Kimi K3.1 Pro vs DeepSeek V4.1 Flash: Enam Belas Poin Indeks dengan Harga Tiga Belas Kali Lipat

DeepSeek V4.1 Flash biayanya $0.15 per juta token masukan dan $0.60 per juta token keluaran di katalog kami. Kimi K3.1 Pro biayanya $2.00 dan $10.00 — 13 kali lipat pada masukan, 17 kali lipat pada keluaran. Pada indeks independen, harga itu menghasilkan 16 poin: Artificial Analysis memberi skor Kimi K3.1 Pro 55 dan DeepSeek V4.1 Flash 39. Harga itu juga menghasilkan bentuk model yang berbeda — DeepSeek 2,5 kali lebih cepat dan lebih dari dua kali lebih bertele-tele, sehingga selisih per token dan selisih per tugas bukanlah angka yang sama. Ini adalah pertukaran kemampuan dengan biaya yang paling bersih di katalog saat ini, dan bagian yang menarik adalah bahwa hal itu tidak mengarah ke arah yang sama pada setiap tugas.

Kedua model membawa konteks satu juta token, keduanya menerima gambar, dan keduanya menghasilkan keluaran dalam ratusan ribu token. Salah satunya adalah produk unggulan terdepan dari laboratorium Tiongkok yang dirilis pada Oktober; yang lain adalah model kecil dalam keluarga arsitektur DeepSeek, dirilis pada 10 September 2026 dan diposisikan sebagai penerus produksi bagi model Flash sebelumnya. Perbandingan ini sebenarnya tentang seberapa bernilai 16 poin indeks bagi beban kerja tertentu — dan tentang satu tolok ukur tempat model murah menang.

Kartu tarif, dan berapa biaya beban kerja nyata

• Input — $2.00 per juta token pada Kimi K3.1 Pro dibandingkan $0.15 pada DeepSeek V4.1 Flash.

• Keluaran — $10.00 dibandingkan dengan $0.60.

• Jendela konteks — 1,048,576 token pada keduanya.

• Output maksimum — 943.718 token pada Kimi K3.1 Pro, 384.000 pada endpoint dasar V4.1 Flash, dan 393.216 pada snapshot 1017. Keduanya cukup besar sehingga panjang output tidak lagi menjadi kendala.

• Bobot dan ukuran — DeepSeek V4.1 Flash adalah {{1}}model mixture-of-experts dengan 552 miliar parameter dan 16 miliar parameter aktif{{/1}}, yang dipublikasikan di Hugging Face dengan {{2}}lisensi MIT{{/2}}. Kimi K3.1 Pro tergolong kelas 3T dan {{3}}bobotnya dijanjikan tersedia pada 4 November, dengan lisensinya belum diterbitkan{{/3}}.

• Kecepatan — {{1}}181 token keluaran per detik{{/1}} pada penyedia evaluator untuk DeepSeek, dibandingkan dengan {{2}}73,5{{/2}} untuk Kimi K3.1 Pro. Untuk pekerjaan massal, ini adalah perbedaan terbesar kedua setelah harga.

Aritmetikanya brutal pada volume besar. Panggilan yang membaca satu juta token input dan menulis 200.000 output biayanya $4,00 di Kimi K3.1 Pro dan 27 sen di DeepSeek V4.1 Flash. Pipeline malam yang memproses 2.000 dokumen panjang per bulan dengan 50.000 input dan 5.000 token output masing-masing menghabiskan sekitar $300 di Kimi dan $21 di DeepSeek. Untuk klasifikasi, ekstraksi, penulisan ulang, dan peringkasan dalam skala besar, selisih 16 poin jarang muncul dengan cara yang disadari pelanggan; yang terlihat adalah tagihannya.

Dua catatan membuat itu belum menjadi gambaran utuh. Artificial Analysis, yang mengukur kedua model melalui penyedia alih-alih pada harga daftar, mencatat DeepSeek V4.1 Flash pada $0,295 untuk input dan $1,20 untuk output per juta token — dua kali tarif katalog kami, dan pengingat bahwa angka termurah dalam perbandingan adalah angka yang sebenarnya tidak dibayar siapa pun. Lebih penting lagi, biaya per tugasnya adalah $0,48 dibandingkan $2,11 milik Kimi K3.1 Pro: penghematan 4,4×, bukan 15× yang tersirat dari harga token, karena DeepSeek menghasilkan 250 juta token output selama pengujian indeks dibandingkan 150 juta milik Kimi. Verbositas menghabiskan keunggulan harga, dan kedua model berada jauh di atas median.

Enam belas poin bukanlah kesalahan pembulatan

Selisih yang sama yang tidak penting untuk pekerjaan klasifikasi sangat penting untuk apa pun yang memiliki rencana di dalamnya. Indeks independen adalah rata-rata dari sepuluh evaluasi yang mencakup pengetahuan, penalaran, dan kerja agentik; selisih 16 poin pada rata-rata itu berarti ujung sulit dari distribusi tidak dekat. Pada tabel peluncuran Moonshot, Kimi K3.1 Pro mencetak 61,2% pada pengodean horizon panjang dan 65,7% pada Terminal-Bench 4.0; tier Flash tidak terwakili sama sekali pada baris tersebut.

Terjemahan praktis: jika tugas dapat ditentukan dalam prompt dan diperiksa oleh validator, beli model murah dan gunakan penghematannya untuk percobaan ulang. Jika tugas memerlukan keputusan tentang apa yang harus dilakukan selanjutnya — membaca tes yang gagal, memilih file untuk diedit, memulihkan diri dari pemanggilan alat yang buruk — 16 poin itu adalah perbedaan antara agen yang menyelesaikan tugas dan agen yang berputar-putar.

Satu-satunya baris di mana model murah menang

Lembar benchmark milik Moonshot sendiri memuat satu baris yang bertentangan dengan itu. Pada xdev-bench-hard dengan pass@3, evaluasi pengodean adversarial yang dijalankan vendor, DeepSeek V4.1 Flash memperoleh 85,7% dibandingkan 81,0% milik Kimi K3.1 Pro. Kimi K3, pendahulunya, memperoleh 33,3%.

Alasannya terlihat di bagian lain materi peluncuran: Moonshot menghapus data terkait siber dari pelatihan menengah dan pembelajaran penguatan sebelum merilis K3.1 Pro, dan mempublikasikan biayanya. Checkpoint yang dilatih tanpa langkah-langkah tersebut mencetak 90,5% pada benchmark yang sama; model yang dikirimkan mencetak 81,0%. DeepSeek, sebaliknya, belum mengumumkan pengurangan kemampuan yang setara, dan 85,7%-nya berada di atas model yang berbiaya tiga belas kali lebih mahal.

Untuk pekerjaan keamanan defensif — pemindaian, triase, penyusunan patch dalam tinjauan — baris itu layak dipertimbangkan. Untuk pekerjaan yang berdekatan dengan ofensif, ketentuan kedua vendor dan hukum tetap berlaku terlepas dari skornya.

Konteks dan output mengejutkan.

Satu catatan praktis sebelum perbandingan menjadi terlalu rapi: Artificial Analysis menandai V4.1 Flash dasar sebagai usang dan menggantinya dengan snapshot V4.1 Flash 1017, checkpoint tetap 17 Oktober yang juga tersedia di katalog kami dengan harga yang sama. Angka indeks 39 adalah untuk model dasar; snapshot adalah target yang seharusnya dituju oleh pekerjaan baru, dan snapshot itu membawa jendela konteks yang sama dengan batas keluaran yang sedikit lebih besar.

Apa yang membuat perbandingan ini tidak terlalu timpang dibandingkan yang disiratkan oleh harga adalah bahwa model murah itu tidak melepaskan gudangnya. Konteks satu juta token pada model seharga $0.15 berarti pipeline yang diperkaya retrieval yang sebelumnya memerlukan chunking dapat mengirim seluruh dokumen. Batas output 384.000 token berarti tugas batch dapat meminta seluruh file yang ditulis ulang dalam satu panggilan.

Yang dikorbankannya adalah keandalan pada kondisi ekstrem: mengikuti instruksi pada prompt panjang multi-langkah, pemulihan panggilan alat, dan kemampuan mempertahankan rencana lintas giliran. Itu persis hal-hal yang menjadi sasaran anggaran pasca-pelatihan Kimi K3.1 Pro, dan persis apa yang dipadatkan indeks umum menjadi 16 poin.

Cara membagi pekerjaan

Kedua model dapat dipanggil melalui OrcaRouter dengan harga daftar dari penyedianya tanpa tambahan markup — $2,00 dan $10,00 untuk Kimi K3.1 Pro, $0,15 dan $0,60 untuk DeepSeek V4.1 Flash — dengan satu kunci, serta failover otomatis jika salah satu penyedia tersendat.

Pembagian yang mengikuti bukti: kirimkan ekstraksi, klasifikasi, terjemahan, peringkasan, dan penyusunan draf pertama ke V4.1 Flash, lalu kirimkan pengodean berhorizon panjang, orkestrasi agen, dan apa pun yang harus pulih dari kesalahannya sendiri ke Kimi K3.1 Pro. Jika pembagian itu jatuh pada 80/20 biasa berdasarkan volume token, biaya campuran per juta token turun menjadi sekitar 80 sen — seperlima dari baseline semua-Kimi — sementara tugas yang memerlukan model frontier tetap mendapatkannya.

Kesalahan yang harus dihindari adalah menganggap salah satu model sebagai jawaban untuk kedua pekerjaan. Pada selisih harga 13×, model murah bukanlah kompromi untuk pekerjaan massal; itu adalah pilihan yang tepat. Pada selisih 16 poin indeks, model itu bukan pengganti bagi 20% yang sulit.