月之暗面 Kimi K3.1 Pro 上线 OpenRouter，支持 1M 上下文的多模态开源权重模型

OpenRouter 宣布月之暗面的 Kimi K3.1 Pro 已上线，该模型基于 Kimi K3 后训练，面向长程编码和智能体任务，具备 1M 上下文和多模态能力，并提供开源权重。定价为每百万输入 token 2 美元、每百万输出 token 10 美元，用户可在 OpenRouter 直接试用。

相较此前，这次发布把长上下文、多模态、智能体任务定位和开源权重集中在一个可在线调用的模型上，同时给出明确单价，使开发者不必先自建部署即可评估其在长程编码与多步任务中的实际表现和成本。

该模型基于 Kimi K3 进行后训练，重点面向长程编码与智能体任务，并以 1M 上下文和多模态作为核心能力；通过 OpenRouter 提供直接试用入口，按输入与输出 token 分别计价，开源权重则意味着除托管调用外还存在自行部署的可能。

适合需要处理长文档、跨文件代码理解或多步智能体流程的研发与产品团队，可先在 OpenRouter 上做小规模任务验证；按 token 计价便于估算调用成本，但实际效果、延迟与稳定性仍需实测。

• 在 OpenRouter 上用同一组长程编码任务对比 Kimi K3.1 Pro 与现有模型的完成率和 token 消耗。
• 用 1M 上下文输入长文档或多文件代码库，验证其跨段落、跨文件的信息引用是否准确。
• 搭建一个小型智能体流程，观察多步工具调用中的任务保持能力与单次任务成本。
• 若开源权重可获取，评估本地或私有环境部署的硬件门槛与合规可行性。

• 开源权重的具体许可证和商用限制是什么？
• 1M 上下文在实际调用中是否全量开放，是否存在长度或速率限制？
• 多模态支持哪些输入类型，图像、音频还是视频？
• OpenRouter 之外是否提供官方 API，价格与限额是否一致？