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Kimi K3.1 Pro Review: Always-On Thinking, 1M Tokens In and Out
Pick Kimi K3.1 Pro for long-context work with screenshots and clips when you accept always-on thinking; so far we have run only launch checks, no scored tests.
Freedom Score
Pas encore testé
- Prix
- 4,00 $US par million de tokens mixtes (3 en entrée : 1 en sortie)
- Vitesse de sortie
- 30 tokens/s
- Taux de réussite
- Collecte en cours
Kimi K3.1 Pro is Moonshot AI's new thinking model, released on 23 October 2026 as the first of the K3.1 series. On our API it is one OpenAI-compatible chat endpoint that reads text, images and video, holds 1,048,576 tokens of input and allows replies up to 1,048,576 tokens, with the thinking counted inside that number.
- SpicyAPI Engineering
- Testé le 28 oct. 2026
- Méthodologie v3.3 →
- Nous vendons ces modèles ; le prix n’entre pas dans les notes →
The verdict
Two behaviours shape how you use it. Thinking is always on: reasoningeffort accepts low, high or max (default max) and cannot be switched off. And sampling is fixed by Moonshot, so temperature and topp are not accepted. Together that means a default request reasons hard before every answer, and a small max_tokens can be spent on thinking before any visible text appears.
This is a launch-day review. On 28 October 2026 our platform ran a real request through the endpoint as part of launch: one neutral message, answered without streaming at low reasoning effort. It returned a complete answer. We have not run a quality blind test or a content-level test on K3.1 Pro, and this page does not score the model.
Key facts
- Tested: one real launch request on 28 Oct 2026 (neutral prompt, low reasoning effort, no streaming), plus an integration check of image input. No scored runs yet.
- Price: $2 per million input tokens, $0.20 cached and $10 output. The live price is on the model page.
- Limits: 1,048,576-token context, replies up to 1,048,576 tokens (default 4,096, thinking included), text, image and video input, 256 messages and 128 tool definitions per request.
- Reasoning: reasoning_effort takes low, high or max (default max); thinking is always on.
- Sampling: fixed by the model; temperature and top_p are not accepted.
- Sources: scoring rules are on our review methodology page, full parameters on the Kimi K3.1 Pro model page.
Ce qui nous a plu et ce qui l’a freiné
Ce qui nous a plu
- A million tokens in and a matching reply ceiling. A whole repository or a long research thread travels as written, and a very long answer fits in one reply.
- Video and images next to the question. A failing UI screenshot with the stack trace, or a short screen recording with the bug report, goes into the same message as the instruction.
- Three reasoning dials. Low keeps replies quick, high suits multi-step problems, max gives the model the most room on a hard task.
- Tool calling is on the endpoint. Up to 128 function definitions per request, paralleltoolcalls on by default, toolchoice and responseformat accepted; we have not graded tool-use quality yet.
- A familiar request shape. The same OpenAI-compatible body as the rest of our chat models, so switching is a model-name change.
Ce qui l’a freiné
- Thinking cannot be turned off. There is no none, medium or xhigh, so even a simple rewrite pays for a reasoning pass unless you pick low.
- max is the default effort. Every request reasons at full depth unless you set a lower level, which adds tokens and latency to quick turns.
- No temperature or top_p. You cannot push for more varied prose with sampling; use the prompt, reasoning_effort and stop sequences instead.
- Reasoning is paid for out of max_tokens. The default cap is 4,096, so a small cap at max effort can run out before the answer starts.
- No audio input, and no quality numbers of our own yet.
What we tested
On 28 October 2026 our platform sent Kimi K3.1 Pro one real request as part of launch: a single neutral user message, answered without streaming at low reasoning effort with a 1,024-token cap. It returned a complete answer, and the request was priced at the published rate. The endpoint also passed our pre-launch checks of its price table and request limits. During integration a request with an image attached was also accepted and answered.
That is a working-endpoint check, not a benchmark. We have not compared K3.1 Pro's answers with K3 or another model, tested video input on real clips, measured speed, or tried a prompt near the 1,048,576-token limit. Moonshot's own claims about accuracy are Moonshot's; we have not reproduced them.
Prompts to start from
These starting prompts come from the model page's published examples. We have not graded the outputs, so they are a place to begin rather than prompts proven on this model.
1. A planning brief. Give it the brief and a standard for what a good plan looks like.
Turn a project brief into a dependency-ordered implementation plan with verifiable milestones. Work from the material I provide, cite the relevant evidence, distinguish facts from assumptions, and identify missing information before proposing changes.Run this prompt on Kimi K3.1 Pro →
2. A tool step. Confirms your function-calling loop end to end with a trivial function.
Call report_status with status ready.Settings that matter: set reasoningeffort to low for routine turns and keep max for hard planning; leave several thousand tokens of maxtokens headroom, since thinking shares the budget; send video and audio inline and keep them under 14 MB combined.
How far it writes
We have not run our content-level test on Kimi K3.1 Pro, so we have no result to report here. The model page states the position plainly: the platform adds no content filter of its own, content decisions come from the model, and behaviour can change between versions. The previous generation, Kimi K3, has a full content-level review; do not assume K3.1 Pro behaves the same.
Not tested yet: the content-level ladder, multi-turn behaviour over a long session, languages other than English, video understanding on real clips, and whether low effort changes any of the above.
Every character in a request should be an adult, keep real, identifiable people out of it, and you are responsible for the law where you publish.
What the community says
On the launch thread one reader took the vendor's numbers at face value: "It appears to be generally frontier-level." Another objected to how the open-weight version is being limited: "Ah, the version available to us mortals is nerfed in cybersecurity just like the US models :("
Alternatives
- The previous generation with a full content-level review? Kimi K3 reads 1,000,000 tokens and carries our Unrestricted label; see the Kimi K3 review.
- Another 1M-class reasoning model? DeepSeek V4 Pro is on the same API; compare it on your own prompts.
- A hard-coding model with tool calls? GPT 6.1 Sol takes images, allows temperature and offers five reasoning levels.
Comment Kimi K3.1 Pro obtient son Spicy Index
Chaque dimension ci-dessous mène à son calcul complet : la ligne de grille d’où vient chaque point et la raison de chaque point perdu.
- Classements publics 40 % de la qualité
- Pas encore testé
- Jeu de rôle 15 % de la qualité
- Pas encore testé
- Écriture créative 15 % de la qualité
- 72,0
- Respect des consignes 15 % de la qualité
- 100,0
- Mémoire en contexte long 15 % de la qualité
- Pas encore testé
- Capacités Pondération 10,5 %
- 49,0
- Freedom Score Pondération 30 %
- Pas encore testé
Pas encore de correspondance exacte dans les classements publics suivis. Fonctionnement
Notre batterie de jeu de rôle n’a pas encore été lancée sur ce modèle. Fonctionnement
Notre batterie de contexte long n’a pas encore été lancée sur ce modèle. Fonctionnement
La liberté n'a pas été testée ou les preuves sont insuffisantes. L'Index conserve le score initial de qualité et capacités, porte la mention provisoire et reste classé. Une preuve manquante n'est pas un zéro. Fonctionnement
La liberté n'a pas été testée ou les preuves sont insuffisantes. L'Index conserve le score initial de qualité et capacités, porte la mention provisoire et reste classé. Une preuve manquante n'est pas un zéro.
Ouvrir le rapport de test complet →Capacités, critère par critère
Points issus de la grille de notation publique. Les niveaux obtenus par agrandissement et les limites que nous fixons nous-mêmes ne comptent pas.
- Fenêtre de contexte (publiée par l’éditeur)Non indiqué
- 0,0 / 30
- Modalités d’entrée sur SpicyAPITexte, plus images
- 12,0 / 25
- Utilisation d’outilsOutils et tool_choice
- 15,0 / 15
- Sortie structuréeAccepté, respect du schéma vérifié
- 15,0 / 15
- Contrôle du raisonnement3 niveaux : low · high · max
- 7,0 / 15
Ce que Kimi K3.1 Pro sait faire sur SpicyAPI
Tiré directement de la spécification en ligne du modèle sur SpicyAPI. Certains éditeurs en offrent davantage dans leurs propres applications ; voici ce que vous pouvez appeler via notre API aujourd’hui.
| Fonction | Conversation |
|---|---|
| Fenêtre de contexte | 1 048 576 tokens |
| Sortie max. par requête | 1 048 576 tokens |
| Niveaux de raisonnement | low · high · max |
| Appel d’outils | Oui |
| Sortie structurée | Oui |
Le temps que ça prend vraiment
Mesuré sur de vraies tâches des 30 derniers jours, de la requête au résultat final. Les temps incluent nos propres tests.
- Vitesse de sortie
- 30 tokens/sDélai jusqu’au premier token inclus
- Taux de réussite
- Collecte en cours
Un temps apparaît dès qu’au moins 10 tâches terminées sont reçues. Les taux de réussite ne comptent que les tâches des clients et restent masqués pour tous les modèles jusqu’à 30 jours complets de trafic.
Ce qu’on dit de Kimi K3.1 Pro
1 positifs · 0 mitigés · 1 négatifs
It appears to be generally frontier-level.
hacker-news· 23 oct. 2026· PositifSource
Ah, the version available to us mortals is nerfed in cybersecurity just like the US models :(
hacker-news· 23 oct. 2026· NégatifSource
Les citations reprennent mot pour mot des publications publiques, avec un lien vers l’original. Ce ne sont pas des notes et elles n’alimentent aucun score.
Modèles à envisager à la place de Kimi K3.1 Pro
Moonshot AI
Kimi K3
The previous generation with a full content-level review?
- Spicy Index
- 77,8−2,6
- Freedom Score
- 74,4
- Prix
- 5,40 $US+35 %/ 1 M tokens · entrée/sortie 3:1
DeepSeek
DeepSeek V4 Pro
Another 1M-class reasoning model?
- Spicy Index
- 79,0−1,4
- Freedom Score
- 88,6
- Prix
- 1,98 $US−51 %/ 1 M tokens · entrée/sortie 3:1
OpenAI
GPT 6.1 Sol
A hard-coding model with tool calls?
- Spicy Index
- 81,2+0,8
- Freedom Score
- —
- Prix
- 4,00 $US/ 1 M tokens · entrée/sortie 3:1
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