MoonshotAI: Kimi K3.1 Pro

Kimi K3.1 Pro ist ein Textmodell von Moonshot AI, das vom Anbieter am 2026-10-23 veröffentlicht wurde. Es wird als Moonshot AIs Flaggschiff-Modell für multimodales Reasoning mit offenen Gewichten und als nachtrainierter Nachfolger von Kimi K3 beschrieben. Die Modell-ID auf api14 ist moonshotai/kimi-k3.1-pro, und es gehört zur Kategorie Text.

Das Modell akzeptiert Text, Bild und Video als Eingaben und erzeugt Text als Ausgabe, sodass es mit gemischten Medien-Prompts arbeiten kann und nicht nur mit Text allein. Sein Kontextfenster beträgt 1.048.576 Token, also ungefähr eine Million Token, und die maximale Ausgabe liegt bei 943.718 Token. Diese Kombination aus einem sehr großen Eingabefenster und einem sehr großen Ausgabebudget ist die entscheidende praktische Eigenschaft des Modells.

Diese Fähigkeiten weisen auf Arbeiten hin, die lange Eingaben und lange Antworten umfassen. Langfristige Coding-Aufgaben passen dazu, da ein großes Repository oder eine lange Spezifikation im Kontext gehalten werden kann, während das Modell im Gegenzug umfangreichen Code erzeugt. Dasselbe gilt für das Reasoning über lange Dokumente und für Aufgaben, bei denen Bilder oder Videos Teil der Eingabe sind und die Antwort geschriebener Text ist, etwa die Beschreibung oder Analyse von visuellem Material zusammen mit einem langen schriftlichen Auftrag. Da das Ausgabelimit hoch ist, kann das Modell um ausführliche Antworten statt um kurze Zusammenfassungen gebeten werden.

Sie rufen es über die OpenAI-kompatible API von api14 mit der Modell-ID "moonshotai/kimi-k3.1-pro" auf. Die unterstützten Anforderungsparameter sind frequency_penalty, include_reasoning, max_tokens, presence_penalty, reasoning, reasoning_effort, response_format, stop, structured_outputs, tool_choice und tools. Die Parameter reasoning und include_reasoning zusammen mit reasoning_effort ermöglichen es Ihnen zu steuern, wie Reasoning angefordert und zurückgegeben wird, während response_format und structured_outputs verfügbar sind, wenn Sie die Ausgabe in einer definierten Form benötigen. Die Parameter tools und tool_choice unterstützen Function Calling, sodass das Modell in Agenten- oder Tool-nutzenden Workflows eingesetzt werden kann.

In den Fakten gibt es keine genannten Einschränkungen außer dass das Modell nur Text ausgibt. Wenn Sie also Bild- oder Videogenerierung benötigen, ist dieses Modell nicht passend. Wenn Ihre Aufgabe kurz und rein textuell ist, könnten das sehr große Kontext- und Ausgabelimit mehr sein als Sie benötigen, und ein kleineres Textmodell könnte die einfachere Wahl sein. Für langkontextige, multimodale Eingaben, reasoning-intensive oder Tool-nutzende Arbeit ist dieses Modell unter den hier beschriebenen die passende Option.