Modell:
Kimi K3 always reasons and currently supports only max.
Maximum reasoning plus final-answer tokens. Kimi K3 defaults to 131072 when omitted.
USD-Schätzung $1.31-$2.62: Das größte Aufladepaket rechnet mit $1 = 2.000 Credits; das Starterpaket mit $1 = 1.000 Credits.
Verlauf
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0 läuft · 0 abgeschlossen
Input
≈ $0.002-$0.004
Output
≈ $0.01-$0.02
Cache Read
≈ $0.0002-$0.0004
Kontext
Max. Output
Flaggschiffmodell von Moonshot AI
Die Kimi K3 API macht das Flaggschiffmodell von Moonshot AI mit nativer Bildverarbeitung und einem Kontextfenster von bis zu einer Million Token für Anwendungen zugänglich. Kimi K3 kann Text, Bilder, Code und lange Aufgabenverläufe in einem Modell-Workflow zusammenführen.
Kimi K3 eignet sich für langes Coding in komplexen Repositories, multimodale Wissenssynthese, anspruchsvolles Schlussfolgern und lang laufende Agentenaufgaben. Wenn eine Route Belege, Plan und Zwischenergebnisse zusammenhält, können weniger Übergaben und Wiederholungen die Gesamtkosten einer Aufgabe senken.
Die Kapazität von Kimi K3 macht irrelevanten Kontext nicht nützlich. Produktionssysteme benötigen weiterhin gezielte Suche, die Erhaltung von Kontext und Zustand, anwendungsgesteuerte Berechtigungen, ausführbare Tests und eine Prüfung der Ausgabe, bevor Folgeaktionen ausgelöst werden.
Kimi K3 im Playground testen
Anwendungsfälle
Diese Workflows zeigen, wo Kimi K3 in einem realen Produkt sinnvoll ist. Testen Sie identische Eingaben im Playground, vergleichen Sie die Ergebnisse mit verwandten Modellen und wählen Sie die Route passend zu Qualität, Latenz und Budget.
01
Setzen Sie Kimi K3 in großen Repositories ein, um Abhängigkeiten über mehrere Dateien hinweg zu verfolgen und Plan, Patches, Tests sowie Tool-Ergebnisse zusammenzuführen. Die Anwendung behält die Berechtigungskontrolle und führt vor der Übernahme die abschließende Testvalidierung aus.
Kimi K3 im Playground testen
02
Geben Sie Kimi K3 lange Dokumente, Bilder, Tabellen und technische Belege, um strukturierte und nachvollziehbare Analysen zu erstellen. Rufen Sie nur relevanten Kontext ab und bewahren Sie Quellen oder Verweise für die Prüfung auf.
Kimi K3 im Playground testen
03
Nutzen Sie Kimi K3 für mehrstufige Aufgaben mit Werkzeugauswahl, gespeichertem Zustand, Feedback und Überarbeitung. Die Host-Anwendung prüft Argumente und Berechtigungen, protokolliert den Fortschritt und behandelt Fehler oder Wiederholungen.
Kimi K3 im Playground testen
APIAny-Vorteile
APIAny verbindet den Modellzugang mit den Betriebskontrollen für den Weg von der Evaluierung bis zur Produktion, ohne für jeden Anbieter eine eigene Integration zu pflegen.
Rufen Sie Kimi K3 mit einem APIAny-Schlüssel und einem dokumentierten Request-Format auf. Die Anwendungsintegration bleibt stabil, während sich Versionen oder Upstream-Routen ändern.
Prüfen Sie die aktuellen Kimi K3-Preisregeln, schätzen Sie Credits im Playground und kontrollieren Sie nach Abschluss die Nutzung jedes Requests.
Nutzen Sie Modellstatus, Kanalzustand, Retry-Regeln und Nutzungsprotokolle, um Kimi K3 als verlässlichen Teil eines Produktionsworkflows zu betreiben.
Kernfähigkeiten
Diese Fähigkeiten beschreiben die relevanten Eingabe-, Ausgabe- und Workflow-Eigenschaften von Kimi K3. Die aktuell verfügbaren Parameter stehen in der Live-API-Referenz dieser Seite.
/01
Nutzen Sie große Kontextfenster für Code, Dokumente, Verlauf und mehrstufige Anweisungen und behalten Sie Token-Kosten im Blick.
/02
Kombinieren Sie unterstützten Text und visuelle Eingaben, damit Kimi K3 mehrere Inhaltsformate gemeinsam verarbeitet.
/03
Setzen Sie Kimi K3 für Implementierung, Debugging, Refactoring, Repository-Navigation und technische Erklärung mit Testvalidierung ein.
/04
Mit Kimi K3 lassen sich mehrstufige Probleme zerlegen, Alternativen vergleichen und strukturierte, prüfbare Schlüsse erstellen.
/05
Kimi K3 kann Tool-Aufrufe vorbereiten oder auswählen, während die Anwendung Berechtigungen, Argumente und Protokollierung kontrolliert.
/06
Zeigen Sie unterstützte Kimi K3-Textausgaben schrittweise für interaktive Assistenten und längere Generierungen an.
/07
Verwenden Sie vertraute Request-Muster, während APIAny Authentifizierung, Modellauswahl, Abrechnung und Nutzung verwaltet.
Integration
In drei Schritten gelangen Sie vom Playground-Test zum authentifizierten Produktionsrequest. Modellkennung, Request-Schema, Preis und Response-Beispiele stehen gemeinsam auf dieser Seite. Wechseln Sie von einem repräsentativen Prompt zu beobachtbarem Produktionsverkehr mit klaren Qualitäts- und Fallback-Prüfungen.
Melden Sie sich bei APIAny an, erstellen Sie einen Projektschlüssel und beschränken Sie Modellumfang und Budget auf den tatsächlichen Bedarf der Anwendung.
Kopieren Sie das Beispiel, setzen Sie das model-Feld auf die gewählte Kimi K3-Version und senden Sie den Request an den dokumentierten APIAny-Endpunkt.
Beobachten Sie Status, Latenz, Credits und gemeldete Nutzung. Vergleichen Sie Versionen oder verwandte Modelle mit einer repräsentativen Aufgabe, bevor Sie Produktionstraffic verschieben.
FAQ
Praxisnahe Antworten zu Kimi K3, zum Zugriff über APIAny und zur Bewertung lang laufender Produktionsabläufe.
Kimi K3 ist das Flaggschiffmodell von Moonshot AI für native Bildverarbeitung, langen Kontext, Coding, Schlussfolgern, Wissensarbeit und Agent-Aufgaben. APIAny bietet authentifizierten Modellzugriff, Live-Preise, einen Playground und die Request-Reference auf dieser Seite.
Moonshot AI gibt für Kimi K3 ein Kontextfenster von bis zu einer Million Token an, das große Repositories, Dokumentsammlungen, Bilder und lange Aufgabenverläufe aufnehmen kann. Diese offizielle Modellfähigkeit ist von den derzeit über APIAny verfügbaren Anfragefeldern zu unterscheiden. Prüfen Sie in der Live-Reference die Modellkennung, unterstützte Eingaben und aktuellen Parametergrenzen.
Kimi K3 ist für langes Coding ausgelegt und kann Abhängigkeiten verfolgen, einen Plan pflegen, Patches anwenden, Tool-Ergebnisse lesen und nach Feedback überarbeiten. Stellen Sie eine klar begrenzte Repository-Sicht und konkrete Abnahmekriterien bereit, keinen uneingeschränkten Arbeitsbereich. Die Anwendung behält die Berechtigungskontrolle und führt abschließend Build, Tests und Codeprüfung aus.
Ja. Kimi K3 verfügt über native Bildverarbeitung und kann unterstützte visuelle Eingaben mit langen Dokumenten, Tabellen und technischen Belegen verbinden. Rufen Sie die relevanten Quellen ab, fordern Sie strukturierte und nachvollziehbare Ausgaben an und prüfen Sie die Schlussfolgerungen anhand der Originalbelege.
Erstellen Sie einen APIAny-Schlüssel, verwenden Sie den in der Live-Reference gezeigten Endpunkt und wählen Sie die angegebene Kimi K3 Modellkennung. Eine offizielle Modellfähigkeit bedeutet nicht, dass jede denkbare Option ein APIAny-Anfragefeld ist. Beginnen Sie mit dem aktuellen Beispiel, testen Sie es im Playground und verwenden Sie die Reference als verbindliche Quelle für unterstützte Parameter.
Speichern Sie Gespräch, Plan, Tool-Aufrufe, Tool-Ergebnisse und Freigaben in einem von der Anwendung verwalteten Zustand. Senden Sie pro Schritt nur den relevanten Zustand und prüfen Sie Tool-Namen, Argumente, Berechtigungen und Ergebnisse. Mit Checkpoints kann der Workflow nach einem Fehler sicher fortgesetzt werden, ohne abgeschlossene Nebenwirkungen zu wiederholen.
Wählen Sie ein leichteres Modell für kurze, klar begrenzte, häufige oder latenzkritische Aufgaben, die weder native Bildverarbeitung noch tiefen Kontext oder lange Koordination benötigen. Vergleichen Sie repräsentative Aufgaben statt nur Modellnamen. Reservieren Sie Kimi K3 für Fälle, in denen weniger Übergaben oder Wiederholungen die Wirtschaftlichkeit der Gesamtaufgabe verbessern.
Messen Sie die Erfolgsquote im ersten Anlauf und die Gesamtdauer, nicht nur die Latenz einer einzelnen Anfrage. Erfassen Sie außerdem Wiederholungen, Token-Nutzung, die Rate gültiger Tool-Aufrufe, manuelle Korrekturen und die Fallback-Rate je Aufgabentyp.
Authentifizierung
Jede Anfrage muss im Authorization Header ein Bearer Token enthalten. Erstelle deinen API Key in der Konsole.
Authorization: Bearer YOUR_API_KEYhttps://apiany.ai/v1/chat/completionsRequest-Parameter
| Parameter | Typ | Erforderlich | Hinweise |
|---|---|---|---|
model | String | Erforderlich | Die Modellkennung für den Aufruf; verwende die ID dieses Modells. |
messages | Array | Erforderlich | Nachrichtenverlauf im OpenAI-Chatformat (role + content). |
stream | Boolean | Optional | Wenn true, wird die Antwort als SSE-Stream zurückgegeben. |
Request-Beispiel
curl "https://apiany.ai/v1/chat/completions" \
-H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "kimi-k3",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Analyze the architecture risks in this repository and propose a phased migration plan."
}
],
"reasoning_effort": "max",
"max_completion_tokens": 131072
}'Response-Beispiel
{
"id": "chatcmpl-abc123",
"object": "chat.completion",
"model": "kimi-k3",
"choices": [
{
"index": 0,
"message": {
"role": "assistant",
"content": "Hello! How can I help?"
},
"finish_reason": "stop"
}
],
"usage": {
"prompt_tokens": 12,
"completion_tokens": 18,
"total_tokens": 30
}
}
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