Kimi K3.1 Pro API 价格：$2.1548/百万 token 输入，和上一代持平但能力跳了几个台阶

TL;DR

• Kimi K3.1 Pro（kimi-k3.1-pro）在 HiAPI 按 token 计费：输入 $2.1548/百万 token，输出 $11.2714/百万 token，缓存命中仅 $0.2156。无长文档加价，统一计费。
• 一次典型问答约 $0.006；$10 预算够跑上千轮短对话。
• 已在 HiAPI 上线，打开模型页就能在 Playground 里直接试，新用户注册送 200 积分。

Kimi K3.1 Pro 每百万 token 多少钱？

计费项	HiAPI 价格
输入	$2.1548
输出	$11.2714
缓存读取	$0.2156

HiAPI 现价，2026 年 10 月 30 日核对。按实际消耗 token 计费，无长文档加价档，失败不扣费。

输入 token 指你发给模型的所有内容（系统提示词 + 历史对话 + 当前消息），输出 token 指模型生成的回复。

一次请求花多少钱？

场景	输入 token	输出 token	成本
短问答	200	300	$0.004
中等对话	2,000	1,000	$0.016
长文档分析	20,000	5,000	$0.10
代码生成	5,000	10,000	$0.12

$10 预算能跑多少？

场景	输入 token	输出 token	每次成本	$10 可跑
短问答	200	300	$0.004	2,500 次
中等对话	2,000	1,000	$0.016	625 次
长文档分析	20,000	5,000	$0.10	100 次
代码生成	5,000	10,000	$0.12	83 次
长推理任务	50,000	30,000	$0.45	22 次

去模型页试一次

缓存能省多少？

Kimi K3.1 Pro 支持上下文缓存。重复发送相同的系统提示词或多轮对话前缀时，命中缓存的输入部分仅按 $0.2156/百万 token 计费——约为正常输入价的 10%。

什么场景最受益：

• 固定 system prompt 的客服机器人：系统提示词一次输入，后续每次对话都走缓存。
• 多轮对话应用：历史消息前缀自动命中，越往后聊越省。
• 批量处理同类文档：模板化的提示词框架可以被缓存。

使用上不需要额外配置。服务端自动检测可缓存的输入前缀，命中了就按缓存价计费。

和上一代、同档竞品比

模型	输入	输出	缓存读取
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 与上一代 kimi-k3 几乎同价，输入侧甚至略低，但能力加了 reasoning、structured output、tools 全套支持。

同期 Claude Opus 5.5 也落在同一价位区间。三者输入价在 $2.02-$2.32、输出价在 $10.08-$11.60 的窄带里——这个档位选模型，能力匹配和生态兼容性比价格更重要。

常见问题

输入和输出 token 怎么算？

输入是你发给模型的全部内容（系统提示词 + 对话历史 + 当前消息），输出是模型生成的回复。HiAPI 按响应中的 usage 字段结算实际 token 数。

推理 token 单独收费吗？

不单独收费。Kimi K3.1 Pro 的推理 token 按输出价计费，与普通输出 token 一致。

缓存需要客户端配置吗？

不需要。请求中反复出现的系统提示词和对话前缀由服务端自动识别并缓存，命中后输入侧按 $0.2156/百万 token 计费。

能免费试吗？

新用户注册送 200 积分，够跑几十到上百轮中等对话。打开模型页，在 Playground 里直接输入提示词就能试，不用写一行代码。

支持 OpenAI SDK 吗？

支持。Kimi K3.1 Pro 走 OpenAI Chat Completions 协议，把 base_url 改成 HiAPI 地址、model 设为 kimi-k3.1-pro 就能直接切过来。

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去 Kimi K3.1 Pro 模型页试一次，看看 reasoning 模式下的输出效果。