Kimi K3.1 Pro: цена API, реальный счёт за задачу и что проверить до перехода с Claude

Kimi K3.1 Pro это новая модель китайской компании Moonshot AI, вышедшая 23 октября 2026 года. По прайсу она стоит $2 за миллион входных токенов и $10 за миллион выходных, ровно как Claude Sonnet 5.5 и вдвое дешевле Claude Opus 5.5. Но счёт за задачу у неё заметно ниже: по замеру независимой лаборатории Artificial Analysis $2,11 против $5,46 у Sonnet и $5,98 у Opus, потому что модель пишет меньше текста. Взамен вы получаете более медленную модель и менее удобные условия работы с данными.

Ниже сверим цены по официальным страницам Moonshot и Anthropic, пересчитаем, сколько это в месяц на типовой нагрузке, и разберём, что в объявлении Moonshot подтверждено независимо, а что пока нет. Все цифры проверены 26 октября 2026 года, курс на эту дату: $1 = 452,62 ₸ = 80,67 ₽.

Что выпустила Moonshot?

Moonshot AI выпустила Kimi K3.1 Pro, первую модель новой серии K3.1. Это дообученная версия Kimi K3, вышедшей летом: архитектура та же, но на дообучение с подкреплением, по словам компании, ушло заметно больше вычислений. Дообучение с подкреплением это этап, на котором модель получает оценки за свои ответы и подстраивается под них. Главное из официальной страницы модели на платформе Moonshot:

• контекст 1 миллион токенов, то есть модель может прочитать за один запрос объём в несколько толстых книг;
• режим рассуждения включён всегда, глубину можно выбрать (low, high или max), по умолчанию стоит максимальная;
• вместе с основной вышла версия Highspeed, которая, по заявлению Moonshot, работает в 2–3 раза быстрее;
• полные веса модели обещаны до 4 ноября;
• доступ к API открывается после пополнения баланса минимум на $1. API это подключение модели напрямую к своим программам и сервисам, без окна чата.

Токен это единица, которой модели меряют текст: и вопрос, и ответ считаются в токенах, и оплата идёт за них. Веса это сама обученная модель в виде файлов: если их выложить, модель можно запустить на своём сервере или взять у стороннего провайдера.

Moonshot продвигает модель для программирования, создания 3D-моделей и финансового анализа. Для бизнеса без отдела разработки интереснее последнее: компания пишет по собственным тестам, что модель лучше предшественницы справляется с таблицами, финансовыми моделями и исследованиями по документам.

Сколько стоит Kimi K3.1 Pro по прайсу?

Цены ниже взяты 26 октября с международной страницы тарифов Moonshot и со страницы цен Claude. Все суммы за миллион токенов.

Кэш это скидка на повторно отправляемый текст: если вы в каждом запросе передаёте одну и ту же длинную инструкцию или документ, со второго раза он стоит в разы дешевле.

В таблице видны три вещи, которых нет в заголовках про «дешёвую китайскую модель». Первая: по прайсу Kimi K3.1 Pro стоит столько же, сколько Claude Sonnet 5.5, а не в разы меньше. Вторая: быстрая версия Highspeed стоит ровно как Opus 5.5. Третья: на кэше Kimi дороже Sonnet вдвое и наравне с Opus. Если ваша нагрузка построена на одной длинной инструкции, которую модель перечитывает тысячи раз, по прайсу Kimi на такой нагрузке даже дороже Sonnet, и выигрыш остаётся только за счёт более коротких ответов.

Почему счёт за задачу в 2,5 раза ниже при одинаковом прайсе?

Потому что модели с рассуждением сначала «думают» текстом, и этот текст тоже оплачивается как выходные токены. Одна модель решает задачу в 3 000 токенов, другая в 10 000, и при одинаковом прайсе счёт отличается в три раза.

Artificial Analysis, независимая лаборатория, которая гоняет модели по одному набору задач, публикует и итоговую стоимость, и объём текста:

Индекс интеллекта это сводная оценка модели по набору тестов лаборатории: чем выше, тем лучше.

Пересчитаем это на типовую нагрузку. Допустим, задача это разбор отчёта на 50 000 токенов входа (примерно выгрузка поисковых запросов за месяц) и ответ на 8 000 токенов у Kimi. Если перенести соотношение объёма ответов из замера Artificial Analysis, Sonnet на ту же задачу напишет около 22 400 токенов, а Opus около 13 900. Это оценка, на ваших задачах соотношение будет другим.

Модели стоит сравнивать по счёту за вашу задачу, прайс тут мало что говорит. Тот же урок в сентябре дал DeepSeek V4.1 Flash, где копеечный прайс не означал копеечного счёта.

Что подтверждено независимо, а что пока только словами Moonshot?

Независимо подтверждено одно: замер Artificial Analysis. Модель набрала 55 баллов и делит верх таблицы с моделями Anthropic, отставая от Opus 5.5 на три балла. Всё остальное в новостях это цифры самой Moonshot.

На официальной странице модели по состоянию на 26 октября есть две нестыковки, о которых стоит знать до того, как строить на этих цифрах решения.

Первая: в тексте про главный тест для программистов стоят заглушки. Terminal-Bench 4.0 проверяет, как модель выполняет задачи программиста в командной строке. TNW пишет, что на нём модель набрала 65,7% против 66,4% у Opus 5.5, SiliconANGLE приводит те же 65,7%. TNW прямо оговаривает, что это цифры Moonshot, не проверенные независимо. А на самой странице Moonshot на 26 октября вместо результата стоит шаблон «[xx.x%]», как и у ещё двух тестов в том же абзаце. Откуда издания взяли проценты, со страницы не видно.

Вторая: цифра ошибок разошлась в пересказе. Moonshot пишет, что на стресс-тесте доля неверных утверждений упала с 23,35% у K3 до 6,85%. TNW приводит 8,3%. При этом сама Moonshot предупреждает, что тест специально собран из случаев, где модели ошибаются чаще, и не отражает общий уровень ошибок в обычной работе.

Цифры здесь устаревают быстро. 24 октября Artificial Analysis показывала модель на пятом месте со скоростью 73,5 токена в секунду, 26 октября уже на четвёртом и с 52,2 токена. Рейтинг и скорость пересчитываются постоянно, поэтому любые цифры в этой статье, включая наши, стоит перепроверять на дату решения.

Насколько Kimi K3.1 Pro медленная?

По замеру Artificial Analysis на 26 октября модель выдаёт 52,2 токена в секунду при медиане 82,8. Sonnet 5.5 выдаёт 138,4, Opus 5.5 выдаёт 96,8.

В переводе на ожидание: ответ на 3 000 токенов Kimi пишет около 57 секунд, Opus около 31, Sonnet около 22. Для фоновой обработки отчётов ночью это неважно. Для чат-бота на сайте, где клиент ждёт ответа, почти минута это потерянный разговор.

Moonshot закрывает это версией Highspeed, но, как видно из таблицы цен, она стоит $4 и $20, то есть столько же, сколько Opus 5.5. Выбор такой: дёшево и медленно или быстро и по цене Opus.

Открытые веса: можно ли поставить Kimi у себя?

Пока нет: веса обещаны до 4 ноября, и на 26 октября Artificial Analysis отмечает лицензию как закрытую. На странице модели условия будущей лицензии не указаны.

Но даже после выхода весов самостоятельный запуск для малого и среднего бизнеса нереалистичен. По данным SiliconANGLE, базовая K3 содержит около 3 триллионов параметров, разбитых на 896 подсетей, из которых в каждый момент работают 16. Параметры это настраиваемые числа внутри модели, и их объём определяет, сколько памяти нужно серверу. Для модели такого размера это кластер дорогих видеокарт, а не сервер в офисе.

Практический смысл открытых весов другой: модель смогут запускать сторонние провайдеры, в том числе с серверами в нужной вам юрисдикции и со своими условиями хранения данных. Уже сейчас Artificial Analysis насчитывает пять провайдеров API. Если вам важно, где обрабатываются данные, имеет смысл дождаться ноября и посмотреть, кто из провайдеров предложит модель и на каких условиях.

Что с вашими данными, если работать через API Moonshot?

Договор международной платформы Moonshot, обновлённый 30 июля 2026 года, заключается с сингапурской компанией Moonshot AI PTE. LTD. по праву Сингапура. В нём сказано, что контент клиента может использоваться для развития и улучшения сервисов, если иное не согласовано письменно. Ограничения на такое использование доступны только по корпоративному договору, переключателя в настройках договор не описывает.

Всё, что вы отправляете в модель через стандартный API, лучше считать переданным разработчику. Добавим контекст, который приводит TNW: в июле Белый дом обвинил Moonshot в использовании запрещённых чипов Nvidia и копировании модели Anthropic, доказательств публично не представил. Для решения «отправлять ли туда данные клиентов» это ещё один повод не торопиться.

Какие задачи бизнеса можно отдать Kimi K3.1 Pro, а какие нет?

Правило для любых внешних моделей одно: клиентские данные и выгрузки рекламных кабинетов отправляйте только туда, где условия хранения понятны и подписаны. Механическую работу без чувствительных данных разумно отдавать самой дешёвой модели, которая справляется.

Стоит ли переходить на Kimi K3.1 Pro с Claude?

Переходить целиком нет смысла, проверить на своих задачах стоит. Порядок, который мы советуем:

1. Выберите 20 реальных задач

   Возьмите задачи, которые модель уже делает у вас каждый день, без персональных данных.

2. Прогоните их через обе модели

   Сравните качество ответа вслепую и запишите фактический счёт за каждую задачу из кабинета, а не по прайсу.

3. Засеките время ответа

   Если задача пользовательская, а не фоновая, медленный ответ может перечеркнуть экономию.

4. Решите по счёту и качеству

   Переводите на Kimi только те типы задач, где качество не хуже, а счёт заметно ниже.

Если сейчас вы работаете на Opus 5.5 и вам важно качество на сложных задачах, Kimi уступает в индексе три балла и почти вдвое в скорости. Если на Sonnet 5.5 и задачи фоновые, экономия может оказаться заметной, но её надо увидеть в собственном счёте. Наш разбор Claude Opus 5.5 и GPT-6 для бизнеса поможет сравнить с западными альтернативами.