Kimi K3.1 Pro 與 K3.1 Pro Highspeed：速度快 2–3×，值得多付 2× 價格嗎？

Kimi K3.1 Pro Highspeed 並不是更聰明的模型。Moonshot AI 將它描述為「模型能力完全相同」的 K3.1 Pro，速度則「約快 2–3×」。在 AIHubMix 上，它的輸入與輸出 token 費用都剛好是兩倍。你買到的是實際等待時間，除此之外別無其他。

簡單來說：有人盯著串流輸出時，就值得為 Highspeed 付費，例如互動式程式設計工作階段，或使用者會等待回覆的聊天功能。若工作會在無人看管時執行，或每一輪大部分時間都花在工具和測試上，就繼續用 Pro。AIHubMix 的抽樣測試中，Highspeed 的生成速度約為 Pro 的 1.6–1.75×，而非 2–3×。每則回答中有 85–90% 是推理 token，因此加倍的帳單大多付給了沒人會看的思考內容。以測得的速度計算，每多花一美元，大約能省下七分鐘等待時間。

同一個模型，不同的速度

Moonshot 明確表示，除了速度之外，其他一切都不變。Kimi Code 模型文件將 Highspeed 列為「K3.1 Pro 的高速版本，能力相同、輸出更快，配額用量約為一般版本的兩倍」。《K3.1 Pro 技術部落格》也給出相同的 2–3× 數字，並指出這兩個 ID 都可透過 Kimi API 使用。

在 Kimi Code 中，1M 上下文視窗取決於方案等級（請參閱下方的方案說明）。AIHubMix 也列出程式設計頻道 ID：coding-kimi-k3.1-pro 和 coding-kimi-k3.1-pro-highspeed，AIHubMix 將其標示為評估預覽版。

由於兩款模型完全相同，所有適用於 K3.1 Pro 的情況也適用於 Highspeed：無法關閉思考模式、預設推理強度為 max，且取樣設定固定。10 月 24 日，AIHubMix 對兩個 ID 的 temperature=0.2 都回傳了 400 invalid temperature: only 1 is allowed for this model。

價格：除了快取命中之外，所有項目都加倍

價格以每百萬 token 計。AIHubMix 的價格列取自 10 月 24 日的 Kimi K3.1 Pro 和 K3.1 Pro Highspeed 模型頁面。Moonshot 尚未公布美元牌價。中國市場的價格資料則來自發布當天流傳的一份價目表，目前尚未出現在 Moonshot 的定價頁面，因此請視為據報價格，而非官方資訊。

有兩點值得注意。第一，兩個 ID 的快取命中價格相同，因此在輸入內容大多已快取的長工作階段中，溢價低於 2×。但這並非必然：在 K2.7 Code Highspeed 上，AIHubMix 的快取讀取價格也會加倍。第二，Highspeed 的價格高於 K3。AIHubMix 的 K3 售價為 $2.84 / $14.20，因此從 K3 升級到 Pro，每 token 價格會降低 26–30%；升級到 Highspeed 則會提高 41–48%。

究竟快多少：AIHubMix 的抽樣測試

10 月 24 日，AIHubMix 透過兩款模型的主要 ID，kimi-k3.1-pro 和 kimi-k3.1-pro-highspeed，對兩者送出相同的提示詞：請用 600 字說明雜湊表碰撞，並附上一個簡短的 Python 範例。請求以串流方式傳送，設定為 reasoning_effort: low，完成 token 上限為 8,192；每個模型各執行三次。請將此結果視為單一提示詞的抽樣測試，而非基準測試。

輸出速度的計算方式是完成 token 數除以第一個串流 token 出現後的時間。其中一次 Pro 執行觸及 8,192 token 上限。先前透過 AIHubMix 程式設計頻道（coding-kimi-k3.1-pro 和 coding-kimi-k3.1-pro-highspeed）進行的測試也得到相近比例：153–169 對 95–97 tok/s。

• 實際是 1.6–1.75×，而非 2–3×。Highspeed 最慢的一次（138 tok/s）是 Pro 最快一次（88）的 1.6×。Highspeed 最快一次（150）則是 Pro 最慢一次（85.5）的 1.75×。從頭到尾計算，Highspeed 花了 43–60 秒完成，Pro 則是 80–99 秒。
• 等待時間大多花在思考上。即使推理強度設為 low，兩款模型在撰寫 830–930 個 token 的回答前，仍推理了 5,100–7,400 個 token。每次生成內容中，推理占了 85–90%。
• Highspeed 也能縮短思考時間。推理內容也是模型輸出，因此串流速度同樣更快。第一個回答 token 出現的時間從 71–91 秒縮短到 40–58 秒。兩款模型都在 2–5 秒內開始串流推理內容，因此若介面隱藏推理內容，使用者平均能提早約 30 秒看到第一個字。

每則回答的費用

這是估算值，假設每則回答包含 114 個輸入 token（測試提示詞）和 7,300 個完成 token（六次執行平均約 7,290 個），採用 AIHubMix 價格，以及實測平均速度 87 和 144 tok/s。

• K3.1 Pro：114 × $2.00/M + 7,300 × $10.50/M = $0.0002 + $0.0767 ≈ $0.077。生成時間約為 7,300 ÷ 87 ≈ 84 秒。
• K3.1 Pro Highspeed：114 × $4.00/M + 7,300 × $21.00/M = $0.0005 + $0.1533 ≈ $0.154。生成時間約為 7,300 ÷ 144 ≈ 51 秒。
• 取捨：每則回答多花約 $0.077，可節省約 33 秒。相當於每節省一分鐘約花 $0.14，或每小時等待時間約花 $8。

按據報的中國市場牌價，同一則回答在 Pro 上約為 ¥0.50（114 × ¥13/M + 7,300 × ¥68/M），在 Highspeed 上約為 ¥1.00（114 × ¥26/M + 7,300 × ¥136/M）。

這個費率不會隨回答長度改變。帳單幾乎全是輸出費用，因此每多付每百萬輸出 token $10.50，換得的時間都一樣：以 87 tok/s 生成一百萬 token 約需 11,490 秒，以 144 tok/s 則需 6,940 秒，約可省下 76 分鐘。若完整達到 2–3× 的速度提升，同樣的溢價可省下 96–128 分鐘，換算成每分鐘約 $0.08–0.11。使用預設的 max 推理強度時，每則回答包含更多推理內容，因此秒數和費用都會增加。只要速度比例不變，每分鐘的費用就不變；但這次抽樣測試沒有測量 max 推理強度下的速度比例。

每小時 $8 算不算便宜，取決於誰在等待。每一輪都得等候的開發人員，所花的成本遠高於此；夜間批次工作則不會因等待而產生成本。

Highspeed 無法加速的部分

Moonshot 的常見問題解答直接回答了使用者最先會問的問題：「為什麼 Highspeed 感覺沒有明顯變快？」

Highspeed 只會加快模型輸出。工具呼叫（讀取／寫入檔案、執行命令等）和指令碼執行都不受影響，因此當這些工作占每一輪的大部分時間時，整體加速效果就不明顯。

以下用一個列出假設條件的例子，說明這對 Agent 每一輪執行的影響。假設模型寫出 1,500 個 token（包含推理內容和工具呼叫），接著花 20 秒執行測試。上下文為 60,000 個 token，快取命中率為 95%。價格採用 AIHubMix 的費率，不計快取寫入和提示詞處理時間，速度則使用抽樣測試的平均值。

• 時間：Pro 輸出需 17 秒，加上 20 秒測試，共 37 秒；Highspeed 輸出需 10 秒，加上 20 秒測試，共 30 秒。速度快了 1.2×。
• 費用：Pro 的費用為 3,000 × $2.00/M + 57,000 × $0.20/M + 1,500 × $10.50/M ≈ $0.006 + $0.011 + $0.016 ≈ $0.033。Highspeed 則為 $0.012 + $0.011 + $0.032 ≈ $0.055。帳單增加至 1.7×。

在測試密集的迴圈中，Highspeed 的費用約為 1.7×，速度則只快約 1.2×。價格相同的快取命中能減輕帳單，但無法讓測試套件跑得更快。

前例：K2.7 Code Highspeed

Moonshot 以前也推出過「同一個模型、速度更快」的版本。其參數參考文件指出：「kimi-k2.7-code-highspeed 與 kimi-k2.7-code 是同一個模型，參數限制完全相同；只有輸出速度不同。」AIHubMix 的定價是基本模型的兩倍：每百萬 token $1.90 / $8.00，基本模型則為 $0.95 / $4.00，快取讀取費用也加倍。

K2.7 Code Highspeed 模型頁面標示「約 180 Tokens/s，短上下文情境下最高可達 260 Tokens/s」。但該頁面上 AIHubMix 的滾動測量值顯示，10 月 24 日約為 29 tok/s，並不比基本模型的路由快（約 13–30 tok/s）。頁面沒有說明吞吐量如何計算平均值，而推理時間、簡短回覆和負載都可能拉低滾動數據，因此這並不能證明該版本速度慢。這確實說明了，為了速度多付一倍費用之前，先用自己的流量驗證速度標示是有必要的。

模型 ID 打錯字的陷阱

在 Kimi Code 中，Highspeed ID 打錯並不會明確報錯。文件指出：「模型 ID 打錯時，會自動回退至 K2.8 Preview，且不會啟用思考模式」；常見問題解答也補充說，Highspeed 欄位填錯時「會在不提示的情況下自動回退至 K2.8 Preview，且不會啟用思考模式——因此沒有速度提升」。結果就是你用到較舊的模型，沒有推理，也沒有速度提升。

不同介面使用的 ID 不同，因此很容易出錯：

• Kimi Code：k3.1-pro-highspeed
• Kimi API 和 AIHubMix：kimi-k3.1-pro-highspeed
• AIHubMix 程式設計頻道：coding-kimi-k3.1-pro-highspeed

Kimi Code 文件只列出 k3.1-pro-highspeed 和 kimi-for-coding-highspeed 是該處有效的 Highspeed ID，因此在將 API 格式的 ID 貼進 Kimi Code 設定檔之前，務必先確認。至於 AIHubMix，ID 打錯會明確報錯：10 月 24 日，kimi-k3.1-pro-highsped 回傳了 400 錯誤。

最快的檢查方法，是利用 K3.1 Pro 無法在未啟用思考模式的情況下執行這一點：Moonshot 表示，停用思考模式的請求會遭到拒絕。真正的 K3.1 Pro 回應一定會包含推理內容：Chat Completions 中的 reasoning_content、Messages 中的 thinking 區塊，以及使用資訊中非零的 reasoning_tokens 數量。若回應中沒有推理內容，代表是其他模型作答，或思考模式遭到關閉。AIHubMix 並未拒絕關閉思考模式的請求：10 月 24 日它回傳了 200，且沒有推理內容，這正是此檢查能抓出的情況。本文末尾的指令碼會列印該數量。

Kimi Code 方案：Highspeed 的配額消耗速度是兩倍

K3.1 Pro 的 1M 上下文視窗需要 Pro 及以上方案（舊方案則需 Allegretto 及以上）。

使用方案時，額度加倍代表可完成的工作量減半，之後就會碰到上限。比較之下，Kimi Code 舊款 K2.7 Code Highspeed（kimi-for-coding-highspeed）速度約為 6 倍，但會消耗 3 倍額度。切換時還有一條規則值得注意：在工作階段中切換模型或推理強度會「使現有的上下文快取失效，必須重新進行預填，並增加 token 用量」。開始工作階段時就選好 Pro 或 Highspeed，並在整個工作階段維持使用。

依工作負載選擇 Pro 或 Highspeed

適合使用 Highspeed 的人：在 Kimi Code 或 IDE 中使用 K3.1 Pro、逐輪等待結果的開發者，且方案有充裕額度；以及正在推出面向使用者功能的團隊，因為使用者看到第一個字前，可能得先等待數千個推理 token。不適合使用的人：執行流程、背景 Agent、CI 與評測，以及每一輪大多耗在工具上的使用者。

給 K3 使用者的坦白提醒。同一批主 ID 測試也使用相同提示詞，以low測試了 Kimi K3。K3 的推理量相近（3,013–7,051 tokens），但生成速度為 22–26 tok/s，耗時 154–309 秒；K3.1 Pro 則耗時 80–99 秒。如果你覺得 K3 很慢，光是一般版 K3.1 Pro 平均就能以不到一半的時間回答這個提示詞，而且在 AIHubMix 上每 token 的價格更低。Highspeed 在此基礎上又快了 1.6–1.75 倍，但這最後一步的成本是 Pro 的兩倍。這只是在某一天對一個提示詞進行的測試，因此 K3 的差距只能當作參考，不能代表這兩個模型的一般速度；這次測試也沒有比較回答品質。

用自己的提示詞測試

兩個 ID 都能透過 AIHubMix 使用，只需一組金鑰；快速入門說明金鑰與基礎 URL，而AIHubMix 比較頁面則並列兩者的價格表，並提供成本計算器。這段指令碼會將相同提示詞串流傳送給兩個 ID，並列印這次抽樣測試使用的計時數據：

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")

此指令碼不包含temperature參數，因為除非值為 1，兩個 ID 都會拒絕該參數。指令碼使用 Chat Completions：10 月 24 日，AIHubMix 的 Responses 端點對兩個主 ID 都回傳 404，因此目前需要 Responses 的工具（例如 Codex）請使用 coding channel 的 ID。每個模型都要執行幾次。單次推理模型執行結果只是雜訊，從上表的數據分布就能看出來。

常見問題

Kimi K3.1 Pro Highspeed 是和 K3.1 Pro 不同的模型嗎？
不是。Moonshot 表示，兩者的模型能力相同，只有執行速度較快。Kimi API 上的兩個 ID 也共用相同的參數限制。

Highspeed 快多少？
Moonshot 表示約快 2–3 倍。在 AIHubMix 使用一個提示詞進行的抽樣測試中，Highspeed 的生成速度為每秒 138–150 tokens，Pro 則為每秒 85–88 tokens，約快 1.6–1.75 倍；完成時間分別為 43–60 秒與 80–99 秒。

Highspeed 貴多少？
輸入與輸出價格都是兩倍，快取命中的價格則相同。在 AIHubMix 上，每百萬 tokens 的價格為 $4.00 / $21.00，Pro 則為 $2.00 / $10.50；兩者的快取讀取價格都是 $0.20。Moonshot 尚未公布美元定價表。

Highspeed 能讓我的程式設計 Agent 快一倍嗎？
只有模型撰寫內容的部分會變快。工具呼叫、檔案讀寫、命令與指令碼的執行速度都不會改變，因此如果一輪大多耗在測試上，提升幅度就很有限。

為什麼我在 Kimi Code 裡感覺不到 Highspeed 變快？
先確認模型 ID。必須是 k3.1-pro-highspeed；如果輸入錯誤，系統會默默改用不帶思考模式的 K2.8 Preview。如果 ID 沒問題，可能是你的每一輪都主要耗在工具操作上。

哪些 Kimi Code 方案包含 Highspeed？
新方案需 Pro 及以上，舊方案則需 Allegretto 及以上。Highspeed 的額度消耗約為 K3.1 Pro 的兩倍。

可以在工作階段中切換 Pro 和 Highspeed 嗎？
可以，但 Kimi Code 會提醒你，切換模型會使上下文快取失效，並強制重新預填。請在工作階段開始時就選定模型。

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資料來源

• Moonshot AI：Kimi Code 模型設定
• Moonshot AI：Kimi K3.1 Pro 技術部落格
• Moonshot AI：模型參數參考
• AIHubMix：Kimi K3.1 Pro vs Kimi K3.1 Pro Highspeed
• AIHubMix：Kimi K2.7 Code Highspeed 模型頁面