Kimi K3.1 Pro nutzen: API, Coding Plan und Highspeed

Was ist an K3.1 Pro neu?

K3.1 Pro ist eine nachtrainierte Version von Kimi K3. Moonshot nennt vor allem längere Coding-Aufgaben, Dokumentarbeit und werkzeuggestützte 3D- und Rechercheabläufe als Einsatzfelder. Die Herstellerdokumentation wurde für diesen Artikel am 26. Oktober 2026 erneut geprüft; eine weitere, separat benannte Nachfolgeversion wird dadurch nicht behauptet.

Das Modell verarbeitet Text, Bilder und Videos und liefert Text. Eine 3D-Datei entsteht erst durch einen passenden Ablauf mit Software wie Blender oder CAD-Werkzeugen. Die App-Funktion „3D Make“ ist ein Produktangebot und keine zusätzliche Bild- oder Video-Ausgabe der Chat-API.

Das Datenblatt zu Kimi K3.1 Pro bündelt Kontext, Ein- und Ausgabe, Tarife und Quellen. Dieser Guide zeigt, wie du daraus einen überprüfbaren ersten Arbeitsablauf machst.

Kimi K3.1 Pro lokal nutzen: Was geht heute?

Ein verifizierter Download der vollständigen K3.1-Pro-Gewichte liegt zum Prüfstand 26. Oktober noch nicht vor. Moonshot kündigt die Veröffentlichung weiterhin bis spätestens 4. November 2026 an. Im bei der Prüfung abgerufenen offiziellen Hugging-Face-Modellregister war kein K3.1-Pro-Artefakt enthalten.

Du kannst Kimi Code oder Kimi Work auf deinem Rechner öffnen und trotzdem ein Modell auf Anbieter-Servern nutzen. Eine lokale Oberfläche macht die Inferenz nicht lokal. Auch ein Kimi-K3-Download belegt nicht die Verfügbarkeit der neueren K3.1-Pro-Version.

Deshalb gibt es hier noch keinen vermeintlichen ollama pull-Befehl und keine geschätzte GPU-Kaufempfehlung für K3.1 Pro. Für einen eigenen Betrieb müssen zunächst das konkrete Artefakt, seine Lizenz, unterstützte Laufzeiten und dokumentierte Speicheranforderungen vorliegen. „Open Weights angekündigt“ bedeutet weder heute herunterladbar noch automatisch uneingeschränkt Open Source.

API oder Kimi Code: Wähle zuerst deinen Zugang

Wenn du ohne Code starten möchtest, wähle K3.1 Pro im verfügbaren Modellmenü der Kimi-App. In Kimi Code öffnet /model die Auswahl. Prüfe jeweils deine tatsächliche Freischaltung; der API-Zugang benötigt ein eigenes Guthaben und passende Zugangsdaten.

Die API-Dokumentation nennt für die Freischaltung eine erfolgreiche Aufladung ab 1 USD. Sie ist kein pauschales Gratis-Angebot des Coding Plans. Für reproduzierbare Aufgaben setze reasoning_effort ausdrücklich auf low, high oder max; Thinking lässt sich bei K3.1 Pro nicht abschalten.

Besonders tückisch: Im Coding Plan kann eine falsch geschriebene Modell-ID laut Dokumentation auf K2.8 Preview ohne Thinking zurückfallen. Prüfe deshalb nicht nur die sichtbare Beschriftung im Tool, sondern auch die tatsächliche Modellkennung und den verwendeten Endpunkt.

Pro oder Highspeed: Preise und Rechenbeispiele

Die folgenden Preise stammen aus dem internationalen Kimi-API-Katalog. Sie gelten je eine Million Tokens, vor Steuern. Ein Kimi-Code-Abo ist damit nicht gemeint.

Rechenbeispiel ohne Cache: 10.000 Input- und 2.000 Outputtokens ergeben 0,04 USD für Pro beziehungsweise 0,08 USD für Highspeed. Bei 100.000 Input- und 20.000 Outputtokens sind es 0,40 beziehungsweise 0,80 USD. Rechnung: Inputtokens ÷ 1.000.000 × Inputpreis plus Outputtokens ÷ 1.000.000 × Outputpreis. Das sind keine gemessenen Rechnungsbeträge; Cache-Schreibvorgänge, Werkzeuge, weitere Aufrufe und Steuern sind nicht enthalten.

Der Cache arbeitet automatisch mit geeigneten wiederholten Präfixen. Standard-TTL ist fünf Minuten, optional nennt der Quickstart eine Stunde. Ein Cache-Treffer und ein neuer Cache-Schreibvorgang sind unterschiedliche Abrechnungspositionen. Übernimm deshalb nicht pauschal den Inputpreis als vollständige Rechnung.

Die Highspeed-Variante von K3.1 Pro soll laut Moonshot bei gleichen Fähigkeiten etwa zwei- bis dreimal schneller ausgeben. Netzwerk, Dateizugriffe und externe Werkzeuge beschleunigt diese Aussage nicht. Beginne mit Pro; prüfe Highspeed, wenn die Ausgabezeit tatsächlich deinen Ablauf begrenzt.

Erster API-Aufruf und eine Aufgabe mit Prüfkriterium

Dieses kleine Python-Beispiel benötigt nur die Standardbibliothek und einen bereits sicher gesetzten Umgebungswert MOONSHOT_API_KEY. Ein Aufruf kann Kosten verursachen. Der folgende Request wurde hier nicht gegen das Modell ausgeführt; geprüft wurden Syntax, Datenstruktur und Übereinstimmung mit der Herstellerdokumentation.

import json, os, urllib.request

payload = {
    "model": "kimi-k3.1-pro",
    "reasoning_effort": "low",
    "max_completion_tokens": 4096,
    "messages": [{"role": "user", "content": "Quelle A: Werktags ab 8 Uhr geöffnet. Nenne Öffnungszeit und Feiertagsplan. Unbekanntes bleibt unbekannt."}],
}
request = urllib.request.Request(
    "https://api.moonshot.ai/v1/chat/completions",
    data=json.dumps(payload).encode("utf-8"),
    headers={"Content-Type": "application/json", "Authorization": "Bearer " + os.environ["MOONSHOT_API_KEY"]},
)
with urllib.request.urlopen(request, timeout=60) as response:
    result = json.load(response)
print("Modell:", result.get("model"))
print(result["choices"][0]["message"]["content"])
print("Verbrauch:", result.get("usage"))

Kontrolliere die gemeldete Modellkennung, die Antwort und usage. Das Budget max_completion_tokens ist keine Zusage für ebenso viele sichtbare Antworttokens; Thinking benötigt ebenfalls ein Budget. Kontext und Ausgabe dürfen nicht als unabhängig addierbare Kapazitäten behandelt werden.

Danach: Widerspruch und fehlende Angaben erkennen

Für eine zweite, aussagekräftigere Probe verwendest du diese bewusst fiktiven Unterlagen. Die Sollantwort lässt sich vollständig prüfen:

Fiktive Testunterlagen, keine echten Kundendaten:
Quelle A, Stand 20.10.2026: Artikel M7 kostet 9,50 EUR netto je Stück. Lieferzeit 2 Werktage.
Quelle B, Stand 24.10.2026: Für M7 beträgt die Lieferzeit jetzt 4 Werktage. Der Stückpreis bleibt unverändert.
Auftrag: 12 Stück M7.
Gib Artikel, Menge, Nettowarenwert, Währung, aktuelle Lieferzeit und Quellen an.
Versandkosten sind nicht genannt: Gib null aus, erfinde keinen Endpreis.
Verwende die neuere Quelle nur für die geänderte Lieferzeit.

Erwartet: M7, 12 Stück, 114 EUR Nettowarenwert und vier Werktage aus Quelle B; Versandkosten bleiben unbekannt. Die 114 EUR sind kein vollständiger Endpreis. Eine richtige Zahl ohne passende Fundstelle reicht für die Prüfung nicht aus.

Für strukturierte Abläufe dokumentiert der Quickstart response_format mit json_schema und strict: true. Das beschränkt das Format der finalen Antwort, belegt aber keine inhaltliche Richtigkeit. Parse message.content, nicht die Reasoning-Ausgabe, und prüfe Felder und Quellen anschließend selbst.

Prüfauftrag und Sollkriterien herunterladen · Offline-Prüfer für die Testantwort herunterladen

Im KI-Vergleichstool mit Kimi-Modellen kannst du danach dokumentierte Funktionen gegenüberstellen. Für einen eigenen Antwortvergleich bleiben Eingaben, Effort, Endpunktfamilie und Prüfkriterien gleich; notiere Nacharbeit und vollständige Dauer.

400, 403 oder falsches Modell: Fehler gezielt eingrenzen

Beginne nach Modell- oder Effortwechsel möglichst eine neue Sitzung. Der Coding-Guide warnt vor ungünstigen Wechselwirkungen alter Reasoning-Verläufe und ungültigen Cache-Präfixen. Ein neuer Versuch startet mit einer kleinen Eingabe, bevor du große Repositories oder Dokumentpakete anhängst.

Aktueller Werkzeughinweis: Der API-Quickstart meldet, dass die offizielle Websuche überarbeitet wird und vorerst nicht für produktive Abläufe empfohlen ist. Eine Demo mit Recherche beweist daher keinen sofort einsatzbereiten Suchdienst im eigenen Konto.

Bei der Migration von älteren Kimi-Modellen beachtest du die getrennte Ankündigung zur K2-Serie: ab 31. Oktober 2026 nicht mehr für neu registrierte API-Nutzer, geplantes vollständiges Auslaufen bis Ende Dezember. Das ist ein angekündigter Übergang, kein heutiger Abschaltnachweis.

Benchmarks einordnen, ohne einen Gesamtsieger zu erfinden

Moonshots Launch-Beitrag nennt die folgenden Ergebnisse. Sie beziehen sich auf bestimmte Aufgaben und Testabläufe; wir haben sie nicht selbst nachgemessen.

Besonders vorsichtig behandeln wir die Halluzinationswerte: Launch-Blog und API-Quickstart nennen weiterhin unterschiedliche Werte und Bezugsgrößen. Daraus entsteht hier keine allgemeine Fehlerquote und kein eigener Prozentbalken. Auch eine exakt zitierte Herstellerzahl ersetzt keine unabhängige Prüfung.

Für deine Auswahl zählt, ob ein konkreter Arbeitsauftrag mit vertretbarer Nacharbeit gelingt. Sichere Originalantwort, Modell-ID, Datum, Effort, Fehler und tatsächliche Kosten. Erst mehrere vergleichbare Durchläufe erlauben eine belastbarere Aussage über deinen Einsatzfall.