Kimi K3.1 Pro 与 K3.1 Pro Highspeed：速度快 2–3×，价格贵 2×，值得吗？

Kimi K3.1 Pro Highspeed 并不是更聪明的模型。Moonshot AI 称它是“模型能力完全相同”的 K3.1 Pro，运行速度“约快 2–3×”。在 AIHubMix 上，它的输入和输出 token 单价都恰好是两倍。你买到的是实际等待时间的缩短，仅此而已。

简短结论：有人盯着输出流等待时，就选 Highspeed，比如交互式编程会话，或用户需要等待结果的聊天功能。无人值守运行，或每轮大部分时间都花在工具和测试上的任务，则继续用 Pro。在 AIHubMix 的抽查中，Highspeed 的生成速度约为 Pro 的 1.6–1.75×，而不是 2–3×。每个回答中有 85–90% 的 token 用于推理，因此加倍的账单大多花在没人会阅读的思考内容上。按实测速度计算，每多花 1 美元，大约能少等七分钟。

同一个模型，不同的速度

Moonshot 明确表示，除了速度，其他都没有变化。Kimi Code 模型文档将 Highspeed 列为“K3.1 Pro 的高速版本，能力相同、输出更快，配额用量约为常规版本的两倍”。K3.1 Pro 技术博客给出的速度提升幅度同样是 2–3×，并将这两个 ID 都列在 Kimi API 下。

在 Kimi Code 中，1M 上下文窗口取决于套餐等级（见下方的套餐部分）。AIHubMix 还列出了编程通道 ID：coding-kimi-k3.1-pro 和 coding-kimi-k3.1-pro-highspeed，AIHubMix 将其标注为评测预览版。

由于两个模型完全相同，所有适用于 K3.1 Pro 的内容也都适用于 Highspeed：思考模式无法关闭，默认推理强度为 max，采样参数固定。10 月 24 日，AIHubMix 对两个 ID 的 temperature=0.2 请求都返回了 400 invalid temperature: only 1 is allowed for this model。

价格：除缓存命中外，所有项目都贵一倍

价格按每百万 token 计算。AIHubMix 的数据来自 10 月 24 日的Kimi K3.1 Pro和K3.1 Pro Highspeed模型页面。Moonshot 尚未公布美元标价。中国区价格来自一张在发布当天流传的价目表，目前还未出现在 Moonshot 的定价页面上，因此应将其视为据报价格，而非官方价格。

有两点值得注意。首先，两个 ID 的缓存命中价格相同，因此在长会话中，如果大部分输入都来自缓存，溢价就不到 2×。但这并非必然：对于 K2.7 Code Highspeed，AIHubMix 的缓存读取价格也翻了一倍。其次，Highspeed 比 K3 更贵。AIHubMix 上 K3 的价格为 $2.84 / $14.20，因此从 K3 换到 Pro，每 token 价格会降低 26–30%；换到 Highspeed 则会提高 41–48%。

速度究竟快多少：AIHubMix 抽查结果

10 月 24 日，AIHubMix 通过两个主 ID kimi-k3.1-pro 和 kimi-k3.1-pro-highspeed，向两个模型发送了同一个提示词：请用约 600 字解释哈希表冲突，并附上一个简短的 Python 示例。请求以流式方式发送，设置为 reasoning_effort: low，补全上限为 8,192 token，每个模型运行三次。请将其视为针对单个提示词的抽查，而非基准测试。

输出速度的计算方式是：补全 token 数除以首个流式 token 到达后的耗时。有一次 Pro 运行触及了 8,192-token 上限。此前通过 AIHubMix 编程通道（coding-kimi-k3.1-pro 和 coding-kimi-k3.1-pro-highspeed）进行的一次测试得出了相近的比率：153–169 对比 95–97 tok/s。

• 只有 1.6–1.75×，而不是 2–3×。Highspeed 最慢的一次（138 tok/s）是 Pro 最快一次（88）的 1.6×。它最快的一次（150）是 Pro 最慢一次（85.5）的 1.75×。从头到尾计算，Highspeed 耗时 43–60 秒，而 Pro 则为 80–99 秒。
• 等待时间大多花在思考上。即使推理强度设为 low，两个模型也会先推理 5,100–7,400 个 token，之后才写出 830–930 个 token 的回答。每次补全中，推理内容都占了 85–90%。
• Highspeed 也能缩短思考时间。推理本身也是模型输出，因此同样会更快地流式传输。首个回答 token 的到达时间从 71–91 秒缩短到 40–58 秒。两个模型都在 2–5 秒内开始流式输出推理内容，因此如果你的界面隐藏了推理内容，用户平均能早约 30 秒看到第一个字。

每个回答的费用

这是一个估算值。假设每个回答包含 114 个输入 token（测试提示词）和 7,300 个补全 token（六次运行的平均值约为 7,290），使用 AIHubMix 价格，并采用实测平均速度 87 和 144 tok/s。

• K3.1 Pro：114 × $2.00/M + 7,300 × $10.50/M = $0.0002 + $0.0767 ≈ $0.077。生成耗时约为 7,300 ÷ 87 ≈ 84 秒。
• K3.1 Pro Highspeed：114 × $4.00/M + 7,300 × $21.00/M = $0.0005 + $0.1533 ≈ $0.154。生成耗时约为 7,300 ÷ 144 ≈ 51 秒。
• 成本与速度的取舍：每个回答多花约 $0.077，可节省约 33 秒。这相当于每节省一分钟花约 $0.14，或每小时等待时间花约 $8。

按据报的中国区标价，同一回答在 Pro 上约为 ¥0.50（114 × ¥13/M + 7,300 × ¥68/M），在 Highspeed 上约为 ¥1.00（114 × ¥26/M + 7,300 × ¥136/M）。

这个费率不会随回答长度变化。账单几乎全部来自输出，因此每多花 $10.50 购买百万输出 token，节省的时间都相同：以 87 tok/s 生成一百万 token 约需 11,490 秒，以 144 tok/s 生成则约需 6,940 秒，节省约 76 分钟。如果速度真的能达到 2–3×，同样的溢价就能节省 96–128 分钟，相当于每节省一分钟花 $0.08–0.11。默认的 max 推理强度会让每个回答包含更多推理内容，因此耗时和花费都会增加。只要速度比率保持不变，每分钟的成本就不会变；但这次抽查没有测量 max 下的速度比率。

每小时 $8 的等待成本是否划算，取决于谁在等。每轮都被卡住的开发者，时间成本远不止这些。夜间批处理任务则完全不用花钱等待。

Highspeed 无法加速的部分

Moonshot 自己的 FAQ 回答了用户最先会问的问题：“为什么 Highspeed 感觉不出明显更快？”

Highspeed 只会加快模型输出。工具调用（读取/写入文件、运行命令等）和脚本执行都不会加速，所以如果一轮中大部分时间都花在这些操作上，整体提速幅度就会显得很小。

下面通过一个说明性示例来展示这对智能体的一轮操作意味着什么，并列出假设条件。假设模型先输出 1,500 个 token（包括推理内容和工具调用），然后花 20 秒运行测试。上下文为 60,000 个 token，其中缓存命中率为 95%。价格采用 AIHubMix 的价格；不计缓存写入和提示词处理时间，速度采用抽查所得的平均值。

• 耗时：Pro 上，输出耗时 17 秒，加上测试 20 秒，总计 37 秒；Highspeed 上，输出耗时 10 秒，加上测试 20 秒，总计 30 秒。速度提升 1.2×。
• 成本：Pro 上，3,000 × $2.00/M + 57,000 × $0.20/M + 1,500 × $10.50/M ≈ $0.006 + $0.011 + $0.016 ≈ $0.033。Highspeed 上，$0.012 + $0.011 + $0.032 ≈ $0.055。账单是 1.7×。

在测试密集型循环中，Highspeed 的价格约为 1.7×，速度却只提升约 1.2×。价格相同的缓存命中能缓和账单涨幅，但测试套件的耗时不会因此减少。

先例：K2.7 Code Highspeed

Moonshot 以前也推出过“同一模型，速度更快”的产品。其参数参考文档称：“kimi-k2.7-code-highspeed 与 kimi-k2.7-code 是同一模型，参数限制完全相同；唯一差别是输出速度。”AIHubMix 对它的定价是基础模型的两倍：每百万 token 收费 $1.90 / $8.00，而基础模型为 $0.95 / $4.00；缓存读取价格也翻了一倍。

K2.7 Code Highspeed 模型页面标称“约 180 Tokens/s，短上下文场景最高可达 260 Tokens/s”。AIHubMix 同一页面上的滚动测量数据显示，10 月 24 日约为 29 tok/s，并未快于基础模型的路由（约 13–30 tok/s）。页面没有说明吞吐量的平均方式，而且推理时间、较短的回复和负载都可能拉低滚动数值，因此这不能证明该版本速度慢。但这确实说明，在为速度标签多付一倍费用之前，最好先用自己的流量进行验证。

容易输错 ID 的陷阱

在 Kimi Code 中，如果 Highspeed ID 输入错误，系统不会明确报错。文档称，“输入错误的模型 ID 会回退到 K2.8 Preview，且不启用思考模式”；FAQ 还补充说，错误的 Highspeed 值“会静默回退到 K2.8 Preview，且不启用思考模式——没有任何提速”。你得到的是较旧的模型，没有推理，也没有速度提升。

不同接入界面使用的 ID 不同，很容易弄错：

• Kimi Code：k3.1-pro-highspeed
• Kimi API 和 AIHubMix：kimi-k3.1-pro-highspeed
• AIHubMix 编程通道：coding-kimi-k3.1-pro-highspeed

Kimi Code 文档只将 k3.1-pro-highspeed 和 kimi-for-coding-highspeed 列为该平台上的有效 Highspeed ID，因此在将 API 格式的 ID 粘贴到 Kimi Code 配置中之前，请先确认一下。在 AIHubMix 上，输入错误的 ID 则会明确报错：10 月 24 日，kimi-k3.1-pro-highsped 返回了 400 错误。

最快的检查方法，是利用 K3.1 Pro 无法在关闭思考模式的情况下运行这一点：Moonshot 表示，禁用思考模式的请求会被拒绝。真正的 K3.1 Pro 响应始终会带有推理内容：Chat Completions 中的 reasoning_content、Messages 中的 thinking 块，以及 usage 中非零的 reasoning_tokens 数量。如果响应中没有推理内容，说明回答来自其他模型，或者思考模式已被关闭。在 AIHubMix 上，关闭思考模式的请求并未被拒绝：10 月 24 日，服务器返回了 200，但没有推理内容；这正是此项检查能发现的问题。本文末尾的脚本会输出该数量。

Kimi Code 套餐：Highspeed 消耗配额的速度是两倍

K3.1 Pro 的 1M 上下文窗口需要 Pro 及以上套餐（旧套餐需 Allegretto 及以上）。

使用套餐时，额度翻倍意味着触及上限前能完成的工作量减半。作为对比，Kimi Code 较早推出的 K2.7 Code Highspeed（kimi-for-coding-highspeed）速度约为 6 倍，额度消耗则为 3 倍。还有一条规则值得注意，尤其是在你想切换模型时：切换模型或推理强度会“使现有上下文缓存失效，需要重新进行预填充，并增加 token 用量”。开始会话时就选好 Pro 或 Highspeed，并保持使用。

按工作负载选择 Pro 或 Highspeed

适合使用 Highspeed 的人：在 Kimi Code 或 IDE 中使用 K3.1 Pro 逐轮工作的开发者，套餐额度充足的用户，以及正在交付面向用户功能的团队——这类功能的第一个可见字词，往往要等模型生成数千个推理 token 后才会出现。不适合的人：流水线、后台智能体、CI 和评测，以及每轮主要耗时在工具调用上的用户。

给 K3 用户的坦诚提醒。同一轮 main-ID 测试也用相同提示词、以 low 推理强度测试了 Kimi K3。K3 的推理量相近（3,013–7,051 tokens），但生成速度为 22–26 tok/s，耗时 154–309 秒；K3.1 Pro 则耗时 80–99 秒。如果你觉得 K3 很慢，那么仅换成普通 K3.1 Pro，就已经能让这个提示词的平均响应时间缩短一半以上，而且 AIHubMix 上每个 token 的价格更低。Highspeed 在此基础上又快了 1.6–1.75 倍，但最后这一步的价格是 Pro 的两倍。这只是某一天对一个提示词的测试，因此 K3 与 K3.1 Pro 的差距只能作为参考，不能代表这两个模型的一般速度；这轮测试也没有比较答案质量。

用你自己的提示词进行测试

两个 ID 都能通过 AIHubMix 使用同一个密钥；快速入门指南介绍了密钥和基础 URL，AIHubMix 对比页面则并列展示了两者的价格表，并提供费用计算器。下面的脚本会通过每个 ID 流式发送相同提示词，并打印本次抽测所用的计时数据：

import os, time
from openai import OpenAI

client = OpenAI(base_url="https://aihubmix.com/v1", api_key=os.environ["AIHUBMIX_API_KEY"])
PROMPT = ("Write a clear 600-word explanation of how a hash map handles collisions, "
          "with one short code example in Python. Plain prose, no headings.")

for model in ["kimi-k3.1-pro", "kimi-k3.1-pro-highspeed"]:
    start = time.time()
    first_token = first_answer = usage = None
    stream = client.chat.completions.create(
        model=model,
        messages=[{"role": "user", "content": PROMPT}],
        reasoning_effort="low",
        max_completion_tokens=16384,
        stream=True,
        stream_options={"include_usage": True},
    )
    for chunk in stream:
        if chunk.usage:
            usage = chunk.usage
        if not chunk.choices:
            continue
        delta = chunk.choices[0].delta
        now = time.time() - start
        if first_token is None and (getattr(delta, "reasoning_content", None) or delta.content):
            first_token = now
        if first_answer is None and delta.content:
            first_answer = now
    total = time.time() - start
    details = usage.completion_tokens_details
    reasoning = details.reasoning_tokens if details else 0
    speed = usage.completion_tokens / (total - first_token)
    print(f"{model}: first answer {first_answer:.1f}s, total {total:.1f}s, "
          f"{usage.completion_tokens} tokens ({reasoning} reasoning), {speed:.0f} tok/s")
    if not reasoning:
        print("  no reasoning tokens: this response did not come from K3.1 Pro")

脚本省略了 temperature，因为除非取值为 1，否则两个 ID 都会拒绝该参数。脚本使用 Chat Completions：10 月 24 日，AIHubMix 的 Responses 端点对两个 main ID 都返回 404，因此目前需要 Responses 的工具（例如 Codex）应使用 coding channel 的 ID。每个模型都运行几次。单次运行推理模型的结果并不可靠，上表中的波动范围就说明了这一点。

常见问题

Kimi K3.1 Pro Highspeed 是与 K3.1 Pro 不同的模型吗？
不是。Moonshot 表示，两者的模型能力相同，只是运行速度更快。在 Kimi API 中，这两个 ID 的参数限制也相同。

Highspeed 快多少？
Moonshot 表示速度约为 2–3 倍。在 AIHubMix 对单个提示词进行的抽测中，Highspeed 的生成速度为 138–150 tokens/s，Pro 则为 85–88 tokens/s，约快 1.6–1.75 倍；完成时间为 43–60 秒，Pro 则为 80–99 秒。

Highspeed 贵多少？
输入和输出价格都是两倍，缓存命中价格相同。在 AIHubMix 上，每百万 tokens 的价格分别为 $4.00 / $21.00 和 $2.00 / $10.50，缓存读取则均为 $0.20。Moonshot 尚未公布美元标价。

Highspeed 能让我的编码智能体快一倍吗？
只有模型生成内容的部分会变快。工具调用、文件读写、命令和脚本的运行速度都不变，因此如果一轮的大部分时间都花在测试上，提升就很有限。

为什么 Highspeed 在我的 Kimi Code 中没有更快？
先检查模型 ID。它必须是 k3.1-pro-highspeed；如果输入错误，系统会静默回退到 K2.8 Preview，且不会进行思考。如果 ID 正确，那么你的每轮操作很可能主要耗时在工具上。

哪些 Kimi Code 套餐包含 Highspeed？
新套餐需 Pro 及以上，旧套餐需 Allegretto 及以上。Highspeed 的额度消耗约为 K3.1 Pro 的两倍。

可以在会话中途切换 Pro 和 Highspeed 吗？
可以，但 Kimi Code 会提示，切换模型会使上下文缓存失效，并强制重新预填充。请在会话开始时选好模型。

继续阅读：Kimi K3.1 Pro 系列

• 如果你还没确定是否值得从 K3 升级到 K3.1 Pro，这篇文章介绍了改进之处，以及实际任务的成本：Kimi K3.1 Pro 与 K3 对比：有哪些变化、成本多少、谁该升级
• ID 陷阱只是升级过程中可能出错的一种情况；这篇文章介绍了 400 错误，以及会同时影响等待时间和账单的最高推理强度默认设置：迁移到 Kimi K3.1 Pro：修复 400 错误、留意最高推理强度默认设置，并避免输错 Highspeed
• 如果你愿意为速度付费，不妨了解 K3.1 Pro 在相同前端任务上的表现，以及每项任务的成本与竞品相比如何：Kimi K3.1 Pro、Qwen 4 与 Claude Fable 5.5 对比：前端质量、单项任务成本与 hype 核查

来源

• Moonshot AI：Kimi Code 模型配置
• Moonshot AI：Kimi K3.1 Pro 技术博客
• Moonshot AI：模型参数参考
• AIHubMix：Kimi K3.1 Pro 与 Kimi K3.1 Pro Highspeed 对比
• AIHubMix：Kimi K2.7 Code Highspeed 模型页面