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在 Claude Code 和 Codex 中使用 Kimi K3：配置方法与实测

如何通过 SeedRouter 在 Claude Code 和 OpenAI Codex CLI 中把 Kimi K3 设为模型：环境变量、config.toml 配置以及实测结果。

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Kimi K3 可以作为 Claude Code 和 OpenAI Codex CLI 中的模型使用。Claude Code 使用 Anthropic Messages 格式，Codex 使用 Responses 格式，而 SeedRouter 为 Kimi K3 同时提供这两种格式。设置 base URL 和 SeedRouter key，选择 kimi-k3，每次请求就会从你的余额中按 token 计费。在我们 2026 年 9 月 28 日的实测中，两个工具都由 Kimi K3 完成了创建文件、运行文件并报告输出。

怎么在 Claude Code 中使用 Kimi K3？

用两个环境变量把 Claude Code 指向 SeedRouter，然后选择模型：

export ANTHROPIC_BASE_URL=https://api.seedrouter.ai
export ANTHROPIC_API_KEY=sk-your-seedrouter-key
claude --model kimi-k3

Claude Code 在某些任务上还会在后台调用一个较小的模型。把这些也指向 Kimi K3，这样每个请求都会发到你的 key 能调用的模型：

export ANTHROPIC_DEFAULT_OPUS_MODEL=kimi-k3
export ANTHROPIC_DEFAULT_SONNET_MODEL=kimi-k3
export ANTHROPIC_DEFAULT_HAIKU_MODEL=kimi-k3

要让配置在多个会话中保留，把同样的变量写进 ~/.claude/settings.json 的 env 块：

{
  "env": {
    "ANTHROPIC_BASE_URL": "https://api.seedrouter.ai",
    "ANTHROPIC_API_KEY": "sk-your-seedrouter-key",
    "ANTHROPIC_MODEL": "kimi-k3",
    "ANTHROPIC_DEFAULT_OPUS_MODEL": "kimi-k3",
    "ANTHROPIC_DEFAULT_SONNET_MODEL": "kimi-k3",
    "ANTHROPIC_DEFAULT_HAIKU_MODEL": "kimi-k3"
  }
}

Claude Code 会提示 kimi-k3 不是它自己的模型名。这只是提示，不是错误：会话照常运行。Kimi K3 的推理会以 thinking 块的形式显示，与 Claude 模型一样。

怎么在 Codex 中使用 Kimi K3？

把 SeedRouter 加到 ~/.codex/config.toml：

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"

然后导出 key 并启动 Codex：

export SEEDROUTER_API_KEY=sk-your-seedrouter-key
codex

wire_api = "responses" 让 Codex 使用 Responses API，Kimi 自己的 Codex 指南也是这样配置的。model_context_window 告诉 Codex，Kimi K3 最多可读取 1,048,576 个 token。

我们测试了什么？

我们给 Claude Code 布置了一个两步任务（创建一个小的 Python 文件，运行它并报告输出），给 Codex 布置了一个四步任务（创建文件、运行、修改、再次运行并报告两次输出）。

工具格式结果
Claude CodeAnthropic Messages文件已创建并运行；输出报告正确
Codex CLIResponses两次修改、两次运行；两次输出都报告正确

在 Codex 中，Kimi K3 用 Codex 的 patch 工具修改文件，用 shell 工具运行它，跨越了多轮对话。它的推理内容从一轮传到下一轮，这是 Kimi K3 在工具调用对话中所必需的。

编程 agent 该用哪个推理强度？

Kimi K3 默认是 max。对于要执行很多步骤的 agent，这是最慢、最贵的设置。high 适合大多数编程工作，low 适合快速、机械的步骤。在 Codex 中，用 config.toml 里的 model_reasoning_effort 设置：

model_reasoning_effort = "high"

agent 每一轮都会重新读取同样的文件，所以它们的大部分输入都从缓存读取，费用只有输入费率的十分之一。输出（包括推理）才是 agent 会话的主要花费。

能在其他编程工具中使用 Kimi K3 吗？

任何允许你设置 OpenAI 兼容 base URL 和模型名的工具，都能用同样的方式调用 Kimi K3：base URL 为 https://api.seedrouter.ai/v1，填你的 SeedRouter key，模型为 kimi-k3。我们测试过 Claude Code 和 Codex；其他工具在哪里填写自定义 base URL，请查看该工具的文档。

常见问题

这需要 Claude 或 ChatGPT 订阅吗？

不需要。使用 SeedRouter key 时，Claude Code 和 Codex 把请求发到 SeedRouter，你从 SeedRouter 余额中按 token 付费。

Kimi K3 在这些 agent 中支持工具调用吗？

支持。两个工具都依赖工具调用来读取、修改和运行文件，而 Kimi K3 在我们的测试中都处理好了。

能从 agent 把截图发给 Kimi K3 吗？

Kimi K3 能读图，但只接受 base64 数据。把截图作为文件附加的 agent 会替你完成编码；公网图片 URL 不被接受。

一次 agent 会话要多少钱？

取决于任务。Kimi K3 价格指南里有实时费率，Kimi K3 页面把它们与官方标价并列展示。

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