Kimi K3.1 Pro: offerta limitata a $1.80 in ingresso / $9.00 in uscita fino al 23 nov.

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Kimi K3.1 Pro: offerta limitata a $1.80 in ingresso / $9.00 in uscita fino al 23 nov.

Kimi K3.1 Pro è disponibile su AIHubMix con l’ID modello kimi-k3.1-pro. La pagina del modello indica sia le tariffe standard sia quelle promozionali a tempo limitato: durante l’offerta, l’input costa $1.80 / 1M token e l’output $9.00 / 1M token, con uno sconto del 10% rispetto alle tariffe standard di $2.00 / $10.00. I prezzi promozionali sono indicati come validi fino al 2026-11-23.

La finestra di contesto è di 1,048,576 token (circa 1M), pensata per attività di programmazione e flussi di lavoro con agenti che richiedono un ampio contesto operativo. Questo articolo è una nota sui prezzi e sull’utilizzo, non una valutazione indipendente delle prestazioni. La fatturazione finale segue quanto indicato nella pagina del modello su AIHubMix.

AIHubMix ha annunciato l’offerta anche su X.

In breve

Voce Valore
Modello Kimi K3.1 Pro
ID modello kimi-k3.1-pro
Piattaforma AIHubMix
Valuta USD
Standard (in / out) $2.00 / $10.00 per 1M token
Promozionale (in / out) $1.80 / $9.00 per 1M token
Sconto Circa il 10% in meno rispetto alla tariffa standard
Offerta valida fino al 2026-11-23
Lettura dalla cache (standard / promozionale) $0.20 / $0.18 per 1M token
Finestra di contesto 1,048,576 token
Ambito d’uso Programmazione e agenti

Le stime dei costi qui sotto si basano soltanto sui prezzi unitari di input e output. Non includono i cache hit, le unità minime fatturabili né gli arrotondamenti.

Prezzi standard e promozionali

Sia le tariffe standard sia quelle promozionali sono riportate nella pagina del modello su AIHubMix. Le tariffe standard non sono state ricavate a ritroso applicando lo sconto del 10%.

Voce fatturata Standard Promozionale Differenza per 1M token
Input $2.00 $1.80 $0.20
Output $10.00 $9.00 $1.00
Lettura dalla cache $0.20 $0.18 $0.02

Stima con:

Regular cost = input_tokens / 1,000,000 × $2.00
             + output_tokens / 1,000,000 × $10.00

Promo cost   = input_tokens / 1,000,000 × $1.80
             + output_tokens / 1,000,000 × $9.00

Savings      = regular cost − promo cost

Esempi pratici con quantità tonde:

Utilizzo ipotizzato Standard Promozionale Risparmio
100K input + 100K output $1.20 $1.08 $0.12
1M input + 100K output $3.00 $2.70 $0.30
1M input + 1M output $12.00 $10.80 $1.20

Esempio: modifica del codice su più file

Ipotizziamo che una modifica su più file includa nel contesto file sorgente correlati, note sulle interfacce, l’output dei test non superati e i log degli errori principali — 500K token di input — e che il modello restituisca un piano di correzione, note sulle modifiche e test successivi — 50K token di output. È un esempio di calcolo della fatturazione, non una prova misurata.

Alla tariffa standard:

0.5 × $2.00 + 0.05 × $10.00 = $1.00 + $0.50 = $1.50

Alla tariffa promozionale:

0.5 × $1.80 + 0.05 × $9.00 = $0.90 + $0.45 = $1.35

Quindi, per il carico ipotizzato:

  • Stima standard: $1.50
  • Stima promozionale: $1.35
  • Differenza: $0.15

I costi delle attività reali variano in base alla quantità di codice coinvolta, alla lunghezza dei log, al numero di turni e alla gestione del contesto. Prima di impegnarti, fai una nuova stima sul tuo carico di lavoro. Se i cache hit sono frequenti, calcola a parte il costo alla tariffa di lettura dalla cache.

Come chiamare il modello e usare il contesto

Su AIHubMix puoi chiamarlo tramite Chat Completions compatibile con OpenAI:

curl -s https://aihubmix.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $AIHUBMIX_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"model":"kimi-k3.1-pro","messages":[{"role":"user","content":"Hello"}]}'

Una finestra di circa 1M token è utile per valutare la comprensione di repository di grandi dimensioni, il refactoring su più file, l’analisi di log estesi o i flussi di lavoro con agenti che mantengono nel contesto i risultati di chiamate allo strumento effettuate in più fasi. È una misura della capacità, non una quota gratuita, un limite mensile o una garanzia di prestazioni.

Domande frequenti

Kimi K3.1 Pro è già disponibile su AIHubMix?

Sì. La pagina del modello e l’annuncio di AIHubMix confermano che è disponibile con l’ID kimi-k3.1-pro. L’accesso all’account e le quote dipendono dalla console.

Quale prezzo dovresti considerare a budget?

Durante l’offerta, considera $1.80 / 1M token per l’input e $9.00 / 1M token per l’output. Le tariffe standard sono $2.00 e $10.00. L’offerta è indicata come valida fino al 2026-11-23; dopo tale data, consulta la pagina del modello.

I prezzi di $2.00 / $10.00 sono stati ricavati a ritroso applicando lo sconto del 10%?

No. Sono le tariffe standard riportate nella pagina del modello su AIHubMix. Nella stessa pagina sono indicate anche le tariffe promozionali di $1.80 / $9.00, quindi è possibile confrontarle direttamente.

Il contesto da 1M token è una quota gratuita?

No. È la dimensione della finestra di contesto. Non implica una quota gratuita, un contingente mensile o un importo fatturato definitivo.

Quando termina l’offerta e dove è indicata?

I prezzi promozionali sono indicati come validi fino al 2026-11-23. Verifica sia la pagina del modello AIHubMix sia l’annuncio su X. Se in seguito la pagina viene aggiornata, fai riferimento alla pagina.

Queste stime includono le letture dalla cache?

No. Gli esempi pratici considerano soltanto i prezzi unitari di input e output. Le letture dalla cache sono indicate separatamente: $0.20 alla tariffa standard e $0.18 a quella promozionale per 1M token.

In conclusione

Kimi K3.1 Pro è disponibile su AIHubMix. Durante l’offerta, l’input costa $1.80 e l’output $9.00 per 1M token — circa il 10% in meno rispetto alle tariffe standard di $2.00 / $10.00 — fino al 2026-11-23. Per attività di programmazione come una modifica su più file, calcola i costi sulla base del tuo utilizzo effettivo di input e output, poi verifica tariffe e condizioni aggiornate nella pagina del modello.

Fonti

  1. AIHubMix · Pagina del modello Kimi K3.1 Pro
  2. Annuncio di AIHubMix su X (2026-11-09)

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