Kimi K3.1 Pro बनाम Claude Opus 5.5: बेंचमार्क, कीमतें, और किसे चुनें

Moonshot AI ने अक्टूबर 2026 में Kimi K3.1 Pro जारी किया, एक असामान्य रूप से सटीक दावे के साथ: Terminal-Bench 4.0 पर इसका नया ओपन-वेट मॉडल Claude Opus 5.5 से एक अंक के भीतर आता है, जिसे Anthropic ने 22 सितंबर को शिप किया था। यह ऐसा Anthropic की प्रति-टोकन कीमत के आधे पर करता है, और Moonshot ने 4 नवंबर तक डाउनलोड योग्य वेट्स देने का वादा किया है।

इस लेख में, मैं एजेंटिक कोडिंग, तर्क, टूल-भारी एजेंट कार्य, सुरक्षा नियंत्रणों, और रन लागत के आधार पर Kimi K3.1 Pro और Claude Opus 5.5 की तुलना करूँगा।

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TL;DR

• Kimi K3.1 Pro टर्मिनल कोडिंग में Opus 5.5 के बराबर है और लंबे, टूल-भारी एजेंट रन पर आगे निकलता है।
• Opus 5.5 क्लोज़्ड-बुक तर्क, वैज्ञानिक वर्कफ़्लो, और स्पेक से सॉफ्टवेयर को फिर से बनाने में स्पष्ट रूप से अधिक मजबूत है।
• Kimi प्रति टोकन आधी कीमत लेता है, लेकिन कैश्ड इनपुट पर आधारित एजेंट लूप्स में बचत कम होती है।
• एजेंटिक कोडिंग, रिसर्च एजेंट्स और वेट्स आने के बाद सेल्फ-होस्टिंग के लिए Kimi K3.1 Pro चुनें।
• कठिन तर्क, विज्ञान और रिवर्स-इंजीनियरिंग, या AWS, Google Cloud, या Azure पर डिप्लॉयमेंट के लिए Opus 5.5 चुनें।

Kimi K3.1 Pro क्या है?

Kimi K3.1 Pro Moonshot AI का फ्लैगशिप मॉडल है, जिसे अक्टूबर 2026 में Kimi K3 के पोस्ट-ट्रेंड संस्करण के रूप में जारी किया गया, और 4 नवंबर तक ओपन वेट्स का वादा किया गया है।

इसकी खासियत बड़े पैमाने पर रिइनफोर्समेंट लर्निंग है: Moonshot ने सैकड़ों डाउनस्ट्रीम डोमेन्स पर संयुक्त RL चलाया, जिसका प्रभाव सबसे ज़्यादा लंबी-अवधि कोडिंग, वित्तीय रिसर्च और 3D क्रिएशन में दिखता है।

हमारा Kimi K3.1 Pro गाइड लॉन्च को विस्तार से कवर करता है।

Claude Opus 5.5 क्या है?

Claude Opus 5.5 Anthropic का क्लोज़्ड फ्लैगशिप है और Claude 5.5 फैमिली का पहला मॉडल, जो 22 सितंबर, 2026 को जारी हुआ।

Anthropic इसे Opus 5 से कम कीमत पर अधिकांश कार्यों में Claude Fable 5.1-स्तरीय प्रदर्शन के रूप में पेश करता है, और अपने स्वचालित एलाइनमेंट ऑडिट पर इसके सर्वोत्तम स्कोर बताता है।

हमारा Claude Opus 5.5 गाइड लॉन्च कवर करता है; हमारा Opus 5.5 API ट्यूटोरियल एक AI incident investigator बनाने की प्रक्रिया बताता है।

Kimi K3.1 Pro बनाम Claude Opus 5.5: आमने-सामने तुलना

Kimi K3.1 Pro कीमत और उन एजेंट कार्यों में जीतता है जो टूल्स पर निर्भर हैं; Opus 5.5 वहाँ जीतता है जहाँ मॉडल को बिना मदद के तर्क करना हो या किसी कम-परिभाषित समस्या को सुलझाना हो। नीचे का सारांश हर आयाम को कवर करता है, और उसके बाद के खंड उन बिंदुओं पर विस्तार देते हैं जहाँ अंतर निर्णय बदल देता है।

इस खंड के हर स्कोर पर एक चेतावनी लागू होती है। आमने-सामने के आँकड़े Moonshot की अपनी बेंचमार्क तालिका से आते हैं, जो प्रत्येक Opus 5.5 परिणाम को "with fallback" चिन्हित करती है: Anthropic के सेफ़गार्ड कुछ साइबर और बायोलॉजी कार्य अन्य Claude मॉडलों को सौंपते हैं (Opus 4.8 और Opus 5, क्रमशः), जिससे वे स्कोर संभवतः नीचे आते हैं।

एजेंटिक कोडिंग: बराबरी नहीं, बँटवारा

दोनों मॉडल व्यावहारिक रूप से Terminal-Bench 4.0 पर बराबर हैं, और यह हेडलाइन अंदर छुपे वास्तविक बँटवारे को ढक देती है। Kimi K3.1 Pro लंबी-अवधि वाली पंक्तियों में आगे है, जबकि Opus 5.5 वहाँ बढ़त लेता है जहाँ कार्य ओपन-एंडेड है।

सबसे बड़ा अंतर ProgramBench है, जो किसी मॉडल से उसके बायनरी और स्पेक से प्रोग्राम को फिर से बनाने को कहता है। Opus 5.5 कम-से-कम 95% टेस्ट पास वाले 65.0% कार्य पूरे करता है, जबकि Kimi K3.1 Pro 31.5% पर रुक जाता है, जो आधे से भी कम है।

पैटर्न एकसमान है। Kimi K3.1 Pro को कोई अच्छी-तरह परिभाषित इंजीनियरिंग कार्य और पर्याप्त समय दें, तो यह चलता रहता है: Moonshot के शोकेस रन में उसने एक ह्यूमन वॉकिंग सिम्युलेटर के शोल्डर-मसल कैलकुलेशनों में 167 मिशनों में 36 त्रुटियाँ ठीक कीं। Anthropic की समकक्ष कहानी HAProxy का C-से-Rust अनुवाद है, जिसने HAProxy के अपने लगभग सभी रिग्रेशन टेस्ट पास किए।

जहाँ स्पेक पतला है, Opus आगे निकलता है। ProgramBench, वैज्ञानिक रिसर्च वर्कफ़्लो, और पोस्ट-ट्रेनिंग प्रयोगों में पहले यह समझना होता है कि कार्य है क्या, और वहीं Kimi की लंबी-दौड़ क्षमता का लाभ रुक जाता है।

लंबे, अच्छी तरह से परिभाषित कोडिंग एजेंट्स के लिए Kimi K3.1 Pro एक वास्तविक विकल्प है; रिवर्स-इंजीनियरिंग, रिसर्च कोड, और अस्पष्ट टिकटों के लिए Opus 5.5 सुरक्षित पसंद है।

टूल्स के बिना तर्क

टूल्स हटा दें, तो Opus 5.5 साफ़ बढ़त लेता है। सबसे चौड़ा अंतर HLE-Diamond है, Humanity's Last Exam का 1,000-प्रश्नों वाला सबसे कठिन सबसेट, जहाँ Opus 60.9% और Kimi 39.4% स्कोर करता है।

वे GPQA-Diamond पर बराबरी करते हैं, जो अपनी सीलिंग के बहुत क़रीब है, किसी को अलग नहीं करता। Kimi की कम hallucination दर Moonshot के अपने स्ट्रेस टेस्ट से आती है, इसलिए मैं इसे हेड-टू-हेड फ़ैसले की बजाय तथ्यात्मक-सटीकता कार्य के असर के संकेत के रूप में देखूँगा। क्लोज़्ड-बुक तर्क के लिए Opus 5.5 मजबूत मॉडल है।

टूल उपयोग, रिसर्च, और ऑफिस कार्य

दोनों मॉडलों को टूल दें और तर्क का नतीजा पलट जाता है। Humanity's Last Exam with tools पर Kimi K3.1 Pro 70.0% स्कोर करता है, जबकि Opus 67.7% पर रहता है, और यह Moonshot की रिसर्च और दस्तावेज़ी पंक्तियों में अधिकतर आगे है।

Kimi की जीतें खोज और वित्तीय दस्तावेज़ों पर छोटी पर सुसंगत हैं। Opus कंप्यूटर उपयोग और तृतीय-पक्ष एजेंट लीडरबोर्ड पर बढ़त बनाए रखता है, इसलिए रिसर्च एजेंट के रूप में Kimi K3.1 Pro बेहतर है और डेस्कटॉप व सामान्य ऑफिस एजेंट के रूप में Opus 5.5।

कॉन्टेक्स्ट, आउटपुट, और थिंकिंग कंट्रोल्स

दोनों मॉडल समान आकार का कॉन्टेक्स्ट पढ़ते हैं, और दोनों हमेशा सोचते हैं: न Moonshot और न Anthropic आपको रीजनिंग बंद करने देते हैं। लेकिन डिफ़ॉल्ट अलग हैं। Kimi K3.1 Pro max effort पर चलता है जब तक आप low या high सेट न करें, जबकि Opus 5.5 का डिफ़ॉल्ट medium है, इसलिए बिना ट्यून किए Kimi कॉल हर अनुरोध पर अधिक रीजनिंग खर्च करता है।

व्यावहारिक तौर पर आउटपुट की सीमा बड़ा अंतर है। Kimi K3.1 Pro एक कॉल में पूरे कॉन्टेक्स्ट विंडो के बराबर आउटपुट लौटा सकता है, जो Batch API के बाहर Opus 5.5 की सीमा से लगभग आठ गुना है। Opus पर माइग्रेट कर रहे एजेंट बिल्डर्स को यह भी पता होना चाहिए कि अब फोर्स्ड टूल उपयोग 400 त्रुटि लौटाता है।

सुरक्षा, साइबर, और ओपन वेट्स

दोनों लैब्स ऑफेंसिव साइबर क्षमता को अलग-अलग तरीकों से थ्रॉटल करती हैं। Moonshot ने ओपन-वेट रिलीज़ के लिए मिड-ट्रेनिंग और RL से साइबर-संबंधित डेटा हटा दिया, जिससे उसके आंतरिक एक्सप्लॉइट बेंचमार्क 90.5% से गिरकर 81.0% रह गया। Anthropic Opus 5.5 में क्षमता बनाए रखता है और सर्विंग समय पर ज़्यादातर साइबरसिक्योरिटी अनुरोधों को Opus 4.8 पर रूट करता है।

ExploitBench पर Opus 91.0 स्कोर करता है जबकि Kimi 74.7, और Moonshot साफ़ कहता है कि K3.1 Pro साइबर पर डिजाइन से फ्रंटियर प्रॉपर्टायटरी मॉडलों से पीछे रहता है। इसका सौदा नियंत्रण है: वेट्स आने के बाद आप Kimi को अपने इन्फ्रास्ट्रक्चर पर चला सकते हैं, जो Opus नहीं देता।

प्राइसिंग: आप वास्तव में क्या चुकाते हैं

ताज़ा टोकनों पर Kimi K3.1 Pro, Opus 5.5 की आधी कीमत है। जब कोई वर्कलोड कैश्ड कॉन्टेक्स्ट पर चलता है, तो बचत घट जाती है, क्योंकि दोनों विक्रेता कैश रीड के लिए समान शुल्क लेते हैं।

टोकन दरें साथ-साथ

सारी दरें प्रति 1M टोकन हैं, Moonshot और Anthropic के आधिकारिक प्राइसिंग पेजों से।

मल्टिप्लायर एक-सा नहीं है: इनपुट, आउटपुट और 1-घंटा कैश राइट पर 0.5x, 5-मिनट कैश राइट पर 0.4x, और कैश रीड पर 1.0x। कोई भी विक्रेता लंबा-कॉन्टेक्स्ट सरचार्ज नहीं जोड़ता।

तालिका से दो विचित्रताएँ निकलती हैं। Kimi का Highspeed वेरिएंट ठीक वही लागत रखता है जो स्टैंडर्ड Opus की है। Anthropic का Batch API Opus की दरों को आधा कर $2 और $10 करता है, जो Kimi की स्टैंडर्ड दर से मेल खाता है, जबकि Moonshot के प्राइसिंग पेज पर बैच छूट सूचीबद्ध नहीं है।

एक वास्तविक वर्कलोड की लागत

मैंने दो मासिक वर्कलोड आकार चुने: एक बैलेंस्ड असिस्टेंट को स्केल एंकर के रूप में, और एक कैश-हेवी एजेंट लूप, क्योंकि कैश प्राइसिंग वहीं है जहाँ दोनों प्राइस लिस्ट अलग होती हैं।

प्रत्येक कुल (वॉल्यूम ÷ 1M) × दर है, जिसे इनपुट, आउटपुट, और कैश लाइनों पर जोड़ा गया; कैश-हेवी पंक्ति 5-मिनट कैश राइट का उपयोग करती है। बैलेंस्ड पंक्ति सरलता से 2x दर अंतर है।

कैश-हेवी पंक्ति वह है जिसके आधार पर योजना बनानी चाहिए। 100M कैश्ड टोकन दोनों मॉडलों पर $20 लागत रखते हैं, इसलिए केवल ताज़ा टोकन और कैश राइट पर Kimi की छूट मिलती है, और बचत लगभग एक-तिहाई पर आ जाती है। Anthropic कहता है कि कैश रीड्स एजेंटिक कोडिंग लागतों का अधिकांश हिस्सा बनाती हैं, इसलिए लंबे समय तक चलने वाले एजेंट पहले से अधिक इस पंक्ति के क़रीब आएँगे।

दोनों मॉडल अलग टोकनाइज़र उपयोग करते हैं, और किसी साझा वर्कलोड के लिए किसी विक्रेता ने टोकन काउंट प्रकाशित नहीं किया है, इसलिए इन कुलों को बिल के बजाय दर तुलना के रूप में मानें।

Kimi K3.1 Pro बनाम Claude Opus 5.5: कब किसे चुनें

चयन कीमत बनाम विस्तार पर टिका है: Kimi K3.1 Pro प्रति-टोकन दर आधी करता है, और Opus 5.5 वे तर्क-आधारित मामले और क्लाउड प्लेटफ़ॉर्म कवर करता है जहाँ Kimi पीछे है। यदि आपका एजेंट अधिकतर कैश्ड कॉन्टेक्स्ट पर चलता है, तो बचत आधी के बजाय लगभग एक-तिहाई होगी।

Kimi K3.1 Pro चुनें यदि...

• आप लंबे, अच्छी-तरह परिभाषित कोडिंग एजेंट चलाते हैं और प्रति टोकन भुगतान करते हैं। यह टर्मिनल कार्यों पर Opus की बराबरी करता है और मल्टी-आवर इंजीनियरिंग कार्यों पर आधी दर पर आगे है।
• आपके एजेंट वेब पर रिसर्च करते हैं या वित्तीय दस्तावेज़ पढ़ते हैं। यह BrowseComp, OfficeQA Pro v2, और टूल-असिस्टेड HLE पर Opus से आगे है।
• आप मॉडल के स्वामी बनना चाहते हैं। वेट्स 4 नवंबर तक अपेक्षित हैं, इसलिए आप लाइसेंस शर्तों के लंबित रहते सेल्फ-होस्टेड डिप्लॉयमेंट की योजना बना सकते हैं।
• आपको एक कॉल में बहुत लंबे आउटपुट चाहिए। इसकी आउटपुट सीमा Opus की तुलना में लगभग आठ गुना है, जो फुल-फ़ाइल रीराइट्स और लंबे रिपोर्ट्स के लिए मायने रखता है।

Claude Opus 5.5 चुनें यदि...

• कार्य खोज टूल के बिना कठिन तर्क है। Opus HLE-Diamond, सबसे कठिन क्लोज़्ड-बुक तर्क सेट, पर 20 से अधिक अंकों की बढ़त रखता है।
• स्पेक पतला है। व्यवहार से सॉफ्टवेयर को फिर से बनाना, वैज्ञानिक रिसर्च वर्कफ़्लो, और पोस्ट-ट्रेनिंग प्रयोग Opus के पक्ष में बड़े अंतर से जाते हैं।
• आप क्लाउड प्रदाता या मुख्यधारा के कोडिंग एजेंट के माध्यम से डिप्लॉय करते हैं। Opus Bedrock, Vertex AI, और Microsoft Foundry पर, और Claude Code, Cursor, तथा GitHub Copilot में चलता है।
• आप कंप्यूटर-उपयोग एजेंट चलाते हैं। Opus OSWorld और तृतीय-पक्ष एजेंट लीडरबोर्ड पर आगे है।

Kimi K3.1 Pro और Claude Opus 5.5 से कैसे शुरू करें

आप दोनों मॉडलों को आज उनकी अपनी APIs या OpenRouter के माध्यम से कॉल कर सकते हैं, और Opus 5.5 Amazon Bedrock, Vertex AI, और Microsoft Foundry पर भी चलता है।

कई टीमों के लिए पहुँच का अंतर निर्णायक होता है: Opus 5.5 हर प्रमुख क्लाउड पर और मुख्यधारा के कोडिंग एजेंट्स में है, जबकि Kimi K3.1 Pro वेट्स आने तक केवल Moonshot की अपनी सतहों और OpenRouter पर पुष्टि हुई है। फ़र्स्ट-पार्टी APIs पर मॉडल IDs kimi-k3.1-pro और claude-opus-5-5 हैं; OpenRouter पर वे moonshotai/kimi-k3.1-pro और anthropic/claude-opus-5.5 हैं।

अपना पहला API कॉल करना

OpenRouter का OpenAI-कम्पैटिबल एंडपॉइंट दोनों मॉडलों को एक-स्ट्रिंग स्वैप बना देता है, जो आपके अपने प्रॉम्प्ट्स पर A/B टेस्ट का सबसे आसान तरीका है।

from openai import OpenAI

client = OpenAI(base_url="https://openrouter.ai/api/v1", api_key="YOUR_OPENROUTER_KEY")
response = client.chat.completions.create(
    model="moonshotai/kimi-k3.1-pro",  # swap for "anthropic/claude-opus-5.5"
    messages=[{"role": "user", "content": "Find the race condition in this worker pool..."}],
)
print(response.choices[0].message.content)

हमारा Opus 5.5 API ट्यूटोरियल Claude पक्ष पर और गहराई में जाता है, और OpenCode पर हमारा एक्सप्लेनर दिखाता है कि किसी भी मॉडल को ओपन-सोर्स कोडिंग एजेंट में कैसे प्लग करें।

अंतिम विचार

Kimi K3.1 Pro टर्मिनल कोडिंग में Claude Opus 5.5 की बराबरी करता है और लंबे, टूल-भारी एजेंट रन पर उसे मात देता है, वह भी उल्लेखनीय छूट पर। यदि आपके एजेंट लंबे, अच्छी-तरह परिभाषित कार्य टूल्स के साथ चलाते हैं, तो Kimi लें; यदि वे बिना मदद के तर्क करते हैं, धुँधले स्पेक्स का पीछा करते हैं, या AWS, Google Cloud, या Azure पर रहने होते हैं, तो Opus लें।

मेरे लिए सबसे दिलचस्प यह है कि दोनों लैब्स एक ही जोखिम को कितने अलग तरीके से संभालती हैं: Moonshot वेट्स प्रकाशित करने से पहले साइबर क्षमता को काट देता है, और Anthropic इसे मॉडल में रखता है और सर्विंग समय पर गेट करता है। मैं Kimi को OpenRouter के माध्यम से टेस्ट करूँगा और नवंबर में वेट्स और लाइसेंस आने पर सेल्फ-होस्टिंग पर फिर विचार करूँगा।

यदि आप ऐसे मॉडलों से निर्माण करने के इच्छुक हैं, तो मैं हमारे Associate AI Engineer for Developers ट्रैक को देखने की सलाह देता हूँ।