类型
规格
价格
输入
每100万个提示词标记
$2.00
输出
每100万个生成代币
$10.00
隐式缓存读取
每 1M 缓存输入标记
$0.184
网络搜索（链接）
每次调用时
$0.013
Kimi K3.1 Pro 与 DeepSeek V4 Pro 0813 并排比较：规格、能力、参数，以及 EmpirioLabs 目录中的实时价格。
Moonshot AI 
DeepSeek 文本生成Moonshot AI 的 Kimi K3.1 Pro 和 DeepSeek 的 DeepSeek V4 Pro 0813 都属于文本生成类别，可通过 EmpirioLabs API 使用。
| 规格 | Kimi K3.1 Pro | DeepSeek V4 Pro 0813 |
|---|---|---|
| 模型 ID | kimi-k3-1-pro | deepseek-v4-pro-0813 |
| 开发方 | Moonshot AI | DeepSeek |
| 发布日期 | 2026年10月23日 | 2026年8月13日 |
| 上下文窗口 | 1M 个 token | 1M 个 token |
| 最大输出 | 131,072 个 token | 393,216 个 token |
| 输入 | 文本 图像 | 文本 |
| 输出 | 文本 | 文本 |
| 结构化输出 | JSON Schema | JSON Schema |
| 区域 | Germany | Singapore |
| 端点 | 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/deepseek-v4-pro-0813:generateContent |
| 能力 |
两个模型在 EmpirioLabs 目录中的实时价格。每张价格表始终与 API 的实际计费一致。
每个模型在 EmpirioLabs 上列出的请求参数，以及适用的可选值或范围。短横线表示该模型未列出此参数。
| 参数 | Kimi K3.1 Pro | DeepSeek V4 Pro 0813 |
|---|---|---|
| max_tokens | 1 到 131072 默认值: 131072 | 1 到 393216 |
| stop | string | string |
| enable_thinking | boolean 默认值: true | boolean 默认值: true |
| reasoning_effort | low, medium, high, max 默认值: max | none, low, medium, high, max 默认值: medium |
| response_format | enum | enum |
| web_search_linkup | boolean 默认值: false | boolean 默认值: false |
| disable_formatting | boolean 默认值: false | boolean 默认值: false |
| temperature | - | 0 到 2 默认值: 0.7 |
| top_p | - | 0 到 1 默认值: 0.9 |
| thinking_budget | - | 1 到 393216 默认值: 32768 |
支持文本和图像输入，带有1M令牌上下文、函数调用和JSON模式结构化输出。链接网页搜索可通过 web_search_linkup 进行，调用时每次调用添加$0.013。思维默认开启：用 reasoning_effort 设置深度（默认为最大），或用 enable_thinking 关闭，后者降低输出质量。推理令牌作为输出令牌计费。停止字符串适用于推理和答案，因此推理中出现的停止字符串会提前结束回复。温度和其他采样设置由模型服务确定。
思维默认启用，也可以关闭。推理令牌作为输出令牌计费。可选的链接网页搜索仅在调用时计费。
Kimi K3.1 Pro 提供 OpenAI 兼容的 Chat Completions API。用你的 EmpirioLabs API 密钥把任意 OpenAI SDK 指向 https://api.empiriolabs.ai/v1，并使用模型 ID kimi-k3-1-pro。 两个模型通过同一个端点调用。将 model 设为 kimi-k3-1-pro 或 deepseek-v4-pro-0813。 在EmpirioLabs 控制台获取 API 密钥。
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."}
]
}'同时涵盖两个模型的提示词测试和对比实验。
Kimi K3.1 Pro 发布更晚（2026年10月23日）；DeepSeek V4 Pro 0813 发布于 2026年8月13日。 两个模型的上下文窗口都是 1M 个 token。 每次响应 DeepSeek V4 Pro 0813 最多返回 393,216 个输出 token，Kimi K3.1 Pro 最多 131,072。 本页的规格、价格表和参数来自 EmpirioLabs 实时目录。
Kimi K3.1 Pro 发布更晚（2026年10月23日）；DeepSeek V4 Pro 0813 发布于 2026年8月13日。
输入（每100万个提示词标记）和输出（每100万个生成代币）的价格 DeepSeek V4 Pro 0813 更低。 两张实时价格表都在本页，并始终与 API 的实际计费一致。
可以。两个模型都使用 POST /v1/chat/completions 和同一个 EmpirioLabs API 密钥，大多数集成只需更改 model 值即可切换。如果依赖某个模型特有的参数，请先查看本页的参数表。
可以。在 EmpirioLabs Playground 中分别打开两个模型，用 API 提供的参数对两者运行同一个提示词。
