Kimi K3.1 Pro: o que é, quanto custa usar ou rodar, licença e onde ele fica atrás

O que você leva deste artigo

• O Kimi K3.1 Pro tem 2,8 trilhões de parâmetros, 104 bilhões ativos por token e janela de 1 milhão de tokens.
• A API custa US$ 2 de entrada, US$ 10 de saída e US$ 0,20 em cache por milhão de tokens, abaixo do Kimi K3.
• Os pesos somam 1,56 TB, e a receita do vLLM pede oito GPUs, como um nó B300.
• Alugar esse servidor 24 horas por dia custa de cerca de US$ 34,5 mil a US$ 102,5 mil por mês, pela nossa conta.
• A licença permite uso comercial; as condições atingem quem vende o modelo como serviço acima de US$ 20 milhões por ano e produtos gigantes.
• Na Artificial Analysis, ele marca 46 no índice e leva 35,9 minutos por tarefa, contra mediana de 13,7.
• A Moonshot retirou dados de cibersegurança do treino antes de abrir os pesos.

O que é o Kimi K3.1 Pro

O Kimi K3.1 Pro é um modelo de IA da Moonshot AI, laboratório chinês, voltado a agentes: tarefas longas em que o modelo planeja, usa ferramentas e corrige o próprio trabalho. Ele foi treinado a partir do Kimi K3, com reforço em centenas de áreas, e a empresa destaca programação, criação em 3D e pesquisa financeira.

A arquitetura é de mistura de especialistas: são 2,8 trilhões de parâmetros no total, mas só 104 bilhões entram em ação a cada token. A janela de contexto é de 1.048.576 tokens, e a entrada é de texto e imagem. Existe também a versão Highspeed, de duas a três vezes mais rápida, segundo a Moonshot.

O modelo chegou aos aplicativos e à API em 23 de outubro de 2026. Os pesos foram publicados no Hugging Face em 4 de novembro, como a empresa havia prometido.

O que quer dizer pesos abertos, e o que a licença permite

Pesos abertos significa que o arquivo do modelo treinado pode ser baixado e rodado por quem quiser. Baixar não custa nada; rodar custa, como mostra a seção seguinte. A licença também não é uma das tradicionais do software livre: o Hugging Face marca o repositório como "other", com licença própria da Moonshot.

Para a maioria das empresas, o texto é permissivo. As condições só pesam para quem é muito grande:

• Permitido: usar, copiar, alterar, distribuir, vender, fazer ajuste fino e criar derivados, mantendo o aviso de direitos autorais.
• Modelo como serviço: quem opera esse tipo de negócio, com grupo faturando mais de US$ 20 milhões em 12 meses, precisa de acordo separado com a Moonshot antes do uso comercial. Produto final com o modelo embutido em recursos específicos não entra nessa definição.
• Produto gigante: acima de 100 milhões de usuários ativos por mês ou US$ 20 milhões de receita mensal, o nome "Kimi K3.1-Pro" precisa aparecer com destaque na interface.
• Exceções: uso interno e uso pelos produtos oficiais ou parceiros certificados de inferência ficam fora dessas duas regras.
• Sem garantia: o software é entregue no estado em que está, sem responsabilidade da Moonshot.

Quanto custa usar o Kimi K3.1 Pro pela API

A API da Moonshot cobra por uso, sem assinatura, e só libera o modelo depois de uma recarga mínima de US$ 1. O K3.1 Pro custa menos que o Kimi K3, seu antecessor, e o preço não sobe com o tamanho do contexto. Pedidos em lote saem por 60% do preço normal.

Na comparação de tabela, os US$ 2 e US$ 10 são iguais aos do Claude Sonnet 5.5 e do GPT-6.1 Sol, e metade do Claude Opus 5.5. A Artificial Analysis aponta, porém, que o preço é alto entre modelos abertos do mesmo porte, com mediana de US$ 0,47 de entrada e US$ 1,97 de saída. Na medição dela, cada tarefa do índice custou US$ 3,68.

O modelo sempre raciocina, e o nível padrão é o máximo. Dá para baixar para low ou high, mas não para desligar, e isso pesa na conta de saída. Também há cobrança pela escrita em cache, de US$ 2 por milhão de tokens por 5 minutos ou US$ 4 por 1 hora.

Preço em US$ por milhão de tokens na API da Moonshot

	Entrada	Saída	Cache
K3.1 Pro padrão	2,00	10,00	0,20
K3.1 Pro Highspeed 2 a 3 vezes mais rápido	4,00	20,00	0,20
Kimi K3 anterior	3,00	15,00	0,30

Quanto custa rodar os pesos por conta própria

Os arquivos do repositório somam 1,56 TB. Isso já descarta computador comum e servidor de GPU pequeno. A receita oficial do vLLM, um dos motores de inferência indicados pela Moonshot, parte de oito GPUs: duas bandejas GB300, um nó B300 ou um nó AMD MI355X. A mesma receita avisa que a vazão não foi ajustada.

A locação de um nó de oito GPUs B300 vai de US$ 48 por hora no Akash a US$ 142,42 na AWS, em valores de outubro de 2026. Ligado o mês todo, são de US$ 34,5 mil a US$ 102,5 mil. Comprar um DGX B300 sai por US$ 300 mil a US$ 350 mil em cotações de revendedores, segundo a Telnyx, sem contar energia e operação.

Para comparar: os US$ 34.560 do aluguel mais barato compram cerca de 3,5 bilhões de tokens de saída na API. Quem processa menos que isso por mês, e não tem exigência de manter os dados em casa, tende a gastar menos pagando por token. A conta exata depende da vazão real do servidor, que nenhuma das fontes publicou.

Locação de um nó com 8 GPUs B300

	Por hora	Por mês 720 horas
Akash a partir de	US$ 48,00	US$ 34.560
Modal 8 x US$ 7,10	US$ 56,80	US$ 40.896
AWS p6-b300.48xlarge	US$ 142,42	US$ 102.542

Como ele se sai nos testes

A tabela abaixo sai do cartão do modelo, feito pela Moonshot. Ele vence em SWE Marathon, DeepSWE, HLE com ferramentas e BrowseComp, fica a menos de um ponto do Opus 5.5 no Terminal-Bench 4.0 e fica bem atrás em Program Bench, ciência em terminal e raciocínio sem ferramentas. Os números não têm confirmação independente, e boa parte dos testes do Kimi rodou com o Claude Code como ambiente.

A medição externa mais completa é a da Artificial Analysis: nota 46 no índice v5.0.1, contra mediana de 23 entre modelos abertos de porte parecido. O preço desse resultado é o tempo. Cada tarefa levou 35,9 minutos, contra mediana de 13,7, a 33 tokens por segundo.

No nosso AI Benchmark, que usa dados da Epoch AI, o modelo tem 4 provas publicadas: 60,8% no SciCode, 8º de 75 na geração, e 91,0% no ProofBench, 9º de 62. O índice composto ECI ainda não saiu, então ele aparece sem posição no ranking.

Kimi K3.1 Pro contra Claude Opus 5.5 e GPT-6 Astra

	Kimi K3.1 Pro	Opus 5.5	Astra GPT-6
Terminal-Bench 4.0 agente em terminal	65,7	66,4	58,2
SWE Marathon v1.1 programação	51,7	46,3	42,5
DeepSWE v1.1 engenharia de software	75,5	74,2	74,1
Program Bench programação	31,5	65,0	50,0
Terminal-Bench-Science ciência em terminal	38,1	63,3	68,1
HLE com ferramentas prova difícil	70,0	67,7	57,2
HLE sem ferramentas prova difícil	51,1	59,8	53,6
BrowseComp pesquisa na web	92,1	90,8	91,5
OSWorld V2.1 uso de computador	79,6	81,8	75,8

Para que serve e como usar

O uso mais natural é em agente de programação e em tarefas longas com muito documento, aproveitando a janela de 1 milhão de tokens. A Moonshot também aponta pesquisa financeira, modelagem em 3D e criação de páginas. Em todos os casos, a conta de tempo e de tokens precisa entrar no projeto, porque o modelo pensa bastante antes de responder.

Há três caminhos, do mais simples ao mais exigente:

• Aplicativos: Kimi.ai, Kimi Work e Kimi Code, para testar sem programar.
• API: em platform.kimi.ai, com interface compatível com OpenAI e Anthropic. Nas conversas com ferramentas, a mensagem completa do assistente precisa voltar na chamada seguinte, com o raciocínio.
• Servidor próprio: baixar os pesos e rodar com vLLM, SGLang ou TokenSpeed, os motores que a Moonshot recomenda.

Vantagens do Kimi K3.1 Pro

As vantagens abaixo vêm do cartão do modelo, da licença, da documentação da Moonshot e de medição da Artificial Analysis.

A vantagem que nenhum modelo fechado oferece é a escolha de onde rodar: quem tem servidor próprio não envia os dados à fabricante.

• Controle: os pesos podem rodar em infraestrutura própria.
• Licença ampla: permite uso comercial, ajuste fino e derivados para quase todas as empresas.
• Contexto longo sem sobrepreço: 1 milhão de tokens com preço único, sem faixa por tamanho.
• Preço abaixo do antecessor: US$ 2 e US$ 10, contra US$ 3 e US$ 15 do Kimi K3.
• Cache e lote: leitura de cache a US$ 0,20 e pedidos em lote a 60% do preço.
• Troca simples: API compatível com os formatos da OpenAI e da Anthropic.
• Agentes de código e pesquisa: supera o Opus 5.5 em SWE Marathon e HLE com ferramentas nos números da Moonshot.
• Menos erro de fato: no teste interno mais duro da Moonshot, a taxa de afirmações falsas caiu de 23,4% no K3 para 8,3%.
• Nota alta entre abertos: 46 no índice da Artificial Analysis, o dobro da mediana do porte.

Desvantagens e limites do Kimi K3.1 Pro

Pesos abertos não tornam o modelo barato nem simples. Os limites abaixo aparecem nos próprios documentos ou nas medições de terceiros.

Há também uma questão de dados pessoais. A Moonshot diz que dados de clientes empresariais não treinam modelos por padrão, e a retenção zero existe só para empresas, sob pedido, sem cobrir processamento em lote nem imagem ou vídeo enviados diretamente.

• Rodar sozinho é caro: 1,56 TB de pesos e oito GPUs de ponta, a partir de cerca de US$ 34,5 mil por mês em locação.
• Lento: 35,9 minutos por tarefa na Artificial Analysis, entre os mais lentos do porte.
• Caro entre os abertos: a mesma fonte classifica entrada e saída como caras frente à mediana.
• Sempre raciocina: não dá para desligar, e o padrão é o nível máximo.
• Atrás em várias provas: Program Bench, ciência em terminal e HLE sem ferramentas, na própria tabela da Moonshot.
• Integração mais chata: o raciocínio precisa voltar nas chamadas com ferramentas, e a entrada de imagem não aceita URL pública.
• Provas internas: parte dos testes é da própria empresa, como o Kimi Code Bench e o Kimi Hallu Bench.
• Risco de fornecedor: o The Next Web relata que a Casa Branca acusou a Moonshot, em julho, de usar chips proibidos da Nvidia e copiar um modelo da Anthropic, sem publicar provas.

O que ainda não dá para afirmar

A vazão de um servidor próprio não foi publicada, então não existe custo por token confiável para quem hospeda. O ECI da Epoch AI também ainda não saiu, e por isso não dá para comparar o modelo no nosso ranking pela mesma régua dos concorrentes.

Sobre privacidade, a política que conseguimos ler vale para usuários da China continental e manda os demais ao site kimi.ai, cuja versão não conseguimos abrir. Por isso, este texto não diz onde os dados enviados à API ficam. Há ainda uma divergência: o cartão lista texto e imagem como entrada, e a documentação da API fala também em vídeo.

Na segurança, a Moonshot diz ter retirado dados de cibersegurança do treino. No teste interno dela, a versão sem esse corte resolveu 90,5% das tarefas de exploração de falhas e a final, 81,0%, contra 33,3% do K3. A empresa afirma que ele segue atrás dos melhores modelos fechados, e o cartão confirma isso no ExploitGym, com 20,7 contra 42,4 do GPT-6 Astra. Pesos baixados não podem ser recolhidos, e é parte do motivo pelo qual o prazo para atualizar servidores encurtou, tema do nosso texto sobre o GPT-6 Cyber.

Para quem vale a pena

Pela API, vale para equipes que rodam agentes de programação ou análise de documentos longos, aceitam respostas lentas e querem preço de modelo intermediário. O teste é direto: troque o modelo em uma tarefa real e compare resultado, tempo e custo com o que você já usa.

Rodar os pesos faz sentido para quem tem volume alto, equipe de infraestrutura e obrigação de manter os dados em casa, como bancos, saúde, governo e empresas de software. Para pequena e média empresa, comprar ou alugar esse servidor raramente fecha a conta.

Vale menos para atendimento em tempo real, porque a resposta demora, e para quem trata dado sensível pela API sem ter lido os termos que se aplicam ao seu caso.

Onde a ROO3 entra

Modelo novo sai toda semana. A pergunta útil é qual deles resolve a sua tarefa pelo menor custo, com o nível de risco que a empresa aceita.

Na ROO3, a gente acompanha isso no AI Benchmark e usa os modelos em produção nos nossos próprios sistemas. A consultoria em IA ajuda a empresa a escolher entre API e infraestrutura própria, a fazer a conta real por tarefa e a definir o que pode ou não sair de casa.

Se você está avaliando trocar de modelo ou trazer IA para um processo que hoje é manual, fale com a gente.

Perguntas frequentes

O que é o Kimi K3.1 Pro?

É o modelo de pesos abertos da Moonshot AI, com 2,8 trilhões de parâmetros, 104 bilhões ativos por token e janela de 1 milhão de tokens. Saiu na API em 23 de outubro de 2026 e teve os pesos liberados em 4 de novembro.

Quanto custa o Kimi K3.1 Pro?

Na API, US$ 2 por milhão de tokens de entrada, US$ 10 de saída e US$ 0,20 em cache. A versão Highspeed custa US$ 4 e US$ 20. Baixar os pesos é grátis, mas o servidor para rodar não é.

O Kimi K3.1 Pro é open source?

Ele tem pesos abertos, sob licença própria da Moonshot, e não uma licença tradicional de software livre. O uso comercial é permitido, com condições para quem vende o modelo como serviço acima de US$ 20 milhões em 12 meses e para produtos muito grandes.

Posso usar o Kimi K3.1 Pro comercialmente?

A licença permite, e as condições só atingem empresas muito grandes. Para contrato ou produto de maior risco, peça a leitura do texto a um advogado.

Qual o hardware para rodar o Kimi K3.1 Pro?

Os pesos têm 1,56 TB. A receita do vLLM parte de oito GPUs, em duas bandejas GB300, um nó B300 ou um nó AMD MI355X. A locação de um nó B300 custa de US$ 48 a US$ 142,42 por hora, conforme o fornecedor.

Vale mais rodar sozinho ou usar a API?

Para a maioria, a API. O aluguel mais barato do servidor, cerca de US$ 34,5 mil por mês, compra cerca de 3,5 bilhões de tokens de saída. Rodar sozinho se justifica com volume muito alto ou exigência de manter os dados em casa.

O Kimi K3.1 Pro é melhor que o Claude Opus 5.5?

Depende da tarefa. Na tabela da Moonshot, ele vence em SWE Marathon e HLE com ferramentas, quase empata no Terminal-Bench 4.0 e perde em Program Bench e em raciocínio sem ferramentas. Os números são da fabricante.

Meus dados ficam seguros na API do Kimi?

A Moonshot diz que dados de clientes empresariais não treinam modelos por padrão e oferece retenção zero a empresas, sob pedido. Não conseguimos ler a política internacional completa, então confira os termos do seu caso antes de enviar dado sensível.

Fontes

• Moonshot AI, cartão do modelo Kimi K3.1 Pro no Hugging Face
• Moonshot AI, Kimi K3.1 Pro License
• Moonshot AI, Kimi K3.1 Pro Tech Blog
• Kimi API Platform, tabela de preços
• Kimi API Platform, guia do Kimi K3.1 Pro
• Kimi API Platform, Zero Data Retention
• Kimi, política de privacidade (China continental)
• vLLM Recipes, Kimi-K3.1-Pro
• Artificial Analysis, Kimi K3.1 Pro
• The Next Web, Moonshot releases Kimi K3.1 Pro and says it cut its hacking skills (23/out/2026)
• Telnyx, NVIDIA B300 pricing
• Akash, B300 rental price
• Kimi Moonshot no X, liberação dos pesos (4/nov/2026)

Rodrigo Fávaro

Fundador da ROO3, agência de marketing e tecnologia em São José do Rio Preto. Constrói produtos com IA em produção (Tobia, gerar.app, Pense Mercado) e mantém o AI Benchmark, ranking público de modelos de IA. Veja a consultoria em IA da ROO3.

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