Kimi K3.1 Pro vs Claude Opus 5.5: benchmarki, ceny i kiedy których użyć

Moonshot AI wypuścił Kimi K3.1 Pro w październiku 2026 r. z niezwykle konkretną deklaracją: w Terminal-Bench 4.0 jego nowy model z otwartymi wagami plasuje się o punkt od Claude Opus 5.5, flagowca Anthropic z 22 września. Robi to za połowę ceny za token w porównaniu z Anthropic, a Moonshot zapowiada możliwość pobrania wag do 4 listopada.

W tym artykule porównam Kimi K3.1 Pro i Claude Opus 5.5 pod kątem agentowego kodowania, rozumowania, pracy agentów mocno korzystających z narzędzi, kontroli bezpieczeństwa oraz realnych kosztów uruchomienia.

Jeśli interesują cię nowe premiery modeli, koniecznie zajrzyj też do naszych przewodników po najnowszych flagowcach Google: Gemini 4 Carbon i Genie 4. To, by być na bieżąco z najnowszymi wiadomościami o AI, polecam też nasz cotygodniowy newsletter The Median.

TL;DR

• Kimi K3.1 Pro dorównuje Opus 5.5 w terminalowym kodowaniu i prowadzi w długich, narzędziowo ciężkich przebiegach agentów.
• Opus 5.5 jest wyraźnie mocniejszy w rozumowaniu bez dostępu do źródeł, w naukowych workflowach i przy odtwarzaniu oprogramowania ze specyfikacji.
• Kimi kosztuje o połowę mniej za token, ale pętle agentów opierające się na cache’owanej treści przynoszą mniejsze oszczędności.
• Wybierz Kimi K3.1 Pro do oszczędnego agentowego kodowania, agentów badawczych oraz do self-hostingu po udostępnieniu wag.
• Wybierz Opus 5.5 do trudnego rozumowania, prac naukowych i reverse engineeringu lub wdrożeń na AWS, Google Cloud czy Azure.

Czym jest Kimi K3.1 Pro?

Kimi K3.1 Pro to flagowy model Moonshot AI, wydany w październiku 2026 r. jako potrenowana wersja Kimi K3 z zapowiedzianymi otwartymi wagami do 4 listopada.

Jego atutem jest RL na dużą skalę: Moonshot prowadził wspólne RL w setkach docelowych domen, co najbardziej widać w długohoryzontalnym kodowaniu, badaniach finansowych i tworzeniu 3D.

Nasz przewodnik po Kimi K3.1 Pro omawia premierę w całości.

Czym jest Claude Opus 5.5?

Claude Opus 5.5 to zamknięty flagowiec Anthropic i pierwszy model z rodziny Claude 5.5, wydany 22 września 2026 r.

Anthropic pozycjonuje go jako wydajność na poziomie Claude Fable 5.1 w większości zadań przy niższej cenie niż Opus 5, z najlepszymi wynikami w ich zautomatyzowanym audycie alignmentu.

Nasz przewodnik po Claude Opus 5.5 opisuje premierę; nasz tutorial API Opus 5.5 pokazuje, jak zbudować agenta do badania incydentów AI.

Kimi K3.1 Pro vs Claude Opus 5.5: bezpośrednie porównanie

Kimi K3.1 Pro wygrywa ceną i w pracy agentów silnie korzystających z narzędzi; Opus 5.5 wygrywa wszędzie tam, gdzie model musi rozumować bez wsparcia lub rozgryźć niedookreślony problem. Poniższe zestawienie obejmuje wszystkie wymiary, a dalsze sekcje rozwijają te, które mogą zmienić decyzję.

Jedno zastrzeżenie dotyczy każdego wyniku w tej sekcji. Liczby head-to-head pochodzą z tabeli benchmarków Moonshot i przy każdym wyniku Opus 5.5 widnieje dopisek „with fallback”: zabezpieczenia Anthropic przekazują część zadań z cyber i biologii do innych modeli Claude (Opus 4.8 i Opus 5), co prawdopodobnie zaniża te wyniki.

Agentowe kodowanie: rozjazd, nie remis

Oba modele są praktycznie równe w Terminal-Bench 4.0, ale ten nagłówek maskuje realny rozjazd pod spodem. Kimi K3.1 Pro prowadzi w wierszach z długim horyzontem, a Opus 5.5 wyraźnie wygrywa tam, gdzie zadanie jest otwarte.

Największa różnica to ProgramBench, gdzie model ma odtworzyć program z jego binarki i specyfikacji. Opus 5.5 doprowadza 65,0% zadań do co najmniej 95% zaliczonych testów, podczas gdy Kimi K3.1 Pro osiąga 31,5%, mniej niż połowę.

Wzorzec jest spójny. Daj Kimi K3.1 Pro dobrze zdefiniowane zadanie inżynieryjne i dużo czasu, a będzie parło naprzód: pokaz Moonshotu to naprawa 36 błędów w obliczeniach mięśni barku w symulatorze chodu człowieka w 167 misjach. Odpowiednikiem Anthropic jest tłumaczenie HAProxy z C na Rusta, które przeszło niemal wszystkie testy regresji HAProxy.

Gdy spec jest szczupła, Opus odjeżdża. ProgramBench, naukowe workflowy badawcze i eksperymenty post-trainingowe wymagają najpierw doprecyzowania samego zadania — i tu długodystansowa wytrzymałość Kimi przestaje się opłacać.

Do długich, dobrze określonych agentów kodujących Kimi K3.1 Pro to realna alternatywa; do reverse engineeringu, kodu badawczego i „fuzzy” ticketów bezpieczniejszy jest Opus 5.5.

Rozumowanie bez narzędzi

Bez narzędzi Opus 5.5 prowadzi wyraźnie. Najszersza różnica jest w HLE-Diamond, najtrudniejszym, 1000-pytaniowym podzbiorze Humanity’s Last Exam: Opus ma 60,9% wobec 39,4% Kimi.

Remisują w GPQA-Diamond, które jest zbyt blisko sufitu, by kogoś odróżnić. Niższy wskaźnik halucynacji Kimi pochodzi z wewnętrznego testu Moonshot — potraktowałbym to raczej jako sygnał, że prace nad faktografią przyniosły efekt, niż werdykt head-to-head. Do rozumowania bez źródeł mocniejszy jest Opus 5.5.

Korzystanie z narzędzi, research i praca biurowa

Gdy oba modele dostają narzędzia, wynik w rozumowaniu się odwraca. W Humanity’s Last Exam z narzędziami Kimi K3.1 Pro ma 70,0% wobec 67,7% Opusa i prowadzi w większości wierszy Moonshot dotyczących researchu i dokumentów.

Wygrane Kimi są małe, ale konsekwentne w wyszukiwaniu i dokumentach finansowych. Opus zachowuje przewagę w obsłudze komputera i na zewnętrznych leaderboardach agentów, więc Kimi K3.1 Pro to lepszy agent badawczy, a Opus 5.5 — lepszy agent biurowy i desktopowy.

Kontekst, output i kontrola „myślenia”

Oba modele czytają taki sam kontekst i oba zawsze „myślą”: ani Moonshot, ani Anthropic nie pozwala wyłączyć rozumowania. Różnią się jednak domyślne ustawienia. Kimi K3.1 Pro działa przy wysiłku max, chyba że ustawisz low lub high, podczas gdy Opus 5.5 domyślnie ma medium, więc nietuningowane wywołanie Kimi zużywa więcej rozumowania na prośbę.

Praktycznie większa różnica to sufit wyjścia. Kimi K3.1 Pro może zwrócić w jednej odpowiedzi pełne okno kontekstu — mniej więcej osiem razy więcej niż limit Opus 5.5 poza Batch API. Twórcy agentów migrujący do Opusa powinni też wiedzieć, że wymuszone użycie narzędzia zwraca teraz błąd 400.

Bezpieczeństwo, cyber i otwarte wagi

Oba laboratoria dławią ofensywne możliwości cyber, ale w przeciwny sposób. Moonshot usunął dane związane z cyber z fazy mid-training i RL na potrzeby wydania otwartych wag, co ścięło wewnętrzny benchmark exploitów z 90,5% do 81,0%. Anthropic zachowuje tę zdolność w Opus 5.5 i przekierowuje większość próśb z cyberbezpieczeństwa do Opus 4.8 w czasie serwowania.

W ExploitBench Opus ma 91,0 wobec 74,7 Kimi, a Moonshot wprost mówi, że K3.1 Pro z założenia pozostaje za czołowymi modelami własnościowymi w cyber. W zamian dostajesz kontrolę: gdy wagi się pojawią, uruchomisz Kimi na własnej infrastrukturze, czego Opus nie oferuje.

Ceny: ile faktycznie zapłacisz

Kimi K3.1 Pro kosztuje połowę Opus 5.5 na świeżych tokenach. Oszczędność maleje, gdy obciążenie działa na cache’owanym kontekście, bo obaj dostawcy pobierają tyle samo za odczyt z cache.

Stawki za token obok siebie

Wszystkie stawki za 1M tokenów, z oficjalnych stron cen Moonshot i Anthropic.

Współczynnik nie jest jednolity: 0,5× na wejściu, wyjściu i 1‑godzinnym zapisie cache, 0,4× na 5‑minutowym zapisie cache i 1,0× na odczycie cache. Żaden dostawca nie dolicza dopłaty za długi kontekst.

Z tabeli wynikają dwa niuanse. Wariant Highspeed Kimi kosztuje dokładnie tyle, co standardowy Opus. Batch API Anthropic tnie stawki Opus o połowę do $2 i $10, zrównując je ze standardową stawką Kimi, podczas gdy strona cen Moonshot nie podaje zniżki batch.

Ile kosztuje realne obciążenie

Wybrałem dwa miesięczne profile obciążenia: zbalansowanego asystenta jako punkt odniesienia oraz pętlę agenta intensywnie korzystającą z cache, bo to w cenniku cache oba modele się różnią.

Każdy wynik to (wolumen ÷ 1M) × stawka, zsumowane dla wejścia, wyjścia i linii cache; w wierszu z cache użyto 5‑minutowego zapisu cache. Wiersz zbalansowany to po prostu 2× różnica stawek.

Wiersz z dużym cache to ten, wokół którego warto planować. 100M tokenów w cache kosztuje $20 na każdym modelu, więc tylko świeże tokeny i zapis cache niosą zniżkę Kimi, a oszczędność spada do około jednej trzeciej. Anthropic podaje, że odczyty cache stanowią większość kosztów agentowego kodowania, więc długo działające agenty będą bliżej tego wiersza niż pierwszego.

Modele używają różnych tokenizerów i żaden dostawca nie opublikował liczby tokenów dla wspólnego obciążenia, więc traktuj te sumy jako porównanie stawek, a nie rzeczywisty rachunek.

Kiedy wybrać Kimi K3.1 Pro vs Claude Opus 5.5

Rozdroże to cena kontra zasięg: Kimi K3.1 Pro tnie stawkę za token o połowę, a Opus 5.5 pokrywa przypadki rozumowania, w których Kimi odstaje, oraz platformy chmurowe, na których Kimi nie jest potwierdzone. Jeśli twój agent działa głównie na cache’owanym kontekście, oszczędność bliższa jest jednej trzeciej niż połowie.

Wybierz Kimi K3.1 Pro, jeśli…

• Uruchamiasz długie, dobrze zdefiniowane agenty kodujące i płacisz za token. Dorównuje Opus w zadaniach terminalowych i prowadzi w wielogodzinnej pracy inżynieryjnej za połowę stawki.
• Twoi agenci robią research w sieci lub czytają dokumenty finansowe. Prowadzi nad Opus w BrowseComp, OfficeQA Pro v2 i HLE z narzędziami.
• Chcesz mieć model na własność. Wagi mają się ukazać do 4 listopada, więc możesz planować self-hosting, z zastrzeżeniem licencji.
• Potrzebujesz bardzo długich wyjść w jednym wywołaniu. Jego sufit outputu jest około osiem razy wyższy niż w Opus, co ma znaczenie przy przepisywaniu całych plików i długich raportach.

Wybierz Claude Opus 5.5, jeśli…

• Zadanie to trudne rozumowanie bez narzędzia wyszukiwawczego. Opus prowadzi w HLE-Diamond, najtrudniejszym zbiorze do rozumowania bez źródeł, o ponad 20 punktów.
• Specyfikacja jest szczupła. Odtwarzanie oprogramowania z jego zachowania, naukowe workflowy i eksperymenty post-trainingowe wyraźnie faworyzują Opus.
• Wdrażasz przez dostawcę chmurowego lub głównego agenta do kodu. Opus działa na Bedrock, Vertex AI i Microsoft Foundry oraz w Claude Code, Cursor i GitHub Copilot.
• Uruchamiasz agentów do obsługi komputera. Opus prowadzi w OSWorld i na zewnętrznych leaderboardach agentów.

Jak zacząć z Kimi K3.1 Pro i Claude Opus 5.5

Oba modele możesz wywołać już dziś przez ich własne API lub przez OpenRouter, a Opus 5.5 działa też na Amazon Bedrock, Vertex AI i Microsoft Foundry.

Luka w zasięgu jest dla wielu zespołów rozstrzygająca: Opus 5.5 jest na każdej dużej chmurze i w głównych agentach do kodu, podczas gdy Kimi K3.1 Pro jest potwierdzony tylko na własnych powierzchniach Moonshot i w OpenRouter, dopóki nie pojawią się wagi. W API pierwszej strony ID modeli to kimi-k3.1-pro i claude-opus-5-5; w OpenRouter to moonshotai/kimi-k3.1-pro i anthropic/claude-opus-5.5.

Pierwsze wywołanie API

Endpoint OpenRouter zgodny z OpenAI sprawia, że podmiana modeli to zmiana jednego stringa — najłatwiejszy sposób na A/B twoich własnych promptów.

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)

Nasz tutorial API Opus 5.5 zagłębia się w stronę Claude, a nasz tekst o OpenCode pokazuje, jak podpiąć którykolwiek model do open-source’owego agenta do kodu.

Na koniec

Kimi K3.1 Pro dorównuje Claude Opus 5.5 w terminalowym kodowaniu i wygrywa w długich, narzędziowo ciężkich przebiegach agentów — przy znaczącej zniżce. Jeśli twoi agenci realizują długie, dobrze określone zadania z narzędziami, wybierz Kimi; jeśli rozumują bez wsparcia, gonią mgliste specyfikacje lub muszą działać na AWS, Google Cloud czy Azure, wybierz Opus.

Najciekawsze jest dla mnie to, jak różnie oba laboratoria podchodzą do tego samego ryzyka: Moonshot wycina zdolności cyber z wag przed publikacją, a Anthropic utrzymuje je w modelu i bramkuje na etapie serwowania. Przetestowałbym Kimi przez OpenRouter i wrócił do tematu self-hostingu, gdy w listopadzie pojawią się wagi i licencja.

Jeśli chcesz budować z takimi modelami, polecam nasz ścieżkę Associate AI Engineer for Developers.