Kimi API 价格与 DeepSeek 对比：长任务、工具调用和部署怎么选？

看 Kimi API 价格、比较 Kimi 与 DeepSeek，关键在于应用能承受哪类错误：复杂、耗时的智能体任务，优先评估 Moonshot AI 的 Kimi K3.1 Pro；低成本路由和边界明确的任务，优先考虑 DeepSeek V4.1 Flash。两大系列都支持约 100 万 token 上下文，仅凭容量分不出高下。如果要自行部署，DeepSeek 的 MIT 许可证更容易处理；Kimi 的可下载权重则附带商业使用条件。

Kimi 和 DeepSeek 怎么选？

复杂任务能否完成，比单次调用是否便宜更重要时，选 Kimi K3.1 Pro。 如果你在做一个能够读需求、改代码、检查结果并修复错误的智能体，应把它放在评估名单前列。这一建议依据 Moonshot 公开的长任务评测，并非本文进行的生产环境实测。

常规工作负载，选 DeepSeek V4.1 Flash。 客服应用要做请求分类、工具选择或字段提取，选型标准很明确：以低成本通过清晰的验收测试。Flash 还提供非思考模式；Kimi K3.1 Pro 则始终先推理再回答。

如果分发权重或自行部署是决定性要求，先看 DeepSeek。 只有自有工作负载的测试证明值得多花钱时，才保留 DeepSeek V4 Pro。已有评估或部署依赖 Kimi K3 这一检查点时，可以继续使用；新接入 Kimi，则更应先评估 K3.1 Pro。

本文于 2026 年 11 月 5 日对照两家厂商的在线文档和模型仓库核验。比较标准包括任务完成表现、模型与工具计费、接入要求和权重许可条件。本文未进行模型基准实测。

下文价格均为每百万 token 的美元价格，依次列出未命中缓存的输入 / 缓存命中的输入 / 输出，来源为 Moonshot 模型推理定价和 DeepSeek 当前模型与定价。Kimi 的缓存写入另有计费类别，后文单独说明。

模型名称有个容易忽略的变化：deepseek-flash 目前对应 DeepSeek-V4.1-Flash-1017。旧标识符 deepseek-v4-flash 仍可使用，但也会路由到这个新模型。deepseek-v4-pro 对应的仍是 DeepSeek-V4-Pro-0813。API 名称没变，不代表背后的检查点固定不变。

智能体长任务：先试 Kimi K3.1 Pro

Kimi K3.1 Pro 是 Moonshot 当前面向高难度智能体任务的模型。在这类流程中，软件反复向模型询问下一步、执行工具，再把结果传回。长任务的首轮评估，优先选 Kimi K3.1 Pro。 关键是能否持续解决问题，而非上下文窗口比 DeepSeek 更大。

Moonshot 公布的结果为：终端任务评测 Terminal-Bench 4.0 得分 65.7%；内部 Kimi Code Bench 3.0 长程任务测试中，K3.1 Pro 为 61.2%，K3 为 55.95%。后者使用 Moonshot 自有任务集，能说明同系列模型的进步，不能当成通用任务完成率。详见 K3.1 Pro 发布评测。

对中型企业 CTO 来说，更有价值的测试是一段尚未完成的业务流程：核对相互冲突的文档、生成报告，再根据审核人修改的前提修正结果。要看智能体遇到工具故障后能否守住需求，以及最终交付物能否通过审核。第一轮回答看起来不错，只是其中一环。

DeepSeek 同样值得纳入编程评估。其 10 月版 Flash 模型卡公布的成绩为 Terminal-Bench 4.0 得分 42.3、DeepSWE v1.1 得分 77.0。Moonshot 的 K3.1 Pro 模型卡在后者上公布的得分为 75.5，但两家使用了不同的智能体运行框架，也就是提供工具、管理执行循环的外围软件。因此应在自己的运行框架里对比，不能据此断言某个系列在所有编程任务上都更强。

百万 token 上下文表示单次请求能容纳多少内容，并不保证长流程中埋在历史里的每条指令都能被保留。即使完整历史放得下，也应维护精简的任务状态、明确的验收条件和可恢复的检查点。如果 Flash 能通过完整任务测试，就用它；只有额外能力确实改变结果时，再把困难任务交给 Kimi。

工具调用：厂商搜索服务选 DeepSeek，自建循环可用 Kimi

DeepSeek 当前 Flash 模型以较低 API 价格提供视觉、工具调用和可选思考模式。新建联网智能体，且准备使用厂商搜索服务时，优先选 DeepSeek。 它的 Search 和 Fetch 服务有文档、独立计费；智能体仍需自行决定何时调用，以及如何处理返回内容。

Kimi 有个容易漏看的限制：当前模型指南称网页搜索正在更新，近期不建议用于生产工作流。这不代表 Kimi 无法调用你自建的搜索函数，而是提醒你在生产架构中，把模型的工具调用能力与 Moonshot 自带搜索服务的成熟度分开考虑。

K3.1 Pro 接入指南还要求后续轮次回传完整的 assistant 消息，包括 reasoning_content 和 tool_calls。视觉输入接受 base64 或 Moonshot 文件引用，不接受公开图片 URL。若原有封装只保留最终文本，这些都是必须处理的迁移要求。

Kimi K3 本就支持自定义工具、视觉和严格结构化输出，详见 K3 API 指南。K3.1 Pro 的升级点不是首次支持工具调用，而是在整个执行循环中作出更好的决策。

资深开发者接入内部工单系统时，两大系列都能发起函数调用。执行、认证、重试以及重要操作的审批由应用负责。Moonshot 的 Formula 工具指南说明了官方工具需要单独执行；DeepSeek 的函数调用指南同样展示了开发者如何把结果传回模型。下载模型权重，并不会同时得到厂商托管的搜索引擎。

Kimi API 价格对比：常规任务用 DeepSeek 更省

按公布的 token 单价，DeepSeek Flash 胜出。 在表列价格下，即便处于峰时，两款 DeepSeek 模型的各类对应 token 单价仍低于 K3.1 Pro。只有它能完成低价模型做不好的工作，或减少昂贵的重试和人工修正，Kimi 的溢价才有价值。

Kimi API 怎么收费？

K3.1 Pro 的标准输入、输出价格比 K3 低三分之一。新接入时，只有明确的回归问题或部署原因，才有必要支付 K3 更高的价格。更多产品与订阅区别见 Kimi 价格指南。

缓存计费需要单独核算。缓存会保存重复的提示词前缀，供后续复用。K3.1 Pro 的缓存写入价格为：保存五分钟，每百万 token $2；保存一小时，$4。K3 对应为 $3 和 $6。缓存命中按上表的缓存输入价格收费。

同一个输入 token 不要重复计费。Moonshot 的缓存计费文档把输入总量拆为未缓存、已缓存和缓存写入 token。写入是独立类别，不是在同一个 token 上再叠加一次普通输入费。默认缓存有效期为五分钟，命中后会续期，不再收取写入费。即使提示词完全不变，中途等待人工审核，也可能改变实际可用的缓存时长。

DeepSeek API 怎么收费？

DeepSeek 峰时为周一至周五 UTC 01:00-04:00 和 06:00-10:00，中国法定节假日除外。其余时段按谷时收费。可以灵活安排的后台任务应据此调度；面向客户的即时请求未必能等到更便宜的时段。详细工作负载计算见 DeepSeek 价格指南。

独立开发者在分类、提取和工具选择任务上，只要 Flash 能通过应用验收，就适合把它作为基础模型。大公司还应衡量结果通过率、响应时间和修正成本。如果运营人员每天都在改错，token 账单更低也不算省钱。

11 月 1 日起，Search 和 Fetch 如何计费？

Search 和 Fetch 预算要与模型 token 分开计算。两者均为每 1,000 次成功请求 $0.75。DeepSeek 的 Search 和 Fetch 计费规则规定，只有 HTTP 200 且返回非空搜索结果或抓取页面内容的请求才计费。空结果、失败和超时不收费；单次请求要求返回更多搜索结果，不改变该请求的价格。

10 月发布公告宣布，经由 DeepSeek Harness、Claude Code 和 Codex 发起的服务端 Search、Fetch 调用，免费期于 2026 年 10 月 31 日 UTC 16:00结束，即北京时间 11 月 1 日 00:00。这些集成现也按请求收费。公告中的这一时间节点特指服务端集成，不能据此认定所有独立 API 调用此前都免费。

以研究任务为例，1,000 次成功搜索加 5,000 次成功页面抓取，工具费为 $4.50：即 6,000 次乘以每千次 $0.75。模型处理 token 另计。一次搜索找到多个有用页面，仍算一次搜索请求；随后逐页抓取，则会产生多次 Fetch 请求。

开放权重与许可：DeepSeek 条件更简单

要直接分发权重或进行商业自部署，DeepSeek 更省事。 开放权重意味着可以获取模型学到的参数。能如何使用取决于随附许可证；能下载，也不等于运行成本低。

Moonshot 的发布文章承诺在 11 月 4 日前提供 K3.1 Pro 完整权重。11 月 5 日核验时，官方 K3.1 Pro 文件仓库已公开，无访问门槛，仓库元数据列出了全部 96 个 safetensors 权重分片。这足以确认权重现已发布。仓库创建时间并不等于公开发布时间。

Kimi K3 许可证和 Kimi K3.1 Pro 许可证均包含超出标准 MIT 授权的条件：

• 被许可方或关联方经营模型即服务业务，且任意连续 12 个月的合计收入超过 $20 million，商业使用前需另行签订协议。该定义不包括嵌入终端用户产品的模型功能，也不包括单纯转发请求。
• 商业产品或服务的月活跃用户超过 100 million，或月收入超过 $20 million，必须显著展示相应 Kimi 模型名称。
• 这两项条款对规定范围内的内部使用，以及通过 Moonshot 官方产品或认证推理合作伙伴访问的情况设有豁免。内部使用不包括向第三方提供模型、输出或能力。

具备范围明确的文档分析功能的应用，与出售可配置模型访问权限的推理平台，在上述条款下属于不同情况。不能把年度收入条件概括成“所有超过这一规模的公司都要单独取得许可”。

DeepSeek 的 V4 Pro 仓库、原版 V4 Flash 仓库及当前 Flash 模型卡，均将代码和权重标为 MIT 许可。这意味着权重许可选型中没有 Kimi 那些特定商业门槛，但运行成本和应用自身的责任仍然存在。

选部署服务商，也要核对具体检查点

除非必须掌控运行环境，否则先用官方 API。 对多数应用开发者来说，这是在投入硬件和推理服务工作前，最快验证模型能否胜任的方法。

实际有三条路线：

• **厂商托管 API：**直接使用 Moonshot 或 DeepSeek，价格与模型映射见上文。评估记录中要写明动态别名背后的模型版本。
• **第三方托管：**询问准确的检查点、精度、支持的工具、上下文上限、数据所在地及计费条款。兼容 OpenAI 的端点只说明请求格式，不保证功能或模型相同。
• **自有或租用基础设施：**选择已发布权重、推理引擎和受支持的部署方案。容量、更新、可观测性和工具执行层都由自己负责。

Moonshot 的 K3.1 Pro 模型卡还列出：总参数量 2.8 trillion、每个 token 激活 104 billion 参数，使用 MXFP4 权重和 MXFP8 激活值，并推荐 vLLM、SGLang 或 TokenSpeed。激活参数量描述每个 token 的计算规模，不代表需要存储的完整模型大小。这应作为基础设施规划项目，不能当成随手在笔记本上安装的软件。

DeepSeek 的 V4.1 Flash 架构卡描述为 552 billion 主干参数加 196 billion 条件记忆参数。托管推理便宜，并不代表自行部署的是小模型。当前版本提供了提示词编码和推理说明，工具调用与思考模式都依赖正确保留这些格式。

自行部署还要留意版本差异：DeepSeek 原版 V4 Pro 权重卡描述的是预览版，而当前 API 列出的是后续 0813 修订版。同属一个系列，不代表下载权重能复现当前托管模型。将本地结果当作 API 基准之前，应先确认检查点一致。

从 Kimi 切到 DeepSeek，或反向迁移，怎么做？

先迁移应用交互约定，再迁移全部流量。 切换不只是改 base URL：工具 schema、消息历史、图片编码、推理设置、缓存前缀，以及端点当前对应的检查点，都会影响表现。

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   用有明确验收标准的完整任务测试

   选取应用中的代表性工作：工单路由正确、代码修改通过检查，或文档提取结果被下游系统接受。测试中应包含工具报错和中断后恢复的长任务。先定义成功标准，再比较输出。

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   迁移消息和工具调用循环

   按要求保留完整 assistant 消息，逐一匹配工具调用与返回结果，并适配图片输入。把厂商专属选项封装在适配层，避免散落到业务逻辑中。

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   比较最终结果和总成本

   记录完成的工作、重试、人工修正、模型 token，以及成功的 Search/Fetch 请求。复用提示词，并不能把一家服务商的缓存迁到另一家。新路由通过同样的验收条件之前，保留旧端点可用。

不要仅因价目表更便宜，就迁走运行可靠的长任务智能体。 先让 Flash 承接一个边界明确的子任务。反过来，也不要因为 Kimi 在高难度评测中领先，就把所有分类请求都交给它。Kimi 能以更好的结果证明溢价值得时，它才是 DeepSeek 的替代选择；任务质量已达标时，DeepSeek 才是 Kimi 的替代选择。

Kimi K2 和 DeepSeek 还值得比较吗？

老版本对比不适合作为新账号的部署依据。Moonshot 表示，K2 系列已于 10 月 31 日停止向新用户开放，计划于 2026 年 12 月底前退役。现有 K2 用户应评估当前 K3 系列和当前 Flash 模型，不能默认旧端点会长期可用。

Kimi、DeepSeek 和 Qwen 怎么选？

如果这两家都不符合部署要求，可以通过中国 AI 模型指南扩大候选范围。加入其他系列时，仍沿用相同的工作负载与许可标准；只有解决具体需求，增加候选才有意义。

DeepSeek 与 Kimi 常见问题

Kimi 免费额度与付费选型

Kimi AI 比 ChatGPT 更好吗？

本文不能得出 Kimi 全面胜过 ChatGPT 的结论。对于在本文这两大开放权重系列间选型的开发者，K3.1 Pro 值得先做长任务测试；最终仍应依据完整任务的验收结果决定。

有没有比 DeepSeek 更强的 AI？

根据 Moonshot 公开的结果，高难度智能体长流程可以把 Kimi K3.1 Pro 作为升级候选。如果边界明确的任务已能由 Flash 稳定完成，更贵的模型未必带来实际收益。

Kimi 比 Codex 更好吗？

模型与围绕模型构建的软件是两个选择。某个智能体运行框架下的基准成绩，不能证明整个产品更好。应对比你实际要用的完整工作流，包括工具和检查环节。

Kimi 实际能力怎么样？

Moonshot 公布了复杂编程和多步骤任务的评测证据，包括相较 K3 的长程任务提升。这些结果说明 K3.1 Pro 值得评估，并不保证它一定能完成你的应用任务。

Kimi 是最好的中国 AI 吗？

这些任务不存在统一赢家。高难度长任务先试 K3.1 Pro；低成本路由优先 DeepSeek Flash；权重许可则是 DeepSeek 更简单。

Kimi 真的免费吗？

生产应用不能按面向普通用户的免费使用来做预算。开发者 API 按用量收费，与 Kimi 会员和 Kimi Code 分开，详见 Moonshot 的产品与计费对比。

Kimi API 价格是多少？

本文涉及的 API 模型，按上方每百万 token 价格表计算，并加入适用的缓存写入类别。个人会员和编程订阅需要另行购买，不能与这份 API 账单相互替代。

Kimi 应用安全吗？

模型质量成绩回答不了数据如何处理的问题。涉及公司信息时，应先确定部署方式，再审查数据条款、访问控制和保留设置。开放权重许可证不说明面向普通用户的应用如何处理数据。

Kimi 免费能用多少？

本文的 API 对比不承诺固定的个人免费额度，请查看产品当前显示的权益。自己运营应用或智能体，应按计量 API 用量或自行部署的基础设施成本做预算。

下周一就可以这样开始：让 Flash 接手一条边界清晰的路由，用高难度端到端任务评估 K3.1 Pro，同时记录验收通过的结果和人工修正成本。如果必须自行部署，订购算力前先解决许可问题，并确认可下载的具体检查点。

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