Kimi K3.1 Pro 在 Felo API 上：能力、基準測試、定價與設定

Kimi K3.1 Pro 在 Felo API 上的詳細指南：其百萬 token 上下文、視覺輸入、程式與金融表現、定價與 API 設定。

Kimi K3.1 Pro 現已可透過 Felo API 使用。若你考慮將其用於程式代理、視覺工作流程或大規模文件集的研究，本指南涵蓋整合前所需的細節：K3.1 Pro 與 K3 的差異、公開評測結果、Felo 支援的輸入類型，以及如何選擇兩種供應商路徑。

公開的 Felo 模型 ID 為 kimi-k3.1-pro。你可在 Felo 模型目錄 查看，並於 Playground 測試。

Kimi K3.1 Pro 快覽

細節	目前可用內容
模型	Moonshot AI 首款 K3.1 系列旗艦，Kimi K3 的後訓練版本
Felo 模型 ID	kimi-k3.1-pro
上下文視窗	1,048,576 tokens（約 100 萬）
輸入	文字、圖片與影片
輸出	文字；可撰寫 3D 工作流程程式碼，但模型呼叫不會直接回傳 3D 素材或生成影片
推理	預設啟用；Felo 提供 max、high、low、none 四種努力等級，預設為 max
推薦 Felo 協定	Messages，於 POST https://openapi.felo.ai/api/v1/messages
Felo 供應商路徑	Moonshot AI MXFP4 與 Moonshot AI Highspeed

這些欄位來自 Felo 目前的模型列表。大上下文視窗屬於容量限制，並非保證百萬 token 提示中的每個細節都能被完美記憶。進行正式專案時，請測試你實際規劃使用的長度、輸入格式與推理設定。

Kimi K3 有哪些變化？

Moonshot 將 K3.1 Pro 定義為 K3 的後訓練版本，於多項下游任務上投入更多後訓練運算與強化學習。這點很重要。公開聲明聚焦於程式、代理、視覺與知識工作任務的行為提升，並未主張 K3.1 採用全新基礎架構。Felo 的 K3.1 Pro 模型頁有模型與支援 API 路徑的摘要。

K3 本身為 2.8 兆參數、3T 級的專家混合模型。其設計採用 Kimi Delta Attention 與 Attention Residuals，具備原生視覺理解與百萬 token 上下文視窗。K3.1 Pro 建構於 K3 基礎上，這些架構資訊有助於理解；Moonshot 尚未釋出完整 K3.1 權重或獨立架構規格。在 Felo 上瀏覽 K3 架構與規格。

實際變化體現在模型能否完成更複雜任務。Moonshot 報告長程程式、3D 建模、金融研究與壓力測試下的事實準確度均有提升。K3.1 Pro 也有 Highspeed 服務選項，Moonshot 表示其速度約為標準版的 2–3 倍，模型能力相同。此路徑的 token 價格較高，詳見下文。

公開入門價格也有變動。Felo 將 K3 列為每百萬輸入 token $3、輸出 token $15。K3.1 Pro 的 MXFP4 路徑分別為 $2 與 $10。新模型的低價路徑每個未快取 token 價格低三分之一。比較時請依實際使用的通道與延遲評估，勿直接視為完整工作負擔的節省。

模型強項

長程程式與代理

K3.1 Pro 能處理超越單一程式片段的任務。Moonshot 範例涵蓋多檔開發、除錯、前端建置、遊戲引擎與需反覆檢查修正的工具輔助任務。其 Kimi Code Bench 3.0 長程測試由 K3 的 55.95% 提升至 K3.1 Pro 的 61.2%。於 Terminal-Bench 4.0，K3.1 Pro 在 Moonshot 公開評測中獲得 65.7%。 對工程團隊而言，關鍵在於模型能否修改程式庫而不失去脈絡：讀對檔案、提出修補、執行檢查、測試失敗時能恢復。給模型一個代表性議題，評分最終差異與測試結果。僅有完善計畫不代表任務已完成。

圖片、影片與 3D 任務

Felo 路徑支援 文字、圖片與影片輸入，回傳文字。K3.1 Pro 適用於解釋截圖、比較畫面、視覺參考推理，或撰寫 3D 建模流程的程式與腳本。模型端點不會直接生成圖片、影片或 3D 檔案。若需產生素材，請將模型輸出串接至自有工具或合適的生成流程。

Moonshot 報告 BenchCAD with tools 達 92.7%，該測試評估模型以生成 CAD 程式碼重建多視角 3D 物件。公開範例亦涵蓋 Blender 與 CAD 腳本、互動式 Three.js 場景，以及 Unity、Unreal Engine、Godot 等工作。這些範例展示評估方向，並不代表每個工具都能透過 API 直接取得。

金融研究與建模

Moonshot 報告 OfficeQA Pro v2 得分 64.4，該測試涵蓋金融文件分析、檢索、跨文件驗證與數值推理。內部評測中，K3.1 Pro 在金融研究獲 70.4（K3 為 58.8），金融建模獲 57.6（K3 為 50.4）。這些為任務分數，非投資報酬或每個金融問題的準確度。

這類應用適合用受控語料測試：年報、申報、財報資料，並要求模型引用原文與計算過程。保留原始文件與算式以供審核。金融決策流程仍需獨立驗證。

長文件與多步研究

百萬 token 視窗允許應用提交遠超短對話的內容：程式碼、逐字稿、報告、圖片、對話紀錄皆可共享上下文。模型也能透過工具呼叫參與多步代理流程。但上下文容量與代理行為屬於不同層面。長提示仍需明確任務、文件地圖與答案驗證方式；代理仍需開發者提供工具並處理結果。

研究時，先請模型找出相關來源，再以頁碼或章節標註回答，另列不確定點。這種結構比長篇摘要更易發現錯誤。

Moonshot 與 Felo 亦描述可擴展至數百平行子代理的多代理協作。這屬於圍繞模型構建的代理系統能力，單次 API 回應無法直接實現。開發者需協調工作者、工具、預算與最終審查。參見 Felo 模型說明。

如何解讀基準數據

Moonshot 公告包含多項評測。以下選列不同類型工作，未將異質測試合併排名。

評測	K3.1 Pro	Moonshot 公開比較	測試內容
Terminal-Bench 4.0	65.7%	Claude Opus 5.5：66.4%；GPT-6 Astra：58.2%	終端任務程式代理，專案型測試
Kimi Code Bench 3.0 長程	61.2%	K3：55.95%	Moonshot 內部多步程式基準
BenchCAD，含工具	92.7%	Claude Opus 5.5：96.2%；GPT-6 Astra：95.9%	多視角渲染生成 CAD 程式碼
金融研究，內部	70.4	K3：58.8	有證據依據的金融研究
金融建模，內部	57.6	K3：50.4	試算表公式、金融邏輯與模型品質
Kimi Hallu Bench Hard	8.3% 主張級幻覺率	K3：23.4%；愈低愈好	高難度事實準確度壓力測試

所有數據來自 Moonshot AI K3.1 Pro 技術公告，非 Felo 執行評測。除非另有說明，Moonshot 報告 K3.1 Pro 於 max 推理努力、temperature 1.0、top-p 0.95。各基準測試工具不同，部分比較採用其他供應商公開數據。特別是 Kimi Code Bench 與上述兩項金融分數屬內部評測。請據此選擇自有工作負載測試，勿假設生產環境通過率相同。Felo 亦於其 模型頁重現部分結果。

幻覺數據需特別注意。8.3% 為 Kimi Hallu Bench Hard 的主張級幻覺率，該測試專為揭露錯誤設計。Moonshot 明確指出這不是模型日常錯誤率。此數據僅證明 K3.1 Pro 在該測試下優於 K3，並非可省略來源驗證。

Felo API 定價與供應商選擇

Felo 為 kimi-k3.1-pro 提供兩個 Moonshot AI 執行通道。以下為每百萬 token（美元）公開價格：

Felo 通道	輸入	輸出	快取讀取
moonshotai-mxfp4	$2	$10	$0.20
moonshotai-highspeed	$4	$20	$0.20

Felo 實時模型頁為價格來源。Highspeed 為 Felo 目錄預設通道。若預算或延遲目標依賴特定路徑，請明確傳送 X-Felo-Channel，勿假設請求會用哪個供應商。Felo 供應商路由指南說明標頭與備援行為。

例如，200,000 未快取輸入 token 與 8,000 輸出 token，於 MXFP4 約 $0.48（0.2 × $2 + 0.008 × $10），Highspeed 約 $0.96（0.2 × $4 + 0.008 × $20）。若 100,000 輸入 token 命中快取，該部分任一路徑為 $0.02。快取命中不保證，取決於上游服務與請求內容。Felo 定價指南說明 token 與快取計價方式。

以上為模型 token 預估。請於生產預算前確認現行價格、用量紀錄及其他計費工具。Felo API 採預付服務點數，API 使用不需訂閱。參閱帳務指南。

開始在 Felo 使用 Kimi K3.1 Pro

1. 建立 Felo API 金鑰，如需請先儲值服務點數。
2. 於 Playground 測試提示。請用與應用實際傳送內容相似的資料。
3. 將提示移至客戶端，使用公開模型 ID。Messages 端點為 Felo 模型頁推薦協定。

下方請求範例指定低價 MXFP4 通道，明確選擇價格路徑：

export FELO_API_KEY="YOUR_API_KEY"

curl https://openapi.felo.ai/api/v1/messages \
  -H "Authorization: Bearer $FELO_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "X-Felo-Channel: moonshotai-mxfp4" \
  -d '{
    "model": "kimi-k3.1-pro",
    "max_tokens": 1024,
    "messages": [
      {
        "role": "user",
        "content": "Review this TypeScript refactor plan. Identify missing tests, risky changes, and the first file you would inspect."
      }
    ]
  }'

如需選擇更快路徑，將標頭改為 X-Felo-Channel: moonshotai-highspeed。若讓 Felo 自行選擇，則省略該標頭。Felo 於 Chat Completions、Responses、Messages 端點皆接受此路由標頭。明確選定通道不會自動切換供應商；如需改用其他通道，應用需自行重試。參閱 Felo 路由文件。

SDK、串流、工具與推理

Felo 提供三種相容模型呼叫協定。請用應用現有支援的方式：

客戶端風格	端點	SDK base URL
OpenAI Chat Completions	/api/v1/chat/completions	https://openapi.felo.ai/api/v1
OpenAI Responses	/api/v1/responses	https://openapi.felo.ai/api/v1
Anthropic Messages	/api/v1/messages	https://openapi.felo.ai/api

Anthropic 相容 SDK 的 base URL 停在 /api，SDK 會自動加上 /v1/messages。Messages 協定需指定 max_tokens。加入 "stream": true 可接收伺服器推送事件，並等待協定完成事件，不要將連線中斷視為答案結束。Felo 協定指南說明請求格式與串流行為。

以上為平台級協定選項。請確認所需參數與模式組合於 K3.1 Pro 路徑可用，再進行整合遷移。

Felo 為此模型列出 tools、tool_choice、結構化輸出參數與推理控制。支援的推理努力值為 max、high、low、none，預設為 max。模型與協定支援可能不同，請測試客戶端所需參數組合再依賴。公開基準多採 max，降低努力屬於品質與成本實驗，無法重現分數。查詢現行模型能力。

如需即時網路資料、計算機、程式庫 shell 或 CAD 程式，請於應用中自行提供並操作。僅呼叫 kimi-k3.1-pro 不會執行外部工具或驗證引用內容。

實用評估計畫

K3.1 Pro 涵蓋範圍廣，泛泛「哪個模型最好」的測試意義有限。三項小型試驗能產生更有用的依據：

1. 程式： 提供真實議題與相關程式庫內容。要求修補、測試與剩餘風險簡述。記錄測試是否通過及所需工具輪數。
2. 視覺或 3D： 提供參考圖或多視角，請求建模計畫或腳本。由人員或渲染器檢查尺寸與幾何，不僅看文字。
3. 研究： 提供固定文件集與已知答案問題。要求來源位置、計算過程，證據不足時明確標示「未找到」。

如延遲重要，請於兩條 Felo 通道皆執行。記錄輸入、輸出、快取 token、總成本與耗時。與 K3 或其他模型比較時，保持提示與工具一致。如此可根據每美元、每分鐘完成的實際工作做決策，而非僅看基準分數。

注意限制與發佈狀態

• 開源權重時程： Moonshot 稱 K3.1 Pro 為開源權重模型，但完整權重預計於 2026 年 11 月 4 日 前釋出。API 現已開放，勿稱權重已可下載。Felo 模型頁註明預定釋出日。
• 輸出格式： Felo 目前僅列文字輸出，即使輸入含圖片或影片。素材產生需串接工具或其他生成端點。Felo 模型列表。
• 基準轉移： 內部分數、工具輔助測試與長程展示無法直接對應單次 API 呼叫。請依應用調整評估設置。
• 準確度： 改善後的幻覺分數仍屬壓力測試下的錯誤率。高風險流程請驗證引用、計算與事實主張。
• 上下文與成本： 百萬 token 視窗可處理極大請求，成本亦高。請預算實際提示、生成答案、重試與重複上下文，僅於快取命中時用快取讀取價格。

Moonshot 亦於 K3.1 Pro 發佈中描述針對網路攻防能力的訓練控制。評估防禦安全工作的團隊應測試所需授權任務，勿僅依一般程式結果推論。

常見問題

Kimi K3.1 Pro 與 Kimi K3 相同嗎？

不同。Moonshot 將 K3.1 Pro 定義為 K3 的後訓練升級，並報告程式、3D 創作、金融研究與事實壓力測試均有提升。其維持百萬 token 上下文與原生視覺理解。

Felo API 應傳送哪個模型 ID？

請用 kimi-k3.1-pro。於 Felo，MXFP4 與 Highspeed 為該公開模型 ID 的供應商通道；如需特定路徑，請用 X-Felo-Channel 指定。

能否直接透過模型端點生成 3D 模型或影片？

模型能理解視覺輸入並撰寫 3D 與影片流程的計畫、程式或腳本。Felo 目前僅列文字為此模型端點的輸出模式。需另備渲染器、設計工具或生成服務產生素材。

應用 MXFP4 還是 Highspeed？

若 token 成本為主要考量，請先用 MXFP4。若等待時間影響產品或代理循環，請測試 Highspeed。Moonshot 表示 Highspeed 速度約為標準版 2–3 倍，Felo 公開輸入與輸出價格為 MXFP4 的兩倍。

完整模型已可自架嗎？

Moonshot 表示完整 K3.1 Pro 權重預計於 2026 年 11 月 4 日前釋出。請查閱官方釋出頁取得最新狀態。Felo API 已可使用。

用自有工作負載試用

當任務結合長上下文、工具使用與視覺或文件證據時，Kimi K3.1 Pro 是值得關注的選擇。其公開提升幅度顯著，但判斷是否適合自身需求的最快方式，是執行代表性任務、檢查結果，並比較 MXFP4 與 Highspeed 路徑的總成本。

在 Felo API 上探索 Kimi K3.1 Pro →

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