: la guía de inicio aclara que no hay tramos por longitud de contexto.
• Caché automática: tiene dos duraciones, 5m (por defecto) y 1h. Si tu agente hace pausas de más de cinco minutos entre llamadas, conviene pasar prompt_cache_options.ttl con el valor 1h para no volver a pagar la escritura.
• Desbloqueo con recarga: al ser un modelo insignia, K3.1 Pro se habilita tras una recarga de saldo exitosa (mínimo USD 1). El total recargado define tu nivel de cuenta y tus límites de uso.
• Retención de datos: el anuncio indica que hay Zero Data Retention disponible para clientes de la API.

Como referencia, Artificial Analysis calcula un costo de USD 2,11 por tarea de su índice de inteligencia. También señala que el modelo es muy verboso: generó 150 millones de tokens de salida para completar el índice, frente a una mediana de 87 millones. En la práctica, esto significa que el bajo precio por token se compensa en parte con más tokens de razonamiento.

Qué dicen los benchmarks (y cómo leerlos)

Primero, la medición independiente: en el Artificial Analysis Intelligence Index v4.3.2, Kimi K3.1 Pro obtiene 55 puntos y queda 4.º de 215 modelos. Como contexto, en ese mismo índice Claude Opus 5.5 tiene 58, y GPT-6 Astra y Gemini 4 Argon tienen 53 cada uno. Lo comparo en detalle en el mejor modelo de IA en octubre de 2026.

Las siguientes cifras las publica Moonshot en su anuncio:

Tres matices importantes:

1. Las cifras de terceros pueden no coincidir. Moonshot cita 58,2 % para GPT-6 Astra en Terminal-Bench 4.0, mientras que OpenAI publica 57,9 %. Cada fabricante usa su propio harness (Moonshot indica que evaluó con el de Claude Code).
2. Los benchmarks internos no se pueden reproducir. Kimi Code Bench y las evaluaciones de finanzas son internos.
3. Ciberseguridad: Moonshot eliminó datos relacionados con ciberseguridad del entrenamiento para la versión de pesos abiertos. En su benchmark interno xdev-bench-hard, el modelo final resuelve el 81,0 % (pass@3), frente al 90,5 % de un checkpoint sin esa limpieza. La empresa afirma que su capacidad ofensiva sigue por detrás de los modelos propietarios de frontera que llevan al menos tres meses publicados.

En finanzas, Moonshot reporta mejoras frente a K3 de 7,2 puntos en Financial Modeling y de 11,6 puntos en Financial Research, además de un rendimiento unas 4,2 veces mayor en Business Operation. Son benchmarks internos.

Cómo usar Kimi K3.1 Pro por API, paso a paso

La documentación de la API indica que la API de Kimi es compatible con tres formatos:

Pasos para tu primera llamada:

1. Crea una cuenta en platform.kimi.ai y recarga saldo (mínimo USD 1) para desbloquear K3.1 Pro.
2. Genera una API key en la sección API Keys. Nunca la pegues en el código ni la subas a un repositorio. Guárdala en una variable de entorno:

export MOONSHOT_API_KEY="tu_clave_aqui"

3. Instala el SDK de OpenAI (Python 3.9 o superior):

python3 -m pip install --upgrade 'openai>=1.0'

4. Haz la llamada apuntando a la base_url de Kimi:

import os
from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key=os.environ["MOONSHOT_API_KEY"],
    base_url="https://api.moonshot.ai/v1",
)

respuesta = client.chat.completions.create(
    model="kimi-k3.1-pro",
    reasoning_effort="low",
    messages=[{"role": "user", "content": "Resume en tres puntos qué es un agente de IA."}],
)

print(respuesta.choices[0].message.content)

5. Ajusta el razonamiento. K3.1 Pro siempre razona, y reasoning_effort acepta low, high y max (por defecto, max). Para tareas simples, low reduce tiempo y tokens.

Reglas de la guía oficial que conviene conocer antes de construir un agente:

• Parámetros fijos: temperature, top_p, n, presence_penalty y frequency_penalty tienen valores fijos, así que no los envíes.
• Mensajes completos: en conversaciones de varios turnos y en llamadas a herramientas, devuelve el mensaje completo del asistente, incluido reasoning_content, y no solo content.
• Imágenes: no se aceptan URLs públicas. Hay que enviarlas en base64 o subirlas como archivo.
• Búsqueda web: la herramienta oficial está en actualización y Moonshot no la recomienda para producción por ahora.
• Longitud de salida: max_completion_tokens vale 131.072 por defecto y admite hasta 1.048.576.

Si ya trabajas con agentes, la compatibilidad con el formato Messages de Anthropic permite conectarlo a herramientas como Claude Code cambiando la base_url. La documentación lo menciona de forma explícita. Si estás empezando, te recomiendo leer cómo trabajo con agentes de IA y qué guardar para continuar un trabajo entre sesiones.

Usarlo sin escribir código

• Kimi Code: selecciona el modelo con el comando /model.
• Kimi Work (escritorio): requiere la versión 3.1.0 o superior, en Windows o en Mac con Apple silicon.
• Apps móviles: está disponible en iOS, Android y HarmonyOS.

Mi opinión: cuándo tiene sentido

Kimi K3.1 Pro es interesante por tres razones. Ofrece un rendimiento publicado cercano al de los modelos propietarios más fuertes en tareas de terminal, cuesta la mitad por token que Claude Opus 5.5 y promete pesos abiertos. Si tu caso exige alojar el modelo en tu propia infraestructura, conviene seguir de cerca la publicación de los pesos (lo comparo en el mejor modelo de IA en octubre de 2026).

Antes de migrar un flujo en producción, haría dos cosas. Primero, mediría el costo real por tarea, porque es un modelo verboso. Segundo, esperaría a que haya más evaluaciones independientes, ya que el modelo salió hace muy poco.

Preguntas frecuentes

¿Cuánto cuesta Kimi K3.1 Pro por API?

USD 2 por millón de tokens de entrada, USD 10 por millón de salida y USD 0,20 por millón en aciertos de caché. La variante Highspeed cuesta USD 4 de entrada y USD 20 de salida.

¿Kimi K3.1 Pro es de código abierto?

Moonshot lo define como un modelo de pesos abiertos y se compromete a publicar los pesos completos antes del 4 de noviembre de 2026. Hasta ese momento solo se puede usar por los productos de Kimi y su API.

¿Kimi K3.1 Pro es compatible con el SDK de OpenAI?

Sí. La API de Kimi acepta los formatos Chat Completions y Responses de OpenAI con base_url https://api.moonshot.ai/v1, y el formato Messages de Anthropic con https://api.moonshot.ai/anthropic.

¿Se puede desactivar el razonamiento de Kimi K3.1 Pro?

No. El modo de razonamiento está siempre activo. Puedes reducirlo con el parámetro reasoning_effort, que acepta low, high y max (el valor por defecto es max).

¿Qué diferencia hay entre Kimi K3.1 Pro y K3.1 Pro Highspeed?

Highspeed ofrece las mismas capacidades a una velocidad de 2 a 3 veces mayor, según Moonshot, y cuesta el doble por token de entrada y de salida.

Fuentes

Consultadas el 23 de octubre de 2026.

• Moonshot AI. Introducing Kimi K3.1 Pro (anuncio oficial y benchmarks).
• Kimi API Platform. Precios y modelos.
• Kimi API Platform. Guía de inicio de Kimi K3.1 Pro (parámetros, límites y caché).
• Kimi API Platform. API Overview (base_url y compatibilidad).
• Kimi API Platform. Quickstart (API key y primera llamada).
• Artificial Analysis. Kimi K3.1 Pro (índice independiente, costo por tarea y verbosidad).
• OpenAI. GPT-6 Astra (cifra propia de Terminal-Bench 4.0).