Kimi K3

Kimi K3 to flagowy model Moonshot AI do długofalowego programowania, agentów i pracy z wiedzą. Zawsze rozumuje przed odpowiedzią, a to, jak intensywnie, wybierasz przez reasoning_effort. Wyślij oficjalne żądanie Kimi do SeedRouter: zmień bazowy adres URL i klucz API, zachowaj treść żądania.

ID modelu

Wejście: tekst i obrazy. Wyjście: tekst. Aktualne ceny znajdziesz na stronie modelu.

Krótki przykład

curl https://api.seedrouter.ai/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $SEEDROUTER_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "kimi-k3",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Explain context caching in one sentence."}]
  }'

Punkty końcowe

Wszystkie trzy zwracają oficjalny format odpowiedzi Kimi, ze strumieniowaniem lub bez. Przechowuj klucz API po stronie serwera.

Parametry

Pola Chat Completions:

Rozumowanie i poziom rozumowania

Kimi K3 zawsze rozumuje; nie da się tego wyłączyć. reasoning_effort określa, ile: max (domyślnie) do najtrudniejszej pracy, high do większości zadań, low do szybkich, prostych kroków. Rozumowanie wraca w reasoning_content, obok content. Tokeny rozumowania są naliczane jako tokeny wyjściowe i wliczają się do max_completion_tokens.

W rozmowach wieloturowych i wywołaniach narzędzi odsyłaj każdą wiadomość asystenta bez zmian, łącznie z jej reasoning_content.

Obrazy na wejściu

Kimi K3 przyjmuje obrazy jako data URI w base64. Publiczny adres URL obrazu nie jest akceptowany i zwraca 400, tak jak we własnym API Kimi.

{"role": "user", "content": [
  {"type": "image_url", "image_url": {"url": "data:image/png;base64,<BASE64_DATA>"}},
  {"type": "text", "text": "Describe this image."}
]}

Cache kontekstu

Cache działa automatycznie: powtarzający się prefiks promptu jest odczytywany z cache po niższej stawce za wejście z cache. prompt_cache_options.ttl określa, jak długo zapisany prefiks pozostaje w cache: 5m (domyślnie) lub 1h; wybierz 1h, gdy odstęp między żądaniami przekracza pięć minut. usage.prompt_tokens_details.cached_tokens podaje tokeny odczytane z cache, a cache_write_tokens zapisy do cache naliczone za żądanie.

Wymiary rozliczeniowe

Aktualne stawki znajdziesz na stronie modelu. Żądanie jest rozliczane na podstawie użytych tokenów:

• tokeny wejściowe,
• tokeny wejściowe z cache (cached_tokens),
• tokeny zapisu do cache (cache_write_tokens),
• tokeny wyjściowe, w tym rozumowanie.

Ceny nie zmieniają się wraz z długością kontekstu. Opłata jest pobierana na podstawie usage raportowanego z ukończoną odpowiedzią. Żądanie, które się nie powiedzie, nie jest naliczane. Rekordy użycia konta pokazują dokładną opłatę za każde żądanie.

Wyjście

Żądanie Chat Completions bez strumieniowania zwraca:

{
  "id": "chatcmpl-...",
  "object": "chat.completion",
  "created": 1790585961,
  "model": "kimi-k3",
  "choices": [{
    "index": 0,
    "finish_reason": "stop",
    "message": {"role": "assistant", "reasoning_content": "...", "content": "..."}
  }],
  "usage": {
    "prompt_tokens": 90,
    "completion_tokens": 57,
    "total_tokens": 147,
    "cached_tokens": 90,
    "prompt_tokens_details": {"cached_tokens": 90, "cache_write_tokens": 0}
  }
}

Z "stream": true każdy chunk zawiera delta z reasoning_content lub content. Z stream_options.include_usage ostatni chunk z pustą tablicą choices przekazuje dane o użyciu przed data: [DONE].

Responses API i Codex

POST /v1/responses przyjmuje treść Responses: input, instructions, max_output_tokens, reasoning.effort (low, high, max), text.format (json_schema), tools (function i niestandardowe narzędzie apply_patch), tool_choice, stream, prompt_cache_options, prompt_cache_key i safety_identifier. Rozumowanie wraca jako element reasoning z częścią summary_text, a strumień przekazuje numerowane zdarzenia od response.created do response.completed. API jest bezstanowe: previous_response_id i conversation są ignorowane, więc wysyłaj całą rozmowę w input. Narzędzie web_search jest ignorowane.

Aby używać Kimi K3 w Codex, dodaj provider do ~/.codex/config.toml i ustaw SEEDROUTER_API_KEY:

model = "kimi-k3"
model_provider = "seedrouter"
model_context_window = 1048576

[model_providers.seedrouter]
name = "SeedRouter"
base_url = "https://api.seedrouter.ai/v1"
env_key = "SEEDROUTER_API_KEY"
wire_api = "responses"

Format Anthropic Messages

Kod napisany dla Anthropic Messages API też może wywoływać Kimi K3: wyślij treść Messages na /v1/messages z "model": "kimi-k3". system, max_tokens, tools, tool_choice (auto, none) i output_config.effort (low, high, max) są stosowane, a metadata.user_id i cache_control są akceptowane. stop_sequences (do 5), tool_choice any i output_config.format są akceptowane, ale nie mają efektu. Rozumowanie wraca jako bloki thinking. Obrazy przekazujesz jako źródła base64.

Błędy

Błędy używają {"error": {"code": ..., "message": "..."}} (punkt końcowy Messages używa formatu błędów Anthropic). code to kod z wspólnego katalogu błędów. Żądania, które się nie powiodą, nie są naliczane.

Wskazówki

• Zacznij od poziomu rozumowania high i przechodź na max tylko przy najtrudniejszych problemach; low pasuje do szybkich, prostych kroków.
• Ustaw max_completion_tokens na tyle wysoko, aby zmieścić zarówno rozumowanie, jak i odpowiedź: to jeden budżet na oba.
• Umieść długi, ponownie używany kontekst na początku promptu, aby późniejsze żądania odczytywały go z cache, i używaj TTL 1h, gdy żądania są rozłożone w czasie.

Powiązane

• Ceny Kimi K3
• Pobierz OpenAPI
• Markdown do skopiowania