Kimi K3.1 Pro или GPT-6.1 Sol: сравнение цены задачи и качества

Если ваш агент или сервис уже работает на gpt-6.1-sol, целиком переводить его на kimi-k3.1-pro не стоит. Цена за 1 млн токенов у обеих моделей одинаковая: $2 за ввод и $10 за вывод. Но в независимом индексе Artificial Analysis одна задача у Kimi K3.1 Pro обходится в $2,11, а у GPT-6.1 Sol — в $0,72 на максимальном уровне рассуждения и в $0,32 на уровне high. За эту разницу K3.1 Pro набирает 55 баллов против 52 и 50, и почти весь её перевес приходится на агентные задачи.

Практичный вариант — оставить Sol основной моделью и отдать K3.1 Pro два участка: трудные агентные задачи, где провал обходится дороже доплаты, и одиночные промпты длиннее 272 000 токенов, за которые Sol берёт повышенный тариф со всего запроса. Перед тестом пополните баланс Kimi минимум до $10: после стартового платежа в $1 аккаунту доступны 1 параллельный запрос и 3 запроса в минуту, и агент почти сразу упрётся в ошибку 429. При переносе кода учтите, что уровень рассуждения (reasoning_effort) у K3.1 Pro по умолчанию max, а у Sol — medium, и что K3.1 Pro требует возвращать в диалог полное сообщение ассистента вместе с reasoning_content.

Все цифры ниже приведены по состоянию на 25 октября 2026 года. В этот день были выполнены три проверки: чтение публичного API OpenRouter со списком провайдеров обеих моделей, пересчёт стоимости типовых нагрузок по прайсам Moonshot и OpenAI и чтение каталога моделей одного API-шлюза. Одинаковые промпты на двух моделях не прогонялись, поэтому оценки качества и скорости — это замеры Artificial Analysis, а заявления Moonshot помечены отдельно.

Одна цена за токен, разный счёт: $2,11 против $0,72 за задачу

Одинаковый прайс не даёт одинакового счёта, потому что модели тратят на одну и ту же задачу разное число токенов. По данным сравнения Kimi K3.1 Pro и GPT-6.1 Sol на Artificial Analysis (Intelligence Index v4.3.2), K3.1 Pro выдаёт в среднем 55 тыс. токенов вывода на задачу, из них 35 тыс. — рассуждение, а Sol на уровне max — 38 тыс., на high — 13 тыс. Токены рассуждения оплачиваются по ставке вывода, поэтому при равной цене за 1 млн задача у K3.1 Pro выходит в 2,93 раза дороже, чем у Sol на max, и в 6,6 раза дороже, чем на high.

Artificial Analysis Intelligence Index v4.3.2, прайсовые цены, по состоянию на 25 октября 2026 года. AA пересчитывает результаты при новых прогонах.

Сравнивать «настройки по умолчанию» здесь нельзя: у K3.1 Pro по умолчанию самый высокий уровень, у Sol — средний. Sol на medium набирает 48 баллов за $0,21, то есть в 10 раз дешевле K3.1 Pro, но и на 7 баллов ниже. До 55 баллов Sol не дотягивает ни на одном уровне, а K3.1 Pro Artificial Analysis измерила только на max, поэтому сколько стоит её задача на high или low, независимых данных нет. Отсюда и вывод про «практически одинаковую стоимость»: он верен только для цены за токен. Смешанная цена за 1 млн токенов, которую считает AA, действительно почти равна — $1,54 у K3.1 Pro и $1,47 у Sol.

Доплата за лидерство в деньгах выглядит так: +3 балла к Sol на max стоят $1,39 сверх его цены за каждую задачу, +5 баллов к Sol на high — $1,79. В рейтинге AA это 4-е место у K3.1 Pro и 13-е у Sol на max из 215 моделей.

«Лучше GPT-6» и «уровень Opus 5.5»: где K3.1 Pro сильнее Sol по подтестам

По единой методике Artificial Analysis K3.1 Pro опережает GPT-6.1 Sol на max в шести тестах из десяти, отстаёт в двух и примерно равна в двух. Отрыв сосредоточен в агентной работе: офисные задачи, автоматизация, терминал. Громкие формулировки «лучше GPT-6 Astra» и «уровень Opus 5.5» взяты из таблицы самой Moonshot к релизу, где K3.1 Pro сравнивают с GPT-6 Astra и Claude Opus 5.5, а GPT-6.1 Sol в этой таблице нет вовсе.

Для агента, который сам работает в терминале или собирает офисные документы, разница в 11 пунктов на Terminal-Bench 4.0 и 250 пунктов рейтинга на GDPval-AA — заметный аргумент в пользу K3.1 Pro. Если же приложение отвечает на вопросы из памяти модели без поиска, Sol надёжнее: в AA-Omniscience, где штрафуют за уверенные ошибки, у неё 42 против 30, и в физических задачах CritPt она тоже впереди.

Вендорские цифры с этой таблицей не смешивайте. Moonshot в руководстве по быстрому старту Kimi K3.1 Pro и материалах к релизу приводит 65,7 % на Terminal-Bench 4.0 против 58,2 % у GPT-6 Astra, но это собственный прогон компании в другой обвязке, и ставить его рядом с 56 % Sol из замеров AA некорректно. Если для вас главный вопрос «уровень Opus 5.5?», K3.1 Pro и Opus 5.5 по той же цене задачи сравнены в статье «Сравнение Kimi K3.1 Pro и Opus 5.5: вдвое дешевле лишь за токен».

Где K3.1 Pro дешевле, а где дороже: расчёт по семи нагрузкам

Если обе модели получают и выдают одинаковое число токенов, K3.1 Pro заметно дешевле только на промптах длиннее 272 000 токенов и немного дешевле на первой записи префикса в кэш. Sol выигрывает на повторных чтениях из кэша, на пакетной обработке и, на практике, на выводе, потому что тратит меньше токенов на рассуждение.

Расчёт выполнен 25 октября 2026 года по ценам Kimi K3.1 Pro на платформе Moonshot и странице цен OpenAI API, стандартный режим, без налогов. Допущения: число токенов в каждом сценарии одинаковое для обеих моделей, токены рассуждения входят в вывод, наборы токенов иллюстративные, а не замер чьей-то реальной нагрузки.

Формула везде одна: токены, делённые на 1 млн, умножаются на ставку. Ход агента у K3.1 Pro — это 10 тыс. × $2 + 140 тыс. × $0,20 + 3 тыс. × $10, то есть $0,020 + $0,028 + $0,030 = $0,078; у Sol чтение из кэша стоит $0,10, поэтому выходит $0,064. На длинном промпте у Sol срабатывает правило 272K: весь запрос считается по двойной ставке ввода ($4) и полуторной ставке вывода ($15), получается 0,5 × $4 + 0,005 × $15 = $2,075, тогда как у K3.1 Pro одна ставка действует на весь контекст до 1 048 576 токенов. Полная сетка тарифов Sol, включая режимы Fast и Ultrafast, разобрана в статье GPT-6.1 Sol: цена, доступ и что менять при переходе с GPT-6 Sol.

Самое сильное допущение в таблице — одинаковый вывод. Если Sol тратит меньше токенов в той же пропорции, что в замерах AA (38 тыс. против 55 тыс. на max, 13 тыс. на high), та же 50-ходовая сессия стоит у Sol $3,07 на max и $2,39 на high против $4,15 у K3.1 Pro. Это иллюстрация, а не измерение вашей нагрузки, но направление понятно: в агентных циклах на обычной длине контекста K3.1 Pro дороже, даже если цена за токен одна.

Правила кэша устроены по-разному, и это влияет на сессии с паузами. Чтение из кэша у Sol вдвое дешевле: $0,10 против $0,20 за 1 млн. Запись у Kimi по умолчанию живёт 5 минут и стоит столько же, сколько обычный ввод ($2), а часовая запись через prompt_cache_options: {"mode": "implicit", "ttl": "1h"} — вдвое дороже; кэш включается автоматически, срок фиксируется при первой записи и бесплатно продлевается при каждом попадании (руководство Kimi по кэшированию контекста). У Sol запись по умолчанию живёт 30 минут и стоит 1,25× цены ввода ($2,50), 12-часовая через prompt_cache_options.ttl — 2,5× ($5), минимальный кэшируемый промпт — 1 024 токена (документация OpenAI по кэшированию промптов). Если между ходами агента проходит больше пяти минут, у Kimi на 5-минутной записи следующий ход снова оплачивает префикс как обычный ввод, а у Sol кэш ещё жив.

Лимиты и скорость: 3 запроса в минуту на старте Kimi против 5 000 у Sol

Главное практическое ограничение K3.1 Pro — лимиты нового аккаунта, а не цена. По таблице лимитов Kimi Open Platform, модель открывается после пополнения минимум на $1, и уровень аккаунта зависит от суммы всех пополнений. На Tier0 ($1) доступен 1 параллельный запрос, 3 запроса в минуту, 500 000 токенов в минуту и 1 500 000 токенов в сутки. Если делить суточный лимит на 55 тыс. токенов вывода, которые K3.1 Pro тратит на задачу в замерах AA, выйдет около 27 таких задач в день, и это без учёта ввода.

С $10 суммарных пополнений аккаунт переходит на Tier1: 15 параллельных запросов, 100 в минуту, 2 000 000 токенов в минуту и без суточного лимита. Ваучер на $5, который Kimi начисляет при достижении $5 пополнений, в эту сумму не засчитывается. У Sol на уровне Build в API OpenAI действует 5 000 запросов и 1 000 000 токенов в минуту, а на бесплатном уровне модель недоступна (страница модели GPT-6.1 Sol).

Со скоростью картина неоднозначная. По замерам AA K3.1 Pro начинает передавать рассуждение через 2,97 с, но первый токен самого ответа приходит через 30 с, а вся задача индекса занимает в среднем 618 с при 73 токенах в секунду. У Sol в замерах AA первый токен совпадает с первым токеном ответа: 1,8 с на low, 4 с на medium, 31 с на high и 162 с на max, где задача занимает 680 с. Для чата, где пользователь ждёт ответа, Sol на medium отвечает примерно на 26 секунд раньше, чем K3.1 Pro на своём уровне по умолчанию.

Ускоренная версия у Kimi — это отдельная модель kimi-k3.1-pro-highspeed, а не параметр запроса. По словам Moonshot, она в 2–3 раза быстрее обычной и стоит вдвое дороже: $4 за ввод и $20 за вывод, чтение из кэша те же $0,20, запись $4 на 5 минут и $8 на час. У Sol аналог — режимы Fast за $4 и $20 и Ultrafast за $12 и $60 за 1 млн токенов.

Что выбрать: оставить Sol, перейти или разделить нагрузку

Для большинства нагрузок разумнее оставить GPT-6.1 Sol и не переходить целиком: она дешевле на задачу на любом уровне, у неё есть пакетный режим и запас по лимитам. Kimi K3.1 Pro оправдана там, где её перевес в качестве или правила тарификации работают на вас.

Batch API Kimi по состоянию на 25 октября 2026 года поддерживает только kimi-k2.7-code и kimi-k2.6, то есть пакетной скидки для K3.1 Pro у Moonshot нет вовсе.

Окупается ли доплата за K3.1 Pro, зависит от цены ошибки. Если одна проваленная агентная задача стоит вам больше $1,4–1,8 в виде повторного прогона или времени разработчика на разбор, а именно такие задачи у вас и проваливаются на Sol, K3.1 Pro может выйти дешевле в пересчёте на успешный результат. Если Sol на high уже справляется с вашими типовыми задачами, лишние 3–5 баллов индекса превращаются в счёт, который в 2,9–6,6 раза выше. Снизить расход K3.1 Pro можно уровнем high или low, но насколько при этом падает качество, независимых данных нет — это придётся измерять самим.

Что поменять в коде при переходе с gpt-6.1-sol на kimi-k3.1-pro

Замены имени модели недостаточно: отличаются значения уровня рассуждения и их дефолты, правило передачи истории диалога и то, через какой API работают инструменты. Ниже — различия, которые чаще всего ломают уже работающий код.

Значения уровня рассуждения не совпадают один к одному. Если ваш код шлёт Sol medium или xhigh, у K3.1 Pro таких значений нет, и их нужно сопоставить вручную (ближайшие к medium — low и high), а запросы без параметра у K3.1 Pro сразу уйдут на самый дорогой max (руководство Kimi по reasoning effort). Ограничение на temperature у Sol проявилось в более ранней проверке 5 октября 2026 года: запрос Chat Completions через шлюз с temperature: 0.2 вернул ошибку «Only the default (1) value is supported».

Выбор провайдеров у моделей сейчас тоже разный. В публичном API OpenRouter на 25 октября 2026 года у moonshotai/kimi-k3.1-pro два эндпоинта, и оба принадлежат Moonshot AI (обычный и highspeed), так что запасного хостинга у модели пока нет. У openai/gpt-6.1-sol их восемь: четыре у OpenAI (standard, flex, fast, ultrafast), три в Azure и один в Amazon Bedrock (us-east-1); региональные эндпоинты Azure EU и US и Bedrock берут $2,20 за ввод и $11 за вывод вместо $2 и $10. В каталоге laozhang.ai есть gpt-6.1-sol, а 25 октября 2026 года туда добавили kimi-k3.1-pro и kimi-k3.1-pro-highspeed по ценам Kimi ($2/$10 и $4/$20 за 1 млн токенов, чтение из кэша $0,20, запись в кэш $2 на 5 минут и $4 на час) с вызовом через Chat Completions. В каталогах агрегаторов всё равно проверяйте точный идентификатор: рядом может стоять предыдущая kimi-k3.

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

Как подключить Kimi K3.1 Pro в Codex вместо Sol

Codex может работать с K3.1 Pro напрямую: по руководству Kimi «Use Kimi K3.1 Pro in Codex», платформа поддерживает Responses API, которым пользуется Codex, поэтому прокси и конвертер протокола не нужны. Ключ кладётся в переменную окружения KIMI_API_KEY, а в ~/.codex/config.toml (в Windows — %USERPROFILE%\.codex\config.toml) добавляется провайдер:

model = "kimi-k3.1-pro"
model_provider = "kimi"
model_context_window = 1048576

[model_providers.kimi]
name = "Kimi"
base_url = "https://api.moonshot.ai/v1"
env_key = "KIMI_API_KEY"
wire_api = "responses"

Это конфигурация из документации Kimi, в живой сессии Codex она не запускалась. По тому же руководству Codex Desktop может показывать модель как Custom, предупреждение «Model metadata for kimi-k3.1-pro not found» ожидаемо и не мешает работе, а ключи с platform.kimi.ai работают только с https://api.moonshot.ai/v1, иначе будет 401. Ошибка 429 означает лимит уровня аккаунта, и на Tier0 агент Codex будет упираться в неё постоянно. Общая настройка своего провайдера в Codex описана в статье Custom provider в Codex: API-ключ, Base URL и config.toml.

Учитывайте и модель оплаты. Sol в Codex доступна по подпискам ChatGPT Plus, Pro, Business, Enterprise и Edu, а K3.1 Pro через этот конфиг всегда списывается за токены с баланса Kimi. Если сейчас вы пользуетесь Sol по подписке, переход на K3.1 Pro означает переход на оплату каждого токена, и сравнивать стоит именно это — см. Codex API-ключ или подписка ChatGPT: цена, лимиты и что выбрать.

Доступны ли Kimi K3.1 Pro и GPT-6.1 Sol из России

Прямой доступ к GPT-6.1 Sol через API OpenAI из России не предусмотрен: по состоянию на 25 октября 2026 года России нет в списке поддерживаемых стран OpenAI API. У Kimi ситуация менее определённая. Условия использования Kimi Open Platform запрещают пользоваться сервисом в странах под всеобъемлющими санкциями и лицам из ограничительных списков, но Россия там прямо не названа; по справке Kimi об аккаунте и оплате частные пользователи пополняют баланс через WeChat Pay и Alipay, а в условиях упоминаются и банковские карты. Проходят ли регистрация и оплата с российскими данными, в документации не описано и не проверено, поэтому рассчитывать на это заранее нельзя.

Как сравнить модели на своих задачах перед переключением

Независимый индекс показывает средний результат на чужих задачах, а решение о переходе лучше принимать по стоимости успешно решённой задачи на ваших данных. Небольшой тест выглядит так.

1. Отберите 20–30 реальных задач из логов, лучше из тех, на которых Sol сейчас ошибается, и заранее запишите критерий успеха для каждой.
2. Пополните Kimi до $10 суммарно, чтобы выйти на Tier1; на Tier0 тест сильно растянется.
3. Прогоните Sol на текущем уровне и на high, а K3.1 Pro — на max и на high: для high у K3.1 Pro независимых цифр нет.
4. Для многоходовых задач убедитесь, что код возвращает K3.1 Pro полное сообщение ассистента с reasoning_content и tool_calls, как требует документация Kimi.
5. Сохраните из поля usage каждого ответа токены ввода, кэша и вывода вместе с рассуждением и посчитайте стоимость по ставкам из таблиц выше.
6. Разделите общую стоимость на число успешных задач и переводите на K3.1 Pro только те типы задач, где эта цифра ниже или где провал обходится дороже разницы.

Kimi K3.1 Pro и GPT-6.1 Sol: другие вопросы

Kimi K3.1 Pro — открытая модель?

Пока нет. По состоянию на 25 октября 2026 года Moonshot обещает выложить полные веса до 4 ноября, а Artificial Analysis относит модель к закрытым и оценивает её в 2,8 трлн параметров, из которых 104 млрд активны. После публикации весов у модели могут появиться другие хостинги помимо самой Moonshot.

Почему пишут, что K3.1 Pro обошла GPT-6 Sol с 52 баллами?

Это путаница в названиях. 52 балла в индексе Artificial Analysis принадлежат GPT-6.1 Sol на уровне max, а GPT-6 Sol — более старая модель OpenAI с идентификатором gpt-6-sol. GPT-6.1 Sol вышла 29 сентября 2026 года, и цифры двух моделей в индексе разные.

Чем Kimi K3.1 Pro отличается от Kimi K3?

По описанию Moonshot, K3.1 Pro — это K3 с существенно более объёмным дообучением, первая модель серии K3.1. Она дешевле предшественницы: по прайсу на 25 октября 2026 года kimi-k3 стоит $3 за ввод, $15 за вывод и $0,30 за чтение из кэша против $2, $10 и $0,20 у kimi-k3.1-pro. Если агрегатор предлагает только kimi-k3, это предыдущая модель, и цифры K3.1 Pro из этой статьи к ней не относятся.