Precios de la API de Kimi K3, las cifras reales
Directamente de la página oficial de precios de K3 de Moonshot, esto es lo que cobra la API. Todos los precios son en USD por 1 millón de tokens, con impuestos añadidos al pagar.
| Modelo | Entrada (acierto de caché) | Entrada (fallo de caché) | Salida | Ventana de contexto |
|---|---|---|---|---|
kimi-k3 | 0,30 $ | 3,00 $ | 15,00 $ | 1.048.576 tokens (1M) |
Cuatro cosas de esta tabla importan más que las cifras destacadas:
- El descuento del 90% por caché es la verdadera historia. Un token de entrada en caché cuesta 0,30 $ en lugar de 3,00 $. En cualquier carga de trabajo donde envíes el mismo prompt de sistema, documentos o contexto una y otra vez (agentes, chats largos, RAG), la mayor parte de tu entrada queda en caché, y tu tarifa efectiva de entrada colapsa hacia ese suelo de 0,30 $.
- El precio es fijo en toda la ventana de 1M. No hay un nivel superior para prompts largos. Gemini y Claude han cobrado históricamente más al cruzar un umbral de tokens; K3 no lo hace. Si sueles meter contextos enormes, esa tarifa fija es una ventaja silenciosa.
- Solo hay un SKU de K3. El modelo siempre razona, con
reasoning_effortfijado actualmente enmax. No hay una variante más barata sin razonamiento a la que recurrir, a diferencia de generaciones anteriores de Kimi que separaban los modos de chat y de pensamiento. - Los tokens de razonamiento son tokens de salida. Como K3 siempre piensa, y ese pensamiento cuenta como salida facturada a 15 $/M, una traza de razonamiento charlatana puede costar más que la respuesta visible. Aquí es donde la factura de tokens se te escapa.
Un modelo, un precio, razonamiento siempre activo. Fácil de entender, pero justo esa parte de "siempre activo" es la razón por la que algunos encuentran K3 más caro en la práctica de lo que sugiere el precio de etiqueta.
Cómo funciona Kimi K3, y por qué piensa tanto
Antes de seguir hablando de dinero, ayuda ver qué estás pagando por dentro. K3 es un modelo de mezcla de expertos de 2,8 billones de parámetros que activa 16 de 896 expertos por token, envuelto en dos trucos nuevos que Moonshot llama Kimi Delta Attention y Attention Residuals. Juntos logran aproximadamente una mejora de 2,5 veces en eficiencia de escalado respecto a K2.
El paso de razonamiento siempre activo es el que toca tu factura. Cada solicitud pasa por un ciclo completo de pensamiento antes de responder, y cada uno de esos tokens de pensamiento se factura como salida. Eso es estupendo para problemas difíciles y un desperdicio para "¿cuál es vuestra política de devoluciones?" Es la razón principal por la que K3 puede sentirse más caro que un modelo a la misma tarifa nominal.
Los planes de suscripción de la app de Kimi
Si no tocas la API y solo quieres el producto de chat, Kimi.com vende cuatro planes de pago con nombres de tempos musicales, además de un plan gratuito. Los precios de abajo son mensuales, con la tarifa mensual efectiva al facturar anualmente entre paréntesis.
| Plan | Mensual | Anual (efectivo/mes) | Qué obtienes |
|---|---|---|---|
| Free | 0 $ | - | Acceso básico al chat |
| Moderato | 19 $ | 15 $ | Créditos de agente, Docs/Sheets/Slides, Deep Research, Websites Deploy, acceso a Kimi Code |
| Allegretto | 39 $ | 31 $ | 2x créditos de agente, 5x créditos de Kimi Code, todo lo de Moderato |
| Allegro | 99 $ | 79 $ | 5x créditos de agente, 15x créditos de Kimi Code, Swarm (agentes en paralelo), plugins |
| Vivace | 199 $ | 159 $ | 10x créditos de agente, 30x créditos de Kimi Code, máxima concurrencia de Swarm, mayores cuotas |
Fuente: precios de membresía de Kimi. Dos cosas para destacar. Primero, todos los planes de pago incluyen Swarm, donde varios agentes trabajan en paralelo, y los planes superiores solo aumentan la concurrencia y los multiplicadores de créditos. Segundo, la página lleva un banner avisando que llegan planes nuevos y que las ventajas de Kimi y de Kimi Code se dividirán en productos separados, así que si te suscribes sobre todo por la herramienta de código, espera que pronto se convierta en una partida propia.
Cómo se compara el precio de Kimi K3 con Claude, GPT y DeepSeek
Esta es la comparación que la mayoría vino a buscar, así que aquí está, ordenada de menor a mayor precio de salida. Las filas de DeepSeek y Kimi K3 vienen de páginas de precios oficiales; las filas de Claude, GPT y Gemini son capturas de agregadores de julio de 2026 y varían mes a mes, así que compáralas con la página propia de cada proveedor antes de comprometer un presupuesto.
| Modelo | Entrada (fallo) | Salida | Entrada con acierto de caché | Contexto |
|---|---|---|---|---|
| DeepSeek V4 Flash | 0,14 $ | 0,28 $ | 0,0028 $ | 1M |
| DeepSeek V4 Pro | 0,435 $ | 0,87 $ | 0,0036 $ | 1M |
| Gemini 3.x Pro | ~2,00 $ | ~12,00 $ | - | 1M+ |
| GPT-5.6 Sol | ~2,50 $ | ~15,00 $ | - | ~400K |
| Claude Sonnet | ~3,00 $ | ~15,00 $ | - | 200K-1M |
| Kimi K3 | 3,00 $ | 15,00 $ | 0,30 $ | 1M |
| Claude Opus | ~5,00 $ | ~25,00 $ | - | 200K-1M |
Leyéndolo sin adornos:
- K3 está en la mitad de la tabla, no es barato. Queda al nivel de Claude Sonnet y por encima de GPT-5.6 Sol y Gemini 3 Pro. Si llegaste esperando una ganga, ajusta las expectativas.
- Es más barato que Claude Opus en torno a un 40% tanto en entrada como en salida, así que frente al nivel más alto de Anthropic sigue siendo una buena relación calidad-precio.
- Cuesta unas 21 veces el precio de salida de DeepSeek V4 Flash (15 $ frente a 0,28 $). DeepSeek sigue siendo la opción de frontera económica; K3 no compite en ese terreno.
- La verdadera ventaja de K3 es el contexto fijo de 1M más el descuento del 90% por caché. Para trabajo con documentos largos y agentes de largo alcance donde la mayor parte de la entrada está en caché, el coste efectivo de entrada baja a 0,30 $/M, y ahí es donde K3 se vuelve realmente competitivo.
Haz el cálculo con tus propias cifras
Las tarifas de etiqueta no te dicen lo que vas a gastar; lo hace tu mezcla de tráfico. Introduce un volumen mensual aproximado y mira cómo el descuento por caché de K3 cambia el panorama frente a Sonnet y DeepSeek.
La palanca que más mueve tu factura no es el modelo que elijas, es tu tasa de acierto de caché. Sube el deslizador y K3 cierra en silencio la mayor parte de la brecha con las opciones más baratas en la entrada, aunque la tarifa de salida de 15 $ lo mantiene bien lejos de DeepSeek.
Por qué pagas lo que pagas
La razón por la que K3 puede cobrar tarifas de nivel Sonnet es que, en los benchmarks, se las gana. En la propia suite de evaluación de Moonshot queda justo por debajo de Claude Fable 5 y GPT-5.6 Sol y por delante de casi todo lo demás, y lidera claramente un puñado de pruebas de agentes (nuestra reseña completa de Kimi K3 entra en detalle en las cifras).
Algunos datos concretos: en el gráfico de Automation Bench K3 encabeza el campo con 30,8, lidera SpreadsheetBench 2 con 34,8, y lidera BrowseComp con 91,2. Las pruebas independientes de Artificial Analysis sitúan su Intelligence Index en 57, puesto #4 de 189 modelos, y su Elo de trabajo de conocimiento a largo plazo en 1547, un salto de +732 respecto a Kimi K2.6. La propia Moonshot admite honestamente que en general "todavía va por detrás de los modelos propietarios más potentes".
Las demos de exhibición son la parte que hizo que la gente se fijara: en una ejecución autónoma de 48 horas, K3 diseñó un chip; en otra, escribió desde cero un compilador de GPU al estilo Triton que superó a torch.compile en algunos kernels. También escupió juegos de vóxeles jugables a partir de prompts de una línea. Si el código es tu caso de uso, merece un lugar en la conversación sobre las mejores herramientas de codificación con IA.
Las trampas: pesos retrasados y un gran apetito de tokens
Dos cosas matizan la historia de los precios.
Primero, el modelo "abierto" fue solo API en el lanzamiento. Moonshot prometió los pesos completos para el 27 de julio de 2026, y al día siguiente del lanzamiento el repositorio de Hugging Face todavía devolvía un 404. Así que si tu presupuesto asumía que ibas a alojarlo tú mismo y evitar los costes de API por completo, tendrás que esperar, y a diferencia de un chatbot de código abierto totalmente autoalojable, hasta que lleguen los pesos, en la práctica es una API.
Segundo, K3 es voraz. La queja más común de quienes lo han probado es que quema más tokens que Fable para terminar la misma tarea. Combinado con el razonamiento siempre activo a la tarifa de salida de 15 $, eso significa que el coste efectivo por tarea completada puede ser más alto de lo que sugiere la comparación por token. Simon Willison lo dijo sin rodeos:
"The new model is notable for the pricing: $3/million input tokens and $15/million output tokens, putting it at the same level as Anthropic's Claude Sonnet series [...] This is expensive - the pelican cost 25 cents!"
Lo que dice la gente
El sentimiento se divide claramente. Los elogios a la calidad son fuertes, especialmente de quienes hacen trabajo real de programación.
"I've been playing around with it for the past few hours, and I think it's an amazing model. I'm not sure I could tell the difference between this and Fable in a blind test. The quota in the $100 Kimi Coding plan seems to roughly align with what I get from the $200 Anthropic plan when I primarily use Fable."
Ese es un dato útil sobre los planes de la app: un usuario intensivo encontró que la cuota de código del plan Allegro de 99 $ coincidía aproximadamente con el plan de 200 $ de Anthropic. Y la comunidad de frontera abierta lo trata como un hito.
"Yup some here are in denial but what many said would happen did just happen. They're not "six months behind": the model is totally SOTA. Cheaper, faster and they don't just crush Sonnet 5 and Opus 4.8: on 6 of the 14 benchmarks they posted Kimi K3 is in front of Fable."
La lectura más serena es que los titulares iban un poco por delante de la evidencia, y que K3 queda un poco por debajo de la cima, no la supera.
"Umm, Fable only really came out 2 weeks ago, and GPT-5.6 Sol only 1 week ago. Yes, Kimi K3 appears a touch below them both, but above all other models. So I'd say a few weeks behind, not months now..."
Del precio por token al precio que importa
Esto es a lo que sigo volviendo tras años poniendo agentes de IA en colas de soporte reales: el precio por token de un modelo de frontera casi nunca es lo que un equipo de soporte termina pagando de verdad. Un modelo en bruto te da una puntuación de benchmark, una clave de API y un prompt en blanco. Un agente de soporte que funcione necesita tu centro de ayuda y tickets pasados cargados, escalado basado en confianza, salvaguardas para que no invente respuestas con aplomo, y una conexión viva con tu helpdesk. El modelo es la parte fácil, quizá el 10%.
Aquí es donde señalaría a un equipo de soporte que esté mirando Kimi K3. eesel es un agente de IA para atención al cliente agnóstico de modelo: se conecta a helpdesks como Zendesk y Freshdesk, se entrena con tus tickets y documentos existentes, y te deja simular todo el proceso sobre tus tickets pasados antes de que responda a un cliente real, así que ves la tasa de resolución antes de comprometerte. Y en lugar de una factura de tokens que varía según cuánto decida pensar un modelo charlatán, te cobran por resolución, así que tu coste sigue los tickets resueltos. Ese es el modelo que realmente impulsa el ahorro en costes de soporte, no una posición en un ranking.
Así que disfruta de Kimi K3 para programación y razonamiento difícil, donde es genuinamente impresionante. Para la automatización de soporte, pon precio al resultado, no al token. Puedes probar eesel gratis y ver la simulación funcionar con tus propios tickets.
Preguntas frecuentes
¿Cuánto cuesta Kimi K3 a través de la API?
¿Es gratis usar Kimi K3?
kimi-k3 es de pago por uso, y las suscripciones de la app van de 19 a 199 dólares al mes. Si tu objetivo es la automatización de atención al cliente con IA, la factura del modelo es solo una partida, no el coste total de un agente que funcione.¿Por qué Kimi K3 es más caro que los modelos anteriores de Kimi?
¿Cómo se compara el precio de Kimi K3 con Claude y GPT?
¿Puedo usar el precio de Kimi K3 para presupuestar un agente de atención al cliente?
Article by
Kurnia Kharisma Agung Samiadjie
Kurnia is a software engineer and writer at eesel AI with two years of SEO experience, writing about AI tools, helpdesk software, and customer support. He pairs a developer's understanding of how these products are built with search-driven research into what actually ranks and resonates with the people searching for them.
