Kimi K3.1 Pro vs Gemini 4 Argon: сравнение и цена после 1 декабря

Kimi K3.1 Pro (вышла 23 октября 2026 года) и Gemini 4 Argon (общий доступ с 13 октября) до 30 ноября 2026 года стоят в API одинаково: $2 за 1 млн входных токенов и $10 за 1 млн выходных. Первой тестируйте K3.1 Pro, если ваша работа — агентное программирование в терминале, рассуждение по длинному документу или офисные задачи с документами: в разбивке Artificial Analysis она впереди именно там. Gemini 4 Argon ставьте первой для вопросов, где важна точность знаний, для автоматизации процессов в SaaS-сервисах, для разметки объектов на изображениях и для пакетной обработки, где у Google есть режимы Batch и Flex за полцены.

С 1 декабря 2026 года стандартная цена Argon удваивается до $4 и $20 — ровно столько же стоит ускоренная Kimi K3.1 Pro Highspeed. По пересчёту прайсов на 25 октября агентная сессия с кэшем на Argon до 30 ноября обходится в 0,89 от цены K3.1 Pro, а с 1 декабря — в 1,78. Поэтому, если Argon выиграет ваш тест, решите заранее, окупает ли этот выигрыш двойную цену после 30 ноября.

Своими силами проверены только две вещи: стоимость по прайсам и публичный каталог OpenRouter, обе — 25 октября 2026 года. Одинаковые промпты на двух моделях не прогонялись, поэтому всё о качестве и скорости ниже взято из замеров Artificial Analysis и Ultralytics и из заявлений Moonshot, с условиями каждого замера. Для читателей в России есть ещё одно ограничение: Gemini API официально в России не предоставляется, подробности — в разделе о доступе.

Цена Kimi K3.1 Pro и Gemini 4 Argon: одинаковая только до 30 ноября

Совпадают только базовые цены за ввод и вывод, и то до 30 ноября 2026 года. Уже сейчас различается кэш: чтение из кэша у Argon вдвое дешевле ($0,10 против $0,20 за 1 млн токенов), у Kimi запись префикса в кэш тарифицируется отдельной строкой (на 5 минут — по цене обычного ввода, на час — вдвое дороже), а у Argon первый проход префикса просто оплачивается как ввод и кэш только неявный — им нельзя управлять. С 1 декабря все три цены Argon вдвое вырастут и сравняются с K3.1 Pro Highspeed. Цены — по странице цен Gemini API (обновлена 22 октября 2026 года) и прайсу платформы Kimi, в долларах за 1 млн токенов без налогов:

Google прямо указывает, что токены рассуждения (thinking) входят в цену вывода Argon. Kimi этого на странице цен не пишет, но OpenRouter и Artificial Analysis считают рассуждение K3.1 Pro выводом, и расчёты ниже исходят из того же. Бесплатного уровня у Argon в Gemini API нет, а K3.1 Pro на платформе Kimi открывается только после пополнения баланса минимум на $1. Highspeed, по словам Kimi, работает в 2–3 раза быстрее обычной K3.1 Pro. Режим Priority у Argon стоит $3,60 и $18 до 30 ноября и $7,20 и $36 с 1 декабря; у K3.1 Pro аналогов Batch, Flex и Priority в прайсе нет.

Сколько стоит задача на K3.1 Pro и Argon: три сценария и худший случай

На типичной агентной сессии с кэшем Argon до 30 ноября чуть дешевле K3.1 Pro, а с 1 декабря дороже её почти вдвое; на одиночном запросе без кэша цены сейчас равны, а с декабря Argon стоит вдвое больше. 25 октября 2026 года стоимость пересчитана по прайсам из таблицы выше для трёх профилей нагрузки. Объёмы токенов в них — допущения, а не замер реального трафика: вывод включает рассуждение, у Kimi префикс один раз записывается в кэш по цене 5-минутной записи и дальше читается по $0,20, у Argon префикс в первом запросе оплачивается полностью, а потом читается по цене кэша.

Агентную сессию можно пересчитать вручную. У K3.1 Pro запись префикса стоит 60 000 × $2 / 1 млн = $0,12, ещё 39 чтений из кэша — 39 × 60 000 × $0,20 / 1 млн = $0,468, новый ввод — 40 × 4 000 × $2 / 1 млн = $0,32, вывод — 40 × 3 000 × $10 / 1 млн = $1,20, в сумме $2,108. У Argon первый ход тоже стоит $0,12, но 39 чтений обходятся в $0,234, поэтому итог $1,874; с 1 декабря все слагаемые удваиваются, и получается $3,748 — столько же, сколько у Highspeed.

Слабое место Argon — неявный кэш: Google применяет его к запросам от 4 096 токенов и даёт скидку 95 % на попадание, но попадание не гарантирует. Если кэш ни разу не сработает, каждый ход оплачивает префикс полностью, и агентная сессия стоит $6,32 до 30 ноября и $12,64 с 1 декабря, то есть втрое и вшестеро дороже, чем на K3.1 Pro. Вопросы к документу на 400 000 токенов в том же худшем случае обойдутся в $8,156 и $16,312 — почти в пять раз дороже K3.1 Pro уже сейчас. У Kimi кэш тоже автоматический, и расчёт предполагает, что он срабатывает; если между вопросами проходит больше 5 минут, префикс придётся записывать заново или платить $4 за 1 млн токенов за запись на час.

Те же цены меняют и цифры независимых замеров. Задача индекса Artificial Analysis стоит на K3.1 Pro $2,11, на Argon (уровень High) — $1,99; это цена Argon до 30 ноября. При том же расходе токенов с 1 декабря задача Argon подорожает примерно до $3,98, то есть в 1,89 раза дороже K3.1 Pro. Расход при этом различается и сам по себе: в замере Artificial Analysis Argon тратит около 62 тысяч выходных токенов на задачу, K3.1 Pro — около 55 тысяч, поэтому равная цена за токен ещё не означает равную цену за задачу.

Где кто сильнее: 10 тестов Artificial Analysis по отдельности

По сводному индексу Artificial Analysis Intelligence Index v4.3.2 модели почти равны — 55 у K3.1 Pro и 53 у Argon, и выбирать по этим двум баллам бессмысленно. Решает разбивка: K3.1 Pro заметно впереди в агентной офисной работе, в программировании в терминале и в рассуждении по длинному контексту, Argon — в точности знаний и в автоматизации процессов, а научные тесты почти равны. Данные — со страницы сравнения Kimi K3.1 Pro и Gemini 4 Argon на Artificial Analysis по состоянию на 25 октября 2026 года; Argon там измерен на уровне рассуждения High.

Самые большие разрывы — 10 пунктов в Terminal-Bench 4.0 в пользу K3.1 Pro и 12 пунктов в AA-Omniscience в пользу Argon. Второе особенно важно там, где ошибка в факте обходится дороже медленного ответа: справочные сервисы, поддержка клиентов, работа с нормативными документами. Разница в SciCode и CritPt укладывается в один-два пункта, поэтому для научных задач выбор скорее определит цена в нужном периоде, чем качество.

По скорости картина зависит от того, что измерять. Argon генерирует чуть быстрее, 79 токенов в секунду против 73, но первый токен у него приходит через 57,01 секунды, а у K3.1 Pro — через 2,97 секунды, потому что Argon не отдаёт рассуждение в поток. Полный ответ занимает 63,33 секунды у Argon и 37,00 секунды у K3.1 Pro, а задача индекса целиком — 723 и 618 секунд. Для интерфейса, где пользователь ждёт ответа на экране, это заметная разница в пользу Kimi.

Две оговорки к этим цифрам. Замер сделан через два дня после выхода K3.1 Pro и может быть пересмотрен. Кроме того, уровень рассуждения Kimi на странице сравнения не подписан, а на карточке K3.1 Pro у Artificial Analysis стоит её значение по умолчанию — max, тогда как Argon измерен на High, а не на medium, который Gemini API включает по умолчанию.

Разметка объектов на изображениях: у Ultralytics впереди Argon

Для одной узкой задачи — рисовать рамки вокруг объектов на фотографиях — есть отдельный замер, и он в пользу Argon. В бенчмарке Ultralytics UL37 v2 (360 изображений, по 10 из 36 реальных наборов для детекции, рамки уточняются моделью SAM 3.1) Argon набирает 0,537 mAP50, а K3.1 Pro — 0,444 и занимает седьмое место из 29 моделей. Kimi при этом запускали на уровне рассуждения high, потому что на max около 40 % изображений у Kimi K3 не укладывались в лимит 115 секунд; подробности — в разборе Kimi K3.1 Pro в блоге Ultralytics от 24 октября 2026 года.

Argon в этом замере ещё и быстрее, и дешевле: медианная задержка 4,6 секунды на изображение против примерно 22 секунд, стоимость около $7,60 на 1 000 изображений против примерно $22,50. Если расход токенов не изменится, с 1 декабря тысяча изображений на Argon будет стоить около $15,20 — всё ещё меньше, чем у K3.1 Pro: разрыв сократится с 2,96 до 1,48 раза. K3.1 Pro всё же лучше Argon на 6 наборах из 36, в том числе на теннисе, футболе, колосьях пшеницы и УЗИ щитовидной железы, а в спортивной группе набирает 0,68 против 0,60. Поэтому, если ваши изображения похожи на эти наборы, прогоните обе модели на небольшой выборке своих данных, прежде чем выбирать по общему итогу.

Итог «2:1» и собственные цифры Kimi: что в них можно проверить

Счёт вида «Kimi K3.1 Pro выигрывает 2:1», который выдают автоматические сравнения моделей, мало что говорит о вашей задаче. В нём не указано, на каком уровне рассуждения и в какой обвязке (harness) получены цифры, а таблица выше показывает, что модели выигрывают разные группы тестов. Вывод «по цене лидирует Kimi» до 30 ноября неверен за токен — цены ввода и вывода равны, а кэш у Argon дешевле — и становится верным только с 1 декабря.

Собственные цифры Moonshot стоит читать как заявления разработчика. На китайской странице K3.1 Pro указано 65,7 % в Terminal-Bench 4.0 против 58,2 % у GPT-6 Astra и 66,4 % у Claude Opus 5.5, но обвязка не названа, а в публикации на Хабре отмечено, что Kimi запускали в Claude Code, а остальные модели — в другом окружении. На английской странице быстрого старта K3.1 Pro на 25 октября 2026 года вместо результата Terminal-Bench всё ещё стоит заглушка «[xx.x%]». С Gemini 4 Argon Kimi свою модель не сравнивает; независимый Terminal-Bench 4.0 от Artificial Analysis (67 % против 57 %) указывает в ту же сторону.

Про галлюцинации у Kimi такое заявление: в нарочно сложном стресс-тесте доля ошибочных утверждений снизилась с 23,35 % у K3 до 6,85 % у K3.1 Pro. Встречающаяся в пересказах цифра 8,3 % со страницей Kimi не совпадает. В обзорах также пересказывают жалобы пользователей на перегруженные серверы K3.1 Pro и очереди в часы пик; это отзывы, а не измерения, и проверить их можно только на своей нагрузке.

Что тестировать первым: K3.1 Pro или Argon под вашу задачу

Если вы пишете агента для программирования в терминале или разбираете длинные документы целиком, начните с K3.1 Pro: там у неё самые устойчивые преимущества, а с 1 декабря она ещё и обойдётся дешевле Argon Standard. Тестируйте её сразу на двух уровнях, high и max, потому что по умолчанию Kimi включает max, и первая же проверка покажет самую долгую и дорогую версию. Argon в этом случае прогоните вторым, с уровнем рассуждения high, чтобы сравнение было на сопоставимых настройках.

Если ответы должны прежде всего быть фактически точными или задача — цепочка действий в SaaS-сервисах, первой берите Argon. Для разметки объектов на изображениях он тоже первый кандидат, кроме случаев, когда ваши данные похожи на спортивные или медицинские наборы, где K3.1 Pro у Ultralytics выигрывала. Для научных задач качество почти равно, поэтому решает цена: до 30 ноября модели стоят одинаково, а после K3.1 Pro вдвое дешевле Argon Standard за токены ввода и вывода.

Отдельно стоит пакетная и фоновая обработка, где ответ можно ждать часами. Там у Argon есть Batch и Flex, и с 1 декабря их цена ($2 и $10) совпадёт со стандартной ценой K3.1 Pro; если задача не требует мгновенного ответа, Argon в этих режимах остаётся конкурентным и после подорожания.

Если вы сравниваете Argon не с Kimi, а с закрытыми флагманами, выбор между ними разобран в статье «Gemini 4 Argon, Claude Opus 5.5 или GPT-6.1 Sol: что выбрать». Если хотите остаться у Google, но на более дешёвой модели, смотрите «Gemini 4 Argon vs 3.8 Flash: сравнение, тест цены и что выбрать», а о том, какие модели нового поколения вообще доступны, — «Сравнение Fable 5.5, Gemini 4 и GPT-6.1: доступны две из трёх».

Что поменяется в коде: различия API Kimi K3.1 Pro и Gemini 4 Argon

Главная ловушка при переходе — настройки по умолчанию: K3.1 Pro по умолчанию рассуждает на максимальном уровне max, Argon — на среднем medium, поэтому первое сравнение «как есть» сопоставляет самый дорогой режим одной модели со средним режимом другой. Вторая ловушка — параметры сэмплинга, которые обе модели не дают менять, третья — лимит вывода Argon в синхронном режиме. Различия по документации Kimi K3.1 Pro и странице модели Gemini 4 Argon на 25 октября 2026 года:

Для честного первого теста выставьте K3.1 Pro reasoning_effort high, а Argon — уровень рассуждения high, и сравнивайте по одинаковым промптам и одинаковому бюджету вывода. Google в руководстве по переходу на Argon советует поднять max_output_tokens хотя бы до 32 768 и ставить тайм-аут клиента не меньше 15 минут для сложных запросов; у Kimi аналогично стоит проверить, что клиент переживёт долгое рассуждение на max. Если ваш код передаёт картинки ссылками, для Kimi его придётся переписать на base64 или предварительную загрузку файла.

Доступ из России: Gemini API нет в списке стран, у Kimi списка нет

Gemini API и AI Studio официально в России не предоставляются: по состоянию на 25 октября 2026 года России нет в списке доступных регионов Gemini API. Для platform.kimi.ai официального списка поддерживаемых стран в открытой документации Kimi нет, а K3.1 Pro открывается после пополнения баланса минимум на $1, поэтому практический вопрос здесь — примет ли платформа ваш способ оплаты.

Один поставщик у каждой модели и веса K3.1 Pro до 4 ноября

Сегодня у каждой модели по сути один поставщик — её разработчик. Это видно по публичному каталогу OpenRouter (/api/v1/models и списки эндпоинтов), прочитанному 25 октября 2026 года: у K3.1 Pro два эндпоинта, оба от Moonshot AI — стандартный по $2 и $10 с чтением кэша по $0,20 и highspeed по $4 и $20, контекст 1 048 576 токенов, вывод до 943 718, а в списке поддерживаемых параметров нет temperature, top_p и seed. У Argon шесть эндпоинтов, и все от Google: AI Studio по $2 и $10 с кэшем по $0,10, AI Studio Flex по $1 и $5, Vertex global по $2 и $10, Vertex US по $2,20 и $11 с выводом до 65 536, AI Studio и Vertex Priority по $3,60 и $18, плюс пакетный вариант по $1 и $5. Значит, сбой или лимиты у разработчика становятся вашими сбоями, какую бы модель вы ни выбрали.

Развернуть K3.1 Pro у себя пока нельзя. Kimi обещает выложить полные веса модели до 4 ноября 2026 года, но на 25 октября Artificial Analysis отмечает обе модели как закрытые, а единственный поставщик K3.1 Pro в каталоге — Moonshot. После публикации весов у K3.1 Pro могут появиться другие хостинги и собственное развёртывание; у Argon такой возможности не будет. Перепродают Argon и сторонние API-шлюзы: например, в laozhang.ai он подключается без платёжного аккаунта Google, а с 25 октября 2026 года там же есть kimi-k3.1-pro ($2 / $10, попадание в кэш $0,2) и kimi-k3.1-pro-highspeed ($4 / $20) через OpenAI-совместимый эндпоинт.

Примечание: laozhang.ai — наш собственный сервис; его цены — наши тарифы, а не независимое сравнение.

Kimi K3.1 Pro и Gemini 4 Argon: другие вопросы

Чем Kimi K3.1 Pro отличается от Kimi K3?

K3.1 Pro — первая модель серии K3.1, дообученная версия Kimi K3 с контекстом 1 млн токенов и входом из текста, изображений и видео. Цифры 2,8 трлн параметров всего и 104 млрд активных относятся к K3; для K3.1 Pro Kimi их отдельно не публикует. Многие русскоязычные сравнения с Gemini написаны про K3, у которой другая цена, поэтому проверяйте, о какой модели идёт речь.

Можно ли пользоваться Argon и K3.1 Pro без API?

Gemini 4 Argon доступен в приложении Gemini на тарифах Google AI Pro и Ultra (не на Plus и не бесплатно) и в Google Antigravity на платных тарифах. Есть ли K3.1 Pro в приложении Kimi и на каком тарифе, на странице подписок Kimi по состоянию на 25 октября 2026 года не указано: она не называет моделей.

Выйдет ли Gemini 4 Carbon?

Официально она не объявлена. Business Insider 9 октября 2026 года сообщил, что сотрудники Google тестируют внутреннюю сборку Gemini 4 под кодовым именем Carbon, но у Google нет ни заявления, ни идентификатора модели, ни даты.