Kimi K3.1 Pro 选型1M 上下文和每任务成本怎么算原文Artificial Analysis - 《Kimi K3.1 Pro launches at 4th on the Intelligence Index and will lead open weights models》https://artificialanalysis.ai/articles/kimi-k3-1-pro-launch-benchmarks一、先把能核实的数字摊开Moonshot 在 10 月 23 日发了 K3.1 系列的第一个模型 Kimi K3.1 Pro同一天 Artificial Analysis 放出了完整评测。选型时最怕的是拿一条排名第 4就下单所以我先把可核实的数字列出来并标清口径。项目数值口径智能指数55 分第 4Artificial Analysis Intelligence Index与上代差距K3 为 44 分提升 11 分同上领先者Claude Opus 5.5 58、Claude Sonnet 5.5 56、Muse Wonder Full 56同上后两者为 max with fallback上下文100 万 token官方博客参数2.8T 总量、104B 激活AA 模型页口径官方博客表述为3T 级开放权重模型两个口径并存输入模态文本 图像AA定价每百万 token 输入 2 美元、输出 10 美元、缓存命中 0.20 美元AA三项均比 K3 低 33%权重11 月 4 日前释出官方博客加速版Highspeed速度 2 到 3 倍官方博客第三方口径称价格翻倍采购前以官方定价页为准看到2.8T 总量 / 104B 激活和3T 级摆在一起时别纠结这是两个不同粒度的表述写选型文档时统一按官方模型卡填就行。真正要留意的是 104B 激活这个数——它决定了自部署时你要算的是显存带宽和卡数不是 2.8T 那么吓人的总量。二、真正的涨幅在 Agent 侧不在知识侧这是本篇最值得记的一点。同一份评测里几类指标的涨幅差得非常远评测K3K3.1 Pro性质GDPval-AA—1846 Elo第 3比 K3 高 312真实职业任务Agent 味最重Terminal-Bench 4.013%67%全场最高终端里连续执行命令AutomationBench-AA58%73%多步 SaaS 工作流Humanity’s Last Exam47%52%知识推理SciCode59%61%科学编程CritPt23%25%物理推理AA-Omniscience2030幻觉率 53%→44%准确率 48%→51%知识广度与幻觉GDPval-AA 的 1846 Elo 只落后 Claude Opus 5.5 的 1866 和 Muse Wonder Full 的 1857挤进了前三。而 Terminal-Bench 从 13% 到 67% 是五倍多的变化——如果你只看智能指数提升 11 分这个数字会完全错过这一档。这种Agent 类大涨、知识类微涨的组合通常意味着后训练的重心压在工具使用和多步执行上而不是单纯把模型堆更大。对你的判断很直接单轮问答、知识型客服这类场景换它的收益有限让 Agent 连续调工具、跑终端、操作后台系统才是这波提升兑现的地方。还有一个容易被忽略的横向信息权重释出后开放权重模型与闭源最强模型在智能指数上的差距会从 12 分收窄到 3 分。这是选型时能不能自部署这个选项第一次变得现实的前提。三、单价降了 33%为什么每任务成本没降AA 给了一个很反直觉的数字K3.1 Pro 的每任务成本约 1.98 美元和 K3 基本持平。拆开看就明白了。它的输出 token 用量是每个智能指数任务 55K比 K3 的 48K 多 14%而三项单价都低了 33%。单纯乘一下输出侧本该降两成多可实测每任务成本没降——差额只能来自输入侧更长的上下文、更多的工具往返、以及缓存命中结构的变化。这段算术是我根据 AA 公布的三个数字推的不是原文结论具体口径以 AA 的方法说明和官方定价页为准。但推出来的结论够用了按单价排序选模型在 Agent 场景里是错的。原因是 Agent 任务的成本结构和对话完全不同。一次任务会发几十次请求每次请求都带着系统提示、工具定义、历史轨迹输入量是输出的十几倍。所以正确的算法是每任务成本 Σ(输入 token × 输入价) Σ(缓存命中 token × 缓存价) Σ(输出 token × 输出价)求和号不能省——要先把一次任务里所有调用的用量加起来再算钱。这也是下一个坑的来源。四、1M 上下文解决的是装得下不是算得省上下文从 K3 到 K3.1 Pro 拉到 100 万 token很多人第一反应是终于可以把整个仓库塞进去了。能塞但未见得该塞。两个原因。一是价格结构缓存命中价 0.20 美元只有输入价 2 美元的十分之一这个差价是在明确奖励前缀稳定的用法。系统提示、工具定义、固定文档放前面不动命中缓存成本差一个数量级而每轮都变的中间结果堆在上下文里全部按输入价付费1M 就是 1M 的账单。二是效果层面上下文变长不会自动让 Agent 更准。KV 越长注意力被稀释得越厉害你需要的是压缩、摘要、检索这些手段而不是把窗口当硬盘用。这也是为什么不少团队宁可停在 200K 窗口、配一套靠谱的记忆检索也不追求把窗口塞满。一个立刻能用的实操把 prompt 结构切成三段——稳定前缀系统提示、工具定义、半稳定仓库快照、参考文档、每轮变化工具返回、思考轨迹。前两段位置固定不动第三段只追加在尾部缓存命中率立刻能看出来。五、标准版、Highspeed、自部署怎么选场景选择理由交互式编码、要人等 diff 再确认标准版单位成本更低人的思考时间本来就是瓶颈前台 Agent、用户盯着进度条Highspeed2 到 3 倍速换体验串行多步任务的体感差距最大批量离线评测、回归跑分标准版 并发慢一点没关系成本优先数据不能出内网等 11 月 4 日权重自部署权重释出后才有这个选项但要按 104B 激活算 GPU 账两件事要提前做一是把模型名、base_url、价格表全部外置成配置别写死在代码里否则换模型要改业务代码二是把 Highspeed 的价格单独核实一遍——官方博客只说了速度倍数价格口径我是从第三方看到的翻倍采购前必须以官方定价页确认。六、一段成本核算脚本这段是自拟示意代码不依赖任何 SDK纯粹算账用。# cost.py —— 按一次 Agent 任务的完整用量核算成本PRICES{# 美元 / 每百万 token价格随官方调整用前核对定价页kimi-k3.1-pro:{in:2.0,out:10.0,cache:0.20},}deftask_cost(usage:dict,model:strkimi-k3.1-pro)-float:usage 是一次任务累计的 token 三元组不是单次请求的用量。pPRICES[model]return(usage[input]*p[in]/1e6usage[cache_hit]*p[cache]/1e6usage[output]*p[out]/1e6)defcompare(traces:list[dict],models:list[str])-None:把同一批任务轨迹套到不同模型上输出每任务成本与缓存命中占比。forminmodels:costs[task_cost(t,m)fortintraces]hitsum(t[cache_hit]fortintraces)total_insum(t[input]t[cache_hit]fortintraces)print(f{m}: 每任务 ${sum(costs)/len(costs):.4f}f缓存命中{hit/total_in:.1%})if__name____main__:demo[{input:180_000,cache_hit:620_000,output:12_000}]*20compare(demo,[kimi-k3.1-pro])参数与返回值task_cost 收一个 usage 字典和一个模型名返回该任务的美元成本usage 的三个键必须来自同一次任务里所有请求的汇总不能只取最后一次响应。compare 收一批任务轨迹和候选模型列表只打印不返回因为它的用途是横向铺开看趋势不是给程序判断。调用链是这样Agent 每轮请求结束后从响应的用量字段里取三个数累加进当前任务的 usage → 任务结束把 usage 落盘成一条轨迹 → 累积到几十条之后跑 compare → 拿结果和候选模型列表对照。这段代码刻意做的两件事一是把缓存命中和普通输入分开计价否则算出来的账会虚高二是强制按任务聚合避免把单次请求成本当成每任务成本。后者是最常见的错误估算来源能把成本低估一个数量级。收尾Kimi K3.1 Pro 值得试的理由不是它排第 4而是两件更具体的事Terminal-Bench 从 13% 到 67% 说明工具调用能力真的换了一代缓存命中 0.20 美元说明它在认真做长上下文的经济性。选型的顺序建议反过来先拿自己 20 条真实任务跑一遍 token 账看清输入侧占多少、缓存能命中多少再回头看排行榜。榜单告诉你上限账本告诉你代价。文中分数与价格来自 10 月 23 日的评测与官方博客权重尚未发布正式释出后价格和分数都可能变最终以官方文档为准。
Kimi K3.1 Pro 选型1M 上下文和每任务成本怎么算原文Artificial Analysis - 《Kimi K3.1 Pro launches at 4th on the Intelligence Index and will lead open weights models》https://artificialanalysis.ai/articles/kimi-k3-1-pro-launch-benchmarks一、先把能核实的数字摊开Moonshot 在 10 月 23 日发了 K3.1 系列的第一个模型 Kimi K3.1 Pro同一天 Artificial Analysis 放出了完整评测。选型时最怕的是拿一条排名第 4就下单所以我先把可核实的数字列出来并标清口径。项目数值口径智能指数55 分第 4Artificial Analysis Intelligence Index与上代差距K3 为 44 分提升 11 分同上领先者Claude Opus 5.5 58、Claude Sonnet 5.5 56、Muse Wonder Full 56同上后两者为 max with fallback上下文100 万 token官方博客参数2.8T 总量、104B 激活AA 模型页口径官方博客表述为3T 级开放权重模型两个口径并存输入模态文本 图像AA定价每百万 token 输入 2 美元、输出 10 美元、缓存命中 0.20 美元AA三项均比 K3 低 33%权重11 月 4 日前释出官方博客加速版Highspeed速度 2 到 3 倍官方博客第三方口径称价格翻倍采购前以官方定价页为准看到2.8T 总量 / 104B 激活和3T 级摆在一起时别纠结这是两个不同粒度的表述写选型文档时统一按官方模型卡填就行。真正要留意的是 104B 激活这个数——它决定了自部署时你要算的是显存带宽和卡数不是 2.8T 那么吓人的总量。二、真正的涨幅在 Agent 侧不在知识侧这是本篇最值得记的一点。同一份评测里几类指标的涨幅差得非常远评测K3K3.1 Pro性质GDPval-AA—1846 Elo第 3比 K3 高 312真实职业任务Agent 味最重Terminal-Bench 4.013%67%全场最高终端里连续执行命令AutomationBench-AA58%73%多步 SaaS 工作流Humanity’s Last Exam47%52%知识推理SciCode59%61%科学编程CritPt23%25%物理推理AA-Omniscience2030幻觉率 53%→44%准确率 48%→51%知识广度与幻觉GDPval-AA 的 1846 Elo 只落后 Claude Opus 5.5 的 1866 和 Muse Wonder Full 的 1857挤进了前三。而 Terminal-Bench 从 13% 到 67% 是五倍多的变化——如果你只看智能指数提升 11 分这个数字会完全错过这一档。这种Agent 类大涨、知识类微涨的组合通常意味着后训练的重心压在工具使用和多步执行上而不是单纯把模型堆更大。对你的判断很直接单轮问答、知识型客服这类场景换它的收益有限让 Agent 连续调工具、跑终端、操作后台系统才是这波提升兑现的地方。还有一个容易被忽略的横向信息权重释出后开放权重模型与闭源最强模型在智能指数上的差距会从 12 分收窄到 3 分。这是选型时能不能自部署这个选项第一次变得现实的前提。三、单价降了 33%为什么每任务成本没降AA 给了一个很反直觉的数字K3.1 Pro 的每任务成本约 1.98 美元和 K3 基本持平。拆开看就明白了。它的输出 token 用量是每个智能指数任务 55K比 K3 的 48K 多 14%而三项单价都低了 33%。单纯乘一下输出侧本该降两成多可实测每任务成本没降——差额只能来自输入侧更长的上下文、更多的工具往返、以及缓存命中结构的变化。这段算术是我根据 AA 公布的三个数字推的不是原文结论具体口径以 AA 的方法说明和官方定价页为准。但推出来的结论够用了按单价排序选模型在 Agent 场景里是错的。原因是 Agent 任务的成本结构和对话完全不同。一次任务会发几十次请求每次请求都带着系统提示、工具定义、历史轨迹输入量是输出的十几倍。所以正确的算法是每任务成本 Σ(输入 token × 输入价) Σ(缓存命中 token × 缓存价) Σ(输出 token × 输出价)求和号不能省——要先把一次任务里所有调用的用量加起来再算钱。这也是下一个坑的来源。四、1M 上下文解决的是装得下不是算得省上下文从 K3 到 K3.1 Pro 拉到 100 万 token很多人第一反应是终于可以把整个仓库塞进去了。能塞但未见得该塞。两个原因。一是价格结构缓存命中价 0.20 美元只有输入价 2 美元的十分之一这个差价是在明确奖励前缀稳定的用法。系统提示、工具定义、固定文档放前面不动命中缓存成本差一个数量级而每轮都变的中间结果堆在上下文里全部按输入价付费1M 就是 1M 的账单。二是效果层面上下文变长不会自动让 Agent 更准。KV 越长注意力被稀释得越厉害你需要的是压缩、摘要、检索这些手段而不是把窗口当硬盘用。这也是为什么不少团队宁可停在 200K 窗口、配一套靠谱的记忆检索也不追求把窗口塞满。一个立刻能用的实操把 prompt 结构切成三段——稳定前缀系统提示、工具定义、半稳定仓库快照、参考文档、每轮变化工具返回、思考轨迹。前两段位置固定不动第三段只追加在尾部缓存命中率立刻能看出来。五、标准版、Highspeed、自部署怎么选场景选择理由交互式编码、要人等 diff 再确认标准版单位成本更低人的思考时间本来就是瓶颈前台 Agent、用户盯着进度条Highspeed2 到 3 倍速换体验串行多步任务的体感差距最大批量离线评测、回归跑分标准版 并发慢一点没关系成本优先数据不能出内网等 11 月 4 日权重自部署权重释出后才有这个选项但要按 104B 激活算 GPU 账两件事要提前做一是把模型名、base_url、价格表全部外置成配置别写死在代码里否则换模型要改业务代码二是把 Highspeed 的价格单独核实一遍——官方博客只说了速度倍数价格口径我是从第三方看到的翻倍采购前必须以官方定价页确认。六、一段成本核算脚本这段是自拟示意代码不依赖任何 SDK纯粹算账用。# cost.py —— 按一次 Agent 任务的完整用量核算成本PRICES{# 美元 / 每百万 token价格随官方调整用前核对定价页kimi-k3.1-pro:{in:2.0,out:10.0,cache:0.20},}deftask_cost(usage:dict,model:strkimi-k3.1-pro)-float:usage 是一次任务累计的 token 三元组不是单次请求的用量。pPRICES[model]return(usage[input]*p[in]/1e6usage[cache_hit]*p[cache]/1e6usage[output]*p[out]/1e6)defcompare(traces:list[dict],models:list[str])-None:把同一批任务轨迹套到不同模型上输出每任务成本与缓存命中占比。forminmodels:costs[task_cost(t,m)fortintraces]hitsum(t[cache_hit]fortintraces)total_insum(t[input]t[cache_hit]fortintraces)print(f{m}: 每任务 ${sum(costs)/len(costs):.4f}f缓存命中{hit/total_in:.1%})if__name____main__:demo[{input:180_000,cache_hit:620_000,output:12_000}]*20compare(demo,[kimi-k3.1-pro])参数与返回值task_cost 收一个 usage 字典和一个模型名返回该任务的美元成本usage 的三个键必须来自同一次任务里所有请求的汇总不能只取最后一次响应。compare 收一批任务轨迹和候选模型列表只打印不返回因为它的用途是横向铺开看趋势不是给程序判断。调用链是这样Agent 每轮请求结束后从响应的用量字段里取三个数累加进当前任务的 usage → 任务结束把 usage 落盘成一条轨迹 → 累积到几十条之后跑 compare → 拿结果和候选模型列表对照。这段代码刻意做的两件事一是把缓存命中和普通输入分开计价否则算出来的账会虚高二是强制按任务聚合避免把单次请求成本当成每任务成本。后者是最常见的错误估算来源能把成本低估一个数量级。收尾Kimi K3.1 Pro 值得试的理由不是它排第 4而是两件更具体的事Terminal-Bench 从 13% 到 67% 说明工具调用能力真的换了一代缓存命中 0.20 美元说明它在认真做长上下文的经济性。选型的顺序建议反过来先拿自己 20 条真实任务跑一遍 token 账看清输入侧占多少、缓存能命中多少再回头看排行榜。榜单告诉你上限账本告诉你代价。文中分数与价格来自 10 月 23 日的评测与官方博客权重尚未发布正式释出后价格和分数都可能变最终以官方文档为准。
