Kimi K3.1 Pro erschienen: Einrichtung in Claude Code, Unterschiede zu K3, Highspeed richtig wählen

Kimi hat am 24. Oktober 2026 um 01:15 Uhr Pekinger Zeit auf dem offiziellen X-Account Kimi K3.1 Pro vorgestellt und zugleich K3.1 Pro Highspeed eingeführt. Vorab das Fazit:

• K3.1 Pro ist eine Version von K3 mit deutlich mehr Rechenaufwand im Post-Training: 2,8T Parameter insgesamt, 104B aktiv (MoE), 1M Token Kontext und multimodal.
• Laut Hersteller ist die Highspeed-Version 2–3-mal so schnell wie K3.1 Pro.
• Die offiziellen API-Modell-IDs lauten kimi-k3.1-pro und kimi-k3.1-pro-highspeed.
• Diese Seite (aicodewith) unterstützt aktuell kimi-k3, K3.1 Pro ist noch nicht verfügbar. Die Claude-Code-Anleitung und die Tests unten wurden durchgehend mit kimi-k3 durchgespielt. Sobald K3.1 Pro online ist, ersetzen Sie lediglich die Modell-ID.

API-Key erstellen →

Eckpunkte der Veröffentlichung

Alle folgenden Angaben stammen aus dem Kimi Tech-Blog und dem offiziellen Hauptpost:

Hinweis zur Enterprise-Version: Laut Hersteller müssen Kimi-Enterprise-Administratoren K3.1 Pro für ihre Organisation manuell aktivieren, im Original "access is off by default at launch".

Offiziell gemeldete Benchmarks

Alle folgenden Werte hat Kimi im offiziellen Blog selbst gemeldet. Die Coding-Ergebnisse von K3.1 Pro wurden im Claude Code Harness mit Reasoning-Stufe max gemessen:

Was unterscheidet K3.1 Pro von K3?

Laut Hersteller handelt es sich bei den Halluzinationsdaten um einen Stresstest mit gezielt fehleranfälligen Szenarien: "The reported rates do not represent overall error rates in daily use."

Wie Codex-Nutzer K3 anbinden, lesen Sie unter Kimi K3 in Codex einbinden. Dieser Beitrag behandelt nur Claude Code.

Einrichtung in Claude Code

1. API-Key auf dieser Seite erstellen

Erstellen Sie nach Registrierung und Login in der Konsole einen API-Key. Maßgeblich für die verfügbaren Modelle ist die Modellliste .

API-Key erstellen →

2. In die globale settings.json schreiben

Öffnen Sie ~/.claude/settings.json(unter Windows %USERPROFILE%\.claude\settings.json), und tragen Sie in env Base-URL, Key und Modellnamen ein. Achten Sie bei ANTHROPIC_BASE_URL am Endekein /v1.

Die aktuell auf dieser Seite funktionierende Variante (Modell ist kimi-k3):

{
  "env": {
    "ANTHROPIC_BASE_URL": "https://api.aicodewith.ai",
    "ANTHROPIC_AUTH_TOKEN": "<你的 API Key>",
    "ANTHROPIC_MODEL": "kimi-k3",
    "ANTHROPIC_DEFAULT_SONNET_MODEL": "kimi-k3",
    "ANTHROPIC_DEFAULT_OPUS_MODEL": "kimi-k3",
    "ANTHROPIC_DEFAULT_HAIKU_MODEL": "kimi-k3",
    "CLAUDE_CODE_SUBAGENT_MODEL": "kimi-k3"
  }
}

Für K3.1 Pro ersetzen Sie lediglich den Modellnamen durch die offizielle Modell-ID kimi-k3.1-pro(Highspeed: kimi-k3.1-pro-highspeed). Die Modell-ID stammt aus dem Kimi-Tech-Blog (Original: "select kimi-k3.1-pro / kimi-k3.1-pro-highspeed"):

"ANTHROPIC_MODEL": "kimi-k3.1-pro"

Hinweis zu K3.1 Pro: Diese Seite hat K3.1 Pro noch nicht online. Wenn Sie derzeit kimi-k3.1-pro verwenden, erscheint der Fehler aus dem Abschnitt „model not found“ weiter unten. Sobald das Modell online ist, aktualisieren wir hier die Testergebnisse.

3. Mit /model wechseln

Geben Sie nach dem Start von Claude Code /model ein, um das Modell zu wechseln. Oben zeigen die Standardmodelle für Sonnet, Opus, Haiku und Subagenten alle auf kimi-k3, damit weder nach dem Wechsel noch beim Start eines Subagenten durch Claude Code ein Modell verwendet wird, das es auf dieser Seite nicht gibt.

4. Prüfen, ob die Verbindung steht

Beim Start zeigt Claude Code folgenden Hinweis:

Claude Code doesn't recognize the model "kimi-k3", so it assumes a context window of 200k tokens.

Das ist ein Hinweis von Claude Code zu Modell-IDs, die nicht von Claude stammen. Er beeinträchtigt die Aufrufe nicht. Geben Sie zur Prüfung eine kleine Aufgabe vor und sehen Sie sich die Antwort an.

Praxistest: Mit kimi-k3 in Claude Code eine Funktion schreiben und Tests ausführen

Getestet wurde mit dem Modell kimi-k3, nicht mit K3.1 Pro. Der Test lief in den frühen Morgenstunden des 24. Oktober Pekinger Zeit mit Claude Code Version 2.1.309 und der oben gezeigten settings.json.

Aufgabe: In einem leeren Verzeichnis in Python slugify(s)schreiben (in Kleinbuchstaben umwandeln, Leerzeichen und Unterstriche in Bindestriche umwandeln, andere Zeichen entfernen, aufeinanderfolgende Bindestriche zusammenfassen, Bindestriche am Anfang und Ende entfernen), dazu unittest-Tests schreiben und ausführen.

Ergebnis:

• Dauer etwa 72 Sekunden, insgesamt 5 Runden, das in der Antwort angegebene Modell war kimi-k3.
• Erzeugt wurden slugify.py und test_slugify.py, die Tests umfassen 8 Fälle. Wir haben sie lokal erneut ausgeführt, das Ergebnis lautet Ran 8 tests ... OK.

Der erzeugte Kerncode:

def slugify(s):
    s = s.lower()
    s = re.sub(r"[\s_]", "-", s)
    s = re.sub(r"[^a-z0-9-]", "", s)
    s = re.sub(r"-{2,}", "-", s)
    return s.strip("-")

K3.1 Pro Highspeed: Welche Variante wählen?

Offiziell nennt Kimi nur einen Unterschied zwischen beiden: die Geschwindigkeit. Highspeed "delivers 2-3× the speed of K3.1 Pro for more responsive interactions". Ob sich die beiden Varianten auch in ihren Fähigkeiten unterscheiden, geht aus den offiziellen Angaben nicht hervor. Sie können daher so entscheiden:

• Interaktives Ändern von Code, häufiges Hin und Her mit Fragen und Antworten: Probieren Sie zuerst Highspeed aus, die Wartezeit ist kürzer.
• Lange Aufgaben, dateiübergreifendes Refactoring, Aufgaben, die lange unbeaufsichtigt laufen: Nehmen Sie K3.1 Pro und vergleichen Sie die Ergebnisse beider Varianten an Ihren eigenen Aufgaben, bevor Sie sich festlegen.

Maßgeblich für die Preise ist die offizielle Kimi-Preisseite oder die am jeweiligen Tag angezeigte Modellliste auf dieser Seite.

Häufige Fehlermeldungen

401: Ungültiger Key

Prüfen Sie zuerst, ob ANTHROPIC_AUTH_TOKEN vollständig eingefügt wurde, ob überflüssige Leerzeichen enthalten sind und ob eine gleichnamige Umgebungsvariable die settings.json überschreibt. Nach der Änderung müssen Sie Claude Code neu starten.

429: Zu viele Anfragen

In der Regel wurden in kurzer Zeit zu viele Anfragen gesendet. Warten Sie kurz und versuchen Sie es dann erneut, oder reduzieren Sie die Zahl paralleler Aufgaben und Subagents.

model not found: Modell existiert nicht

Wenn Sie mit dem Key dieser Seite ein Modell anfragen, das noch nicht verfügbar ist, gibt Claude Code tatsächlich Folgendes aus:

API Error: 400 {"error":"模型 kimi-k3.1-pro 不存在或未上线，请前往 https://aicodewith.ai/zh/dashboard/pricing 查看可用模型列表 (request_id: ...)"}

Setzen Sie in diesem Fall den Modellnamen wieder auf kimi-k3zurück und prüfen Sie, ob auch ANTHROPIC_DEFAULT_*_MODEL und CLAUDE_CODE_SUBAGENT_MODEL auf ein verfügbares Modell gesetzt sind.

Häufige Fragen

Wie lautet die API-Modell-ID von Kimi K3.1 Pro?

Offiziell angegeben ist kimi-k3.1-pro und kimi-k3.1-pro-highspeed.

Kann ich K3.1 Pro schon über diese Seite nutzen?

Noch nicht. Diese Seite unterstützt derzeit kimi-k3. Sobald K3.1 Pro verfügbar ist, wird dieser Artikel aktualisiert.

Muss ich an die base URL /v1 anhängen?

Bei Claude Code schreiben Sie in ANTHROPIC_BASE_URL den Wert https://api.aicodewith.ai, ohne /v1.

Beim Start erscheint "doesn't recognize the model". Ist das ein Problem?

Die Aufrufe sind davon nicht betroffen. Es ist lediglich ein Hinweis von Claude Code bei Modell-IDs, die nicht von Claude stammen.

Wann erscheinen die offenen Gewichte von K3.1 Pro?

Aus der offiziellen Ankündigung: "Full model weights will be released by Nov 4, 2026."

Wie binde ich Kimi in Codex ein?

Siehe Kimi K3 in Codex einbinden.

Weiterführende Artikel

• Kimi K3 in Codex einbinden
• Claude Code mit einer Drittanbieter-API konfigurieren
• Was tun, wenn das Claude-Code-Kontingent aufgebraucht ist
• Modellliste dieser Seite

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