Kimi K3 è il modello agent a contesto lungo di Moonshot AI dietro una chiamata di chat compatibile con OpenAI. Legge 1.000.000 di token, risponde fino a 1.048.576, con reasoning effort low, high o max, fino a 128 tool e input di immagini.
Playground
Questi esempi sono stati scritti per questo endpoint. Sostituisci il prompt e gli URL dei media di esempio con input tuoi e raggiungibili, poi controlla il preventivo aggiornato e la disponibilità del modello prima di inviare.
- Tipi di input
- Testo
- Tipi di output
- Testo
- Input
- $2.70 / 1 milione di token
- Input in cache
- $0.30 / 1 milione di token
- Output
- $13.50 / 1 milione di token
- Contesto
- 1M
- Output max
- 1,048,576
$2.70/13.50per 1 milione di token · input / output
review-brief L'estremo piccolo della scala: una risposta breve e strutturata. reasoning_effort è omesso, quindi gira a max; impostalo su low quando ti servono solo sintesi come questa.
- 1500
- Tipi di input
- Testo
- Tipi di output
- Testo
- Input
- $2.70 / 1 milione di token
- Input in cache
- $0.30 / 1 milione di token
- Output
- $13.50 / 1 milione di token
- Contesto
- 1M
- Output max
- 1,048,576
$2.70/13.50per 1 milione di token · input / output
whole-repo-rewrite Un limite di 120.000 token, appena sotto il tetto: quanto costa davvero un file migrato restituito per intero.
- 120000
- Tipi di input
- Testo
- Tipi di output
- Testo
- Input
- $2.70 / 1 milione di token
- Input in cache
- $0.30 / 1 milione di token
- Output
- $13.50 / 1 milione di token
- Contesto
- 1M
- Output max
- 1,048,576
$2.70/13.50per 1 milione di token · input / output
structured-extract response_format con le chiavi nominate nel messaggio di sistema. Valida l'oggetto nella tua applicazione; il campionamento è fisso su questo modello, quindi non c'è una temperature da bloccare.
- 8000
Questo esempio parte da Input $2.70 / Output $13.50 per 1 milione di token. Il Playground aggiorna la stima quando cambi le impostazioni.