Kimi K3.1 Pro 能替代 Opus 5.5 吗：同任务实测、单任务花费和会员额度

这是一款 2.8T 总参数、104B 激活参数的 MoE 模型，官方把它定位为 Opus 5.5 和 GPT-6 Astra 的对手，API 单价是 Opus 5.5 的一半；权重承诺将于 11 月 4 日前放出，截至 10 月 24 日尚未放出。

按 Moonshot 官方博客和官方 X 发布帖，K3.1 Pro 是 K3.1 系列第一个模型，从 K3 后训练而来，上下文为 1M token，支持文本、图片和视频输入；Highspeed 版本官方称快 2 到 3 倍。它已在 Kimi 应用、Kimi Work 桌面端（v3.1.0 及以上）、Kimi Code 和 Kimi API 上架，OpenRouter 上也有；API 模型名为 kimi-k3.1-pro 与 kimi-k3.1-pro-highspeed，Zero Data Retention 可选。

表：官方价格与规格（API 标价，2026-10-24 核对）

样本/方法：来源：Kimi API 平台首页与 K3.1 Pro 快速上手文档、Kimi Code 模型配置页、Kimi 技术博客；Claude 价格页（本站 10-18 核对）；速度取自 Artificial Analysis。只比单价，不等于每个任务的花费。

官方自报成绩里，K3.1 Pro 在 Terminal-Bench 4.0 上 65.7%，Opus 5.5 66.4%，GPT-6 Astra 58.2%；BenchCAD 带工具 92.7%，Opus 96.2%、Astra 95.9%；在 Kimi Code Bench 3.0 的长程编码上，它从上一代 K3 的 55.95 提高到 61.2，官方还称在自己的幻觉压力测试上把 claim 级错误率从 23.4% 降到 8.3%。

这些是厂商自报，横向工具并不完全一致。

表：官方与第三方测试：三个模型都有数的项目

样本/方法：Moonshot 两行取自 Kimi K3.1 Pro 技术博客（Opus 5.5 用 Claude Code、max 档）；Artificial Analysis 四行取自其模型页与对比页（2026-10-24 打开，Opus 为 Max 档，Astra 为 Max 档）；Bug Hunt 取自 PawelHuryn 10-23 发布的榜单截图，均为 max 档、多次运行平均。设置各不相同，不能横向相加。

第三方 Artificial Analysis 的智能指数给 K3.1 Pro 55 分，Opus 5.5 58 分，Astra 53 分；但同一家机构自己复跑 Terminal-Bench 4.0 时，Kimi 67%、Opus 60%。

AA 同时标出 Kimi 输出非常啰嗦：跑完整指数用掉 150M 输出 token，而中位数是 87M；输出速度约 77 token/秒，Opus 约 96 token/秒。

传播最广的帖子是 Kimi 赢，但按作者去重计数，15 位给出结论的作者里 9 位仍判 Opus 5.5 胜，2 位判 Kimi 胜，4 位认为打成平手或各有胜负。

样本/方法：X 上独立用户自己用同一任务跑 Kimi K3.1 Pro 和 Opus 5.5 的帖子（2026-10-23 至 10-24，UTC+8；1 位用的是发布前的匿名测试版），编辑逐条读全文判定作者本人的结论，同一作者只计一次；平台、转售、搬运和数字前后矛盾的 9 个账号不计。作者自述，任务、档位、工具各不相同，未复现。

传播最广的 Kimi 胜场里，X 用户 Bhavani_00007（@Bhavani_00007）自述火箭场景里 Kimi 在输出质量、价格和速度上都压过 Opus 5.5，这条有 1,027 个喜欢；他的埃菲尔铁塔对比也说 Kimi 的铁塔看起来最接近实物。

X 用户 ivanainai（@ivanainai）自述用同一句提示词做彩色玻璃蝴蝶时，Kimi 把玻璃、光线和细小金色细节都做好了，而 Opus 让他以为切到了更便宜的模型。

X 用户 Bhavy☄️（@Bhavani_00007）2026-10-24 自述，他用同一句提示词让四个模型建埃菲尔铁塔：Kimi K3.1 Pro 花 2.04 美元、8 分钟，Opus 5.5 花 8.95 美元、10 分钟，Gemini 4 Argon 花 6.10 美元、9 分钟，GPT-6 Astra 花 7.45 美元、8 分钟；截图只展示各自产出，不能被当成可复现的胜负证据。（条目：四模型建埃菲尔铁塔对比：Kimi K3.1、Opus 5.5、Argon、Astra）

也有不少作者认为是平手或各有胜负。

X 用户 aditya（@adxtyahq）自述体素宝塔浮岛结果相当，Kimi 快约 2 倍、便宜约 3 倍；pipeline_os（@pipeline_os）自述 Kimi 画飞机最好，Opus 画自行车和尾焰最好。

Erhan Meydan（@erhanmeydan）自述 Opus 的场景略丰富一点，但 Kimi 一次成功、价格只有三分之一；ChrisGPT（@ChrisGPT）自述 Kimi 做的预告片视觉略好，但通用和办公还是 Opus 好用。

X 用户 aditya（@adxtyahq）2026-10-24 自述，他用同一句提示词做体素宝塔浮岛动画：Kimi K3.1 Pro 花 5.71 美元，Opus 5.5 花 17.13 美元；视频截帧只展示两个结果，不能证明一方在长期任务里普遍占优。（条目：Kimi K3.1 Pro 与 Opus 5.5 做同款动画宝塔）

纯视觉任务上判 Opus 胜的也不止一个。

X 用户 sakatayasha（@sakatayasha）自述云端城堡测试里 Opus 更快，35 分钟对 44 分钟，界面也更好；aipulseda1ly（@aipulseda1ly）自述纽约航拍不如 Opus 或 Sonnet 那么深入、那么用力。

am.will（@LLMJunky）自述在 Rocket League Bench 上 Kimi 是自己测过最好的开源模型，但 3D 建模比前沿模型落后一整代；Dev Ed（@developedbyed）自述像素画测试里很难让它听提示词。

Sad AlbertX（@SadAlbert10）、Ivan Fioravanti（@ivanfioravanti）和 Olezhka（@olezhavich）也选了 Opus，其中 olezhavich 用的是发布前的匿名测试版。

X 用户 aipulseda1ly（@aipulseda1ly）2026-10-24 自述，他给同一句纽约黄昏航拍提示词跑了两个模型，上为 Kimi K3.1 Pro、下为 Claude Opus 5.5；视频截帧只展示该例的深度差异，不代表所有航拍任务稳定落后。（条目：Kimi K3.1 Pro 与 Opus 5.5 各做一版纽约航拍）

对 GPT-6 Astra 时 Kimi 表现更好。

X 用户 AI_Screening（@AI_Screening）自述 Kimi 在 three.js 单页测试里胜过 Astra，这条有 1,679 个喜欢；Amank1412（@Amank1412）自述桌面微缩铁路成果相当，Kimi 便宜 2.6 倍；starmexxx（@starmexxx）自述 Minecraft 浏览器版成果相当，Kimi 便宜约 5.8 倍。

不过 Max For AI（@MaxForAI）自述白宫 3D 网站仍是 Astra 更好，LLMJunky 也把票投给 Astra。

X 用户 Aman（@Amank1412）2026-10-24 自述，他用同一句提示词做桌面微缩铁路：Kimi K3.1 Pro 用 18 分钟、花 6.20 美元，GPT-6 Astra 用 29 分钟、花 16.40 美元；这组视频截帧只展示当时的效果与账单，未复现。（条目：Kimi K3.1 Pro 与 GPT-6 Astra 生成 3D 铁路对比）

需要说明的是，这些第一波对比里不少账号用几乎相同的同一句提示词、Kimi 价格对 Opus 价格模板发帖；数字是作者自报、挑过的首测结果，样本小，本合集未做复现。

按 token 算 Kimi 只有 Opus 的一半；按用户自报的已完成任务账单算，Opus 至少贵 3.0 倍、最多贵 14.4 倍，中位数约 4.3 倍；部分原因是第三方测得 Kimi 每个任务输出的 token 比 Opus 少。

样本/方法：X 上 9 位作者自报的 15 组同任务花费，编辑读原帖和附图核对；作者自报，未复现。

表：对 Opus 5.5 的同任务账单（作者自报）

样本/方法：编辑逐条读原帖和附图；PawelHuryn 一行 Kimi 为真实账单、Opus 为按标价估算、耗时为多次平均，其余为作者自报单次结果。未复现。

差价机制可以大致解释为单价便宜、写得也少。

第三方 Artificial Analysis 测到 Kimi 每个指数任务输出约 55k token，Opus 5.5 约 119k token，所以每个任务花费是 2.11 美元对 5.98 美元，约 2.8 倍；GPT-6 Astra 输出更少，只有约 27k token，每个任务 3.26 美元。

Atomic Agent 的小型编程任务给出了反例：32 个隐藏测试全部通过，Kimi 默认 max 档每个任务花 0.35 到 0.46 美元，Opus 花 0.37 美元，耗时 4.9 分钟对 69 秒；把推理档调到 low，Kimi 降到 0.16 到 0.21 美元，但仍要 2.2 分钟。

该测试的结论是，更便宜的 token 价只有在调低推理强度时才变成更便宜的任务。

和 DeepSeek V4.1 Flash-1017 比，Kimi 不便宜：三组有双方账单的对比里，Kimi 分别贵 7.5 倍、7.8 倍和 17.4 倍，具体为 Bug Hunt 13.76 美元对 1.84 美元，蚁群模拟 3.001 美元对 0.172 美元，凯旋门 6.06 美元对 0.78 美元。凯旋门这组里 X 用户 thehype.（@thehypedotnews）自述仍认为 Kimi 的细节最好。

在最接近真实编码的测试里，Kimi K3.1 Pro 落后 Opus 5.5，也落后 DeepSeek V4.1 Flash-1017；官方基准的接近没有在这些用户手里复现。

X 用户 Paweł Huryn（@PawelHuryn）自述用 max 档跑两个仓库、105 个埋点 bug，Kimi K3.1 Pro 修复 36 个，Opus 5.5 修复 41.7 个，DeepSeek V4.1 Flash-1017 修复 42.7 个，GPT-6 Astra 45 个，Sonnet 5.5 51.3 个；上一代 Kimi K3 只有 21 个，所以相对 K3 是明显进步。

他在帖子下写：考虑成本，我看不出有什么理由用这个模型。

X 用户 Paweł Huryn（@PawelHuryn）2026-10-24 自述的 Bug Hunt Bench 榜单截图显示：Kimi K3.1 Pro（max）修复 36/105，平均 64.8 分钟、13.76 美元；Opus 5.5（max）41.7、58.53 美元；DeepSeek V4.1 Flash 1017（max）42.7、1.84 美元；Kimi K3 为 21。该图只覆盖这一个真实仓库测试，不能推出日常编码全面落后。（条目：105 个 bug 修复实测：V4.1 Flash 42.7 分超过 Opus 5.5）

在另一个带静态检查和动态执行的蚁群觅食模拟里，X 用户 Alican Kiraz（@AlicanKiraz0）自述四个模型同在 OpenCode 环境中、high 档，DeepSeek V4.1 Flash-1017 得 85 分，花 0.172 美元；MiniMax M3.1 Flash 77 分，花 0.100 美元；Kimi K3.1 Pro 71 分，花 3.001 美元；Muse Spark Open 20 分。

Kimi 的第一阶段交付最好。

X 用户 Alican Kiraz（@AlicanKiraz0）2026-10-24 自述的蚁群觅食模拟视频截帧显示，四个模型在 OpenCode 中完成同一任务，DeepSeek V4.1 Flash 1017 得 85 分，MiniMax M3.1 Flash 77 分，Kimi K3.1 Pro 71 分，Muse Spark Open 20 分；该结果只代表这个基准设置下的表现。（条目：OpenCode 蚁群觅食基准：DeepSeek V4.1 Flash 1017 综合第一）

X 用户 Derya Unutmaz（@DeryaTR_）自述私测里 Kimi 在编码上明显落后 Opus 5.5、Astra 和 Gemini Argon，而且同一项目走订阅时 Opus 反而更便宜。

AJ（@ItsmeAjayKV）自述他的测试都在 Kimi Code 里跑，3D 上仍觉得 DeepSeek flash 略胜一筹；Ivan Fioravanti（@ivanfioravanti）自述给 C64 写游戏时他更喜欢 DeepSeek V4.1 1017；Realguy（@anonid3430）自述同一个机器人仿真里 DeepSeek 更快，Kimi 更精确。

也有第三方测试站在 Kimi 一边：Artificial Analysis 自己跑 Terminal-Bench 4.0 给 Kimi 67%、Opus 60%；它在 Cyber Index（网络防御）给 Kimi 64%，称它是这项上排名第一的公开可用模型，仅次于需要受信访问的 GPT-6 Sol（Daybreak Blue）的 69%。

这些应看作任务特定结果，不能抵消上述真实仓库测试的落后。

低廉的 API 价没有按用户期待那样传到订阅计划上；默认 max 推理和冗长输出会吃掉滚动 5 小时窗口。

X 用户 aipulseda1ly（@aipulseda1ly）自述在 100 美元档计划上，纽约航拍把整个 5 小时窗口在 20 分钟里用完；AIWare（@aiwaremax）自述在“200的套餐”上，一个成熟视频框架做完五分之一就烧掉 5 小时额度的 82%。

superalesha（@superalesha）自述这目前是一笔很差的交易，X 用户雪瑜（@xueyu1125）贴出输入 ￥13、输出 ￥68 的价格，说太贵、订阅额度也少；nqlogs（@nqlogs）自述测试用掉一个 coding plan，宁愿开 Claude Code Pro；DeryaTR_ 也说同项目 Opus 订阅更便宜。

按 Kimi Code 官方文档，Kimi Code 与 Kimi 会员共享配额，所有设备和 API key 共用一个池子；新套餐是滚动 5 小时窗口、没有每周限额，旧套餐同时保留 5 小时和每周窗口，两者都共享每月积分池，额度用完后可用 Extra Usage 充值。K3.1 Pro 需要 Plus 及以上；1M 上下文和 Highspeed 需要 Pro 及以上。另外官方写明 API 推理是按量付费、没有订阅计划，与 Kimi 会员和 Kimi Code 不同。

编辑从官方页面读到的机制是：K3.1 Pro 默认推理档为 max，且思考模式一直开启、不能关闭，上一代 K3 默认只是 high；Highspeed 大约消耗两倍额度。第三方 Artificial Analysis 也把它标记为输出非常啰嗦。

所以即便 API 单价便宜，按默认档跑订阅时很快就撞上滚动窗口。

要省额度，日常任务可把推理档调到 low 或 high；X 用户 leo114119（@leo114119）自述在绘画测试里 Max 明显更好，所以硬任务值得保留 Max；订阅计划上除非真需要速度，否则避免 Highspeed；重负载运行最好对比 API 按量付费，而不是只盯订阅。

按用途选：视觉和 3D 草稿用 Kimi K3.1 Pro 的 API，仓库编码、通用和办公工作用 Opus 5.5，只看成本用 DeepSeek V4.1 Flash-1017，自托管等权重。

如果目标是视觉、3D、Three.js 和前端草稿，而且需要大量迭代，用 Kimi K3.1 Pro 的 API 更合适：有时能拿到接近 Opus 的效果，账单大约只有 Opus 的四分之一。

如果目标是仓库级编码、修 bug、通用办公和白领工作，继续用 Opus 5.5，或用在 Bug Hunt 上最高的 Sonnet 5.5；Kimi 在本合集找到的两项打分真实项目测试，也就是 Bug Hunt 和蚁群模拟里都落后，在 DeryaTR_ 的私测里也落后。

如果只求最低成本，DeepSeek V4.1 Flash-1017 在配对测试里比 Kimi 便宜 7.5 到 17 倍，且在两项编码测试里领先；可参考本站的 DeepSeek 评测。

如果要自托管，等官方在 11 月 4 日前放出权重；以 2.8T 总参数规模，这是数据中心级别的模型，不是单卡能跑的量。

现在是发布周的第一批印象，等权重落地和 Kimi 调整套餐后我们会再核对。