Kimi K3.1 Pro: настройка Claude Code и Codex, модели и цены
Подключите Kimi K3.1 Pro к Claude Code или Codex с точным ID модели, проверьте доступ к API и настройте глубину рассуждений. Сравните тарифы на токены и независимые оценки стоимости задач, разберитесь с псевдонимом K3 и отделите лимиты Kimi Code от оплаты API по факту использования.
Содержание
Чтобы попробовать Kimi K3.1 Pro в разработке, начните с обычной модели kimi-k3.1-pro в API: явно задайте глубину рассуждений, выполните короткий запрос и затем подключайте Claude Code или Codex. Если подписка Kimi Code уже есть, сначала выберите её модель k3.1-pro командой /model. Переходить на Highspeed стоит после замеров, когда понятно, оправдывает ли сокращение ожидания дополнительную плату.
Цены и условия доступа приведены по состоянию на 2026-10-24. Настройки Claude Code и Codex ниже используют Kimi API с оплатой по факту использования; доступ по подписке Kimi Code разобран отдельно.
Что изменилось по сравнению с Kimi K3
K3.1 Pro — дообученная версия K3: Moonshot увеличила вычислительные затраты на постобучение и улучшала работу над задачами с длительными рассуждениями и вызовами инструментов. Во внутреннем тесте Kimi Code Bench 3.0 Long-horizon компания сообщает о результате 61.2% против 55.95% у K3. Это оценка производителя; для собственной проверки подойдут отладка по нескольким файлам или реализация функции через несколько циклов правок и тестирования.
Окно контекста на 1,048,576 токенов появилось ещё у K3. Для пользователей API предшественника важны новая модель, сниженные тарифы и описанные в документации особенности рассуждений. Объём контекста, ограничения на частоту запросов и остаток денег на счёте учитываются отдельно — это разграничение отражено в документации по оплате Kimi.
Модель уже доступна через сервисы провайдера. В анонсе выпуска Moonshot планирует опубликовать полные веса не позднее 2026-11-04. Сейчас можно проверить модель через API, а решение о развёртывании на своих серверах принимать после выхода весов и условий лицензии именно для этой версии.
Какой ID модели указать
Выбирайте идентификатор под тот сервис, в котором создан API-ключ. У платного Kimi API, подписки Kimi Code и OpenRouter различаются названия моделей и порядок оплаты.
| Способ подключения | ID модели или значение в настройках клиента | Как учитывается использование |
|---|---|---|
| Kimi API, в том числе из Codex | kimi-k3.1-pro или kimi-k3.1-pro-highspeed | Оплата использования Kimi API |
| Claude Code через Kimi API, по настройкам ниже | kimi-k3.1-pro[1m] | Оплата использования Kimi API |
| Подписка Kimi Code | k3.1-pro или k3.1-pro-highspeed | Расход квоты подписки |
| OpenRouter | moonshotai/kimi-k3.1-pro | Оплата API в OpenRouter |
Идентификаторы приведены в справочнике Kimi API, настройках моделей Kimi Code и карточке модели OpenRouter.
В актуальной инструкции Kimi для Claude Code есть несоответствие: настройки по-прежнему содержат kimi-k3[1m], хотя проверочный запрос использует kimi-k3.1-pro.
В документации Anthropic по выбору модели объясняется, что [1m] задаёт для Claude Code окно контекста 1M. Перед отправкой запроса провайдеру клиент удаляет этот суффикс. Он не превращает kimi-k3 в kimi-k3.1-pro, поэтому в конфигурации ниже явно указан ID новой модели.
Сколько стоит API Kimi K3.1 Pro
У стандартной K3.1 Pro опубликованные тарифы на вход, выход и кеш на треть ниже, чем у K3. Стоимость законченной задачи при этом зависит от того, сколько токенов потратит агент.
Ниже — цены в USD за 1,000,000 токенов из актуального прайс-листа платформы Kimi, с записью в кеш по стандартному тарифу 5m. Налоги в эти суммы не входят.
| Модель | Вход без кеша | Запись в кеш, 5m | Вход из кеша | Выход |
|---|---|---|---|---|
| Kimi K3.1 Pro | $2.00 | $2.00 | $0.20 | $10.00 |
| Kimi K3.1 Pro Highspeed | $4.00 | $4.00 | $0.20 | $20.00 |
| Kimi K3 | $3.00 | $3.00 | $0.30 | $15.00 |
Токены, прочитанные из кеша, записанные в кеш и оставшиеся вне кеша, относятся к непересекающимся категориям входа. Один и тот же входной токен не нужно одновременно оплачивать по тарифу обычного входа и записи в кеш. В руководстве по кешированию Kimi описаны автоматическое кеширование, стандартное время хранения пять минут и отдельный тариф записи 1h.
Для условного расчёта возьмём задачу с таким суммарным расходом:
- 100,000 новых входных токенов, оплачиваемых как обычный вход или запись в кеш
5m. - 500,000 входных токенов, прочитанных из кеша.
- 20,000 выходных токенов, включая рассуждения.
Для стандартной K3.1 Pro получится:
(100,000 × $2.00 + 500,000 × $0.20 + 20,000 × $10.00) / 1,000,000 = $0.50
При том же количестве токенов задача обойдётся в $0.75 на K3 и $0.90 на Highspeed. В этих оценках нет налогов, дополнительной платы за инструменты и записей в кеш 1h. В данном примере Highspeed не удваивает счёт: тариф на чтение из кеша остаётся $0.20.
Независимые данные о стоимости задач уже есть. В оценке Artificial Analysis к выпуску модели указаны примерно 55K выходных токенов на задачу Intelligence Index, тогда как у K3 — 48K, и стоимость $1.98 за задачу, примерно на уровне K3 в этой оценке. По методике AA стоимость усредняется с учётом весов разных бенчмарков. Это данные о расходе в конкретном наборе тестов; стоимость исправления ошибки в вашем репозитории нужно измерять отдельно.
Как проверить доступ к API и задать глубину рассуждений
Сначала проверьте API-аккаунт, затем разбирайтесь с настройками клиента. Согласно инструкции по запуску K3.1 Pro, доступ открывается после успешного пополнения минимум на $1. Это условие использования API, отдельное от подписки Kimi Code.
Команды ниже предназначены для Bash в macOS или Linux; нужны установленные curl и jq. Когда read ожидает ввод, вставьте ключ платформы Kimi API и нажмите Enter. Символы ключа на экране не появятся.
set -o pipefail
read -rs MOONSHOT_API_KEY && export MOONSHOT_API_KEY
curl --silent --show-error --fail-with-body \
https://api.moonshot.ai/v1/chat/completions \
--header "Authorization: Bearer $MOONSHOT_API_KEY" \
--header "Content-Type: application/json" \
--data '{
"model": "kimi-k3.1-pro",
"reasoning_effort": "low",
"max_completion_tokens": 2048,
"messages": [{"role": "user", "content": "Reply with exactly: KIMI_API_OK"}]
}' | jq -e '
if .error then error(.error | tostring)
else {model, answer: .choices[0].message.content,
finish_reason: .choices[0].finish_reason, usage}
end
'При завершённой проверке ожидаются model со значением kimi-k3.1-pro, запрошенный ответ, finish_reason со значением stop и фактический расход токенов. Эти поля описаны в справочнике Chat Completions.
Если finish_reason равен length, генерация достигла заданного предела. Увеличьте max_completion_tokens и повторите запрос, прежде чем искать проблему в авторизации. При 401 проверьте соответствие ключа и адреса API. Если новая модель недоступна свежему аккаунту, сначала убедитесь, что пополнение прошло успешно и ID указан точно.
K3.1 Pro всегда использует рассуждения. В руководстве прямого API предусмотрены уровни low, high и max; значение по умолчанию — max. Для короткой проверки выше намеренно выбран low, а в примерах настройки клиентов ниже — high как начальный вариант для работы с кодом.
В собственных интеграциях учитывайте различия протоколов. В официальной схеме API для Chat Completions используется поле reasoning_effort, для Responses — reasoning.effort, для Messages — output_config.effort. Поле из Chat Completions нельзя без изменений переносить во все форматы запросов.
Как настроить Claude Code на K3.1 Pro
Укажите K3.1 Pro для основного диалога, фоновых задач и субагентов, чтобы во время проверки клиент последовательно запрашивал именно эту модель. Пример ниже адаптирует схему подключения Kimi: в нём используется точный ID из Messages API и суффикс [1m] с поведением, описанным Anthropic.
Используйте обновлённую версию Claude Code. Добавьте следующие параметры в ~/.claude/settings.json, сохранив остальные настройки:
{
"env": {
"ANTHROPIC_BASE_URL": "https://api.moonshot.ai/anthropic",
"ANTHROPIC_MODEL": "kimi-k3.1-pro[1m]",
"ANTHROPIC_DEFAULT_FABLE_MODEL": "kimi-k3.1-pro[1m]",
"ANTHROPIC_DEFAULT_OPUS_MODEL": "kimi-k3.1-pro[1m]",
"ANTHROPIC_DEFAULT_SONNET_MODEL": "kimi-k3.1-pro[1m]",
"ANTHROPIC_DEFAULT_HAIKU_MODEL": "kimi-k3.1-pro[1m]",
"CLAUDE_CODE_SUBAGENT_MODEL": "kimi-k3.1-pro[1m]",
"CLAUDE_CODE_AUTO_COMPACT_WINDOW": "1000000",
"CLAUDE_CODE_EFFORT_LEVEL": "high"
}
}При такой настройке все перечисленные задачи оплачиваются по тарифам K3.1 Pro, включая фоновые вызовы, для которых клиент выбирает слот Haiku. Порог сжатия контекста задаёт поведение клиента; он не добавляет оплаченных токенов или доступного контекста.
Ключ в этот JSON добавлять не нужно. Перед использованием переменной из терминала удалите устаревшие ANTHROPIC_API_KEY и ANTHROPIC_AUTH_TOKEN из существующего объекта env: Kimi указывает, что значения в файле настроек имеют приоритет над переменными, экспортированными в терминале.
В той же сессии Bash, где выполнялась проверка API, запустите:
unset ANTHROPIC_API_KEY
export ANTHROPIC_AUTH_TOKEN="$MOONSHOT_API_KEY"
claudeВ новой сессии выполните /status. Базовый адрес должен быть https://api.moonshot.ai/anthropic, а выбранная модель — K3.1 Pro, возможно с пометкой [1m]. Режим рассуждений должен оставаться включённым.
Затем выполните проверку чтения репозитория из следующего раздела: она задействует вызовы инструментов. Команда /status показывает выбранную конфигурацию; ответ ассистента на вопрос «Какая ты модель?» не подтверждает, куда на самом деле отправляются запросы.
Если отображается старая модель, проверьте существующие переопределения модели в настройках и перезапустите клиент. Если ошибки возникают только в фоновых задачах, проверьте назначения всех семейств моделей и субагентов, а не только основного диалога.
Как подключить Codex через Responses API
Для Codex используйте встроенную поддержку Responses API на стороне Kimi. Официальная инструкция Kimi предусматривает прямое подключение к kimi-k3.1-pro с wire_api = "responses" и окном контекста 1048576.
В Codex 0.134.0 и новее можно вынести эти настройки в отдельный профиль и выбирать его при запуске. Версию покажет codex --version. По актуальным правилам профилей Codex параметр --profile kimi-k31 загружает ~/.codex/kimi-k31.config.toml поверх основной конфигурации.
Создайте этот файл со следующим содержимым:
model = "kimi-k3.1-pro"
model_provider = "kimi"
model_context_window = 1048576
model_reasoning_effort = "high"
[model_providers.kimi]
name = "Kimi"
base_url = "https://api.moonshot.ai/v1"
env_key = "KIMI_API_KEY"
wire_api = "responses"Параметры провайдера взяты из инструкции Kimi. Явно заданный уровень high объединяет поле настройки рассуждений Codex со значением, которое принимает схема Responses API Kimi.
В терминале, где уже задан API-ключ, выполните:
export KIMI_API_KEY="$MOONSHOT_API_KEY"
codex --profile kimi-k31Откройте /status и проверьте провайдера kimi и модель kimi-k3.1-pro. Codex отправляет запросы на https://api.moonshot.ai/v1/responses, поэтому в его базовом адресе есть /v1 — в отличие от базового адреса для Claude Code.
В любом из двух клиентов откройте небольшой репозиторий и отправьте запрос:
Read the repository's top-level files and its test configuration.
Explain the entry point and the command for running its tests.
Cite the relevant file paths. Do not edit files or run the tests.Запрос просит прочитать файлы верхнего уровня и конфигурацию тестов, назвать точку входа и команду запуска тестов, сославшись на пути. Изменять файлы и запускать тесты он не разрешает.
Убедитесь, что клиент действительно читает файлы, а после получения результатов инструментов выдаёт итоговый ответ. Такая проверка охватывает больше возможностей интеграции, чем простое приветствие.
Если Codex возвращает 404 на /v1/responses, проверьте точный базовый адрес и оставшиеся настройки локального маршрутизатора, если он использовался раньше. Kimi также описывает возможное предупреждение о метаданных: модели нет во встроенном каталоге Codex. Явный model_context_window сообщает клиенту нужный размер окна.
Как выбрать модель по подписке Kimi Code
В официальном Kimi Code CLI выполните /model, выберите K3.1 Pro и начните новую сессию для проверки. В заметках о выпуске от 23 октября рекомендуется новая сессия при переходе с предыдущих моделей.
В действующей линейке тарифов стандартная K3.1 Pro доступна на Plus и выше, а Pro и выше открывают полное окно 1M и Highspeed. В старой линейке им соответствуют Moderato и Allegretto. По описанию моделей, Highspeed расходует примерно вдвое больше квоты подписки — 2×. Это коэффициент расхода подписки, отдельный от тарифов API в таблице.
Выбирайте глубину рассуждений явно: значение по умолчанию в прямом API не обязательно совпадает с настройкой вашего клиента. Рассуждения должны быть включены. В справочнике ошибок Kimi Code для их отключения описан HTTP 400 с сообщением «K3.1 Pro does not support disabled thinking mode.»
Копируйте ID моделей точно. Kimi Code предупреждает, что опечатка может привести к переключению на K2.8 Preview без рассуждений; при этом справочник также описывает неверные ID, для которых возвращается 400. Ошибка в названии может изменить выбор модели, поэтому нельзя рассчитывать, что она всегда будет обнаружена автоматически.
Ключ Kimi Code нужно использовать с адресом этого сервиса. Например, в его отдельной инструкции для Claude Code указан https://api.kimi.ai/coding/. Если просто подставить такой ключ в приведённую выше конфигурацию платного Moonshot API, расходовать квоту подписки она от этого не начнёт.
Стоит ли переходить с Claude Opus 5.5
Прежде чем переносить привычную работу с Opus на K3.1 Pro, проверьте новую модель на характерной задаче из своего репозитория. Опубликованные результаты дают основание для такого теста, но не определяют единого победителя по качеству и стоимости законченной задачи.
Moonshot сообщает о 65.7% на Terminal-Bench 4.0 у K3.1 Pro, 66.4% у Claude Opus 5.5 и 58.2% у GPT-6 Astra. В примечаниях к бенчмаркам указано, что K3.1 Pro тестировали в обвязке Claude Code — программе, которая управляет выполнением задачи и вызовами инструментов. Результаты остальных моделей взяты из отчётов разработчиков или таблицы лидеров; это не единый контролируемый запуск всех моделей в одинаковых условиях.
В независимом отчёте Artificial Analysis отдельно приведены примерно 67% на Terminal-Bench 4.0 и 55 баллов Intelligence Index. Эти цифры относятся к оценке AA. Их нельзя подставлять в сравнение Moonshot так, будто методика и условия запусков совпадали.
Для собственного сравнения используйте одну версию репозитория, одинаковую задачу, разрешения и приёмочные тесты. Запишите уровень рассуждений, полную стоимость, затраченное время, число повторных попыток и результат проверки изменений. Выбирайте стандартную K3.1 Pro для задач, где она обеспечивает нужное качество при подходящих затратах; Highspeed пробуйте там, где основное время уходит на ожидание генерации. Opus имеет смысл оставить для задач, в которых он требует меньше исправлений или где результат зависит от нужной вам возможности клиента.
