Kimi K3 ist Moonshot AIs Langkontext-Agentenmodell hinter einem OpenAI-kompatiblen Chat-Aufruf. Es liest 1.000.000 Token, antwortet mit bis zu 1.048.576, mit Reasoning-Aufwand low, high oder max, bis zu 128 Tools und Bildeingabe.
Playground
Diese Beispiele wurden eigens für diesen Endpunkt geschrieben. Ersetzen Sie Prompt und Beispiel-URLs durch eigene erreichbare Eingaben und prüfen Sie vor dem Absenden den aktuellen Preis und die Verfügbarkeit des Modells.
- Eingabetypen
- Text
- Ausgabetypen
- Text
- Eingabe
- $2.70 / 1 Mio. Token
- Eingabe aus dem Cache
- $0.30 / 1 Mio. Token
- Ausgabe
- $13.50 / 1 Mio. Token
- Kontext
- 1M
- Max. Ausgabe
- 1,048,576
$2.70/13.50pro 1 Mio. Token · Eingabe / Ausgabe
review-brief Das kleine Ende der Spanne: eine kurze, strukturierte Antwort. reasoning_effort fehlt, sie läuft also auf max; setzen Sie es auf low, wenn Sie nur solche Kurzfassungen brauchen.
- 1500
- Eingabetypen
- Text
- Ausgabetypen
- Text
- Eingabe
- $2.70 / 1 Mio. Token
- Eingabe aus dem Cache
- $0.30 / 1 Mio. Token
- Ausgabe
- $13.50 / 1 Mio. Token
- Kontext
- 1M
- Max. Ausgabe
- 1,048,576
$2.70/13.50pro 1 Mio. Token · Eingabe / Ausgabe
whole-repo-rewrite Eine Grenze von 120.000 Token, knapp unter der Obergrenze – so viel kostet es tatsächlich, eine migrierte Datei vollständig zurückzubekommen.
- 120000
- Eingabetypen
- Text
- Ausgabetypen
- Text
- Eingabe
- $2.70 / 1 Mio. Token
- Eingabe aus dem Cache
- $0.30 / 1 Mio. Token
- Ausgabe
- $13.50 / 1 Mio. Token
- Kontext
- 1M
- Max. Ausgabe
- 1,048,576
$2.70/13.50pro 1 Mio. Token · Eingabe / Ausgabe
structured-extract response_format mit den in der System-Nachricht benannten Schlüsseln. Validieren Sie das Objekt in Ihrer Anwendung; das Sampling ist bei diesem Modell fest, eine temperature zum Festhalten gibt es nicht.
- 8000
Dieses Beispiel beginnt bei Eingabe $2.70 / Ausgabe $13.50 je 1 Mio. Token. Der Playground aktualisiert die Schätzung, sobald Sie die Einstellungen ändern.