Kimi K3.1 Pro vs Claude Opus 5.5: Prestanda, pris och när du ska använda vilken

Moonshot AI släppte Kimi K3.1 Pro i oktober 2026 med ett ovanligt specifikt påstående: på Terminal-Bench 4.0 hamnar den nya open-weight-modellen inom en poäng från Claude Opus 5.5, flaggskeppet som Anthropic lanserade den 22 september. Det gör den till halva Anthropics per-tokenpris, och Moonshot utlovar nedladdningsbara vikter senast den 4 november.

I den här artikeln jämför jag Kimi K3.1 Pro och Claude Opus 5.5 inom agentisk kodning, resonemang, verktygstunga agentuppgifter, säkerhetskontroller och vad det faktiskt kostar att köra var och en.

Om du är intresserad av nya modellsläpp bör du också läsa våra guider om Googles senaste flaggskepp, Gemini 4 Carbon och Genie 4. För att hålla dig uppdaterad med de senaste AI-nyheterna rekommenderar jag också att du prenumererar på vårt veckobrev, The Median.

Snabbversion

• Kimi K3.1 Pro matchar Opus 5.5 i terminalkodning och leder vid långa, verktygstunga agentkörningar.
• Opus 5.5 är tydligt starkare i closed-book-resonemang, vetenskapliga arbetsflöden och att återskapa mjukvara från en specifikation.
• Kimi kostar hälften så mycket per token, men agentloopar som lutar sig mot cachad indata ger en mindre besparing.
• Välj Kimi K3.1 Pro för budgetmedveten agentisk kodning, forskningsagenter och self-hosting när vikterna släpps.
• Välj Opus 5.5 för svår problemlösning, vetenskap och reverse engineering, eller distribution på AWS, Google Cloud eller Azure.

Vad är Kimi K3.1 Pro?

Kimi K3.1 Pro är Moonshot AI:s flaggskeppsmodell, släppt i oktober 2026 som en eftertränad version av Kimi K3 med öppna vikter utlovade till den 4 november.

Dess säljpunkt är förstärkningsinlärning i stor skala: Moonshot körde gemensam RL över hundratals nedströmsdomäner, vilket märks mest i långsiktig kodning, finansiell forskning och 3D-skapande.

Vår guide till Kimi K3.1 Pro täcker lanseringen i sin helhet.

Vad är Claude Opus 5.5?

Claude Opus 5.5 är Anthropics stängda flaggskepp och den första modellen i Claude 5.5-familjen, släppt den 22 september 2026.

Anthropic positionerar den som Claude Fable 5.1-nivå på det mesta arbete till ett lägre pris än Opus 5, med de bästa resultat de uppmätt i sin automatiserade alignment-granskning.

Vår guide till Claude Opus 5.5 täcker lanseringen; vår API-handledning för Opus 5.5 går igenom hur du bygger en AI-incidentutredare.

Kimi K3.1 Pro vs Claude Opus 5.5: Direkt jämförelse

Kimi K3.1 Pro vinner på pris och på agentarbete som lutar sig mot verktyg; Opus 5.5 vinner när modellen måste resonera utan hjälp eller lösa en underspecificerad uppgift. Sammanfattningen nedan täcker varje dimension, och avsnitten efter går djupare i de områden där skillnaden kan avgöra valet.

Ett förbehåll gäller alla poäng i detta avsnitt. Siffrorna sida vid sida kommer från Moonshots egen benchmarktabell, som markerar varje Opus 5.5-resultat "med fallback": Anthropics skyddsmekanismer dirigerar vissa cyber- och biologirelaterade uppgifter till andra Claude-modeller (Opus 4.8 respektive Opus 5), vilket sannolikt drar ner dessa poäng.

Agentisk kodning: en uppdelning, inte oavgjort

Modellerna är i praktiken jämbördiga på Terminal-Bench 4.0, och den rubriken döljer en verklig uppdelning under ytan. Kimi K3.1 Pro leder de långsiktiga raderna, medan Opus 5.5 leder med bred marginal där uppgiften är mer öppen.

Den största skillnaden är ProgramBench, som ber en modell att återskapa ett program från dess binär och specifikation. Opus 5.5 får 65,0% av uppgifterna till minst 95% godkända tester, medan Kimi K3.1 Pro klarar 31,5%, mindre än hälften.

Mönstret är konsekvent. Ge Kimi K3.1 Pro en väl definierad ingenjörsuppgift och gott om tid, så fortsätter den: Moonshots visningskörning lät den fixa 36 fel i en gångsimulators axelmuskulaturberäkningar över 167 uppdrag. Anthropics motsvarande berättelse är en C-till-Rust-översättning av HAProxy som klarade nästan alla Haproxys egna regressionstester.

När specifikationen är tunn drar Opus ifrån. ProgramBench, vetenskapliga forskningsarbetsflöden och eftertränings-experiment kräver alla att man först tar reda på vad uppgiften faktiskt är, och där slutar Kimis långlöpningsuthållighet att löna sig.

För långa, väl specificerade kodningsagenter är Kimi K3.1 Pro ett verkligt alternativ; för reverse engineering, forskningskod och otydliga biljetter är Opus 5.5 det säkrare valet.

Resonemang utan verktyg

Utan verktyg leder Opus 5.5 tydligt. Den största skillnaden är HLE-Diamond, den svåraste delmängden om 1 000 frågor i Humanity's Last Exam, där Opus får 60,9% mot Kimis 39,4%.

De går jämt på GPQA-Diamond, som ligger för nära sitt tak för att särskilja någon. Kimis lägre hallucinationsfrekvens kommer från Moonshots eget stresstest, så jag skulle snarare se det som ett tecken på att arbetet med faktakorrekthet gett resultat än som en direkt jämförelse. För closed-book-resonemang är Opus 5.5 den starkare modellen.

Verktygsanvändning, research och kontorsarbete

Med verktyg i handen vänds resonemangsresultatet. På Humanity's Last Exam med verktyg får Kimi K3.1 Pro 70,0% mot Opus 67,7%, och den leder de flesta av Moonshots research- och dokumentrader.

Kimis vinster är små men konsekventa i sök och finansiella dokument. Opus behåller övertaget i datoranvändning och på tredjeparts-agenttopplistor, så Kimi K3.1 Pro är den bättre forskningsagenten och Opus 5.5 den bättre desktop- och kontorsagenten.

Kontext, utdata och tänkandekontroller

Båda modellerna läser lika stora kontexter, och båda tänker alltid: varken Moonshot eller Anthropic låter dig stänga av resonemang. Standarderna skiljer sig dock. Kimi K3.1 Pro kör på max-insats om du inte sätter low eller high, medan Opus 5.5 har medium som standard, så ett otunat Kimi-anrop spenderar mer resonemang per förfrågan.

Utdatataket är den större praktiska skillnaden. Kimi K3.1 Pro kan returnera ett helt context-fönsters utdata i ett anrop, ungefär åtta gånger Opus 5.5:s tak utanför Batch API. Agentbyggare som migrerar till Opus bör också känna till att tvingad verktygsanvändning nu returnerar ett 400-fel.

Säkerhet, cyber och öppna vikter

Båda labben stryper offensiv cyberförmåga, men på motsatta sätt. Moonshot tog bort cyberrelaterad data från mitt-träning och RL inför open-weight-släppet, vilket sänkte deras interna exploit-benchmark från 90,5% till 81,0%. Anthropic behåller förmågan i Opus 5.5 och omdirigerar de flesta cybersäkerhetsförfrågningar till Opus 4.8 vid serving.

På ExploitBench får Opus 91,0 mot Kimis 74,7, och Moonshot säger rakt ut att K3.1 Pro ligger bakom de främsta proprietära modellerna inom cyber per design. Avvägningen är kontroll: när vikterna väl släpps kan du köra Kimi i din egen infrastruktur, vilket inte erbjuds för Opus.

Prissättning: vad du faktiskt betalar

Kimi K3.1 Pro kostar hälften så mycket som Opus 5.5 på nya tokens. Besparingen krymper när en arbetslast körs på cachad kontext, eftersom båda leverantörerna tar samma betalt för en cacheread.

Tokenpriser sida vid sida

Alla priser är per 1M tokens, från Moonshots och Anthropics officiella prissidor.

Multipeln är inte enhetlig: 0,5x på indata, utdata och 1 timmes cache-skrivning, 0,4x på 5 minuters cache-skrivning och 1,0x på cachereads. Ingen av leverantörerna lägger på ett tillägg för långa kontexter.

Två egenheter följer av tabellen. Kimis Highspeed-variant kostar exakt vad standard-Opus kostar. Anthropics Batch API halverar Opus till $2 och $10, vilket matchar Kimis standardpris, medan Moonshots prissida inte listar någon batchrabatt.

Vad en verklig arbetslast kostar

Jag valde två månatliga arbetslastformer: en balanserad assistent som skaleankare, och en cache-tung agentloop, eftersom cacheprissättningen är där prislistorna skiljer sig.

Varje total är (volym ÷ 1M) × pris, summerat över indata, utdata och cacherader; den cache-tunga raden använder 5 minuters cache-skrivning. Den balanserade raden är helt enkelt 2x-prisskillnaden.

Den cache-tunga raden är den att planera kring. De 100M cachade tokens kostar $20 på endera modell, så bara nya tokens och cache-skrivningen bär Kimis rabatt, och besparingen sjunker till cirka en tredjedel. Anthropic säger att cachereads utgör majoriteten av kostnaderna för agentisk kodning, så långkörande agenter hamnar närmare den här raden än den första.

Modellerna använder olika tokenizers, och ingen av leverantörerna har publicerat tokenantal för en gemensam arbetslast, så betrakta dessa totalsummor som en prisjämförelse snarare än en faktura.

När du ska välja Kimi K3.1 Pro vs Claude Opus 5.5

Avvägningen är pris mot bredd: Kimi K3.1 Pro halverar per-token-priset, och Opus 5.5 täcker de resonemangsfall där Kimi ligger efter och de molnplattformar där Kimi inte är bekräftad. Om din agent mestadels körs på cachad kontext är besparingen närmare en tredjedel än hälften.

Välj Kimi K3.1 Pro om...

• Du kör långa, väl definierade kodningsagenter och betalar per token. Den matchar Opus i terminaluppgifter och leder i flertimmars ingenjörsarbete till halva priset.
• Dina agenter söker på webben eller läser finansiella dokument. Den leder Opus på BrowseComp, OfficeQA Pro v2 och verktygsassisterad HLE.
• Du vill äga modellen. Vikter förväntas senast 4 november, så du kan planera en self-hostad distribution, i väntan på licensvillkoren.
• Du behöver mycket långa utdata i ett anrop. Dess utdatatak är cirka åtta gånger Opus, vilket spelar roll för omskrivning av hela filer och långa rapporter.

Välj Claude Opus 5.5 om...

• Uppgiften kräver svårt resonemang utan sökverktyg. Opus leder HLE-Diamond, den svåraste closed-book-uppsättningen, med mer än 20 poäng.
• Specifikationen är tunn. Återskapande av mjukvara från dess beteende, vetenskapliga arbetsflöden och eftertränings-experiment gynnar Opus med bred marginal.
• Du distribuerar via en molnleverantör eller en mainstream-kodningsagent. Opus körs på Bedrock, Vertex AI och Microsoft Foundry, och i Claude Code, Cursor och GitHub Copilot.
• Du kör datoranvändningsagenter. Opus leder OSWorld och tredjepartsagenternas topplistor.

Kom igång med Kimi K3.1 Pro och Claude Opus 5.5

Du kan anropa båda modellerna redan idag via deras egna API:er eller via OpenRouter, och Opus 5.5 körs även på Amazon Bedrock, Vertex AI och Microsoft Foundry.

Räckviddsgapet är avgörande för många team: Opus 5.5 finns på alla stora moln och i de etablerade kodningsagenterna, medan Kimi K3.1 Pro är bekräftad endast på Moonshots egna ytor och OpenRouter tills vikterna anländer. På förstaparts-API:erna är modell-ID:na kimi-k3.1-pro och claude-opus-5-5; på OpenRouter är de moonshotai/kimi-k3.1-pro och anthropic/claude-opus-5.5.

Gör ditt första API-anrop

OpenRouters OpenAI-kompatibla endpoint gör de två modellerna till ett strängbyte, vilket är det enklaste sättet att A/B-testa dem på dina egna promptar.

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)

Vår API-handledning för Opus 5.5 går djupare på Claude-sidan, och vår förklaring av OpenCode visar hur du kopplar in endera modellen i en open-source-kodningsagent.

Avslutande tankar

Kimi K3.1 Pro matchar Claude Opus 5.5 i terminalkodning och slår den i långa, verktygstunga agentkörningar, till en tydlig rabatt. Om dina agenter kör långa, väl definierade uppgifter med verktyg, använd Kimi; om de resonerar utan hjälp, jagar diffusa specifikationer eller måste leva på AWS, Google Cloud eller Azure, använd Opus.

Det mest intressanta är hur olika de två labben hanterar samma risk: Moonshot skär bort cyberförmåga ur vikterna innan publicering, och Anthropic behåller den i modellen och spärrar vid serving. Jag skulle testa Kimi via OpenRouter och återkomma till self-hosting när vikter och licens landar i november.

Om du vill bygga med modeller som dessa rekommenderar jag att du kollar in vår utbildningsväg Associate AI Engineer for Developers.