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

> До 30 ноября обе стоят $2/$10 за 1 млн токенов, с 1 декабря Argon вдвое дороже. Для кода и длинного контекста сначала тестируйте K3.1 Pro, для знаний — Argon.

- URL: https://blog.laozhang.ai/ru/posts/kimi-k3-1-pro-vs-gemini-4-argon
- Published: 2026-10-25
- Updated: 2026-10-25
- Author: LaoZhang AI Team (https://blog.laozhang.ai/ru/about)
- Topic: Сравнения моделей
- Tags: Kimi K3.1 Pro, Gemini 4 Argon, цены API, бенчмарки, агентное программирование

---
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.

25 октября 2026 года обе модели прогнаны на семи одинаковых небольших и средних задачах через API-шлюз, каждая на своей настройке по умолчанию и на high. При настройках API по умолчанию K3.1 Pro рассуждает на max и выходит заметно дороже и медленнее Argon, а на high даёт те же оценки и становится дешевле Argon на high, хотя Argon по умолчанию до 30 ноября всё ещё обходится дешевле; цифры и ограничения этого теста — в отдельном разделе ниже. Он проверяет цену, время и аккуратность на обычных задачах, а о качестве на сложных задачах по-прежнему говорят замеры Artificial Analysis и Ultralytics и заявления Moonshot. 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](https://ai.google.dev/gemini-api/docs/pricing) (обновлена 22 октября 2026 года) и [прайсу платформы Kimi](https://platform.kimi.ai/docs/pricing/chat), в долларах за 1 млн токенов без налогов:

| Модель и период | Ввод | Вывод | Чтение из кэша | Запись в кэш |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| Kimi K3.1 Pro | $2,00 | $10,00 | $0,20 | $2,00 на 5 минут, $4,00 на 1 час |
| Kimi K3.1 Pro Highspeed | $4,00 | $20,00 | $0,20 | $4,00 на 5 минут, $8,00 на 1 час |
| Gemini 4 Argon Standard, до 30 ноября | $2,00 | $10,00 | $0,10 | отдельной цены нет, кэш неявный |
| Gemini 4 Argon Standard, с 1 декабря | $4,00 | $20,00 | $0,20 | отдельной цены нет, кэш неявный |
| Gemini 4 Argon Batch и Flex, до 30 ноября | $1,00 | $5,00 | $0,05 | отдельной цены нет |
| Gemini 4 Argon Batch и Flex, с 1 декабря | $2,00 | $10,00 | $0,10 | отдельной цены нет |

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.

| Сценарий | K3.1 Pro | K3.1 Pro Highspeed | Argon до 30 ноября | Argon с 1 декабря |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| Агентная сессия: префикс 60 000 токенов, 40 ходов по 4 000 новых входных и 3 000 выходных | $2,108 | $3,748 | $1,874 | $3,748 |
| Документ на 400 000 токенов, 10 вопросов за 5 минут по 300 входных и 1 500 выходных | $1,676 | $2,632 | $1,316 | $2,632 |
| Одиночный запрос без кэша: 8 000 входных и 2 000 выходных | $0,036 | $0,072 | $0,036 | $0,072 |

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.

![Стоимость агентной сессии на 40 ходов: K3.1 Pro $2,108, Argon $1,874 до 30 ноября и $3,748 с 1 декабря, а без попаданий в кэш Argon — $6,32 и $12,64](https://blog.laozhang.ai/posts/ru/kimi-k3-1-pro-vs-gemini-4-argon/img/agent-session-cost.webp)

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](https://artificialanalysis.ai/models/comparisons/gemini-4-argon-vs-kimi-k3-1-pro) по состоянию на 25 октября 2026 года; Argon там измерен на уровне рассуждения High.

| Тест Artificial Analysis | Что проверяет | Kimi K3.1 Pro | Gemini 4 Argon (High) |
| --- | --- | --- | --- |
| AA-Briefcase v1.1 | Агентная работа со знаниями, рейтинг Эло | 1678 | 1486 |
| GDPval-AA v2.1 | Агентные задачи из реальной работы, рейтинг Эло | 1846 | 1624 |
| GDP.pdf | Рассуждение по профессиональным документам | 31 % | 22 % |
| Terminal-Bench 4.0 | Агентное программирование в терминале | 67 % | 57 % |
| AA-LCR v1.1 | Рассуждение по длинному контексту | 86 % | 80 % |
| AutomationBench-AA | Агентные процессы в SaaS-сервисах | 73 % | 78 % |
| AA-Omniscience | Точность знаний | 30 | 42 |
| Humanity's Last Exam | Рассуждение и знания | 52 % | 57 % |
| SciCode | Научное программирование | 61 % | 62 % |
| CritPt | Рассуждение в физике | 25 % | 27 % |

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](https://www.ultralytics.com/zh/blog/kimi-k3-1-pro-auto-annotation) 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](https://platform.kimi.ai/docs/guide/kimi-k3-1-pro-quickstart) 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.

## Одинаковые промпты 25 октября: на max Kimi втрое дороже Argon

25 октября 2026 года обе модели получили одни и те же семь задач через API laozhang.ai, каждая — на своей настройке по умолчанию и на уровне high: 28 вызовов по одному прогону, всего $0,63 по прайсу. При настройках API по умолчанию K3.1 Pro (max) обошлась в 3,07 раза дороже Argon (medium) до 30 ноября и в 1,53 раза с 1 декабря, а работала в 7,3 раза дольше. Переключение Kimi на high снизило стоимость на 60 % и время на 68 % при тех же оценках, и тогда уже Argon на high дороже Kimi: в 1,70 раза сейчас и в 3,40 раза с 1 декабря.

*Примечание: [laozhang.ai — наш собственный сервис](https://blog.laozhang.ai/ru/about#laozhang); его цены — наши тарифы, а не независимое сравнение.*

Задачи были такие: тема письма, текстовая задача на подсчёт, функция `merge_intervals` с шестью тестами, пересказ английской статьи на 6 723 слова, план поездки в четыре реплики с итоговой таблицей, разбор строки CSV функцией `split_csv_line` по пяти правилам (12 скрытых тестов) и пять вопросов по той же статье, причём на пятый в статье ответа нет. Kimi вызывалась через OpenAI-совместимый эндпоинт, по умолчанию без `reasoning_effort`, то есть на max; Argon — через родной эндпоинт Gemini, по умолчанию без настроек рассуждения, что по документации Google означает medium. Лимит вывода — 32 768 токенов, стоимость посчитана по прайсам из таблицы выше по токенам, которые вернул API.

| Итог по 7 задачам | Стоимость до 30 ноября | Стоимость с 1 декабря | Выходные токены | Общее время |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| Kimi K3.1 Pro по умолчанию (max) | $0,2598 | $0,2598 | 21 712 | 616,8 с |
| Kimi K3.1 Pro, high | $0,1040 | $0,1040 | 6 136 | 198,2 с |
| Gemini 4 Argon по умолчанию (medium) | $0,0847 | $0,1695 | 3 861 | 84,9 с |
| Gemini 4 Argon, high | $0,1769 | $0,3537 | 13 071 | 175,0 с |

Там, где ответ можно проверить, все четыре варианта справились одинаково, с одним исключением. В текстовой задаче все дали верные $41,50, функция `merge_intervals` прошла и свои шесть тестов, и шесть скрытых, на вопросы по статье все ответили 5 из 5 и на вопрос без ответа написали, что в статье этого нет. Сбой был у Argon по умолчанию на задаче с CSV: одна строка в коде имеет отступ 13 пробелов вместо 12, и он не запускается из-за IndentationError, а после удаления лишнего пробела проходит 12 из 12; Kimi на обоих уровнях и Argon на high прошли 12 из 12 сразу. Прогон был один, поэтому это ошибка форматирования в одном ответе, а не признак системного отставания. Тему письма, пересказ и план поездки не оценивали.

Разница в цене между режимами объясняется рассуждением. Argon по умолчанию вернул ноль токенов рассуждения на шести задачах из семи (587 только на текстовой задаче), а на high рассуждал на всех семи. Kimi на max рассуждала всегда: на пересказе статьи — около 23 000 символов рассуждения, 160,5 секунды и $0,079 за один вызов. Токенизаторы тоже разные: короткий промпт у Kimi считается примерно вдвое длиннее (106 токенов против 53), а английская статья — примерно на 9 % короче (10 084 против 11 102).

У теста есть пределы. На каждую ячейку один прогон, а длина рассуждения меняется от запуска к запуску. Задачи небольшие и средние, а не сложные бенчмарки, поэтому качество на трудной работе по-прежнему видно только по Artificial Analysis и Ultralytics. Время — это один запрос без потоковой выдачи через шлюз, на собственных эндпоинтах Moonshot и Google оно может быть другим, а время до первого токена не измерялось.

## 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. Начинайте с `reasoning_effort` high, а не с max, который Kimi включает по умолчанию: в тесте на семи задачах high дал те же оценки за 40 % цены и 32 % времени max, так что max стоит включать, только если high не справляется с вашей задачей. Argon в этом случае прогоните вторым, тоже на high, чтобы сравнение было на сопоставимых настройках, и учтите, что на этом уровне он уже сейчас дороже Kimi.

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.

![Какую модель тестировать первой: K3.1 Pro для кода в терминале, длинного контекста и офисных задач, Argon для точности знаний, процессов в SaaS и рамок на фото](https://blog.laozhang.ai/posts/ru/kimi-k3-1-pro-vs-gemini-4-argon/img/test-first-by-task.webp)

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»](https://blog.laozhang.ai/ru/posts/gemini-4-argon-vs-claude-opus-5-5-vs-gpt-6-1-sol). Если хотите остаться у Google, но на более дешёвой модели, смотрите [«Gemini 4 Argon vs 3.8 Flash: сравнение, тест цены и что выбрать»](https://blog.laozhang.ai/ru/posts/gemini-4-argon-vs-gemini-3-8-flash), а о том, какие модели нового поколения вообще доступны, — [«Сравнение Fable 5.5, Gemini 4 и GPT-6.1: доступны две из трёх»](https://blog.laozhang.ai/ru/posts/gemini-4-vs-gpt-6-vs-fable-5-2).

## 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](https://platform.kimi.ai/docs/guide/kimi-k3-1-pro-quickstart) и [странице модели Gemini 4 Argon](https://ai.google.dev/gemini-api/docs/models/gemini-4-argon) на 25 октября 2026 года:

| Параметр | Kimi K3.1 Pro | Gemini 4 Argon |
| --- | --- | --- |
| Идентификатор и API | `kimi-k3.1-pro`, `kimi-k3.1-pro-highspeed`; OpenAI SDK, `https://api.moonshot.ai/v1` | `gemini-4-argon`, Gemini API |
| Рассуждение | Всегда включено, `reasoning_effort`: low, high, max; по умолчанию max | Уровни low, medium, high (без minimal); по умолчанию medium |
| Сэмплинг | temperature=1.0, top_p=0.95 и другие зафиксированы, Kimi просит не передавать их | temperature, top_p, top_k игнорируются |
| Кэш | Автоматический для повторяющихся префиксов, 5 минут по умолчанию, 1 час через `prompt_cache_options.ttl`; запись платная | Только неявный, для запросов от 4 096 токенов; явный `cachedContents` не поддерживается |
| Контекст | 1 млн токенов | 1 048 576 токенов на ввод, рассуждение и вывод вместе |
| Лимит вывода | `max_completion_tokens` 131 072 по умолчанию, до 1 048 576 | 65 536 в синхронном режиме; до 1 048 576 только с `background=True` |
| Изображения на входе | Только base64 или `ms://<file-id>`, публичные ссылки не принимаются | Текст, изображения, видео, аудио, PDF |
| Многоходовый диалог | Сообщение ассистента нужно возвращать целиком, без изменений, в том числе при вызове инструментов | Обычный формат Gemini API |
| Доступ | После пополнения баланса минимум на $1 | Только платный уровень, бесплатного нет |

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: в тесте 25 октября именно при таких настройках обе модели дали одинаковые проверяемые результаты, а сравнение «по умолчанию» больше говорило о настройках, чем о моделях. 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](https://ai.google.dev/gemini-api/docs/available-regions). 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 $0,20) и `kimi-k3.1-pro-highspeed` ($4 / $20) через OpenAI-совместимый эндпоинт.

*Примечание: [laozhang.ai — наш собственный сервис](https://blog.laozhang.ai/ru/about#laozhang); 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.

## Источники

Внешние страницы, на которые ссылается это руководство, в порядке упоминания. Последнее обновление: 2026-10-25.

- [странице цен Gemini API](https://ai.google.dev/gemini-api/docs/pricing) (ai.google.dev)
- [прайсу платформы Kimi](https://platform.kimi.ai/docs/pricing/chat) (platform.kimi.ai)
- [страницы сравнения Kimi K3.1 Pro и Gemini 4 Argon на Artificial Analysis](https://artificialanalysis.ai/models/comparisons/gemini-4-argon-vs-kimi-k3-1-pro) (artificialanalysis.ai)
- [разборе Kimi K3.1 Pro в блоге Ultralytics](https://www.ultralytics.com/zh/blog/kimi-k3-1-pro-auto-annotation) (ultralytics.com)
- [странице быстрого старта K3.1 Pro](https://platform.kimi.ai/docs/guide/kimi-k3-1-pro-quickstart) (platform.kimi.ai)
- [странице модели Gemini 4 Argon](https://ai.google.dev/gemini-api/docs/models/gemini-4-argon) (ai.google.dev)
- [списке доступных регионов Gemini API](https://ai.google.dev/gemini-api/docs/available-regions) (ai.google.dev)