

Kimi K3.1 Pro y Fugu Ultra v1.1 lado a lado: especificaciones, capacidades, parámetros y precios en vivo del catálogo de EmpirioLabs.
Kimi K3.1 Pro de Moonshot AI y Fugu Ultra v1.1 de Sakana AI pertenecen a la categoría Generacion de texto y están disponibles a través de la API de EmpirioLabs.
| Especificación | Kimi K3.1 Pro | Fugu Ultra v1.1 |
|---|---|---|
| ID del modelo | kimi-k3-1-pro | fugu-ultra-v1-1 |
| Autor | Moonshot AI | Sakana AI |
| Lanzado | 23 oct 2026 | 23 jul 2026 |
| Ventana de contexto | 1M tokens | 1M tokens |
| Salida máxima | 131.072 tokens | 131.072 tokens |
| Entrada | Texto Imagen | Texto Imagen |
| Salida | Texto | Texto |
| Salida estructurada | JSON Schema | JSON Schema |
| Región | Germany | - |
| Endpoints | POST /v1/chat/completions POST /v1/responses POST /v1/messages POST /v1beta/models/kimi-k3-1-pro:generateContent | POST /v1/chat/completions POST /v1/responses POST /v1/messages POST /v1beta/models/fugu-ultra-v1-1:generateContent |
| Capacidades |
Tarifas en vivo del catálogo de EmpirioLabs para ambos modelos. Cada tabla de tarifas siempre coincide con lo que cobra la API.
Parámetros de solicitud que cada modelo indica en EmpirioLabs, con los valores permitidos o el rango cuando corresponde. Un guion marca un parámetro que el modelo no indica.
| Parámetro | Kimi K3.1 Pro | Fugu Ultra v1.1 |
|---|---|---|
| max_tokens | 1 a 131072 Predeterminado: 131072 | 16 a 131072 |
| stop | string | - |
| enable_thinking | boolean Predeterminado: true | - |
| reasoning_effort | low, medium, high, max Predeterminado: max | high, xhigh, max Predeterminado: high |
| response_format | enum | enum |
| web_search_linkup | boolean Predeterminado: false | - |
| disable_formatting | boolean Predeterminado: false | - |
| tool_web_search | - | boolean Predeterminado: false |
| tools | - | array Predeterminado: [] |
| tool_choice | - | object |
Soporta entradas de texto e imagen con un contexto de token de 1M, llamada a funciones y salida estructurada de esquema JSON. La búsqueda web de Linkup está disponible a través de web_search_linkup y añade $0.013 por llamada cuando se invoca. El pensamiento está activado por defecto: establecer su profundidad con reasoning_effort (max es el predeterminado), o desactivarlo con enable_thinking, lo que reduce la calidad de salida. Los tokens de razonamiento se anuncian como tokens de salida. Las cadenas de parada se aplican tanto al razonamiento como a la respuesta, por lo que una cadena de parada que aparece en el razonamiento termina la respuesta antes de tiempo. La temperatura y otros ajustes de muestreo son fijados por el servicio de modelos.
Fugu Ultra v1.1 es un conductor multiagente actualizado: cada solicitud coordina un conjunto de modelos expertos y compone su trabajo en una única respuesta.
Kimi K3.1 Pro sirve la API de Chat Completions compatible con OpenAI. Apunta cualquier SDK de OpenAI a https://api.empiriolabs.ai/v1 con tu clave de API de EmpirioLabs y usa el id de modelo kimi-k3-1-pro. Ambos modelos se llaman a través del mismo endpoint. Establece model en kimi-k3-1-pro o fugu-ultra-v1-1. Consigue una clave de API en el panel de EmpirioLabs.
curl https://api.empiriolabs.ai/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer $EMPIRIOLABS_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "kimi-k3-1-pro",
"messages": [
{"role": "user", "content": "Write a haiku about the ocean."}
]
}'Kimi K3.1 Pro es el lanzamiento más reciente (23 oct 2026); Fugu Ultra v1.1 se lanzó el 23 jul 2026. Ambos modelos tienen una ventana de contexto de 1M tokens. Capacidades indicadas solo para Kimi K3.1 Pro: vision. Las especificaciones, las tablas de tarifas y los parámetros de esta página provienen del catálogo en vivo de EmpirioLabs.
Kimi K3.1 Pro es el lanzamiento más reciente (23 oct 2026); Fugu Ultra v1.1 se lanzó el 23 jul 2026.
Los dos modelos se tarifican con unidades o niveles distintos, así que compara las tablas de tarifas en vivo de esta página. Siempre coinciden con lo que cobra la API.
Sí. Ambos modelos usan POST /v1/chat/completions con la misma clave de API de EmpirioLabs, así que la mayoría de las integraciones cambian con solo modificar el valor model. Revisa antes la tabla de parámetros de esta página si dependes de un parámetro específico de un modelo.
Sí. Abre cada modelo en el playground de EmpirioLabs y ejecuta el mismo prompt en ambos, con los parámetros que expone la API.
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