Kimi K3.1 Pro

Punti di forza

• Nel mio campione API il modello ha restituito correttamente JSON, calcolo IVA e stima della memoria. Il codice generato ha superato 7/7 casi di verifica.
• In un set separato di 10 compiti semplici, Pro e Highspeed hanno ottenuto 10/10. Il set era troppo facile per determinare un vantaggio rispetto a K3.
• API: 2 USD per milione di token di input e 10 USD di output; finestra da 1M di token secondo la documentazione.

Limiti

• Con un limite di 1800 token, due dei sei tentativi non hanno restituito una risposta finale. Anche le ripetizioni con limite di 6000 sono state troncate. Questo è un test del limite e delle impostazioni, non una prova di scarsa conoscenza generale della lingua.
• I pesi aperti sono stati annunciati entro il 4 novembre 2026. Non ne ho ancora confermato la disponibilità.
• Non ho testato qui l'interfaccia dell'applicazione, i giochi, l'intera finestra da 1M né i compiti in ogni lingua.

Utilizzi

Sceglierei l'API per l'estrazione e il lavoro sul codice, con validazione della risposta e controllo di finish_reason. Il piccolo campione non giustifica la scelta automatica del modello per ogni compito.

Per chi

Per uno sviluppatore che può regolare il limite di token e misurare il costo di un compito completato correttamente. Mi convince meno con limiti di output molto brevi. I prompt testati erano in polacco; non li presento come un test per altre lingue.

Prezzi API

Pro: 2/10 USD, Highspeed: 4/20 USD per milione di token di input/output, cache input 0,20 USD. Questo è il prezzo dell'API, non di un abbonamento. Costo di 6 tentativi Pro: 0,055802 USD; Opus 5.5: 0,032004 USD; GPT-6 Astra: 0,030670 USD.

Alternative e metodo

Opus 5.5 e GPT-6 Astra hanno completato tutti e sei gli stessi tentativi con il limite di 1800 token. In un test separato con limite di 16000, Pro ha ottenuto 10/10 in 76,0 s e Highspeed 10/10 in 32,6 s. Prompt e impostazioni differenti escludono l'unione di questi risultati in un'unica classifica.

Verdetto

7/10: consiglio di testare K3.1 Pro per codice e dati, ma non considero la bassa tariffa dei token come una garanzia del compito più economico. Il mio metodo prevede sei chiamate singole tramite OpenRouter, temperature 0.2, reasoning richiesto low, max_tokens 1800, senza streaming. Un test separato di 10 compiti ha utilizzato un limite di 16000 e il ragionamento predefinito. La mancanza di ripetizioni statistiche e le diverse condizioni limitano le conclusioni.