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moonshot/kimi-k3.1-pro/chat

Kimi K3.1 Pro es el modelo insignia de Moonshot AI y se lanzó el 23 de octubre de 2026 como primer modelo de la serie K3.1; Moonshot lo describe como su modelo de pesos abiertos más capaz hasta la fecha. Aquí es un único endpoint de chat compatible con OpenAI: hasta 1,048,576 tokens de entrada con texto, imágenes y video en los mensajes, llamadas a funciones, streaming y un reasoning_effort de low, high o max en cada solicitud.

Entrada $2Salida $10por 1 millón de tokensEntrada en caché $0.20Escritura en caché $2

Playground

Estos ejemplos se escribieron para este endpoint. Cambia el prompt y las URL de ejemplo por archivos tuyos accesibles y, antes de enviar, revisa la estimación al día y la disponibilidad del modelo.

  • Tipos de entrada
    Texto
    Tipos de salida
    Texto
    Entrada
    $2 / 1 millón de tokens
    Entrada en caché
    $0.20 / 1 millón de tokens
    Salida
    $10 / 1 millón de tokens
    Contexto
    1,048,576
    Salida máx.
    1,048,576

    $2/10por 1 millón de tokens · entrada / salida

    basic

    Reúne el encargo, los fragmentos de referencia y las restricciones técnicas dentro de los 1,048,576 tokens de entrada. Para revisar documentos financieros, pide la fuente de cada conclusión; para planear software, solicita dependencias y una comprobación por etapa.

    • 1024
  • Tipos de entrada
    Texto
    Tipos de salida
    Texto
    Entrada
    $2 / 1 millón de tokens
    Entrada en caché
    $0.20 / 1 millón de tokens
    Salida
    $10 / 1 millón de tokens
    Contexto
    1,048,576
    Salida máx.
    1,048,576

    $2/10por 1 millón de tokens · entrada / salida

    tool-step

    Indica qué debe comprobarse en cada captura o video; este endpoint no acepta audio. Tu aplicación valida y ejecuta las funciones propuestas y devuelve los resultados con su tool_call_id. Conserva el mensaje assistant completo al continuar la investigación.

    • 1024
    • auto

Este ejemplo parte de Entrada $2 / Salida $10 por 1 millón de tokens. El Playground actualiza la estimación cada vez que cambias los ajustes.