01
大型代码库编程
使用 Kimi K3 分析大型代码库、追踪跨文件依赖，并连续处理方案、补丁、测试和工具结果。应用侧仍需控制权限，并在接受改动前执行最终测试验证。
在 Playground 中试用 Kimi K3
Text Generation
Kimi
Kimi K3 API
Kimi K3 是 Moonshot AI 的旗舰模型，具备原生视觉和最高 100 万 Token 上下文，面向长程编程、多模态知识工作、复杂推理和智能体流程。
24 小时状态监控
近 24 小时成功率: 100%
模型：
价格： 4 credits per 1K input tokens · ≈ $0.002-$0.004 · 20 credits per 1K output tokens · ≈ $0.01-$0.02稳定性高，并在 APIAny 平台提供详细的使用记录。
kimi-k3
86（建议：2,000）
Kimi K3 always reasons and currently supports only max.
131072
11048576
Maximum reasoning plus final-answer tokens. Kimi K3 defaults to 131072 when omitted.
美元估算 $1.31-$2.62：最高充值套餐按 $1 = 2,000 积分计算；入门套餐按 $1 = 1,000 积分计算。
预览
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历史记录
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输入
4 积分/1K
≈ $0.002-$0.004
输出
20 积分/1K
≈ $0.01-$0.02
缓存读取
0.4 积分/1K
≈ $0.0002-$0.0004
上下文
1M
最大输出
1M
价格
模型 ID
类型
计费项
价格
kimi-k3
文本生成
输入 token
4 积分 每 1K 输入 token · ≈ $0.002-$0.004
kimi-k3
文本生成
缓存读取 token
0.4 积分 每 1K 缓存输入 token · ≈ $0.0002-$0.0004
kimi-k3
文本生成
输出 token
20 积分 每 1K 输出 token · ≈ $0.01-$0.02
kimi-k3
文本生成
最低消费
3 积分 最低 · ≈ $0.0015-$0.003
模型 IDkimi-k3
类型文本生成
计费项输入 token
价格4 积分 每 1K 输入 token · ≈ $0.002-$0.004
模型 IDkimi-k3
类型文本生成
计费项缓存读取 token
价格0.4 积分 每 1K 缓存输入 token · ≈ $0.0002-$0.0004
模型 IDkimi-k3
类型文本生成
计费项输出 token
价格20 积分 每 1K 输出 token · ≈ $0.01-$0.02
模型 IDkimi-k3
类型文本生成
计费项最低消费
价格3 积分 最低 · ≈ $0.0015-$0.003
Moonshot AI 旗舰模型
什么是 Kimi K3 API？
Kimi K3 API 提供 Moonshot AI 旗舰模型的应用调用入口；Kimi K3 具备原生视觉与最高 100 万 Token 的上下文能力。它可以在同一模型流程中处理文字、图片、代码和较长的任务历史。
Kimi K3 适合棘手的大型代码库任务、多模态知识整合、复杂推理和长程智能体工作。当同一路由能够保留证据、计划和中间结果时，减少交接与重试有机会降低整项任务成本。
Kimi K3 的大容量并不意味着无关内容也值得放入上下文。生产系统仍要做好检索、上下文与状态保留、应用权限控制、可执行测试和输出核验，再允许结果触发后续操作。
在 Playground 中试用 Kimi K3
应用场景
Kimi K3 API 可以构建什么？
下面这些工作流展示了 Kimi K3 在真实产品中的适用位置。可以先在 Playground 使用同一组输入进行测试，再与相关模型比较输出，并根据质量、延迟和预算要求选择合适的路由。
02
多模态知识工作
让 Kimi K3 综合长文档、图片、表格和技术证据，输出结构清晰、来源可追溯的分析。检索环节只应提供相关上下文，并保留引用或原始资料供复核。
在 Playground 中试用 Kimi K3
03
长程智能体任务
使用 Kimi K3 完成需要多步骤推进、工具选择、状态保留、反馈和修订的任务。宿主应用负责校验工具参数与权限、记录进度，并处理失败和重试。
在 Playground 中试用 Kimi K3
APIAny 优势
为什么通过 APIAny 使用 Kimi K3？
APIAny 将模型调用与从评估走向生产所需的运维能力放在一起，团队无需为每个供应商维护一套独立集成。
统一且稳定的 API 接口
使用 APIAny 密钥和明确的请求格式调用 Kimi K3。上游路由或模型版本变化时，应用侧集成仍可保持稳定。
透明的用量与价格
请求前查看 Kimi K3 的实时计费规则和 Playground 预估积分，请求完成后再核对请求级用量记录。
面向生产的路由控制
结合模型状态、通道健康、重试策略和用量日志，将 Kimi K3 作为生产工作流的一部分稳定运行，而不只是用于单次演示。
核心能力
Kimi K3 API 的主要功能
以下能力概括了评估 Kimi K3 时需要关注的输入、输出和工作流特征。当前可用参数仍以本页实时 API Reference 为准。
/01
长上下文处理
使用较大的上下文窗口处理代码库、文档、会话历史和多步指令，同时关注 Token 成本。
/02
多模态理解
在同一工作流中组合受支持的文字和视觉输入，让 Kimi K3 理解多种内容格式。
/03
代码生成与分析
将 Kimi K3 用于实现、调试、重构、代码库导航和技术说明，并通过测试验证。
/04
复杂推理
使用 Kimi K3 拆解多步骤问题、比较备选方案并输出便于审核的结构化结论。
/05
工具调用与智能体工作流
由 Kimi K3 准备或选择工具调用，同时由应用执行权限控制、参数验证和操作记录。
/06
流式响应
逐步展示受支持的 Kimi K3 文本输出，用于交互助手和耗时较长的生成任务。
/07
OpenAI 兼容接入
在支持的场景中使用熟悉的请求格式，由 APIAny 处理认证、模型选择、计费和用量记录。
接入方式
如何接入 Kimi K3 API
只需三步即可从 Playground 测试迁移到经过身份验证的生产请求。本页会同时提供模型标识、请求结构、价格和返回示例。 从具有代表性的提示词开始，通过明确的质量检查和回退机制逐步迁移到可观测的生产流量。
- 01
创建 API 密钥
登录 APIAny，为项目创建 API 密钥，并只分配应用实际需要的模型范围和预算限制。
- 02
发送 Kimi K3 请求
复制本页请求示例，将 model 字段设为选中的 Kimi K3 版本，然后发送至文档所示的 APIAny 端点。
- 03
监控并持续优化
跟踪状态、延迟、积分和返回用量。在切换生产流量前，用同一类任务比较不同版本或相关模型。
FAQ
Kimi K3 API 常见问题
解答 Kimi K3 能力、APIAny 调用、长任务状态管理与生产评估中的关键问题。
什么是 Kimi K3 API？
Kimi K3 是 Moonshot AI 的旗舰模型，面向原生视觉、长上下文、编程、推理、知识工作和智能体任务。APIAny 在本页提供经过身份验证的模型调用、实时价格、Playground 和请求 Reference。
Kimi K3 支持 100 万 Token 上下文吗？
Moonshot AI 将 Kimi K3 定位为最高支持 100 万 Token 上下文的模型，可容纳大型代码库、文档集合、图片和较长任务历史。官方模型能力不等同于 APIAny 当前已经开放的请求字段。开发生产请求前，请以实时 Reference 中的模型标识、输入类型和参数限制为准。
Kimi K3 能处理大型代码库和长程编程吗？
Kimi K3 面向长程编程，可持续追踪依赖、维护计划、应用补丁、读取工具结果，并根据反馈修订。应提供范围明确的代码库视图和验收标准，而不是不受限制的工作区。应用仍须掌握权限控制，并执行最终构建、测试和代码审查。
Kimi K3 能处理图片和复杂文档吗？
可以。Kimi K3 具备原生视觉，可将受支持的视觉输入与长文档、表格和技术证据结合，用于多模态知识工作。建议只检索相关来源，要求结构化、可追溯的输出，并回到原始证据核验结论。
如何通过 APIAny 调用 Kimi K3？
创建 APIAny 密钥，使用实时 Reference 展示的端点，并选择页面列出的 Kimi K3 模型标识。官方模型能力并不代表所有可能选项都是 APIAny 请求字段。请从页面当前示例开始，在 Playground 验证请求，并以 Reference 记录的支持参数为准。
Kimi K3 智能体应如何保留工具与对话状态？
将对话、计划、工具调用、工具结果和审批决定保存在应用管理的状态中，不要假设单次请求会托管完整流程。每一步只发送相关状态，并验证工具名称、参数、权限和执行结果。使用检查点安全恢复失败任务，避免重复已完成的副作用。
什么时候应该改用比 Kimi K3 更轻量的模型？
当任务短小、范围明确、调用量大或对延迟敏感，而且不需要原生视觉、深度上下文或长程协同时，可以选择轻量模型。应使用代表性任务比较，而不是只看模型名称。将直接任务路由到能够达到质量目标的最小模型，把 Kimi K3 留给减少交接或重试后能改善总成本的工作。
Kimi K3 上线后应监控哪些指标？
除单次请求延迟外，还应跟踪首次成功率和任务总耗时。按任务类型监控重试次数、Token 用量、有效工具调用率、人工修改量和回退率，才能同时看清质量与总任务成本。
API 说明
通过标准 REST API 调用该模型。使用 API Key 鉴权后，在下方选择端点即可查看其参数与示例。
鉴权
每个请求都需要在 Authorization 头中携带 Bearer 令牌。请在控制台创建 API Key。
Authorization: Bearer YOUR_API_KEYPOST
https://apiany.ai/v1/chat/completions请求参数
| 参数 | 类型 | 必填 | 说明 |
|---|---|---|---|
model | 字符串 | 必填 | 要调用的模型标识，使用该模型的 ID。 |
messages | 数组 | 必填 | OpenAI 对话格式的消息历史（role + content）。 |
stream | 布尔值 | 可选 | 为 true 时，响应将以 SSE 流式返回。 |
请求示例
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
}'响应示例
{
"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
}
}
