Kimi K3.1 Pro API-Preise: 2,1548 $ pro Million Input-Token – gleicher Preis wie die Vorgängergeneration, aber mehrere Stufen mehr Leistung

TL;DR

• Kimi K3.1 Pro (kimi-k3.1-pro) wird bei HiAPI pro Token abgerechnet: Input 2,1548 $ pro Million Token, Output 11,2714 $ pro Million Token, Cache-Treffer nur 0,2156 $. Kein Aufpreis für lange Dokumente, einheitliche Abrechnung.
• Eine typische Frage-Antwort-Runde kostet etwa 0,006 $; mit einem Budget von 10 $ lassen sich über tausend kurze Dialogrunden führen.
• Bereits bei HiAPI verfügbar – einfach die Modellseite öffnen und direkt im Playground ausprobieren. Neue Nutzer erhalten bei der Registrierung 200 Credits gratis.

Was kostet Kimi K3.1 Pro pro Million Token?

Abrechnungsposten	HiAPI-Preis
Input	2,1548 $
Output	11,2714 $
Cache-Lesen	0,2156 $

Aktueller HiAPI-Preis, geprüft am 30. Oktober 2026. Abgerechnet wird nach tatsächlich verbrauchten Token, ohne Aufpreisstufe für lange Dokumente; bei Fehlschlägen wird nichts berechnet.

Input-Token bezeichnet alle Inhalte, die du an das Modell sendest (System-Prompt + Gesprächsverlauf + aktuelle Nachricht), Output-Token die vom Modell generierte Antwort.

Was kostet eine Anfrage?

Szenario	Input-Token	Output-Token	Kosten
Kurze Frage-Antwort	200	300	0,004 $
Mittlerer Dialog	2.000	1.000	0,016 $
Analyse langer Dokumente	20.000	5.000	0,10 $
Code-Generierung	5.000	10.000	0,12 $

Wie weit reicht ein Budget von 10 $?

Szenario	Input-Token	Output-Token	Kosten pro Durchlauf	Durchläufe für 10 $
Kurze Frage-Antwort	200	300	0,004 $	2.500 Durchläufe
Mittlerer Dialog	2.000	1.000	0,016 $	625 Durchläufe
Analyse langer Dokumente	20.000	5.000	0,10 $	100 Durchläufe
Code-Generierung	5.000	10.000	0,12 $	83 Durchläufe
Lange Reasoning-Aufgaben	50.000	30.000	0,45 $	22 Durchläufe

Auf der Modellseite einmal testen

Wie viel spart der Cache?

Kimi K3.1 Pro unterstützt Kontext-Caching. Wenn identische System-Prompts oder mehrstufige Gesprächspräfixe wiederholt gesendet werden, wird der cachgetroffene Input-Teil nur mit 0,2156 $ pro Million Token abgerechnet – etwa 10 % des normalen Input-Preises.

Welche Szenarien profitieren am meisten:

• Kundenservice-Bots mit festem System-Prompt: Der System-Prompt wird einmal eingegeben, jede folgende Unterhaltung greift auf den Cache zu.
• Mehrstufige Dialoganwendungen: Das Präfix der bisherigen Nachrichten wird automatisch gecacht – je länger das Gespräch, desto mehr spart man.
• Stapelverarbeitung ähnlicher Dokumente: Template-basierte Prompt-Gerüste lassen sich cachen.

Es ist keine zusätzliche Konfiguration nötig. Der Server erkennt cachebare Input-Präfixe automatisch; bei einem Treffer wird der Cache-Preis abgerechnet.

Vergleich mit der Vorgängergeneration und Wettbewerbern derselben Klasse

Modell	Input	Output	Cache-Lesen
kimi-k3.1-pro	2,1548 $	11,2714 $	0,2156 $
kimi-k3	2,32 $	11,60 $	0,232 $
claude-opus-5-5	2,02 $	10,08 $	0,10 $

Kimi K3.1 Pro kostet fast genauso viel wie die Vorgängergeneration kimi-k3, auf der Input-Seite sogar etwas weniger, bietet aber zusätzlich Reasoning, strukturierte Outputs und volle Tool-Unterstützung.

Claude Opus 5.5 liegt im selben Zeitraum ebenfalls in dieser Preisspanne. Alle drei bewegen sich in einem engen Band von 2,02 $–2,32 $ beim Input und 10,08 $–11,60 $ beim Output – bei der Modellwahl in dieser Klasse zählen Leistungsabdeckung und Ökosystem-Kompatibilität mehr als der Preis.

Häufig gestellte Fragen

Wie werden Input- und Output-Token berechnet?

Input ist alles, was du an das Modell sendest (System-Prompt + Gesprächsverlauf + aktuelle Nachricht), Output ist die vom Modell generierte Antwort. HiAPI rechnet die tatsächliche Token-Anzahl anhand des usage-Feldes in der Antwort ab.

Werden Reasoning-Token separat berechnet?

Nein, sie werden nicht separat berechnet. Reasoning-Token von Kimi K3.1 Pro werden zum Output-Preis abgerechnet, genau wie normale Output-Token.

Muss der Client für das Caching konfiguriert werden?

Nein. Wiederkehrende System-Prompts und Gesprächspräfixe in Anfragen werden serverseitig automatisch erkannt und gecacht; bei einem Treffer wird der Input mit 0,2156 $ pro Million Token abgerechnet.

Kann man es kostenlos testen?

Neue Nutzer erhalten bei der Registrierung 200 Credits gratis – genug für Dutzende bis Hunderte mittlere Dialogrunden. Öffne die Modellseite und gib im Playground einfach einen Prompt ein, um es auszuprobieren, ohne eine einzige Zeile Code schreiben zu müssen.

Wird das OpenAI SDK unterstützt?

Ja. Kimi K3.1 Pro nutzt das OpenAI-Chat-Completions-Protokoll; ändere einfach die base_url auf die HiAPI-Adresse und setze model auf kimi-k3.1-pro, um direkt umzusteigen.

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Probiere es einmal auf der Kimi K3.1 Pro Modellseite aus und sieh dir die Ausgabe im Reasoning-Modus an.