Een-op-een
GPT-5.5 vs Kimi K3: welke AI-model wint in 2026?
GPT-5.5 ($30/1M out) en Kimi K3 ($15/1M out) zijn twee van de meest gebruikte AI-modellen van 2026. Over 6 stemmen van de community leidt GPT-5.5 met 57% goedkeuring.
Verdict in het kort
Op Redeneren kies je GPT-5.5: de arena geeft 5/5 tegenover 4.5/5 voor Kimi K3. Qua budget wint Kimi K3: die begint bij $15/1M out tegenover $30/1M out voor GPT-5.5.
Vergelijking regel voor regel
Sterke en zwakke punten
GPT-5.5
- Context window van 1M tokens (1,050,000) met 128K max output en reasoning effort instelbaar van none tot xhigh
- State of the art op ARC-AGI-2 met 85.0% (tegenover 73.3% voor GPT-5.4) en Terminal-Bench 2.0 met 82.7%
- Sterke agentische programmeerautonomie: devs melden dat het taken in Ć©Ć©n keer oplost waar GPT-5.4 meerdere beurten voor nodig had en zijn eigen fouten herstelt; +50 punten op Code Arena ten opzichte van GPT-5.4
- Agressieve kortingen: 90% korting op cached input ($0.50/1M) en 50% korting via Batch of Flex ($2.50/$15)
- Snel voor een frontier-redeneerder: devs zeggen dat het het eerste GPT-model is dat comfortabel draait op medium of low thinking effort
- Lijstprijs verdubbeld ten opzichte van GPT-5.4 ($5/$30 vs $2.50/$15) voor hetzelfde context window van 1M tokens
- Te letterlijke instructieopvolging: devs melden dat het intentie niet oppikt op voor de hand liggende plekken waar Claude dat wel doet
- Blijft achter op Claude Opus 4.8 op SWE-bench Pro (58.6% vs 69.2%); HN-developers verkiezen voor programmeren nog altijd Claude met grofweg 2:1
- Soms te conservatief met codewijzigingen, of slaat diep redeneren volledig over en antwoordt meteen op complexe prompts
- Long-context-toeslag: prompts boven 272K input-tokens worden voor de hele sessie gefactureerd tegen 2x input en 1.5x output
Kimi K3
- Bij lancering derde plaats in de Artificial Analysis Intelligence Index (57), vergelijkbaar met Claude Opus 4.8 en GPT-5.5: de dichtste benadering die een Chinees lab tot nu toe heeft bereikt van de gesloten Amerikaanse frontier
- 93,4% op SWE-bench Verified in de onafhankelijke testomgeving van Vals AI (GPT-5.6 Sol: 96,2%, Claude Fable 5: 95,0%) en nummer 1 in Arena.ai's Frontend Code Arena met 1679 punten, voor Fable 5
- 93,5% op GPQA Diamond (tussen de 92,6% van Fable 5 en de 94,1% van GPT-5.6), 96,1% op AIME 2025 en Elo 1668 op GDPval-AA v2 voor agentisch werk, na Fable 5 op de tweede plaats
- Sterk agentisch profiel: nummer 1 op de SaaS-workflows van AutomationBench-AA (53%), navigatie over lange termijn in terminal en repository via Kimi Code, en ongeveer 21% minder output tokens dan K2 bij meer intelligentie
- $3/$15 per 1M tokens (input daalt naar $0,30 bij een cache hit), vlak over het volledige contextvenster van 1M: nog steeds ruim onder de prijzen van de gesloten Amerikaanse frontier, met een OpenAI-compatibele API en beschikbaarheid via OpenRouter
- Native multimodale invoer (tekst, beeld, video) en open gewichten aangekondigd voor 27-07-2026 onder een verwachte licentie in Modified-MIT-stijl, waarmee het het eerste frontiermodel met open gewichten in de 3T-klasse wordt
- Prijsstijging van drie keer ten opzichte van Kimi K2.6 ($0,95/$4 naar $3/$15), waarmee het het duurste Chinese model ooit is, op het catalogusprijsniveau van Claude Sonnet 5: het tijdperk van '10 keer goedkoper dan Amerikaanse modellen' is voorbij (Simon Willison documenteerde de stijging)
- Traag: 33 output tokens per seconde, plaats 145 van de 190 modellen op Artificial Analysis, weinig geschikt voor interactief gebruik
- Het hallucinatiepercentage steeg van 39% (K2.6) naar 51% op AA-Omniscience, doordat het model nu antwoorden probeert die het eerder zou hebben geweigerd (Fable 5 zit met 54,9% op een vergelijkbaar niveau)
- Politieke censuur bij gevoelige onderwerpen in het Mandarijn (ontwijkt vragen over Xi, de CCP, Tiananmen) en jurisdictie van Peking over API-data, een compliance-obstakel voor veel EU- en enterprise-implementaties; ook UK AISI/CAISI stelde vast dat de cyberbeveiliging pogingen tot exploitontwikkeling tijdens tests niet blokkeerde
- 'Open gewichten' blijven voor de meesten theoretisch: ongeveer 594 GB in native MXFP4-formaat vereist een multi-GPU datacenter om zelf te hosten, en de gewichten (samen met de definitieve licentie) waren op het moment van deze beoordeling nog niet gepubliceerd
Vel je verdict
EĆ©n aanbeveling per tool per gladiator. Die verandert de publieksscore die iedereen ziet.
Het verdict van de arena over GPT-5.5
Kies GPT-5.5 boven GPT-5.4 als je sterkere agentische autonomie, terminal-zware workflows of SOTA abstract redeneren nodig hebt, maar weet dat de lijstprijs verdubbelde van $2.50/$15 bij GPT-5.4 naar $5/$30, terwijl de 1M-token context gelijk bleef. Teams die risicovolle refactoring over meerdere bestanden doen, kunnen alsnog beter Claude Opus kiezen, dat SWE-bench Pro aanvoert (69.2% vs 58.6%) en intentie beter afleidt uit losse prompts. Prijsbewuste gebruikers moeten letten op de toeslag boven 272K tokens en meldingen van sneller opgebrande limieten, en leunen op caching, Batch of Flex om de kosten te halveren.
Het verdict van de arena over Kimi K3
Kimi K3 is tot nu toe het sterkste argument dat de frontier niet langer exclusief Amerikaans is: derde plaats op Artificial Analysis, topscores op GPQA en SWE-bench Verified, en de beste positie in het frontend-code-klassement van de sector, tegen ongeveer de helft tot een derde van de prijzen van de gesloten Amerikaanse frontier. Kies dit model voor agentische coding, frontendwerk en SaaS-automatisering waar de benchmarks het sterkst zijn, of als de roadmap voorziet in het zelf hosten van een frontiermodel zodra de gewichten beschikbaar komen. Vermijd het voor interactieve producten (33 tokens per seconde is traag), voor alles wat politiek gevoelige content raakt of strenge EU-vereisten voor dataresidentie stelt (censuur in het Mandarijn, jurisdictie van Peking), en voor zeer nauwkeurige retrieval, waar het hallucinatiepercentage van 51% op AA-Omniscience een verificatielaag vereist. Kostenbewuste teams moeten weten dat DeepSeek V4 nog altijd veel meer tokens per dollar levert; de kracht van K3 zit in maximale capaciteit per dollar, niet in de goedkoopste tokens.
Wat het publiek zegt
Over GPT-5.5
āIt is painfully literal. Where Claude infers intent in obvious places, 5.5 wants everything spelled out. And the price doubled vs 5.4 for the same 1M context.ā
ā85 on ARC-AGI-2 and you can feel it. Stuff that used to stall my agent just resolves now. 1M context with 128K output covers every workflow I have.ā
ā5.5 one-shots tasks that took 5.4 three turns, and it fixes its own mistakes mid-run instead of doubling down. The reasoning effort dial from none to xhigh is genuinely useful.ā
Over Kimi K3
āTried it for our knowledge-base assistant and the hallucination rate is real: it confidently invented two API endpoints in one afternoon. 33 tokens per second on top of that. Back to waiting for the open weights to fine-tune.ā
āOur Zapier-style automation stack runs on it now. Tool orchestration that GPT-5.5 fumbled works reliably, and the cache-hit pricing makes repeated workflows genuinely cheap.ā
āThe Frontend Arena ranking is deserved. Gave it the same dashboard spec I gave Fable 5 and K3's React came out cleaner, with fewer invented props. At $3/$15 through OpenRouter it was a drop-in swap.ā
Verder vergelijken
Veelgestelde vragen
Is GPT-5.5 beter dan Kimi K3?
Op Redeneren scoort GPT-5.5 hoger (5/5 vs 4.5/5). De juiste keuze hangt af van je gebruiksdoel. De vergelijking op deze pagina zet prijzen, kernspecificaties en arenascores regel voor regel op een rij.
Wat is goedkoper, GPT-5.5 of Kimi K3?
Kimi K3 is goedkoper: die begint bij $15/1M out, terwijl GPT-5.5 begint bij $30/1M out.
Hoeveel kosten GPT-5.5 en Kimi K3 per 1M tokens?
GPT-5.5: $5/1M in per 1M input tokens, $30/1M out per 1M output tokens. Kimi K3: $3/1M in per 1M input tokens, $15/1M out per 1M output tokens.