Kimi K3 es el modelo agente de contexto largo de Moonshot AI tras una llamada de chat compatible con OpenAI. Lee 1.000.000 de tokens, responde hasta 1.048.576, con esfuerzo de razonamiento low, high o max, hasta 128 herramientas y entrada de imagen.
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
- $2.70 / 1 millón de tokens
- Entrada en caché
- $0.30 / 1 millón de tokens
- Salida
- $13.50 / 1 millón de tokens
- Contexto
- 1M
- Salida máx.
- 1,048,576
$2.70/13.50por 1 millón de tokens · entrada / salida
review-brief El extremo pequeño del rango: una respuesta corta y estructurada. reasoning_effort no se envía, así que corre en max; ponlo en low cuando solo necesites resúmenes así.
- 1500
- Tipos de entrada
- Texto
- Tipos de salida
- Texto
- Entrada
- $2.70 / 1 millón de tokens
- Entrada en caché
- $0.30 / 1 millón de tokens
- Salida
- $13.50 / 1 millón de tokens
- Contexto
- 1M
- Salida máx.
- 1,048,576
$2.70/13.50por 1 millón de tokens · entrada / salida
whole-repo-rewrite Un tope de 120 000 tokens, apenas debajo del techo: lo que cuesta de verdad recibir un archivo migrado completo.
- 120000
- Tipos de entrada
- Texto
- Tipos de salida
- Texto
- Entrada
- $2.70 / 1 millón de tokens
- Entrada en caché
- $0.30 / 1 millón de tokens
- Salida
- $13.50 / 1 millón de tokens
- Contexto
- 1M
- Salida máx.
- 1,048,576
$2.70/13.50por 1 millón de tokens · entrada / salida
structured-extract response_format con las claves nombradas en el mensaje system. Valida el objeto en tu aplicación; el muestreo es fijo en este modelo, así que no hay temperature que fijar.
- 8000
Este ejemplo parte de Entrada $2.70 / Salida $13.50 por 1 millón de tokens. El Playground actualiza la estimación cada vez que cambias los ajustes.